BAB III METODE PENELITIAN
|
|
- Utami Halim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya lebih optimal dalam pembagkita daya da ekoomis dalam pegguaa biaya pejadwala pembagkit. Hal ii dapat dilihat dari realisasi pembagkita yag dilaksaaka oleh PLN Metode Prakiraa Beba yag Dipakai PLN Utuk membuat prakiraa beba listrik jagka pedek, PLN megguaka suatu metode yag sudah lama diguaka, yaitu metode koefisie beba. Pada metode ii utuk meetuka koefisie diguaka beba-beba masa lalu da beba pucak. Utuk algoritma metode koefisie ii disusu sebagai berikut: 1. Meyusu data beba-beba masa lalu pada jam ke-t pada hari ke (h-1), (h-2), (h-3),, (h-). Ii disimbolka X t(h-1), X t(h-2), X t(h-2),, X t(h-) dega t = 1,2,3, 24 da h adalah hari sei sampai miggu. 2. Meetuka beba pucak da beba dasar utuk setiap beba pada hari (h-1), (h-2), (h-3),, (h-) pada hari sei sampai miggu. 3. Meetuka koefisie (α) utuk setiap jam t dega cara membadigka besarya beba pada jam t, hari h dega beba pucak pada hari h tersebut. α = X t(h 1),t(h 2),,t(h ) X maks (h 1),(h 2),,(h ) (3-1) dimaa, α = koefisie beba X t(h ) = beba pada jam t hari h, miggu sebelumya (=1, 2, 3 ) X maks (h ) = beba maksimum hari h, miggu sebelumya ( = 1, 2, 3 )
2 31 4. Meetuka pertumbuha (β) yag dihitug dega membadigka beba pada jam t hari h dega beba pada t yag sama da hari yag sama sebelumya. β = X t(h 1),t(h 2),,t(h ( 1)) X t(h 2),(h 3),,(h ) (3-2) β = pertumbuha beba 5. Meghitug prakiraa beba pada jam t hari h dega rumus: Y th = α x β x X maks (h 1) (3-3) Y th = prakiraa beba pada jam t hari h 3.2. Data Aktual Pembagkit Data aktual pembagkit merupaka data lapaga dari Bidag Operasi Sistem, PT PLN (Persero) Pusat Pembagi Beba (P3B) Jawa Bali. Data pembagkit-pembagkit termal utuk wilayah (regio) yag dipilih adalah APB Jawa Timur (APB 4) dega sub sistem Kria-Gresik, da Paito-Grati. Berikut ii adalah data-dataya: Tabel 3.1 Batas Kemampua Operasi Uit Pembagkit Termal No Jeis MW Uit Pembagkit Pembagkit Mi Maks 1 PLTGU Gresik Baru PLTGU Gresik Baru PLTGU Grati PLTGU Grati PLTGU Grati PLTGU Grati PLTU Paito uit PLTU Paito uit
3 32 Jam Tabel 3.2 Pejadwala Pembebaa Uit Pembagkit Termal Kamis, 8 Mei 2014 Beba D t (MW) Beba Uit Pembagkit (MW) PLTGU Gresik Baru PLTGU Grati PLTU Paito Jumlah Mi Max Rata-Rata 980,5 177,4 180,0 100, ,4 262,1
4 33 Data pejadwala pembebaa pada tabel 3.6 ii megabaika rugirugi trasmisi. Sedagka utuk rugi-rugi trasmisi yag dimiliki pembagkit-pembagkit termal di atas adalah P Lt = 2,35% atau setara dega 0,0235 pu, dega 100 MVA base. Ii berlaku utuk semua pembagkit termal tersebut di atas selama 24 jam. Tabel 3.3 Data Heat rate Uit Pembagkit Termal Pembagkit Daya Pembagkit (MW) Heat Rate (kcal/kwh) Rp/jam PLTGU PLTU Gresik Baru Uit 1.0 da 3.0 Grati Uit 1.0 Grati Uit 1.1, 1.2, da 1.3 Paito Uit 1 da Nilai heat rate pada tabel tergatug pada pembebaa tiap uit pembagkit termal. Walaupu waktu tiap uit telah beroperasi berbeda, jika suatu uit memiliki pembebaa yag sama maka ilai heat rate-ya pu sama, begitu pula sebalikya. Hubuga ilai heat rate da kemampua pembeba ii dapat dilihat dari tabel 3.3 da 3.1. Tabel 3.4 Baha Bakar Pembagkit Termal No Pembagkit Jeis Jeis Baha Pembagkit Bakar Harga Baha Bakar 1 Gresik Baru PLTGU Gas Alam 715,7220 Rp/kg 2 Grati PLTGU Gas Alam 664,1175 Rp/kg 3 Paito PLTU Batu Bara 811,5129 Rp/Btu
5 34 Jeis baha bakar PLTGU Gresik Baru uit 1.0 da 3.0 serta PLTGU Grati uit 1.0 memakai gas buag dari pembakara GT (geerator turbi) yag beroperasi dari blok tersebut. Gas buag pembakara tersebut diguaka utuk merebus air yag berada di HRSG (Head Recovery Steam Geerator) yag berfugsi seperti boiler pada PLTU. Jadi uit PLTGU yag memakai gas buag pembakara pada HRSG adalah semua STG atau STG 1.0 atau 2.0 atau 3.0. Maka, PLTGU Gresik Baru ST (steam turbi) 1.0 beroperasi megguaka gas buag pembakara dari GT 1.1, 1.2, da 1.3; PLTGU Gresik Baru ST 3.0 memakai gas buag dari GT 3.1, 3.2, da 3.3; PLTGU Grati