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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 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 ABSTRAK Salah satu tahapan perhitungan yang penting untu perhitungan onstrusi beton pratean adalah perhitungan besarnya ehilangan pratean (loss of prestress). Yang menjadi salah satu penyebab terjadinya ehilangan pratean adalah aibat adanya susut dan ranga pada beton. Pada umumnya perhitungan ehilangan pratean dilauan dengan memaai anggapan bahwa semua variabel yang berpengaruh bersifat deterministi. Anggapan ini menjadi urang tepat bila diaitan dengan sifat-sifat beton yang mempunyai tingat variabilitas yang cuup tinggi. Pada studi ini aan disajian perhitungan ehilangan pratean aibat susut dan ranga pada beton dengan memperhitungan variabilitas sifat-sifat beton. Variabitas beton aan dimasuan dalam analisa perhitungan dengan memaai teori emunginan (probability analysis). Mengingat sangat terbatasnya data parameter statisti beton untu ondisi Indonesia, maa parameter statisti beton yang diperluan untu perhitungan ehilangan pratean aan diambil dari berbagai penelitian sebelumnya yang pada umumnya dilauan di luar Indonesia. Hasil studi menunjuan bahwa memasuan variabilitas sifat-sifat beton mempunyai efe yang cuup besar terhadap besarnya ehilangan pratean. Kehilangan pratean aibat susut, ranga dan ombinasi susut dan ranga mempunyai mempunyai rata-rata sebesar 3.6%, 11.6% dan 14.8%, dengan oefisien penyebaran sebesar 53%, 30% dan 31%. Kata unci: Kehilangan Pratean, Susut, Ranga, Probability Analysis 1. PENDAHULUAN Perhitungan ehilangan pratean (loss of prestress) merupaan salah satu tahapan yang penting dalam pehitungan onstrusi beton pratean. Besarnya ehilangan pratean menentuan seberapa besar gaya yang diperluan untu pemberian prateanan agar strutur beton pratean mampu memiul beban-beban yang direncanaan secara efetif. Mesipun esalahan dalam perhitungan ehilangan pratean, tida mempunyai dampa yang berarti terhadap euatan masimum penampang beton pratean, esalahan dalam periraan ehilangan pratean mempunyai efe yang besar terhadap tingat pelayanan (serviceability) dari strutur beton pratean. Masalah yang mungin timbul aibat urang tepatnya periraan ehilangan pratean adalah terjadinya lendutan (camber) yang berlebihan dan atau reta yang berlebihan. Pada umumnya perhitungan ehilangan pratean dilauan dengan anggapan semua parameter beton bersifat deterministi (dapat ditentuan dengan pasti). Tentu saja anggapan ini urang tepat bila diaitan dengan sifat-sifat material beton yang pada umumnya mempunyai tingat variabilitas (etidatentuan) yang cuup besar. Pada studi ini aan dilauan perhitungan ehilangan pratean aibat susut dan ranga pada beton dengan memasuan variabitas sifat-sifat beton. Variabilitas sifat-sifat beton aan diperhitungan dengan memaai analisa teori emunginan (probability analysis). ISBN No B-106

