APLIKASI PROGRAM DINAMIS PADA PENYUSUNAN FLIGHT PLANNING

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "APLIKASI PROGRAM DINAMIS PADA PENYUSUNAN FLIGHT PLANNING"

Transkripsi

1 APLIKASI PROGRAM DINAMIS PADA PENYUSUNAN FLIGHT PLANNING Chritian Hadiwinoto Program Studi Teni Inormatia, Seolah Teni Eletro dan Inormatia, Intitut Tenologi Bandung Jalan Ganeca 10, Bandung ABSTRAK Pemecahan maalah dapat dilauan dengan membagi eeluruhan proe terebut menjadi eumpulan langah, ehingga peroalan ecara eeluruhan menjadi erangaian eputuan yang aling beraitan. Pemecahan maalah dengan cara ini dapat dilauan dengan menggunaan program dinami. Peroalan perencanaan penerbangan (light planning) merupaan peroalan yang terdiri ata berbagai ape dan berpengaruh terhadap biaya penerbangan, huunya dari pemaaian bahan baar. Dari perencanaan penerbangan, diharapan bahwa biaya dapat diminimuman dengan menggunaan bahan baar dalam jumlah yang optimal tanpa mengabaian ator eelamatan penerbangan. Dari ape-ape yang ada, peroalan perencanaan penerbangan dapat dibagi menjadi ejumlah tahap penentuan, yang mencaup etinggian, ecepatan, dan pilihan rute (jia ada). Pemecahan maalah dapat dilauan dengan program dinami maju atau mundur, namun ternyata pada pratinya dalam pengujian contoh au, program dinami mundur lebih mangu. Kata unci: bahan baar, biaya, dynamic programming, light planning, optimaliai, penerbangan, program dinami. 1. PENDAHULUAN Dalam penerbangan ebuah peawat udara, perencanaan haru dibuat ecara terperinci. Perencanaan haru dibuat demi eelamatan penerbangan terebut. Kegiatan perencanaan ini diebut light planning (perencanaan penerbangan). Hail dari light planning adalah doumen rencana penerbangan, diebut juga light plan, yang haru diii oleh penerbang (pilot) ebelum melauan penerbangan[4]. Ada dua ape penting terait eelamatan (aetycritical apect) yang haru diperhatian dalam light planning. Kedua ape terebut adalah perhitungan bahan baar (uel calculation) dan pengaturan dari endali lalu linta udara (air traic control). Perhitungan bahan baar diperluan untu mematian bahwa peawat udara dapat ampai di tujuan dengan elamat. Pengaturan dari endali lalu linta udara berungi menghindari ecelaaan, huunya tabraan di udara (mid-air colliion). Di amping itu, agar dapat meminimuman biaya penerbangan, huunya dari pemaaian bahan baar, dalam light planning juga dipertimbangan pemilihan yang tepat dari ii rute tempuh, etinggian, dan ecepatan, erta minimiai jumlah bahan baar yang dimuat. Karena banyanya perhitungan untu menghailan rencana penerbangan yang optimal, penggunaan omputer menjadi diperluan dalam proe light planning. Optimaliai rencana penerbangan bermanaat dalam membuat minimum jumlah bahan baar yang haru dimuat elama penerbangan, ehingga meminimuman cot penerbangan. Hal terebut ditentuan oleh pengambilan eputuan, yang dapat dibagi menjadi erangaaian tahapan (tage). Peroalan yang dapat dibagi menjadi erangaian tahapan dapat dieleaian dengan metode program dinami (dynamic programming). 2. PROGRAM DINAMIS DALAM FLIGHT PLANNING 2.1 Program Dinami Program dinami (dynamic programming) adalah metode yang membagi pemecahan maalah menjadi eumpulan langah atau tahapan (tage) edemiian ehingga olui peroalan ecara eeluruhan menjadi erangaian eputuan yang aling beraitan. Pemecahan maalah dengan program dinami dilauan ecara bertahap (euenial) eperti pada algoritma greedy[2]. Dalam algoritma greedy, eputuan diambil hanya dengan mempertimbangan pilihan yang paling menari pada tahapan terebut tanpa mempertimbangan oneueni pada pemilihan olui etelahnya. Sementara itu, dalam program dinami, digunaan prinip optimalita, yaitu bahwa jia olui total optimal, bagian olui ampai tahap e- juga optimal. Sebagai oneueninya, jia pencarian olui dilauan hingga tahap +1, optimaliai dapat dilauan dengan menggunaan hail optimal dari tahap e- tanpa haru embali e tahap awal.

