Watak Dinamis Sensor. Laila Katriani.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Watak Dinamis Sensor. Laila Katriani."

Transkripsi

1 Watak Diami Seor Laila Katriai

2 Defiii Fugi Trafer uatu item liear didefiiika ebagai perbadiga traformai Laplace iyal output terhadap iyal iput dega aumi emua kodii awal ama dega ol. Output G Y U L L y t kodii _ awalol u t kodii _ awalol Iput

3 Sifat-ifat Fugi Trafer Fugi trafer uatu item merupaka model matematik yag megekpreika peramaa difereial yag meghubugka variabel output terhadap variabel iput. Fugi trafer adalah properti dari item itu ediri, tidak bergatug pada iput atau fugi peggerak. Fugi trafer memiliki beara yag diperluka utuk meghubugka iput da output. Tetapi tidak memberika iformai tetag truktur fiik dari uatu item. Fugi trafer dapat ama idetik dari betuk fiik yag berbeda. Jika fugi trafer item diketahui, output atau repoe dapat dipelajari dari berbagai iput yag diberika. Fugi trafer memberika dekripi meyeluruh megeai karakteritik diamik uatu item. 3

4 Fugi Trafer, 0, t y output m m m m t u iput u b b u u b u b y a y a y a y a ol awal kodii ol awal kodii t u L t y L G a a a a b b b b U Y G m m m m 4 Peramaa difereial uatu item yag meghubugka output dega iput Traformai Laplace terhadap output da iput peramaa diata Lihat Traformai Laplace dega kodii awal ama dega ol Fugi Trafer

5 Peramaa Karakteritik Peramaa karakteritik uatu item liier didefiiika ebagai deumerator poliomial fugi trafer ama dega ol. Fugi Trafer G N D Peramaa Karakteritik g D 0 Note: Stabilita uatu item liier SISO igle-iput igleoutput ditetuka dega akar peramaa karakteritik 5

6 Zero da Pole Suatu Fugi Trafer Fugi trafer biaaya direpreetaika dalam betuk poliomial pecaha ebagai berikut : m p p p z z z D N G D N G 6 Perhatika cotoh fugi trafer berikut: Solui N=0 diebut zero z, karea membuat G berilai ol. Solui D=0 diebut pole p, karea membuat G berilai tak berhigga Memiliki zero pada =, =3 da pole pada =0, = -, = -

7 Zero da Pole dega MatLab MatLab memiliki fugi built-i root yag dapat diguaka utuk mecari zero da pole uatu fugi trafer : zero root c pole root d Perhatika fugi trafer berikut: N G 3 D 3 3 Peritah berikut: >>um=[ -4 3]; >>de=[ 3 0]; >>zero=rootum >>pole=rootde c adalah vektor koefiie umerator fugi trafer da d vektor koefiie deumerator fugi trafer zero = 3 pole =

8 Overview Peramaa Differeial yag diperoleh dari pemodela matematik uatu item mewakili proe diamik dari item terebut dimaa repoeya aka bergatug pada maukaya. Solui dari peramaa differeial terdiri dari olui teady tate didapat jika emua kodii awal ol da olui traie mewakili pegaruh dari kodii awal. Traformai Laplace merupaka alah atu tool yag diguaka utuk meyeleaika peramaa differeial. 8

9 Traformai Laplace megkoverika peramaa differeial dalam domai t kedalam peramaa aljabar dalam domai. Memugkika memaipulai peramaa aljabar dega atura ederhaa utuk meghailka olui dalam domai. Solui dalam domai t dapat diperoleh dega melakuka operai ivere traformai Laplace 9

10 Defiii F f t L f t f t L F 0 e t dt Traformai Laplace F dari fugi ft Ivere Traformai Laplace Fugi ft harulah real da kotiu epajag iterval waktu yag aka dievaluai, jika tidak traformai Laplace tidak dapat diguaka. 0

11 Teorema Traformai Liierita L L Laplace af t af f t f t F F df L dt Differeiai t d f L dt F t F f 0 f 0 df dt 0 Itegrai L F f t dt dt Nilai awal lim t0 lim f f t t lim Nilai akhir lim t 0 L F F Pergeera waktu f 0 f t e F