2 Perhitungan Kehilangan Pratean (Loss Of Prestress) Aibat Susut Dan Ranga Pada Beton Dengan Memperhitungan Variabilitas Sifat-Sifat Beton 2. TINJAUAN PUSTAKA Perhitungan ehilangan pratean lazimnya dilauan dengan mengacu epada perumusan empiris yang diberian oleh peraturan beton (code). Salah satu code yang memberian perumusan yang cuup jelas tentang cara-cara perhitungan ehilangan pratean aibat susut dan ranga pada beton adalah AS 3600 [3]. Sebalinya untu ACI 318 [1] tida memberian perumusan tertentu untu memperhitungan ehilangan pratean aibat edua fator tersebut. Seperti dietahui susut dan ranga adalah deformasi beton yang tergantung watu dan meningat dengan bertambahnya watu. Selain itu besarnya ranga juga dipengaruhi besarnya tegangan yang beerja. Ada beberapa model yang dapat digunaan untu mempredisi edua fenomena tersebut, mulai perumusan sederhana seperti yang diberian dalam peraturan beton (code), sampai dengan perumusan yang cuup omplex seperti diusulan oleh Bazant Baweja [5]. Beberapa peneliti (antara lain Gilbert [7]; Koutsouis [10]; Khor [9]) telah melauan studi perbingan berbagai model untu perhitungan susut dan ranga pada beton, termasu perumusan yang diberian oleh peraturan beton seperti AS 3600 [3], ACI 209 [2], CEB-FIP [6]. Namun demiian hasil studi perbingan tersebut, belum dapat menyimpulan apaah model tertentu mempredisi lebih bai dibingan dengan model yang lain. Hasil studi perbingan tersebut juga menunjuan ada perbedaan yang cuup besar antara model yang satu dengan yang lainnya serta urang berhasil dalam mempredisi data tes yang tersedia (Gilbert [7]). Hasil studi juga menghasilan esimpulan bahwa perumusan AS 3600 memberian nilai yang merupaan rata-rata dari model yang lainnya. Berdasaran hasil studi tersebut, maa pada penelitian ini aan dipaai AS 3600 untu menentuan besarnya susut dan ranga pada beton. 3. PERUMUSAN CREEP DAN SUSUT BETON 3.1 Susut Beton Regangan aibat susut pada beton pada umur t (hari) dapat ditentuan dengan perumusan sebagai beriut ε ( t) = ε...(1) cs 1 cs.b dimana ε cs.b is regangan susut dasar rencana (basic design shrinage strain) dan 1 adalah factor modifiasi untu memasuan pengaruh:(i)umur beton; (ii)tipe lingungan; dan (iii) uuran dan bentu penampang. Bila tida ada data dari hasil tes untu menentuan ε cs.b, AS 3600 [3] menyaranan untu memaai nilai sebesar 700x10-6. Namun demiian perlu dicatat bahwa nilai sebenarnya ε cs.b bervariasi antara 500x10-6 s/d 1000x10-6. Sedangan nilai 1 ditentuan sesuai perumusan Gilbert [7] sebagai beriut 1 5 (t t c ) t c ) =...(2) (t dimana.005t h e =...(3) h 5 =...(4) 3 t = h (5) dan t c watu (dalam hari) etia curing dihentian. Pada persamaan diatas h adalah rata-rata elembaban tahunan (%), t h adalah tebal teoritis penampang (mm) yang didefinisian sebagai 2A g t h =...(6) u e dengan A g adalah luas penampang total dan u e adalah eliling penampang yang berhubungan langsung dengan udara. ISBN No B-107

3 M. Sigit Darmawan 3.2. Ranga Beton Regangan aibat ranga pada beton pada umur t (hari) dapat dihitung dengan perumusan f c ε cc (t) = φ cc (t)...(7) E (28) dimana cc 2 3 c φ ( t) = φ...(8) cc.b Strengh Ratio at Prestressing Tranfer (f /f ' ) c c Gambar 1: Koefisien Ranga 3. dimana f c adalah tegangan pada beton, E c (28) adalah modulus elastis beton pada umur 28 hari, φ adalah factor ranga cc. b dasar (basic creep factor), yang tergantung pada uat tean beton (lihat Tabel 1). Perlu dicatat bahwa nilai φ dapat bervariasi sampai dengan ±30%. cc. b Adapun 2 adalah factor modifiasi seperti halnya fator 1 pada perhitungan susut 3 fator untu memperhitungan umur beton pada saat beban dierjaan (lihat Gambar 1). Nilai 2 dihitung dengan 2 8 (t t a ) t a ) =...(9) (t dimana.008t h e =...(10) 8 = h...(11) 3.3. Parameter Statisti Yang Dipaai Mengingat tida tersedianya data penelitian tentang susut dan ranga pada beton di Indonesia, maa parameter statisti yang aan dipaai untu perhitungan ehilangan pratean dengan memaai analisa teori emunginan adalah memaai parameter statisti yang berasal dari penelitian di luar Indonesia (lihat Tabel 2). Analisa teori emunginan aan dilauan dengan melauan simulasi Monte Carlo. Simulasi Monte Carlo dilauan dengan memasuan sebuah nilai dari setiap variabel yang terlibat edalam perumusan ehilangan pratean dengan secara aca (rom) sesuai dengan tipe distribusinya. Langah ini dilauan berulangali untu mendapatan nilai ehilangan pratean yang dapat diterima secara statisti, misalnya dengan melauan simulasi. Dengan tersedianya perangat eras omputer yang relatif cepat, simulasi sebanya ini telah dapat dilauan dalam watu yang relatif singat. 9 = 0.15t h...(12) dan t a umur (hari) pada saat beban dierjaan. TABEL 1 FAKTOR RANGKAK DASAR φ cc. b. f c (MPa) φ cc.b ISBN No B-108

4 Perhitungan Kehilangan Pratean (Loss Of Prestress) Aibat Susut Dan Ranga Pada Beton Dengan Memperhitungan Variabilitas Sifat-Sifat Beton TABEL 2 PARAMETER STATISTIK YANG DIPAKAI Parameter Rata-rata COV Distribution Referensi ε cs.b (regangan susut dasar rencana) φ cc.b (fator ranga dasar) f c (Mpa) (uat tean beton) E c(t) (MPa) (modulus elastis beton) 750 x x x F a c f ' c (t) 6 s b = 6 Uniform AS 3600 ( )x10-6 [3] Uniform ( ) Lognormal AS 3600 [3] Attard Stewart [4] Mirza et al. [11] ME c (E c(t)) Normal - H (mm) (Tinggi balo) B (mm) (lebar balo) ME(Susut) ME(Ranga) H nom+0.8 B nom+2.5 s = 3.6 S = 3.7 Normal Normal Normal Normal RH (%) (elembaban relatif) 80% 0.1 Normal a F c, uat tean arateristi; b s, star deviasi, COV=oefisien variasi; c ME,Model Error Mirza McGregor [13] Mirza McGregor [13] Bazant Baweja [5] Bazant Baweja [5] Stewart [14] E p (MPa) (modulus elastis baja) Normal Mirza et al. [12] 4. APLIKASI PERHITUNGAN Sebagai contoh perhitungan, maa dilauan perhitungan ehilangan pratean untu balo pratean dengan dimensi seperti Gambar A ps HASIL YANG DIPEROLEH Selanjutnya dilauan perhitungan besarnya ehilangan pratean aibat susut dan ranga pada beton setelah umur 30 tahun, dimana pada umumnya pada umur ini nilai ehilangan pratean telah mencapai nilai masimum. Hasil perhitungan ehilangan pratean disajian secara berurutan pada Gambar 3, 4 dan 5. Kehilangan pratean dinyataan dalam persen terhadap besarnya tegangan awal baja pratean (f si ) Mean=3.6%;COV= Gambar 2: Balo Pratean 30 cm x 90 cm. Sedangan data disain yang dipaai adalah sebagai beriut: f c (uat tean)=40 MPa A ps (luas penampang baja)=3643 mm 2 f ci (uat tean saat transfer)=30 MPa RH (elembaban udara relatif)=80% E p (modulus elastis baja)= MPa f si (tegangan awal baja pratean)=1100 MPa Count Kehilangan Pratean Aibat Susut (%) Gambar 3: Kehilangan Pratean Aibat Susut. ISBN No B-109

5 M. Sigit Darmawan Count Mean=11.6%;COV= Kehilangan Pratean Aibat Ranga (%) Gambar 4: Kehilangan Pratean Aibat Ranga ranga mempunyai rata-rata sebesar 11.6% dan oefisien penyebaran sebesar 30%. Hasil ini sesuai periraan bahwa ehilangan pratean aibat susut aan mempunyai oefisien penyebaran lebih besar dibingan aibat ranga arena model error untu susut mempunyai oefisien penyebaran yang lebih besar dibingan model error untu ranga. Gambar 5 selanjutnya menunjuan ehilangan pratean aibat ombinasi susut dan ranga, dimana diperoleh nilai ratarata sebesar 15.2% dengan oefisien penyebaran sebesar 31%. Gambar 6, 7 dan 8 menyajian distribusi ehilangan pratean aibat susut, ranga dan ombinasi dari susut dan ranga Mean=15.2%;COV= Count Probability Density Kehilangan Pratean Aibat Susut dan Ranga (%) Gambar 5: Kehilangan Pratean Aibat Susut dan Ranga. Gambar 3 menunjuan bahwa ehilangan pratean aibat susut mempunyai rata-rata sebesar 3.6% dan oefisien penyebaran sebesar 53%, sementara Gambar 4 menunjuan ehilangan pratean aibat Kehilangan Pratean Aibat Susut (%) Gambar 6: Distribusi Kehilangan Pratean Aibat Susut. Gambar 6, 7 dan 8 telah secara jelas menunjuan bahwa nilai ehilangan pratean mempunyai variasi yang cuup besar. Dengan demiian perlu diperhatian bahwa nilai ehilangan pratean yang diperoleh dengan cara deterministi (mengabaian variasi sifat-sifat beton) sangat tida tepat. Nilai yang diperoleh secara deterministi, pada umumnya merupaan nilai yang mendeati rata-rata dari besarnya ehilangan pratean. Nilai yang didapat secara deterministi tersebut ada emunginan sebesar ±50% aan terlampaui. ISBN No B-110

6 Perhitungan Kehilangan Pratean (Loss Of Prestress) Aibat Susut Dan Ranga Pada Beton Dengan Memperhitungan Variabilitas Sifat-Sifat Beton REFERENSI Probability Density Probability Density Kehilangan Pratean Aibat Ranga (%) Gambar 7: Distribusi Kehilangan Pratean Aibat Ranga Kehilangan Pratean Aibat Susut dan Ranga (%) Gambar 8: Distribusi Kehilangan Pratean Aibat Susut dan Ranga. 6. KESIMPULAN Hasil studi menunjuan bahwa perhitungan ehilangan pratean aibat susut dan ranga beton dengan memperhitungan variabilitas sifat-sifat beton mempunyai pengaruh yang cuup besar. Dengan memasuan pengaruh variasi dan etidatentuan sifat-sifat beton, didapatan bahwa ehilangan pratean aibat susut mempunyai rata-rata sebesar 3.6% dengan oefisien penyebaran sebesar 53%. Sedangan ehilangan pratean aibat ranga mempunyai rata-rata sebesar 11.6% dengan oefisien penyebaran yang lebih ecil, yaitu sebesar 30%. Aibat ombinasi susut dan ranga, ehilangan pratean mempunyai rata-rata sebesar 15.2% dengan oefisien penyebaran sebesar 31%. 1. ACI 318 (2002), Building Code Requirement for Sructural Concrete (ACI ) Commentary (ACI 318R-02), American Concrete Institute, Farmington Hills, Michigan. 2. ACI Commitee 209 (1992), Prediction of Creep, Shrinage Temperature Effects in Concrete Structures (ACI 209), ACI Manual of Concrete Practice, American Concrete Institute, Farmington Hills, Michigan. 3. AS 3600 (2001), Concrete Structures, Stards Association of Australia, Homebush, New South Wales, Australia. 4. Attard, M. M. Stewart, M. G. (1998), A Two Parameter Stress Bloc for Model for High Strength Concrete, ACI Structural Journal, ACI, Vol. 95, No. 3, pp Bazant, Z. P. Baweja, S. (1995), Creep Shrinage Prediction Model for Analysis Design of Concrete Structures-model B3, Materials & Structures, Vol. 28, pp Comite Euro-International du Beton (1990), CEB-FIP International recommendations for the design construction of concrete structures, CEB-FIP Code 90, Paris-London. 7. Gilbert, R. I. (1988), Time Effects in Concrete Structures, Elsevier, New Yor, USA. 8. Gilbert, R. I. Micleborough, N. C. (1990), Design of Prestressed Concrete, Unwin Hyman Ltd, London. 9. Khor, E. H. (1999), Early-age Effects on Serviceability Reliability of Reinforced Concrete Flexural Members, PhD Thesis, Department of Civil Engineering, Clemson University, SS, USA. 10. Koutsouis, M. (1996), On the Probabilistic Time-dependent Axial Shortening of Tall Concrete Building, PhD Thesis, Department of Civil Mechanical Engineering, University Tasmania, Australia. ISBN No B-111

7 M. Sigit Darmawan 11. Mirza, S. A., Hatziniolas, M. MacGregor, J. G. (1979), Statistical Description of Strength of Concrete, Journal of the Structural Division, ASCE, Vol. 105, No. ST6, pp Mirza, S. A., Kiuchi, D. K. MacGregor, J. G. (1980), Flexural Strength Reduction Factor for Bonded Prestressed Concrete Beams, ACI Journal, Vol. 77, No. 4, pp Mirza, S. A. MacGregor, J. G. (1979b), Variations in Dimensions of Reinforced Concrete Members, Journal of the Structural Division, ASCE, Vol. 105, No. ST4, pp Stewart, M. G. (1996), Serviceability Reliability Analysis of Reinforced Concrete Structures, Journal of Structural Engineering, ASCE, Vol. 122, No. 7, pp ISBN No B-112

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

Kemungkinan Terjadinya Retak pada Balok Pratekan Full Prestressing ABSTRAK

Kemungkinan Terjadinya Retak pada Balok Pratekan Full Prestressing ABSTRAK Kemungkinan Terjadinya Retak pada Balok Pratekan Full Prestressing M. Sigit Darmawan Dosen Jurusan Diploma Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: msdarmawan@ce.its.ac.id ABSTRAK Pada

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang

Lebih terperinci

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

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry

Lebih terperinci

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

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 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

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:

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

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?