ST 1.0 megguaka gas buag dari GT 1.1, 1.2, da 1.3. Sedagka utuk baha bakar setiap GT yag beroperasi baik dari uit PLTGU Gresik Baru maupu PLTGU Grati adalah gas alam. Utuk baha bakar PLTU Paito uit 1 da 2 megguaka batu bara Tahap Perhituga Fugsi Biaya Baha Bakar Mulai Baca Data Meghitug kostata a, b, da c I/O uit pembagkit termal Membetuk karakteristik I/O F i (P it ) = a i + b i P it + c i P it 2 Meghitug icremetal fuel cost Meghitug fugsi biaya baha bakar / persamaa icremetal fuel cost uit pembagkit termal F i (P it ) = a i + b i P it + c i P it 2 x icremetal fuel cost Keluara fugsi biaya baha bakar uit pembagkit termal Selesai Gambar 3.1 Flowchart Perhituga Fugsi Biaya Baha Bakar Pembagkit Termal
6 35 Dalam pejadwala pembagkit termal dega metode Lagragia Relaxatio diperluka peetua fugsi biaya baha bakar terlebih dahulu. Di bawah ii adalah flowchart da tahapa-tahapaya, atara lai: 1. Membaca data heat rate setiap uit pembagkit, yag terdapat pada tabel Meghitug kostata a, b, da c iput/output dari tiap uit pembagkit dega megolah data heat rate da daya pembagkit, kemudia membetuk karakteristik iput/output dega memasuka hasil dari koefisie a, b, da c ke persamaa F i (P it ) = a i + b i P it + c i P it 2 3. Meghitug icremetal fuel cost ( Rp jam ) x 10 3 heat rate(kcal/kwh) x daya pembagkit (MW) (3-5) (3-4) 4. Meghitug fugsi biaya baha bakar atau persamaa icremetal fuel cost. F i (P it ) = a i + b i P it + c i P it 2 x icremetal fuel cost (3-6) 3.4. Pejadwala Pembagkit Termal dega Kekaga Trasmisi Megguaka Metode Lagragia Relaxatio Susua algoritma pejadwala pembagkit termal dega kekaga trasmisi megguaka metode Lagragia Relaxatio adalah sebagai berikut: 1. Meetuka da megumpulka data, yaki data biaya baha bakar, rugi-rugi trasmisi, da daya yag dihasilka oleh pembagkit termal, dalam waktu 24 jam. Selai itu, ditetapka juga kekaga-kekaga pada pembagkit termal, atara lai: a. Permitaa sistem / keseimbaga daya (MW) i=1 u it P it = P Lt + D t (3-7) Dimaa adalah jumlah uit pembagkit termal. b. Kapasitas operasioal pembagkit P i(mi) < P it < P i(maks) jika P it > 0, P it = 0 jika P it < 0 (3-8) c. Cadaga berputar
7 36 i=1 u it P i(maks) > D t + P Lt + R t (3-9) 2. Meghitug karakteristik iput/output da fugsi biaya baha bakar atau persamaa icremetal fuel cost pembagkit termal. 3. Membuat perkiraa biaya baha bakar da daya yag dihasilka pembagkit termal megguaka metode Lagragia Relaxatio, dega pemecaha masalah gada 4. q*= max λ { mi Pit T t=1 i=1f i (P it ) + T t=1 [λ t ( i=1( P itu it D t +P Lt ) + µ t ( i=1 P i (maks) u it R t ) + i=1 µ i(maks) (P it P i (maks) ) + i=1 µ i(mi) (P it P i(mi) )] (3-10) Persamaa ii aka megalami proses peurua rumus, sehigga ati aka melalui proses iterasi utuk megolah data. Proses iterasi ii terdapat pada poi Proses iterasi a. Iterasi pertama k = 1 Membuat perkiraa ilai atau iisialisasi terhadap λ t Hitug: P it = λ t bi 2(c i +λ t Bii(t) ) (3-11) P Lt = T 2 t=1 i=1 B ii(t) P it (3-12) P t = D t + P T L(t) t=1 i=1 Pit (3-13) T ( P it t=1 i=1 = T t=1 i=1 (3-14) λ t ) λ t = P t ( df(λ t) dλt ) c i +B ii(t) b i 2(c i +λ t Bii(t) ) 2 = P t T ( dp it) t=1 i=1 dλt (3-15) Kemudia, proses iterasi berlajut ke iterasi k + 1. b. Iterasi k + 1 (k+1) Memperbaharui ilai λ t = λ t + λ t (3-16) Hitug:
8 37 (k+1) P it = λ t (k+1) bi 2(c i +λ t (k+1) Bii(t) ) (3-17) P (k+1) Lt = T 2 t=1 i=1 B ii(t) P it (3-18) P (k+1) t = D t + P (k+1) T (k+1) Lt t=1 i=1 Pit (3-19) T ( P it t=1 i=1 = t=1 λ t ) (k+1) λ t (k+1) = P t (k+1) = ( df(λ t ) ) (k+1) dλt P t (k+1) T ( dp it t=1 i=1 dλt ) T i=1 c i +B ii(t) b i 2(c i +λ t (k+1) Bii(t) ) 2 (3-20) (k+1) (3-21) Ulagi proses perhituga b ii, jika belum mecapai hasil yag optimal. 6. Meghitug biaya baha bakar total F T = T t=1 i=1 F i (P it ) (3-22) Dalam peelitia ii perhituga haya sampai memperhitugka biaya baha bakar (fuel cost) saja, karea biaya start up tidak dimiimalisasi, maka start/stop, miimum up/dow time, da biaya-biaya maupu pegaruh akibat proses start up uit pembagkit termal tidak dipertimbagka dalam perhituga. 3.5 Flow Chart Peyelesaia Pejadwala Pembagkit Termal dega Kekaga Trasmisi Megguaka Metode Lagragia Relaxatio