12 Cotoh: Solui Peramaa Differeial Diberika peramaa differeial bb: d y dt t dy 3 dt t y t 5 f t Y Dimaa ft adalah fugi uit tep dega kodii awal y0=- da y 0=. Traformai Laplace meghailka: y0 y 0 3Y Fugi uit 3y0 Y 5 tep dari tabel 5 traformai Y 3Y 3 Y Laplace Megguaka teorema differeiai traformai Laplace 3 Y 5 5 Y 3 Solui dalam domai t diperoleh dega iver traformai Laplace

13 5 3 5 Y 3 5 ] [ 5 5 ] [ 5 5 ] [ 0 Y C Y B Y A 5 C B A Y 3 Iver traformai Laplace dilakuka dega memaipulai peyebut deumerator dalam fugi Y kedalam akar-akarya: Ekpai dalam pecaha parial, Dimaa A, B da C adalah koefiie

14 Y t t e e t y Peramaa Y dalam betuk pecaha parial mejadi Dega iver traformai Laplace di dapat dari tabel, peramaa dalam domai waktu yt mejadi Dega t 0

15 Proedur Solui peramaa Difereial dega Traformai Laplace. Traformai peramaa differeial ke dalam domai dega traformai Laplace megguaka tabel traformai Laplace.. Maipulai peramaa aljabar yag telah ditraformaika utuk medapatka variabel outputya. 3. Lakuka ekpai pecaha parial terhadap peramaa aljabar pada lagkah. 4. Lakuka iver traformai Laplace dega tabel traformai Laplace utuk medapatka olui dalam domai t. 5

16 Ekpai Pecaha Parial: Review Traformai Laplace dari uatu peramaa differeial ft lazimya diberika dalam betuk: F N D Betuk ekpai pecaha parial dari F bergatug pada akar-akar peramaa karakteritikya deumerator. Kau : Peramaa karakteritik haya memiliki akar real da tidak ama F N... N N adalah umerator pembilag dalam, D deumerator peyebut dalam Dalam kau terebut pecaha parialya dapat ditulika dalam betuk: K K K N F... K i i=,,n adalah N kotata yag haru dicari 6

17 Ekpai Pecaha Parial: Review ] [ N i i i i i i i i i i N F K i M N F... 7 Kau : Peramaa karakteritik haya memiliki akar komplek Dalam kau terebut pecaha parialya dapat ditulika dalam betuk: M M M B A B A B A F... Kotata K dicari dega peramaa berikut: Jika peramaa karakteritik haya memiliki M paaga complex-cojugate, F dapat ditulika bb: Dimaa Ai da Bi kotata yag dicari dega meyamaka pagkat dalam

18 Ekpai Pecaha Parial: Review M N N F Kau 3: Peramaa karakteritik memiliki akar real, tidak ama da komplek Dalam kau terebut pecaha parialya dapat ditulika dalam betuk: M M M N N B A B A B A K K K F......

19 Ekpai Pecaha Parial: dega oftware MatLab Fugi trafer, F=N/D: N D a, b m um de 0 bm a m b a m m... b b... a a 0 0 Dalam MatLab umerator pembilag, um da deumerator peyebut, de ditulika dalam betuk vektor bari yag diyataka dega koefiieya um [ b b... b ] de [ a m m... a Peritah >>[r,p,k]=reidueum,de Ekpai pecaha parialya adalah a 0 0 ] N r r r... k D p p p Peritah ii aka mecari reidu, pole da direct term dari ekpai pecaha parial N/D k adalah direct term 9

20 Cotoh Dega megguaka MatLab, tetuka ekpai pecaha parial dari fugi trafer berikut: N D Solui dega MatLab: >>um=[ 3]; >>de=[ 3 3 ]; >>[r,p,k]=reidueum,de Ekpai pecaha parialya: r = p = N 0 D 3 k = [] 0

21 Tabel: Traformai Laplace

22 Kealaha a Diami dalam Sitem Pegukur a

23 Cotoh kealaha diami Sitem Pegukura Suhu ecara diami. true temperature E t T T 4 x e. m. f V t volt T 5 M T,5x meaure Thermocouple Amplifier Recorder Gambar diata meujukka pegukura legkap uatu item yag terdiri dari eleme. Tiap eleme i mempuyai teady-tate ideal da karakteritik diami liear da dapat ditujukka oleh eitivita teady-tate Ki da fugi trafer Gi.

24 Dimaa : L = iver traformai Laplace Dari Fugi Trafer utuk Pegukura Sitem O I = G = G G... G i... G [4.4] Pertamakitacarifugitraformai Laplace I I t kemudiamegguakatraformai Lap O t = L Output O = G I G I Sehigga [4.4]

25 Rumu kealahadiami : E t = O t I t [4.43] E t = L G I I t [4.44

26 MialyaPada iput 0. Maka T T t = 0 t da T T = 0 Degamegguakatabel 4. daperamaa [4.30] diperoleh : Dimaatadaegatifmeujukkapembacaa yag agatredah.

27 Kealaha diami dari item fugi trafer ubyek ke iput iuoidal Dari gambar [4.9] diperoleh: [4.47]

28

29 Deret Fourier Utuk Siyal Periodik : Dega iput iyal item diberika oleh peramaa : Dimaa I=b adalah amplitudo th frekuei harmoik ω. Dari gambar 4.9 diata diperoleh iyal output :

30 Kita dapat megguaka priip Superpoii, dimaa properti daar item liear mial item digambarka oleh peramaa difereial liear. Hal ii dapat ditulika : Artiya,jika iput total iyal adalah jumlah dari bayakya gelombag iu maka output total iyal adalah jumlah dari repo tiap gelombag iu.

31 Betuk gelombag iput da Kompoe Fourier

32 Perhituga Kealaha Diami Iput Siyal Periodik

33 Tekik Kompe ai Diami

34 Dari peramaa [4.55] diperoleh Et = 0 utuk iyal periodik yaitu : G jω = G jω =... = G jω =... = G jmω = arg G jω = arg G jω =... = arg G jω =... = arg G jmω = 0 [4.59] Ket : G jω = frequecy repoe fuctio arg G jω = ϕ beda fae

35 Dimaa m merupaka tigkat tertiggi harmoik igifika. Utuk iyal acak dega frekuei pektrum kotiu berada atara 0 da ωmax, kita memerluka : Gjω = da arg Gjω = 0 utuk 0 < ω ω MAX [4.60] Kodii diata meujukka teori ideal yag aka ulit direaliaika dalam praktek. Selai itu, kriteria dalam praktek adalah limit variai dalam G jω utuk frekuei yag diberika iyal. Utuk cotoh kodii 0.98 < G jω <.0 utuk 0 < ω ωmax [4.6] Mematika kealaha diami dibatai ± pere utuk iyal yag berii frekuei diata ωmax/π Hz Gambar 4.5

36 Kriterialai yag diguakaadalahluabidag. Luabidagdariebuahelemeata frekueidimaa G jω > /. Jadiluabidagitem, degarepofrekue ditujukkapadagambar4.5 adalah0 ampaiωbrad/. SiyalfrekueitertiggiωMAX harukuragdaribearyaωb. Karea, bagaimaapu jω dalamωb.kriterialuabidagiitidakterlaluberpegaruhdalampegukurale Luabidagbiaadiguakadalampeetaparepoamplifier; redukipada G jω / adalahamadegaperubahadeibeln = 0 log/ = 3.0 db. Tigkat p bidag berada diatara 0 da /τ rad/. Jikaitemgagalutukbertemudega limit peifikaipadakealahadiami, m G tidakmemeuhikodii [4.6], makalagkahpertamayaadalahmegidetifikaielemedalamitemyag didomiaiolehligkugadiami.

37 Setelahmegidetifikaipegaruhelemeitem, teryatametode yag pali meigkatkarepodiamiadalahmodel/pola/betuk yag melekat. Dalamhaliitigkatpertama eor uhudegaτ = MC/UA, τ dapatdiperkecildegamemperkecilmaa/raiodaerah M/A. Utukcotoh, diguakatermitordalambetukkepiga tipi. Dalamhaliiti eor gayadegaω = k/m, ωdapatdiperbeardegamemperbeark/m.cotohyadiguakakekakua tiggidamaam yag redah. Keaikak,bagaimaapumeurukaei K = /k.