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

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

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

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program

Lebih 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

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

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

Lebih terperinci

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract

Lebih terperinci

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

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3.1 Pengertian Analisis Disriminan Analisis disriminan merupaan sala satu metode yang digunaan dalam analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana ubungan antar variabel

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

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

PERBANDINGAN KEHILANGAN GAYA PRATEKAN JANGKA PANJANG PADA STRUKTUR BALOK DI GEDUNG*

PERBANDINGAN KEHILANGAN GAYA PRATEKAN JANGKA PANJANG PADA STRUKTUR BALOK DI GEDUNG* PERBANDINGAN KEHILANGAN GAYA PRATEKAN JANGKA PANJANG PADA STRUKTUR BALOK DI GEDUNG* Reynold Andika Pratama Binus University, Jl. KH. Syahdan No. 9 Kemanggisan Jakarta Barat, 5345830, reynold_andikapratama@yahoo.com

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

BAB II KONSEP PERENCANAAN STRUKTUR TAHAN GEMPA

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

Lebih terperinci

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

VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL SEMINAR NASIONAL PENDIDIKAN SAINS Peningatan Kualitas Pembelajaran Sains dan Kompetensi Guru melalui Penelitian & Pengembangan dalam Menghadapi Tantangan Abad-1 Suraarta, Otober 016 VARIASI NILAI BATAS

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

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

Lebih terperinci

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

Penentuan Konduktivitas Termal Logam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan

Penentuan Konduktivitas Termal Logam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan Prosiding Seminar Nasional Fisia dan Pendidian Fisia (SNFPF) Ke-6 205 30 9 Penentuan Kondutivitas Termal ogam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan Dwi Astuti Universitas Indraprasta PGRI

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

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 III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

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

Lebih terperinci

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

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

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

BAB II TEORI DASAR. Sistem struktur yang mengalami problem dinamik mempunyai perbedaan

BAB II TEORI DASAR. Sistem struktur yang mengalami problem dinamik mempunyai perbedaan BAB II TEORI DASAR II. Umum Sistem strutur yang mengalami problem dinami mempunyai perbedaan yang signifian terhadap problem stati. Yaitu sistem strutur pembebanan dinami memerluan sejumlah oordinat bebas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Keadaan dunia usaha yang selalu berubah membutuhan langah-langah untu mengendalian egiatan usaha di suatu perusahaan. Perencanaan adalah salah satu langah yang diperluan

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih 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

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

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure 8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher

Lebih terperinci

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

AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

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

Lebih terperinci

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii

Lebih terperinci

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teni

Lebih 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

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

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

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice)

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) 6.. UMUM Tujuan: Mengetahui proporsi pengaloasian perjalanan e berbagai moda transportasi. Ada dua emunginan situasi yang dihadapi dalam meramal pemilihan moda:

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

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

TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN BAB I

TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN BAB I TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN Nama : Dwi Shinta Marselina A. Pengertian Desain Esperimen BAB I Desain Esperimen Merupaan langah-langah lengap yang perlu di ambil jauh sebelum esperimen dilauan supaya data

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Lup [1] Sistem endali dapat diataan sebagai hubungan antara omponen yang membentu sebuah onfigurasi sistem, yang aan menghasilan tanggapan sistem yang diharapan.

Lebih terperinci

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

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

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

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

METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL. Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL. Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Optimalisasi Produ (Triastuti Wuryandari) METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL Triastuti Wuryandari 1, Tati Widiharih 2, Sayeti Dewi Anggraini 3 1,2 Staf Pengajar Program Studi

Lebih terperinci

ANALISA GETARAN HASIL DESAIN SEPEDA LIPAT DENGAN PEMODELAN SOFTWARE

ANALISA GETARAN HASIL DESAIN SEPEDA LIPAT DENGAN PEMODELAN SOFTWARE ANALISA GETARAN HASIL DESAIN SEPEDA LIPAT DENGAN PEMODELAN SOTWARE Rivanol Chadry (1) (1) Staf Pengajar Jurusan Teni Mesin, Politeni Negeri Padang ABSTRACT Analyses vibration at design folding bie as the