9 38 Mulai A Meetuka da megumpulka data Perbaharui λ t (k+1) Meghitug karakteristik I/O da fugsi biaya baha bakar / persamaa icremetal fuel cost pembagkit termal Membuat prakiraa biaya baha bakar da daya yag diproduksi dega metode Lagragia Relaxatio Iterasi k = 1 Iisialisasi λ t Meghitug P it, P Lt, ) λ t P t, T ( f(λ t ) t=1 i=1 da λ t, Tidak Meghitug P it (k+1), P Lt (k+1), P t (k+1), T ( f(λ t ) (k+1), da (k+1) λt t=1 i=1 λ t ) Apakah kekaga / daya optimum terpeuhi? Ya Meghitug biaya baha bakar total T t=1 i=1 F T = F i (P it ) Keluara data biaya baha bakar, rugi-rugi trasmisi da daya pembagkita Pejadwala Pembagkit Termal A Selesai Gambar 3.2 Flowchart Algoritma Lagragia Relaxatio utuk Pejadwala Pembagkit Termal
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 terperinciBAB V ANALISA DIMENSI DRAINASE. dicapai dengan membatasi kecepatan pengaliran dalam saluran dan kemudahan
BAB V ANALISA DIMENSI DRAINASE 5. Perecaaa Dimesi Salura Dalam merecaaka sistem draiase perkotaa sagat dipegaruhi oleh pesatya laju pertumbuha peduduk yag bermukim disekitarya. Keaweta salura dapat dicapai
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA PENELITIAN. Data yang digunakan untuk mengevaluasi Gardu Induk Bandar Sribhawono
38 BAB IV ANALISIS DATA PENELITIAN.1 Data Peelitia Data yag diguaka utuk megevaluasi Gardu Iduk Badar Sribhawoo 8 tahu medatag adalah data pemakaia eergi listrik tahu 2013 sampai 2016 pada trasformator
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciMETODE 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 terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciB 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 terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25
18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler
Lebih terperinciIII. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden,
III. BAHAN DAN METODE A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula April 014 di BBPTU-HPT Baturrade, Purwokerto. B. Baha da Alat Peelitia Baha peelitia ii yaitu rekordig produksi susu laktasi
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di lokasi huta taama idustri yag terdapat di PT. Wirakarya Sakti Provisi Jambi. Waktu pelaksaaa peelitia ii adalah bula April
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinci6. 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 terperinciBab 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 terperinciBAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciIII 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 terperinciBab 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 terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciBAB V PERENCANAAN PELAT LANTAI
GROUP BAB V PRNCANAAN PLAT LANTA 5. Perecaaa Pelat Latai Perecaaa pelat latai seluruhya megguaka beto bertulag dega mutu beto f c = 0 MPa da baja utuk tulaga megguaka mutu baja fy = 40 MPa. Asumsi perhituga
Lebih terperinciMulia Fahrudin Rahman, Ontoseno Penangsang, Adi Soeprijanto Jurusan Teknik Elektro FTI-ITS 2. DASAR TEORI 1. PENDAHULUAN
Optimisasi Pembebaa (Ecoomic Dispatch) Pada Sistem 500 kv Jawa-Bali Megguaka Particle Swarm Optimizatio dega Mempertimbagka Kapasitas Trasmisi Mulia Fahrudi Rahma, Otoseo Peagsag, Adi Soeprijato Jurusa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciDistribusi 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 terperinciANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO
ANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO Titiek Widyasari 1 1 Program Studi Tekik Sipil, Uiversitas Jaabadra Yogyakarta, Jl. Tetara Rakyat Mataram 55 57 Yogyakarta Email: myso_jayastu@yahoo.co.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai
20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif
Lebih terperinciTINJAUAN 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 terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciRESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015
RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA 4.1 Meetuka udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima pada hasil uji 4.1.1 Rumus udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima Jumlah volume
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.
MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah
Lebih terperinciSTUDI KEAMANAN SUPLAI ENERGI LISTRIK BALI SAMPAI DENGAN TAHUN 2025
E-Joural E-Joural Vol STUDI KEAMANAN SUPLAI ENERGI LISTRIK BALI SAMPAI DENGAN TAHUN 5 I G G B Prabu Wisesa, W G Ariastaa, IW Sukerayasa Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik, Uiversitas Udayaa Email : Prabhuwisesa@gmailcom,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Jenis Penelitian. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii megguaka metode deskriptif kuatitatif yag mediskripsika tetag pola sebara, kepadata kutu sisik pada buah, ratig da dau taama jeruk mais, serta faktor-faktor
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu
Lebih terperinciPengamatan, Pengukuran dan Eksperimen
TEORI KESALAHAN EKSPERIMEN FISIKA DASAR I Pegamata, Pegukura da Eksperime Pegamata da pegukura Teori / model Eksperime Ramala Pegamata payig attetio watch somethig attetively record of somethig see or
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciBAB 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 terperinciREGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciElemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.
Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama
Lebih terperinciBAB V METODOLOGI PENELITIAN
BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinciDasar 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 terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciKIMIA. Sesi. Sifat Koligatif (Bagian II) A. PENURUNAN TEKANAN UAP ( P)
KIMIA KELAS XII IA - KURIKULUM GABUNGAN 02 Sesi NGAN Sifat Koligatif (Bagia II) Iteraksi atara pelarut da zat megakibatka perubaha fisik pada kompoekompoe peyusu laruta. Salah satu sifat yag diakibatka
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI START. Baca Input Data γ, c, φ, x 1, y 1, x 2, y 2, x 3, y 3, x 4, y 4, D. Menghitung FK Manual. Tidak.
BAB III METODOLOGI 3.. ALUR PROGRAM (FLOW CHART) Seerti telah dijelaska sebelumya, bahwa tujua dari eelitia ii adalah utuk megaalisis suatu kasus stabilitas lereg. Aalisis stabilitas lereg tergatug ada
Lebih terperinciI. 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 terperinciISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25
head office : Kompleks Sawaga Permai Blok A5 No.1A, Sawaga, Depok 16511 Telp.01-951 1160. cotact perso : 0-878787-1-8585 / 081-8691-10 Bidag Studi Kode Berkas Waktu : Matematika : MA-L01 (solusi) : 90
Lebih terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
Lebih terperinciMata 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 terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciMateri 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya
Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Iformasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya izar.radliya@yahoo.com Nama Mahasiswa NIM Kelas Kompetesi Dasar Memahami tekik data miig klasifikasi da mampu meerapka
Lebih terperinciLaboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
Lebih terperinciIII. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada Oktober 2013 di Desa Dadapan, Kecamatan
III. BAHAN DAN METODE A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada Oktober 013 di Desa Dadapa, Kecamata Sumberejo, Kabupate Taggamus. B. Baha Peelitia Objek peelitia ii yaitu 30 ekor sampel
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinci