Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D"

Transkripsi

1 Variasi Spline Kubi untu Animasi Model Wajah 3D Rachmansyah Budi Setiawan ( Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 1 if17014@students.if.itb.ac.id Abstra Metode numeri merupaan pendeatan untu mencari solusi persoalan matemati yang tida bisa diselesaian dengan cara analiti. Salah satu persoalan matematia yang bisa diselesaian dengan metode numeri adalah interpolasi polinom Interpolasi polinom sering dimanfaatan pada bidang grafia omputer. Salah satu metode interpolasi polinom yang sering digunaan pada bidang ini adalah spline ubi. Maalah ini membahas tentang penggunaan spline ubi dalam pembentuan model wajah. Selain itu, maalah ini juga membahas variasi metode spline ubi dan penggunaannya untu membuat animasi model wajah. Kata Kunci numeri, interpolasi, spline, model, animasi I. PENDAHULUAN Matematia merupaan salah satu bidang ilmu yang deat dengan ehidupan manusia sehari-hari. Banya persoalan di dunia nyata yang dapat direpresentasian dalam bentu persoalan matematia. Persoalan-persoalan tersebut dapat ditemui dalam berbagai bidang, misalnya bidang reayasa. Pada umumnya persoalan matematia diselesaian dengan menggunaan rumus-rumus yang sudah lazim digunaan. Cara formal untu menyelesaian persoalan matematia seperti ini disebut juga metode analiti atau metode sejati. Solusi yang didapatan dengan menggunaan metode analiti merupaan solusi yang sejati atau memilii nilai galat sama dengan nol. Sayangnya, banya bentu persoalan matematia yang tida dapat diselesaian hanya menggunaan metode analiti. Oleh arena itu, manusia mencari cara untu mencari solusi dari persoalan-persoalan yang tida dapat diselesaian dengan mengunaan metode analiti. Solusinya didefinisian sebagai metode numeri. Metode numeri dapat didefinisian sebagai teni yang digunaan untu memformulasian persoalan matemati sehingga dapat dipecahan dengan operasi perhitungan/aritmetia biasa (tambah, urang, ali, dan bagi [2]. Dengan menggunaan metode numeri, persoalan-persoalan yang tida dapat diselesaian dengan menggunaan metode analiti dapat dicari solusi hampirannya. Solusi hampiran ini tentu saja memilii selisih perbedaan nilai dengan solusi sejati. Nilai selisih ini disebut galat. Ada beberapa jenis persoalan matematia yang dapat diselesaian dengan menggunaan metode numeri. Salah satunya adalah persoalan interpolasi polinom. Persoalan interpolasi polinom merupaan persoalan untu mencari suatu polinom yang dapat menghubungan seumpulan titi yang dietahui. Polinom yang didapatan dari interpolasi ini dapat digunaan sebagai alat bantu untu mencari atian yang hilang. Interpolasi polinom sering digunaan untu membantu menggambar urva dari suatu hasil percobaan. Interpolasi polinom sering dimanfaatan untu bidang yang terait dengan grafia omputer. Salah satu bidang terapannya adalah untu membuat model wajah dan membuat animasi pada wajah. Salah satu metode interpolasi polinom yang banya digunaan untu epentingan ini adalah interpolasi spline, hususnya spline ubi. II. INTERPOLASI SPLINE KUBIK Interpolasi spline merupaan metode yang memilii perbedaan cuup signifian dengan metode interpolasi lainnya, seperti polinom Lagrange dan Newton. Pada metode lain, polinom interpolasi yang didapatan berjumlah satu buah dan menghubungan seluruh titi data. Sementara itu pada interpolasi spline, titi data yang berdeatan dihubungan dengan satu polinom sehingga jumlah polinom interpolasi yang didapatan adalah sejumlah m-1 (dengan m adalah jumlah titi data. Seperti pada metode lainnya, orde polinom untu interpolasi dapat ditentuan. Harapannya adalah semain tinggi orde polinom, maa urva yang dihasilan aan semain mulus dan mendeati urva asli. Pada interpolasi spline, orde yang sering digunaan adalah orde tiga. Metode interpolasi spline dengan menggunaan polinom orde tiga disebut juga metode spline ubi. Masing-masing polinom pada spline ubi dapat ditulisan sebagai Maalah IF4058 Topi Khusus Informatia I: Metode Numeri Sem. II Tahun 2010/2011