Lebih terperinci

KENDALI LOGIKA FUZZY DENGAN METODA DEFUZZIFIKASI CENTER OF AREA DAN MEAN OF MAXIMA. Thiang, Resmana, Wahyudi

KENDALI LOGIKA FUZZY DENGAN METODA DEFUZZIFIKASI CENTER OF AREA DAN MEAN OF MAXIMA. Thiang, Resmana, Wahyudi KENDALI LOGIKA FUZZY DENGAN METODA DEFUZZIFIKASI CENTER OF AREA DAN MEAN OF MAXIMA Thiang, Resmana, Wahyudi Jurusan Teni Eletro, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalanerto 121-131 Surabaya Email : thiang@petra.ac.id,

Lebih terperinci

Pengambilan Data dan Analisis

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

Lebih terperinci

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

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

Totok Suwanda Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik UMY Jalan Lingkar Barat Tamantirto Kasihan Bantul Yogyakarta Telp ABSTRACT

Totok Suwanda Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik UMY Jalan Lingkar Barat Tamantirto Kasihan Bantul Yogyakarta Telp ABSTRACT OPTIMALISASI TEKANAN KOMPAKSI, TEMPERATUR DAN WAKTU SINTERING TERHADAP KEKERASAN DAN BERAT JENIS ALUMINIUM PADA PROSES PENCETAKAN DENGAN METALURGI SERBUK Toto Suwanda Jurusan Teni Mesin, Faultas Teni UMY

Lebih terperinci

BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN

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

Lebih terperinci

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

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa

Lebih terperinci

PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL

PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL A. PENDEKATAN PRODUKSI (PRODUCTION APPROACH) Menghitung besarnya pendapatan nasional dengan menggunaan pendeatan produsi didasaran atas perhitungan dari jumlah nilai barang-barang

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 271-278 BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman trianisr@yahoo.com.au ABSTRACT.

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK KLASIFIKASI DATA

JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK KLASIFIKASI DATA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK KLASIFIKASI DATA Giri Dhaneswara 1) dan Veronica S. Moertini 2) Jurusan Ilmu Komputer, Universitas Katoli Parahyangan, Bandung Email: 1) rebirth_82@yahoo.com,

Lebih terperinci

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

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

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

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Konferensi Nasional Sistem dan Informatia 2008; Bali, November 5, 2008 PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Wahyudi Setiawan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian yang aan dilauan meruju epada beberapa penelitian terdahulu yang sudah pernah dilauan sebelumnya, diantaranya: 1. I Gst. Bgs. Wisuana (2009)

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH SERAT BAMBU TERHADAP SIFAT-SIFAT MEKANIS CAMPURAN BETON

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH SERAT BAMBU TERHADAP SIFAT-SIFAT MEKANIS CAMPURAN BETON Konferensi Nasional Teknik Sipil 4 (KoNTekS 4) Sanur-Bali, 2-3 Juni 2010 STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH SERAT BAMBU TERHADAP SIFAT-SIFAT MEKANIS CAMPURAN BETON Helmy Hermawan Tjahjanto 1, Johannes Adhijoso

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

PENGARUH PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN TERHADAP KEPUASAN NASABAH UNIT MOTOR S CENTRE FINANCING PLAZA MOTOR DI SAMARINDA

PENGARUH PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN TERHADAP KEPUASAN NASABAH UNIT MOTOR S CENTRE FINANCING PLAZA MOTOR DI SAMARINDA PENGARUH PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN TERHADAP KEPUASAN NASABAH UNIT MOTOR S CENTRE FINANCING PLAZA MOTOR DI SAMARINDA Adam Husaien Faultas Eonomi Manajemen Unversitas 17 agustus 1945,Samarinda Indonesia

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Indonesia merupaan daerah pertemuan tiga lempeng tetoni besar, yaitu lempeng Indo-Australia, Eurasia dan lempeng Pasific (gambar 1). Lempeng Indo-Australia bertabraan

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

Makalah Seminar Tugas Akhir

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

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB

PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB Wirda Ayu Utari Universitas Gunadarma utari.hiaru@gmail.com ABSTRAK Program pengenalan pola ini merupaan program yang dibuat

Lebih 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

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

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

Lebih terperinci

Keragaman Struktur Tegakan Hutan Alam Sekunder The Variability of Stand Structure of Logged-over Natural Forest