2 Karateriti dari peroalan yang dapat dieleaian dengan menggunaan program dinami adalah ebagai beriut: 1. Peroalan dapat dibagi menjadi beberapa tahap (tage); pada etiap tahap hanya diambil atu eputuan 2. Maing-maing tahap memilii ejumlah tatu yang berhubungan dengan tahap terebut; tatu merepreentaian bermacam emunginan eputuan pada tahapan terebut; jumlah emunginan terebut dapat berhingga (inite) maupun ta berhingga (ininite) 3. Hail dari eputuan yang diambil pada etiap tahap ditranormaian dari tatu yang berangutan e tatu beriutnya pada tahap beriutnya. 4. Ongo (cot) pada uatu tahap meningat ecara teratur dengan bertambahnya jumlah tahpan 5. Ongo pada uatu tahap beriat umulati; merupaan jumlah dari ongo pada tahap-tahap ebelumnya dan ongo loal pada tahap terebut 6. Keputuan terbai pada uatu tahap beriat independen terhadap eputuan yang dilauan pada tahap elanjutnya 7. Ada hubungan reuri bahwa eputuan terbai pada tahap memberian eputuan terbai untu etiap tatu pada tahap Peroalan mengiuti prinip optimalita Dengan menggunaan program dinami, peroalan dieleaian ecara bertahap. Peroalan dengan program dinami dapat dieleaian ecara maju, yaitu mulai dari tahap 1, emudian dilanjutan e tahap 2, 3, dan eterunya hingga tahap n. Selain ecara maju, peroalan dapat juga dieleaian ecara mundur, yaitu bahwa program dinami bergera mulai dari tahap n, dilanjutan mundur e tahap n-1, n-2, dan eterunya hingga tahap Komponen-Komponen Flight Plan Proe light planning menghailan uatu doumen berupa rencana penerbangan (light plan). Inormai yang terandung dalam doumen ini, antara lain[3] jeni light plan, yang menunjuan aturan yang digunaan dalam menyuun light plan; dapat berupa intrumen atau viual identiiai armada peawat, yang menunjuan nomor regitrai peawat yang melauan penerbangan (uni untu etiap peawat) jeni peawat dan peralatan huu jia ada, mialnya perlengapan tambahan eperti tranponder rencana ecepatan, dalam atuan not titi eberangatan, yaitu bandar udara aal watu eberangatan, euai jadwal dan watu yang ebenarnya etinggian (altitude) terbang; dalam dunia penerbangan, ada bentu dirit per atuan ratu ai menjadi light level, diingat FL rute (jalur penerbangan) yang dilalui detinai, yaitu tujuan penerbangan periraan watu perjalanan eterangan, untu diperhatian oleh endali lalu linta udara, mialnya tida mau menerima aturan lepa landa SID (Standard Intrument Departure) atau aturan mendarat STAR (Standard Arrival Terminal Route) jumlah bahan baar yang dibawa bandar udara alternati terdeat inormai pilot jumlah orang dalam peawat warna peawat, berguna dalam identiiai etia terjadi muibah onta darat di tujuan 2.3 Perhitungan Bahan Baar dan Fator- Fator yang Memengaruhinya Perencanaan bahan baar merupaan alah atu ape yang penting demi eelamatan penerbangan. Oleh arena itu, perencanaan bahan baar termau bagian dari omponen light planning. Untu dapat memperoleh rencana jumlah bahan baar yang cuup, perlu dilauan alulai yang dipengaruhi oleh berbagai ator[4]. Jumlah pemaaian bahan baar aan berpengaruh pada biaya penerbangan. Oleh ebab itu, jumlah pemaaian bahan baar edapat mungin diminimuman. Namun demiian, jumlah bahan baar yang dibawa elama penerbangan haru cuup demi eelamatan penerbangan. Dengan menggunaan beberapa perhitungan, dapat diperoleh jumlah bahan baar yang dibutuhan untu uatu penerbangan. Fator yang diperhitungan dalam etimai bahan baar adalah watu tempuh, buan jara. Selama penerbangan berlangung (diebut juga cruie), rumu pemaaian bahan baar adalah[1] onumi bahan baar = laju onumi watu (1) Laju onumi bahan baar elama penerbangan juga dipengaruhi oleh etinggian terbang. Semain bear tingat etinggian yang dipilih, emain ecil laju onumi bahan baar untu terbang di etinggian terebut[4]. Hubungan antara etinggian terbang dengan onumi bahan baar pada ebuah peawat udara dengan peiiai tertentu ditunjuan dengan grai beriut:

3 angin dan temperatur udara, yang bebeda. Perbedaan pada ator-ator lingungan ini berpengaruh terhadap jumlah pemaaian bahan baar. 2.4 Menggunaan Program Dinami untu Meminimuman Konumi Bahan Baar Gambar 1 Hubungan antara etinggian terbang dan onumi bahan baar Meipun menghailan laju onumi yang lebih ecil, penerbangan dengan tingat etinggian yang lebih tinggi menghailan tradeo, yaitu pada pertambahan etinggian (climbing). Saat climbing, diperluan bahan baar etra eitar 40 hingga 50 peren dari jumlah bahan baar normal yang diperluan untu terbang di etinggian ontan (cruie). Seperti terlihat pada Gambar 1, emain tinggi ecepatan terbang, laju onumi bahan baar emain tinggi. Laju onumi bahan baar bergantung epada ecepatan terbang relati terhadap udara, yang memperhatian eadaan dan pergeraan udara. Aan tetapi, dengan ecepatan yang lebih tinggi, penerbangan dapat ditempuh dalam watu yang lebih ingat, ehingga meminimalan onumi bahan baar. Pemaaian bahan baar elama penerbangan, elain dipengaruhi oleh etinggian terbang dan ecepatan relati terhadap udara juga dipengaruhi oleh eadaan angin, temperatur udara, beban peawat beerta eluruh muatannya, dan uia mein (uia mein yang tua menyebaban penurunan eiieni ehingga bahan baar yang diperluan menjadi lebih banya). Pemilihan enario yang berbeda dalam penerbangan dari uatu tempat aal e tempat tujuan dapat menyebaban perbedaan jumlah pemaaian bahan baar. Tempat yang berbeda memilii eadaan cuaca, termau Dalam melauan light planning, rencana (enario) terbang dapat dimodelan ebagai rangaian (equence) dari langah-langah (tage). Setiap langah berii pilihan-pilihan ebagai tatunya. Setiap tatu dalam etiap langah diaitan dengan uatu nilai bobot (cot) yang merepreentaian jumlah bahan baar yang digunaan jia pada uatu langah, pilihan terebut dipilih. Statu awal, yang dianggap ebagai langah e-0 menunjuan tatu eberangatan (departure). Langah pertama dalam pembuatan rencana penerbangan adalah penentuan etinggian terbang, yang tatu-tatunya berii etinggian terbang dalam bentu dirit berupa light level (FL). Langah pemilihan etinggian diiuti oleh pemilihan ecepatan terbang. Statu-tatu pada langah ini berii pilihan ecepatan terbang. Statu ahir (langah terahir) adalah etibaan di tujuan. Pemodelan langah (tage) dan tatu dalam light planning dapat digambaran dalam bentu gra berarah. Gra ini menunjuan penerbangan atu arah dari uatu tempat aal e tempat lain (tujuan). Gambar 2 Gra berarah yang menunjuan ombinai dalam pemilihan light planning Antara tatu-tatu peroalan, terdapat panah berarah (ii gra) dengan bobot (nilai) yang merepreentaian biaya (cot) ebagai aibat dari pemaaian bahan baar. Dengan teni program dinami eperti ini, perencana dapat memperoleh enario rencana dengan biaya bahan baar minimum. Antara tatu awal (D) dengan tatu-tatu etinggian terbang (FL), bobot ii pada gra menunjuan pemaaian bahan baar untu mencapai etinggian yang diinginan (climb). Sii yang menghubungan tatu-tatu etinggian (FL) dengan tatu-tatu ecepatan (V) menunjuan pemaaian bahan baar etia terbang dengan ecepatan

4 tertentu. Sebagai, panah dari FL295 e V1 menunjuan pemaaian bahan baar etia terbang di etinggian FL295 terebut dengan ecepatan V1. Pada Gambar 2, tatu-tatu ecepatan (V) terhubung dengan tatu ahir (A), yang merepreentaian etibaan (arrival). Jia terdapat lebih dari atu enario dalam pemilihan rute terbang, tatu-tatu yang merepreentaian enario pemilihan rute (routing) dapat ditempatan di antara langah pemilihan ecepatan dengan tatu ahir (A). Seperti yang telah dibaha pada upabab ebelumnya, pemilihan rute tempuh yang berbeda menimbulan oneueni pada pemaaian bahan baar ebagai aibat dari ator-ator lingungan yang berpengaruh terhadap pemaaian bahan baar. Jia ada ejumlah pilihan rute, gra berarah dapat dimodiiai dengan tambahan tatu-tatu ebelum tatu ahir. gra diberian nilai yang dihitung menggunaan rumu tertentu untu mendapatan pemaaian bahan baar pada pengambilan eputuan pada tahap terebut. Maalah penerbangan yang dipilih dalam pemilihan light planning beriat eali-jalan (one-way). Bearan dan atuan biaya (cot) bahan baar haru ama untu emua ii. Sebagai contoh, dimialan penerbangan dari Hong Kong menuju Lo Angele yang dapat ditempuh melalui dua pilihan rute, yaitu rute jet tream (JS) atau rute great circle (GC), dan dapat terdiri ata beberapa pilihan etinggian dan ecepatan. Senario untu rencana penerbangan terebut dapat digambaran dalam bentu gra berarah dengan bobot ii yang menyataan cot pemaaian bahan baar (tanpa bobot berarti 0). Gambar 3 Gra berarah light planning dengan tiga pilihan rute Sama eperti pada Gambar 2, bobot ii dari tatu D e tatu-tatu FL merepreentaian bahan baar yang diperluan untu climb, ementara dari tatu-tatu FL e tatu-tatu V merepreentaian onumi bahan baar pada ecepatan tertentu di etinggian terebut. Dengan adanya tambahan tatu yang merupaan pilihan rute tempuh, ii-ii dari tatu-tatu V e tatu R merepreentaian tambahan cot (tambahan bahan baar) jia rute tertentu dipilih. Tambahan cot ini bearnya dapat bervariai, tergantung pada eadaan tempat yang dilalui oleh rute terebut. Sebagai catatan, pada Gambar 2 maupun Gambar 3, terdapat tatu pilihan ecepatan dengan jumlah yang berhingga (pada edua gambar terdapat tiga tatu). Pada enyataannya, ecepatan terbang beriat ontinu (tida dirit), ehingga tatu-tatu ecepatan dapat merupaan tatu ta hingga (ininite). 3. CONTOH PENGGUNAAN PROGRAM DINAMIS DALAM MINIMISASI BAHAN BAKAR Sebelum melauan metode program dinami untu pemecahan maalah minimiai bahan baar, etiap ii Gambar 4 Gra berarah light planning rute Hong Kong Lo Angele (contoh) dengan bobot ii yang menyataan pemaaian bahan baar 3.1 Penyeleaian dengan Program Dinami Maju Penyeleaian bertahap dengan program dinami pada au ini dapat dilauan ecara maju, yani dengan memilih tingat etinggian terlebih dahulu (tahap 1). Mialan x 1, x 2,..., x 4 adalah impul-impul yang diunjungin pada tahap ( = 1, 2, 3, 4), maa rute yang dilalui adalah D x 1 x 2 x 3 x 4, yang dalam hal ini x 4 = A. Pada peroalan ini, tahap () adalah proe memilih impul tujuan beriutnya (ada 4 tahap), ementara tatu () yang berhubungan dengan maingmaing tahap adalah impul-impul dalam gra. Nilai eputuan terbai dapat dinyataan dengan relai reuren beriut: ( ) = (bai) (2) 1 c x 1 () = min {c + 1 (x )}, = 1,2,3 (reuren) (3) x yang dalam hal ini peubah x menyataan peubah eputuan pada tahap ( = 1,2,3), c menyataan bobot (cot) loal dari ii e x, (, x ) menyataan total umulati bobot lintaan dari e x, dan () merupaan nilai minimum dari (, x ). x

5 Penyeleaian per tahap dengan program dinami maju untu peroalan yang digambaran oleh Gambar 4 diberian ebagai beriut: Tahap 1: 1 ( ) = c x (4) Tabel 1 Tahap 1 Program Dinami Maju untu Solui 1 ( ) x * 1 FL295 6 D FL300 8 D FL D Catatan: x * adalah nilai x yang meminimuman (,x ). Tahap 2: ) = min{ c ( x )}(5) 2 ( x Tabel 2 Tahap 2 Program Dinami Maju untu Solui x (, ) ( ) 2 2 x2 = cx x2 FL295 FL300 FL305 2 ( ) x 2 * V FL305 V FL305 V FL305 Tahap 3: ) = min{ c ( x )} (6) 3 ( x Tabel 3 Tahap 3 Program Dinami Maju untu Solui x (, ) ( ) 3 3 x3 = cx x3 V1 V2 V3 3 ( ) x 3 * GC V1 JS V3 Tahap 4: ) = min{ c ( x )}(7) 4 ( x Tabel 4 Tahap 4 Program Dinami Maju untu Solui x 4, ) = c ( x ) 4 ( x4 x GC JS 3 ( ) x 4 * A JS 1 Dari program dinami maju, olui optimal untu au light planning terebut, yang merupaan lintaan terpende dari D e A adalah D FL305 V3 JS Mengiuti perhitungan dan pencarian olui optimal yang dengan program dinami, maa penerbangan dari Hong Kong e Lo Angele dilauan pada tingat etinggian FL305, ecepatan V3, dan mengiuti rute jet tream. 3.2 Penyeleaian dengan Program Dinami Mundur Penyeleaian dengan program dinami untu maalah yang ama dapat pula dilauan ecara mundur, yaitu mulai dari tahap 4 mundur ampai e tahap 1. Hubungan reuri nilai eputuan terbai diberian ebagai ( ) = c (bai) (8) 4 x 4 () = min {c (x )}, = 1,2,3 (reuren) (9) Tahap 4: x ( ) = c (10) 4 x Tabel 5 Tahap 4 Program Dinami Mundur untu Solui 4 ( ) x * 4 GC 0 A JS 0 A Catatan: x * adalah nilai x yang meminimuman (,x ). Tahap 3: ) = min{ cx + ( x )} (11) 3 ( Tabel 6 Tahap 3 Program Dinami Mundur untu Solui x (, ) ( ) 3 3 x3 = cx x3 GC JS 3 ( ) x 3 * V JS V JS V JS Tahap 2: ) = min{ cx + ( x )} (12) 2 (