38 Dari lagkah kedua da grafik repo frekuei kita lihat bahwa ilai perbadiga optimal teredam ξ berkiar 0,7. Nilai ii mejami ketetapa waktu miimum utuk tigkat repo da G jω terdekat dari keatua repo frekuei. Metode lai adalah kompeai diami loop-terbuka gambar 4.6. Diberika ebuah ketidakeimbaga eleme atau item Gu, eleme kompeai Gc memperkealka ke dalam item, eperti keeluruha trafer fugi G = GUGC memeuhi kodii yag diperluka utuk cotoh peramaa [4.6]. Jadi, jika ragkaia medahului/tertiggal diguaka termokopel gambar 4.6, keeluruha waktu kota mereduki τ mejadi G jω adalah keatua akhir terdekat dega rage frekuei yag lebih lua. Maalah utama dega metode ii adalah τ dapat berubah dega koefiie trafer paa U, ehigga meguragi keefektifa tekik kompeai.

39 Metode lai adalah meggabugka atau meggati eleme ke dalam item loop-tertutup dega high-gai egative feedback. Cotohya adalah uhu kota aemometer utuk megukur kecepata fluktuai fluida. Cotoh lai adalah loop-tertutup akelerometer ditujukka dalam baga dari diagram blok pada gambar 4.7.

40 Pemakaia percepata a dihailka dalam gaya ieria ma pada maa eimik. Keeimbaga ii diperoleh dari gaya maget yag tetap pada aru kumpara yag membawa pegaruh aru balik. Ketidakeimbaga lai dari gaya dideteki oleh gaya elatik eleme yag dihailka dari eor poii megguaka poteiometer. Output dari tegaga poteiometer adalah amplify, memberika output aru yag memberi pegaruh aru balik pada kumpara melewati reitor utuk memberika output tegaga. Aalii keeluruha trafer fugi diagram blok ditujukka oleh :

41 Jika KA mecapai bearya maka KA KD KF/k >>, ehigga fugi trafer item dapat ditulika dalam betuk : Kita lihat bahwa frekuei atural item ω lebih bear dari gaya elatik eleme itu ediri. Perbadiga teredam item ξ kurag dari ξ, tapi pembuata ilai ξ 0.7 dapat diperoleh. Selajutya eitivita teadytate item haya bergatug pada m, KF, da R, yag dapat dibuat kota utuk derajat yag tiggi.

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori Bab II adaa eori Bab ii meyajika kajia item da teori-teori yag aka medaari da diguaka dalam mecari betuk model tereduki. Beberapa hal yag aka dikaji dalam bab ii adalah item PV da beberapa teori daar yag

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

INTERVAL KEPERCAYAAN INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s Sudarato Sudirham Aalii agkaia Litrik Di Kawaa 6- Sudarato Sudirham, Aalii agkaia Litrik 3 BAB 6 Aalii Pada Sitem Pegeala pada item ii bertujua agar kita memahami ial dalam pegertia ag lebih lua; memahami

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai

Lebih terperinci

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari

Lebih terperinci

MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB

MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB LAPORAN PENELITIAN KOMPETITIF DOSEN BERSAMA MAHASISWA MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB KETUA TIM PENELITI ABDUSSAKIR, M.Pd JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM

Lebih terperinci

SIFAT SIFAT TRANSFORMASI LINEAR DARI R KE R

SIFAT SIFAT TRANSFORMASI LINEAR DARI R KE R SIF SIF RNSFORMSI LINER m DRI R KE R Diuu utuk memeuhi uga Mata Kuliah ljabar Liear Doe Pegampu : Dr. Suroo, M. Pd Diuu oleh : Kelompok. ge Chritie rii ( 84.55 ). dik Setyo Nugroho ( 84.65 ). Beti Lutvi

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populai da Sampel Peelitia Populai dalam peelitia ii adalah emua iwa kela I IPA SMA Al Azhar-3 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah 48 iwa da terebar dalam empat kela.