Keragaman Struktur Tegakan Hutan Alam Sekunder The Variability of Stand Structure of Logged-over Natural Forest JMHT Vol. XIV, (2): 81-87, Agustus 28 ISSN: 215-157X Keragaman Strutur Tegaan Hutan Alam Seunder The Variability of Stand Structure of Logged-over Natural Forest Abstract Muhdin 1*, Endang Suhendang 1,

Lebih terperinci

KAJIAN HIDROGRAF SATUAN SINTETIK NAKAYASU UNTUK PERHITUNGAN DEBIT BANJIR RANCANGAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI KODINA

KAJIAN HIDROGRAF SATUAN SINTETIK NAKAYASU UNTUK PERHITUNGAN DEBIT BANJIR RANCANGAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI KODINA KAJIAN HIDROGRAF SATUAN SINTETIK NAKAYASU UNTUK ERHITUNGAN DEBIT BANJIR RANCANGAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI KODINA I Wayan Sutapa * * Abstract Analyse of the design discharge in the catchment area can be

Lebih terperinci

Pengaruh Korosi Tulangan Balok Beton Bertulang Terhadap Kuat Lentur Berbasis Waktu Dengan Menggunakan Software LUSAS

Pengaruh Korosi Tulangan Balok Beton Bertulang Terhadap Kuat Lentur Berbasis Waktu Dengan Menggunakan Software LUSAS Pengaruh Korosi Tulangan Balok Beton Bertulang Terhadap Kuat Lentur Berbasis Waktu Dengan Menggunakan Software LUSAS Agus Apriyanto, Mudji Irmawan, Ir, MS. 2, dan Endah Wahyuni, ST, MSc, PhD. 3 Jurusan

Lebih terperinci

Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter

Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter eguh Herlambang 1, Denis Fidita 2, Puspandam Katias 2 1 Program Studi Sistem Informasi Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya Unusa Kampus B

Lebih terperinci

Pengaruh Masuknya Penambahan Pembangkit Baru kedalam Jaringan 150 kv pada Kapasitas Circuit Breaker

Pengaruh Masuknya Penambahan Pembangkit Baru kedalam Jaringan 150 kv pada Kapasitas Circuit Breaker Pengaruh Masunya Penambahan Pembangit Baru edalam Jaringan 150 V pada Kapasitas Circuit Breaer Emelia, Dian Yayan Suma Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Riau Kampus Binawidya Km 12,5 Simpang

Lebih terperinci

PENGENALAN KAPAL PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN IMAGE PROCESSING DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

PENGENALAN KAPAL PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN IMAGE PROCESSING DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PENGENALAN KAPAL PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN IMAGE PROCESSING DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Sutino 1, Helmie Arif Wibawa 2, Priyo Sidi Sasongo 3 123 Jurusan Ilmu Komputer/Informatia, FSM,

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

OPTIMASI PROSES DENSIFIKASI JERAMI PADI SEBAGAI BAHAN BAKAR ALTERNATIF

OPTIMASI PROSES DENSIFIKASI JERAMI PADI SEBAGAI BAHAN BAKAR ALTERNATIF Optimasi Proses Densifiasi Jerami Padi sebagai Bahan Baar Alternatif (Zulifli) OPTIMASI PROSES DENSIFIKASI JERAMI PADI SEBAGAI BAHAN BAKAR ALTERNATIF Zulifli Jurusan Teni Kimia, Politeni Negeri Lhoseumawe,

Lebih terperinci

PEMROSESAN AWAL DATA RUNTUN WAKTU HASIL PENGUKURAN UNTUK IDENTIFIKASI SISTEM TUNGKU SINTER DEGUSSA

PEMROSESAN AWAL DATA RUNTUN WAKTU HASIL PENGUKURAN UNTUK IDENTIFIKASI SISTEM TUNGKU SINTER DEGUSSA ISSN 1979-2409 Pemrosesan Awal Data Runtun Watu Hasil Penguuran Untu Identifiasi Sistem Tungu Sinter Degussa (Dede Sutarya) PEMROSESAN AWAL DATA RUNTUN WAKTU HASIL PENGUKURAN UNTUK IDENTIFIKASI SISTEM

Lebih terperinci

Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya

Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 2, No. 1, May. 2005, 37 45 Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya Sadjidon Jurusan Matematia Institut Tenologi Sepuluh Nopember,

Lebih terperinci