6 Tabel 7 Tahap 2 Program Dinami Mundur untu Solui x (, ) ( ) 2 2 x2 = cx x2 V1 V2 V3 2 ( ) x 2 * FL V3 FL V3 FL V3 Tahap 1: ) = min{ cx + ( x )} (13) 1( Tabel 8 Program Dinami Mundur untu Flight Planning pada Gambar 4 x 1, x ) = cx + ( x ) 1( FL295 FL300 FL305 1( ) x 1 * D FL305 REFERENSI [1] J. Brandon, Route Planning, Flight Planning and Navigation, rev. 29, 2009, URL: watu ae: Selaa, puul WIB. [2] R. Munir. Strategi Algoritma, Program Studi Teni Inormatia, Seolah Teni Eletro dan Inormatia, Intitut Tenologi Bandung, [3] Wiipedia, Flight Plan, Wiipedia, the ree encyclopedia, 2009, URL: watu ae: Selaa, puul WIB. [4], Flight Planning, Wiipedia, the ree encyclopedia, 2009, URL: watu ae: Selaa, puul WIB. Dari program dinami mundur, olui optimal untu au light planning terebut, yang merupaan lintaan terpende dari D e A adalah D FL305 V3 JS Solui dari program dinami mundur ama dengan olui yang diperoleh dari program dinami maju. Aan tetapi, jia diperhatian, nilai 4 () pada tahap 4 program dinami mundur ama untu eluruh, yani 0. Dengan demiian, pada implementai program dinami terebut, tahap 1 dapat dilewati, ehingga pemecahan maalah dengan program dinami mundur terebut menjadi lebih mangu (eiien). 4. KESIMPULAN Dari pembahaan yang telah dipaparan ebelumnya, dapat diambil eimpulan ebagai beriut: 1. Perencanaan penerbangan (light planning), merupaan peroalan yang dapat dibagi menjadi erangaian tahapan. 2. Pengoptimalan pemaaian bahan baar dari perencanaan penerbangan dapat dilauan dengan program dinami, ehingga dapat dipilih rencana (enario) penerbangan dengan biaya yang erendah mungin tanpa mengabaian ator eelamatan. 3. Program dinami dapat dilauan ecara maju atau mundur dan menghailan olui yang ama, namun pada pratinya, program dinami mundur dapat lebih mangu.

Penentuan Jalur Terpendek Distribusi Barang di Pulau Jawa

Penentuan Jalur Terpendek Distribusi Barang di Pulau Jawa Penentuan Jalur Terpendek Ditribui Barang di Pulau Jawa Stanley Santoo /13512086 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Intitut Teknologi Bandung, Jl. Ganeha 10 Bandung

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s Sudaryatno Sudirham nalii angaian itri Di Kawaan - Sudaryatno Sudirham, nalii angaian itri 3 nalii angaian Menggunaan Tranformai aplace Setelah mempelajari bab ini ita aan memahami onep impedani di awaan.

Lebih terperinci

BALOK DENGAN PERKUATAN

BALOK DENGAN PERKUATAN BALOK DNGAN PRKUATAN. TUJUAN PRKULAHAN A. TUJUAN UMUM PRKULAHAN (TUP) Setelah mempelajari materi tentang balo dengan peruatan, ecara umum anda diharapan :. Mampu menjelaan pengertian dan item dan analia

Lebih terperinci

IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM

IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM 22 {, } {, } x, S, K (2) y, B (22) Tuuan dari fungi oetif (8) adalah meminimuman ongo dari aignmentaignment yang fiiel erta meminimuman anyanya lo yang tida diparir pada rel pelangiran. Kendala (9) menyataan

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

LATAR BELAKANG MATEMATIS

LATAR BELAKANG MATEMATIS 8 II LATAR BELAKANG MATEMATIS Derii : Bab ini memberian gambaran tentang latar belaang matemati ang digunaan ada item endali eerti eramaan linear diferenial orde (atu), orde (dua), orde tinggi, tranformai

Lebih terperinci

PENGKLASTERAN DOKUMEN DENGAN EXPECTATION MAXIMATION MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION KD-TREE

PENGKLASTERAN DOKUMEN DENGAN EXPECTATION MAXIMATION MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION KD-TREE PENGKLASTERAN DOKUMEN DENGAN EXPECTATION MAXIMATION MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION KD-TREE Diana Purwitaari, Yudhi Purwananto, Anggit SN Juruan Teni Informatia, Faulta Tenologi Informai, Intitut Tenologi

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

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

MODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE

MODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE MODUL 7 APLIKASI TRAFORMASI LAPLACE Tranformai Laplace dapa digunaan unu menyeleaian bai peroalan analia maupun perancangan iem. Apliai Tranformai Laplace erebu berganung pada ifa-ifa ranformai Laplace,

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

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

GEOMETRI BERHINGGA ATAS GF(P N ) UNTUK MEMBENTUK ORTHOGONAL SERIES DESIGNS

GEOMETRI BERHINGGA ATAS GF(P N ) UNTUK MEMBENTUK ORTHOGONAL SERIES DESIGNS Junal Sain & Matematia ISSN: 0854-0675 Volume 16 Nomo 3, Juli 008 Atiel Penelitian: 106-111 GEOMETRI BERHINGGA ATAS GF(P N ) UNTUK MEMBENTUK ORTHOGONAL SERIES DESIGNS Bambang Iawanto,Aniah Juuan Matematia

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

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

Evaluasi Distribusi Gabungan pada Teori Resiko

Evaluasi Distribusi Gabungan pada Teori Resiko Evaluai Ditribui Gabungan pada Teori Reio Roita Kuumawati Juruan Pendidian Matematia, Univerita egeri Yogyaarta Karangmalang, Yogyaarta roitauumawati@gmailcom ABTRAK Evalui ditribui gabungan merupaan bagian