Lebih terperinci

Dasar Sistem Pengaturan - Transformasi Laplace. Transformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari sinyal bernilai riil x(t) didefinisikan sebagai :

Dasar Sistem Pengaturan - Transformasi Laplace. Transformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari sinyal bernilai riil x(t) didefinisikan sebagai : Defiisi Trasformasi Laplace Trasformasi Laplace Bilateral Trasformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari siyal berilai riil x(t) didefiisika sebagai : X B x(t)e Operasi trasformasi Laplace bilateral

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

Pedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir

Lebih terperinci

BAB IV ENTROPI GAS SEMPURNA

BAB IV ENTROPI GAS SEMPURNA BAB IV ENROPI GAS SEMPURNA Itilah etroi ecara literatur berarti traformai, da dierkealka oleh lauiu. Etroi adalah ifat termodiamika yag etig dari ebuah zat, dimaa hargaya aka meigkat ketika ada eambaha

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

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

Lebih terperinci

5. KARAKTERISTIK RESPON

5. KARAKTERISTIK RESPON 5. ARATERISTI RESPON Adalah ciri-ciri khusus perilaku diamik (spesifikasi performasi) Taggapa (respo) output sistem yag mucul akibat diberikaya suatu siyal masuka tertetu yag khas betukya (disebut sebagai

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

BAB 2. TRANSFORMASI LAPLACE 2.1 Pengertian Transformasi Latar Belakang Penggunaan Transformasi Contoh Sederhana Penggunaan Transformasi

BAB 2. TRANSFORMASI LAPLACE 2.1 Pengertian Transformasi Latar Belakang Penggunaan Transformasi Contoh Sederhana Penggunaan Transformasi BAB. TRANSFORMASI LAPLACE. Pegeria Traformai.. Laar Belakag Pegguaa Traformai.. Cooh Sederhaa Pegguaa Traformai. Pegeria Traformai Laplace da ivere Traformai Laplace.. Laar Belakag Pegguaa Traformai Laplace..

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil Statitika, Vol. 8 No. 1, 13 17 Mei 008 Selag Kepercayaa dari Parameter Ditribui Log-Normal Megguaka Metode Boottrap Peretil Akhmad Fauzy Jurua Statitika FMIPA Uiverita Ilam Idoeia Yogyakarta Abtract I

Lebih terperinci

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4) 3 II LANDASAN TEORI 2.1 Peubah Kompleks da Fugsi Kompleks Sebuah bilaga kompleks dapat diyataka dalam betuk z = x + jy, (2.1) dega x da y adalah bilaga-bilaga real da j = 1. Bilaga x disebut bagia real

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN SIMULASI TUTORIAL SISTEM PENGATURAN DASAR

ANALISIS DAN PERANCANGAN SIMULASI TUTORIAL SISTEM PENGATURAN DASAR ANALISIS DAN PERANCANGAN SIMULASI TUTORIAL SISTEM PENGATURAN DASAR Ima H. Kartowiatro ; Chritia Sucitro ; Roi 3 Jurua Sitem Komputer, Fakulta Ilmu Komputer, Uiverita Bia Nuatara, Jl. K.H. Syahda No. 9,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A III METODOLOGI PENELITIAN A. Jei da Deai Peelitia. Jei Peelitia Jei peelitia ii adalah peelitia ekperime. Metode peelitia ekperime merupaka metode peelitia yag diguaka utuk mecari treatmet (perlakua)

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3 PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga ESTIMASI Salah atu aek utuk mearik keimula megeai uatu oulai dega memakai amel yag diambil dari oulai terebut megguaka etimai (eakira) Jika arameter oulai diimbolka dega θ maka θ yag tidak diketahui hargaya

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar 7 III. METDE PENELITIAN A. Populai Peelitia Populai peelitia ii yaitu eluruh iwa kela MA Negeri Badar Lampug dega ampel kela, pada emeter geap Tahu Pelajara 0/0. B. ampel Peelitia Tekik pegambila ampel

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

2. Fungsi Bessel Persamaan Diferensial Bessel 2.2. Sifat-sifat Fungsi Bessel 2.3. Fungsi-fungsi Hankel, Bessel Orde-fraksional, Bessel Sferis

2. Fungsi Bessel Persamaan Diferensial Bessel 2.2. Sifat-sifat Fungsi Bessel 2.3. Fungsi-fungsi Hankel, Bessel Orde-fraksional, Bessel Sferis . Fugi Beel.. Peramaa Difereial Beel.. Sifat-ifat Fugi Beel.3. Fugi-fugi Hakel, Beel Orde-frakioal, Beel Sferi Pegguaa Fugi Beel Mecari olui eparai variabel dari peramaa Laplace da Helmholtz dalam koordiat

Lebih terperinci

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Pedugaa Parameter HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Kompetei meyebutka klp ifereia tatitika & ruag ligkupya mejelaka metode pedugaa klaik da yarat-yarat peduga yag baik pada pedugaa

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter 1

Pendugaan Parameter 1 Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1 Summabilita Cearo pada Operai Dere Diverge (Sagadji) SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Sagadji* ABSTRAK SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Bayak orag uka membicaraka tetag deret

Lebih terperinci

PERANCANGAN FILTER ANALOG & DIGITAL MENGUNAKAN MATLAB

PERANCANGAN FILTER ANALOG & DIGITAL MENGUNAKAN MATLAB PERANCANGAN FILTER ANALOG & DIGITAL MENGUNAKAN MATLAB FUNGSI ALIH FILTER ANALOG FUNGSI ALIH FILTER ANALOG Repo frekuei Filter Aalog di MatLab: H freq(b,a,w) B : vektor B(), A : koefiie vektor A(), w :

Lebih terperinci

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,

Lebih terperinci

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka

Lebih terperinci

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

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

Lebih terperinci

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada 8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia

Lebih terperinci

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial SOAL PELATIHAN. Jelaka pegertia hipotei?. Seorag peeliti biaaya tertarik meguji atu hipotei dari eam alteratif hipotei. Sebutka eam alteratif hipotei terebut? 3. Apa yag dimakud dega pegujia hipotei? 4.

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

Metode Statistika Pertemuan XI-XII /4/0 Metode Statitika Pertemua XI-XII Statitika Ifereia: Pegujia Hipotei Populai : = 0 Butuh pembuktia berdaarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : 5 Ok, itu adalah pegujia hipotei,

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS 5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem

Lebih terperinci

Statistika. Besaran Statistik

Statistika. Besaran Statistik Statitika Beara Statitik Itiarto Statitical Meaure Commo tatitical meaure Meaure of cetral tedecy Mea Mode Media Meaure of variability Rage Variace Stadard deviatio Meaure of a idividual i a populatio

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan IX-X

Metode Statistika Pertemuan IX-X /7/0 Metode Statitika Pertemua IX-X Statitika Ifereia: Pedugaa Parameter Populai : Parameter Cotoh : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ditribui amplig PENDUGA TAK

Lebih terperinci

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai 3 BAB II ESTIMASI STATISTIK. Pegertia Etimai a. Etimai merupaka uatu metode dimaa kita dapat memperkiraka ilai Populai dega memakai ilai ampel. b. Etimai merupaka kegiata pearika keimpula tatitik yag berawal

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM NON LINEAR MELALUI PENDEKATAN SISTEM LINEAR DENGAN PARAMETER BERUBAH-UBAH

ANALISIS SISTEM NON LINEAR MELALUI PENDEKATAN SISTEM LINEAR DENGAN PARAMETER BERUBAH-UBAH ANALISIS SISEM NON LINEAR MELALUI PENDEKAAN SISEM LINEAR DENGAN PARAMEER BERUBAH-UBAH Widowati Jurua Matematika FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedarto SH Semarag 5075 e-mail: wiwied_mathudip@yahoocom Abtrak Pada

Lebih terperinci

A. PENGERTIAN DISPERSI

A. PENGERTIAN DISPERSI UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruag Vektor Defiisi 2.1.1 (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif da (F,,. ) lapaga dega eleme idetitas 1. V disebut ruag vektor (vector space) atas F jika ada operasi

Lebih terperinci

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1 Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN : Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

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

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui

Lebih terperinci

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS Dra. D. L. Crispia Pardede DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS - SILABUS. Deret Fourier.. Fugsi Periodik.2. Fugsi Geap da Gajil.3. Deret Trigoometri.. Betuk umum Deret Fourier.. Kodisi Dirichlet.6.