Lebih terperinci

PERTEMUAN 3 PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER

PERTEMUAN 3 PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER PERTEMUAN PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER Setelah dapat membuat Model Matematika (merumukan) peroalan Program Linier, maka untuk menentukan penyeleaian Peroalan Program Linier dapat menggunakan metode,

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

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

BAB 8 PEMODELAN DAN SIMULASI REAKTOR CSTR

BAB 8 PEMODELAN DAN SIMULASI REAKTOR CSTR BB 8 PEMODELN DN SIMULSI REKTOR STR Perhatian gambar eta 3 buah STR (ontinuou Stirred-Tan Reactor) iotermal di bawah ini: F 0 F F 2 F 3 V V 2 2 V 3 3 0 (t) (t) 2 (t) 3 (t) Ketiga STR itu digunaan untu

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

Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm)

Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm) Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm) Arna Fariza 1, Entin Martiana 1, Fidi Wincoo Putro 2 Dosen 1, Mahasiswa 2 Politeni Eletronia Negeri Surabaya

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

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi

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

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan

Lebih 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

PENYELESAIAN MASALAH PELANGSIRAN UNIT KERETA PENUMPANG PADA STASIUN KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM

PENYELESAIAN MASALAH PELANGSIRAN UNIT KERETA PENUMPANG PADA STASIUN KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM PENYELESAIAN MASALAH PELANGSIRAN UNI KEREA PENUMPANG PADA SASIUN KEREA API DENGAN MENGGUNAKAN EKNIK PEMANGKIAN KOLOM Oleh: DINA LIANIA SARI G54005 PROGRAM SUDI MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DAN ILMU PENGEAHUAN

Lebih terperinci

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU Wahyudi 1, Adhi Susanto 2, Sasongo P. Hadi 2, Wahyu Widada 3 1 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni, Universitas Diponegoro, Tembalang,

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

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

EVALUASI DISTRIBUSI GABUNGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KONVOLUSI DAN REKURSI PANJER

EVALUASI DISTRIBUSI GABUNGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KONVOLUSI DAN REKURSI PANJER Vol 7, o, Juni 0 EVALUAI DITRIBUI GABUGA MEGGUAKA ALGORITMA KOVOLUI DA REKURI PAJER Roita Kuumawati Juruan Pendidian Matematia Faulta Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Univerita egeri Yogyaarta (UY)

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

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA

Lebih terperinci

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

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

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU PERTEMUAN 2 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU 2. SISTEM WAKTU DISKRET Sebuah sistem watu-disret, secara abstra, adalah suatu hubungan antara barisan masuan dan barisan eluaran. Sebuah

Lebih terperinci

5. Transformasi Integral dan Persamaan Integral

5. Transformasi Integral dan Persamaan Integral 5. Tranformai Integral dan Peramaan Integral 5.. Tranformai Integral 5.. Tranformai Laplace 5.3. Tranformai Fourier 5.4. Peramaan Integral 5.. Tranformai Integral Di dalam Fiia Matematia ita ering menjumpai

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

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. II.1. Pendahuluan

BAB II DASAR TEORI. II.1. Pendahuluan BAB II DASAR EORI II.1. Pendahuluan Pada bab ini pertama-tama aan dijelasan secara singat apa yang dimasud dengan target tracing dalam sistem Radar. Di dalam sebuah sistem Radar ada beberapa proses yang

Lebih terperinci

Aliran Air Tanah Pada Sumur Tunggal. Yanto, S.T., M.S.E. Aliran air tanah pada sumur tunggal dapat dibagi menjadi 4 sub-divisi, yaitu:

Aliran Air Tanah Pada Sumur Tunggal. Yanto, S.T., M.S.E. Aliran air tanah pada sumur tunggal dapat dibagi menjadi 4 sub-divisi, yaitu: Alian Ai Tanah Pada Sumu Tunggal Yanto, S.T., M.S.E. Alian ai tanah pada umu tunggal dapat dibagi menjadi 4 ub-divii, yaitu: (i) Alian mantap dan ta-mantap; (ii) Alian tetean dan ta-tetean Pada mata uliah

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Oleh : Pandapotan Siagia, ST, M.Eng (Dosen tetap STIKOM Dinamia Bangsa Jambi) Abstra Sistem pengenal pola suara atau yang lebih dienal dengan

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Pandapotan Siagian, ST, M.Eng Dosen Tetap STIKOM Dinamia Bangsa - Jambi Jalan Sudirman Theoo Jambi Abstra Sistem pengenal pola suara atau

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

Makalah Seminar Tugas Akhir Maalah Seminar Tugas Ahir PENDETEKSI POSISI MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER MMA7260Q BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 Muhammad Riyadi Wahyudi, ST., MT. Iwan Setiawan, ST., MT. Abstract Currently, determining

Lebih terperinci

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA 3. TEOREMA DASAR ARITMATIKA Definisi 3. Suatu bilangan bulat > disebut (bilangan) rima, jia embagi ositif bilangan tersebut hanya dan. Jia bilangan bulat lebih dari satu buan bilangan rima disebut (bilangan)