Lebih terperinci

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University --Fiherie Data Aalyi-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fiherie ad Marie Sciece Brawijaya Uiverity Tujua Itrukioal Khuu Mahaiwa dapat megguaka aalii tatitika ederhaa dega berfoku ukura

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN RICCATI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN LAPLACE

PENYELESAIAN PERSAMAAN RICCATI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN LAPLACE Vol. 10. No., 01 Jural Sai, Tekologi da Idutri PENYELESAIAN PERSAMAAN RICCATI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN LAPLACE Wartoo *), M. N. Muhaijir Jurua Matematika, Fakulta Sai da Tekologi UIN

Lebih terperinci

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain: Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi

Lebih terperinci

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1) STATISTICS Cofidece Iterval (Retag Keyakia) Cofidece Iterval () Etimai Parameter Ditribui abilita memiliki ejumlah parameter. Parameter-parameter tb umumya tak diketahui. Nilai parameter terebut diperkiraka

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014 MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal Kompleksitas Waktu utuk Algoritma Rekursif ZK Abdurahma Baizal Algoritma Rekursif Betuk rekursif : suatu subruti/fugsi/ prosedur yag memaggil diriya sediri. Betuk dimaa pemaggila subruti terdapat dalam

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan: BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Regresi Parametrik Regresi parametrik merupaka metode statistika yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel prediktor dega variabel respo, dega asumsi bahwa telah

Lebih terperinci

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta Iduksi Matematika Pertemua VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta Metode pembuktia utuk peryataa perihal bilaga bulat adalah iduksi matematik. Cotoh

Lebih terperinci

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET Kalkulus Rekayasa Hayati DERET 1 Isi Bab Pedahulua Barisa tak-higga Deret tak-higga Deret Positif : Uji kekovergea Deret Gati Tada Deret Pagkat Deret Taylor da Maclauri 2 Kompetesi Dasar Setelah megikuti

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia ekperime. Peelitia ekperime yaitu peelitia yag egaja membagkitka timbulya uatu kejadia atau keadaa, kemudia diteliti bagaimaa akibatya

Lebih terperinci

1. Ubahlah bentuk kuadrat di bawah ini menjadi bentuk

1. Ubahlah bentuk kuadrat di bawah ini menjadi bentuk OPERASI ALJABAR. Ubahlah betuk kuadrat di bawah ii mejadi betuk ( a b) c 4 8 4 4 0 4. Uraika betuk di bawah ii ( 5)( ) [ ]( )( )( ) [ ]( ) ( ) ( ). Tetuka ilai a, b, da c, jika ( )( 4 )( ) = a b c 6 (

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

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

Lebih terperinci

IR. STEVANUS ARIANTO 1

IR. STEVANUS ARIANTO 1 OPTIKA GEOMETRI Oleh : Ir. ARIANTO PEMANTULAN PEMBIASAN BERKAS CAHAYA CONTOH SOAL CONTOH SOAL INDEX BIAS INDEX BIAS RELATIF HUKUM PEMBIASAN MACAM PEMANTULAN HUKUM PEMANTULAN CONTOH SOAL CONTOH SOAL HUKUM

Lebih terperinci

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan :

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan : Jei- jei pedugaa Iterval:. Pedugaa Parameter dega ampel bear (>30) a. Pedugaa terhadap parameter rata-rata Diketahui; z Maka; Z Z Tetapi apabila tadard deviai populai tidak diketahui, maka diguaka tadar

Lebih terperinci

HOMOMORFISMA RING DERET PANGKAT TERITLAK MIRING

HOMOMORFISMA RING DERET PANGKAT TERITLAK MIRING J. Sai MIPA Agutu 2009 Vol. 5 No. 2 Hal.: 9-24 ISSN 978-873 HOMOMORFISMA RING DERET PANGKAT TERITLAK MIRING Ahmad Faiol Jurua Matematika FMIPA Uiverita Lampug Badar Lampug 3545 Idoeia Email: faiol_mathuila@yahoo.co.id

Lebih terperinci

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x Modul ENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. TUJUAN a. Memperkiraka jarak atar ode berdasarka model komuikasi irkabel b. Megukur kuat siyal terima dari modul komuikasi X Bee c. Medapatka karakteristik

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN. Penelitian ini menggunakan model persamaan simultan karena memiliki lebih dari

III. KERANGKA PEMIKIRAN. Penelitian ini menggunakan model persamaan simultan karena memiliki lebih dari III. KERANGKA EMIKIRAN 3.1. Keragka Teoriti Kompoe utama paar bera mecakup kegiata produki da koumi. eelitia ii megguaka model peramaa imulta karea memiliki lebih dari atu variabel edoge/peramaa. Berikut

Lebih terperinci