Lebih terperinci

DESAIN SENSOR KECEPATAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI KECEPATAN DAN POSISI KAPAL

DESAIN SENSOR KECEPATAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI KECEPATAN DAN POSISI KAPAL DESAIN SENSOR KECEPAAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILER KALMAN UNUK ESIMASI KECEPAAN DAN POSISI KAPAL Alrijadjis, Bambang Siswanto Program Pascasarjana, Jurusan eni Eletro, Faultas enologi Industri Institut

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peatnya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi membuat matematika menjadi angat penting artinya, bahkan dapat dikatakan bahwa perkembangan ilmu pengetahuan dan

Lebih terperinci

MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE

MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE Desfrianta Salmon Barus - 350807 Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung Bandung e-mail: if807@students.itb.ac.id ABSTRAK

Lebih terperinci

DESAIN SISTEM KENDALI MELALUI TANGGAPAN FREKUENSI

DESAIN SISTEM KENDALI MELALUI TANGGAPAN FREKUENSI BAB VIII DESAIN SISEM ENDALI MELALUI ANGGAPAN FREUENSI Dalam bab ini akan diuraikan langkah-langkah peranangan dan kompenai dari item kendali linier maukan-tunggal keluaran-tunggal yang tidak berubah dengan

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

BAB VIII METODA TEMPAT KEDUDUKAN AKAR

BAB VIII METODA TEMPAT KEDUDUKAN AKAR 6 BAB VIII METODA TEMPAT EDUDUAN AAR Dekripi : Bab ini memberikan gambaran ecara umum mengenai diagram tempat kedudukan akar dan ringkaan aturan umum untuk menggambarkan tempat kedudukan akar erta contohcontoh

Lebih terperinci

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman. JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses

Lebih terperinci

Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi

Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi Tanggapan Watu Alih Orde Tinggi Sistem Orde-3 : C(s) R(s) ω P ( < ζ (s + ζω s + ω )(s + p) Respons unit stepnya: c(t) βζ n n < n ζωn t e ( β ) + βζ [ ζ + { βζ ( β ) cos ( β ) + ] sin ζ ) ζ ζ ω ω n n t

Lebih terperinci

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

Lebih terperinci

Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009

Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009 Model Pembelaaran Off-Line Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Untu Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teni Eletronia PENS 2009 Arie Setya Wulandari#, Eru Puspita S.T., M.Kom#2 # Jurusan

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

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Jurnal Teni Industri, Vol.1, No., Juni 013, pp.96-101 ISSN 30-495X Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Apriyani 1, Shanti Kirana Anggaraeni,

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

FIsika KARAKTERISTIK GELOMBANG. K e l a s. Kurikulum A. Pengertian Gelombang

FIsika KARAKTERISTIK GELOMBANG. K e l a s. Kurikulum A. Pengertian Gelombang Kurikulum 2013 FIika K e l a XI KARAKTERISTIK GELOMBANG Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut. 1. Memahami pengertian gelombang dan jeni-jeninya.

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

Makalah Seminar Tugas Akhir. Aplikasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self Tuning Regulator (STR)

Makalah Seminar Tugas Akhir. Aplikasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self Tuning Regulator (STR) Maalah Seminar ugas Ahir Apliasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self uning Regulator (SR) Oleh : Muhammad Fitriyanto e-mail : D_3_N2@yahoo.com Maalah Seminar ugas Ahir Apliasi

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

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul

Lebih terperinci

FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL

FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 2 Otober 27 FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL Ridwan Pandiya #, Emi Iryanti #2 # S Informatia, Faultas Tenologi Industri dan

Lebih 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

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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,

Lebih 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

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

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

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA 94 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA Yudhi Purwananto 1, Diana Purwitasari 2, Agung Wahyu Wibowo Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com

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

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA YP Unila

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA YP Unila III. METODE PENELITIAN A. Populai dan Sampel Populai dalam penelitian ini adalah emua iwa kela XI IPA SMA YP Unila Bandar Lampung tahun ajaran 01/013 yang berjumlah 38 iwa dan terebar dalam enam kela yang

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

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

HUBUNGAN SIKAP DENGAN PRAKTIK PERAWATAN BAYI SEHARI-HARI PADA IBU PRIMIPARA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS NGAMPEL PABUPATEN KENDAL ABSTRAK

HUBUNGAN SIKAP DENGAN PRAKTIK PERAWATAN BAYI SEHARI-HARI PADA IBU PRIMIPARA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS NGAMPEL PABUPATEN KENDAL ABSTRAK HUBUNGAN SIKAP DENGAN PRAKTIK PERAWATAN BAYI SEHARI-HARI PADA IBU PRIMIPARA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS NGAMPEL PABUPATEN KENDAL Afifah *), Indri Subeti **) *) Mahasiswa Abid Unisa **)Dosen Abid Unisa ABSTRAK

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

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Prosiding Semirata15 bidang MIPA BKS-PTN Barat Hal 357-36 SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Budi Rudianto 1, Narwen Jurusan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekripi Data Untuk mengetahui pengaruh penggunaan media Audio Viual dengan metode Reading Aloud terhadap hail belajar iwa materi العنوان, maka penuli melakukan

Lebih terperinci

VIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER

VIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER VIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER Alwi Alfiansyah Ramdan 135 08 099 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl Ganesha 10, Bandung e-mail: alfiansyahramdan@gmailcom ABSTRAK Maalah ini membahas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,

Lebih terperinci

Korelasi antara tortuositas maksimum dan porositas medium berpori dengan model material berbentuk kubus

Korelasi antara tortuositas maksimum dan porositas medium berpori dengan model material berbentuk kubus eminar Naional Quantum #25 (2018) 2477-1511 (8pp) Paper eminar.uad.ac.id/index.php/quantum Korelai antara tortuoita imum dan poroita medium berpori dengan model material berbentuk kubu FW Ramadhan, Viridi,

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

OSN 2014 Matematika SMA/MA Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan

Lebih terperinci

Perhitungan Kehilangan Pratekan Total dengan Memakai Teori Kemungkinan ABSTRAK

Perhitungan Kehilangan Pratekan Total dengan Memakai Teori Kemungkinan ABSTRAK Jurnal APLIKASI Volume 5, Nomor 1, Agustus 2008 Perhitungan Kehilangan Pratean Total dengan Memaai Teori Kemunginan M. Sigit Darmawan Dosen Jurusan Diploma Teni Sipil, FTSP - ITS Email: msdarmawan@ce.its.ac.id

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor

Lebih terperinci

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat

Lebih terperinci

OPTIMASI PENGATURAN RUTE KENDARAAN DENGAN MUATAN KONTAINER PENUH MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI LAGRANGIAN

OPTIMASI PENGATURAN RUTE KENDARAAN DENGAN MUATAN KONTAINER PENUH MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI LAGRANGIAN OIMASI ENGAURAN RUE KENARAAN ENGAN MUAAN KONAINER ENUH MENGGUNAKAN MEOE EKOMOSISI LAGRANGIAN Ahmed ata Fardiaz Rully Soelaiman S.Kom M.Kom Jurusan eni Informatia Faultas enologi Informasi Institut enologi

Lebih terperinci

Harmonika dalam Sistem Daya Listrik. Abstrak

Harmonika dalam Sistem Daya Listrik. Abstrak Harmonia dalam Sistem Daya Listri Novalio Daratha Program Studi Teni Eletro, Universitas Bengulu Jl. Raya Kandang Limun, Bengulu. Telp. (0736) 270 Email : ndaratha@unib.ad.id Abstra Harmonia dalam sistem

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

DESAIN SISTEM KENDALI MELALUI ROOT LOCUS

DESAIN SISTEM KENDALI MELALUI ROOT LOCUS Bab VI: DESAIN SISEM ENDALI MELALUI OO LOCUS oot Lou dapat digunakan untuk mengamati perpindahan pole-pole (lup tertutup) dengan mengubah-ubah parameter penguatan item lup terbukanya ebagaimana telah ditunjukkan

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. penelitian quasi experimental. Desain ini mempunyai kelompok kontrol, tetapi

METODE PENELITIAN. penelitian quasi experimental. Desain ini mempunyai kelompok kontrol, tetapi III. METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode penelitian quai experimental. Deain ini mempunyai kelompok kontrol, tetapi tidak

Lebih terperinci

SIFAT SIFAT TERMIS. Pendahuluan

SIFAT SIFAT TERMIS. Pendahuluan SIFAT SIFAT TERMIS Pendahuluan Apliai pana ering digunaan dalam proe pengolahan bahan hail pertanian. Untu dapat menganalii proe-proe terebut ecara aurat maa diperluan informai tentang ifat-ifat thermi

Lebih terperinci

ADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoko Sumaryono ABSTRACT

ADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoko Sumaryono ABSTRACT Jurnal Teni Eletro Vol. 3 No.1 Januari - Juni 1 6 ADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoo Sumaryono ABSTRACT Noise is inevitable in communication

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD JMP : Vol. 9 No. 1, Juni 17, hal. 13-11 ISSN 85-1456 IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR Gumgum Darmawan Statistia FMIPA UNPAD gumgum@unpad.ac.id Budhi Handoo Statistia

Lebih terperinci

PERHITUNGAN KEHILANGAN PRATEKAN (LOSS OF PRESTRESS) AKIBAT SUSUT DAN RANGKAK PADA BETON DENGAN MEMPERHITUNGKAN VARIABILITAS SIFAT-SIFAT BETON

PERHITUNGAN KEHILANGAN PRATEKAN (LOSS OF PRESTRESS) AKIBAT SUSUT DAN RANGKAK PADA BETON DENGAN MEMPERHITUNGKAN VARIABILITAS SIFAT-SIFAT BETON PERHITUNGAN KEHILANGAN PRATEKAN (LOSS OF PRESTRESS) AKIBAT SUSUT DAN RANGKAK PADA BETON DENGAN MEMPERHITUNGKAN VARIABILITAS SIFAT-SIFAT BETON M. Sigit Darmawan Dosen Diploma Teni Sipil ITS Email: msdarmawan@ce.its.ac.id

Lebih terperinci