2 S ( a 3 b 2 c d untu = 1, 2,, n dan n adalah jumlah titi data diurangi satu atau dengan ata lain jumlah polinom ubi. Masing-masing persamaan memilii empat buah tetapan (a,b,c,d dan terdapat n buah persamaan sehingga diperluan 4n buah persamaan untu memecahan seluruh tetapan. Seluruh persamaan diperoleh dari lima persyaratan sebagai beriut: 1. Nilai fungsi harus sama pada titi simpul (2n -2 buah persamaan 2. Fungsi ubi yang pertama dan terahir harus melalui titi-titi ujung (2 buah persamaan 3. Turunan pertama pada titi simpul harus sama (n-1 buah persamaan 4. Turunan edua pada titi simpul harus sama (n-1 buah persamaan 5. Turunan edua pada titi-titi ujung adalah nol (2 buah persamaan Dari seluruh persyaratan di atas, didapatan polinom ubi untu tiap upaselang sebagai (1 III. MODEL WAJAH Wajah manusia merupaan bentu yang omples. Pada bagian luar, terdapat omponen-omponen seperti mata, hidung, mulut, dan alis. Semua omponen tersebut digeraan oleh otot pada wajah yang jumlahnya sangat banya. Pembuatan model wajah yang realistis harus memperhitungan proporsi dari masing-masing omponen. Aan tetapi, tida jarang masing-masing omponen wajah dibuat dalam proporsi yang tida realistis. Hal ini umumnya dilauan dalam pembuatan model wajah untu arater artun atau film animasi. Gambar 2 merupaan contoh model wajah dengan proporsi hidung yang tida realistis. 1 S ( ( ( ( S( S( ( ( ( 3 3 ( ( (2 Gambar 1. Model wajah manusia yang realistis Pada persamaan (2, terdapat dua nilai yang tida dietahui. Kedua nilai ini adalah turunan edua pada ujung tiap upaselang. Kedua nilai ini dapat dihitung dengan menggunaan persamaan (3 di bawah ini. 2 S ( ( S S( ( S (3 Gambar 2. Model wajah arater animasi Saat ini, model wajah umumnya dibuat dengan bantuan omputer dan perangat luna yang terait. Model wajah dapat dibuat dengan cara manual (menggambar model wajah secara eseluruhan dan dapat juga dibuat menggunaan parameter. Parameter yang digunaan untu membuat model wajah secara sederhana terdiri dari titi-titi data untu masingmasing omponen wajah. Pada umpulan titi data tersebut, diperluan juga suatu titi husus yang Maalah IF4058 Topi Khusus Informatia I: Metode Numeri Sem. II Tahun 2010/2011

3 berfungsi untu menjaga proporsi dari masing-masing omponen wajah. Titi ini dapat ditentuan dengan melihat anatomi wajah manusia atau berdasaran pengalaman dan/atau einginan seorang animator. menyederhanaan pembuatan animasi untu berbagai tipe wajah. IV. ANIMASI Animasi adalah ilusi pergeraan yang dihasilan oleh penampaan seumpulan gambar dengan cepat. Ilusi yang ditampilan merupaan efe dari fenomena yang dinamaan persistence of vision, yaitu emunculan sebuah afterimage 1/25 deti pada retina. Beberapa teni animasi yang popular diantaranya adalah animasi tradisional, stop motion, dan animasi omputer. Teni animasi tradisional digunaan pada hampir semuafilm animasi di abad e-20. Animasi dibentu melalui seumpulan gambar yang disusun sedemiian sehingga gambar yang ditampilan berbeda sediit dengan gambar sebelumnya. Gambar yang juga disebut frame ini digambar satu per satu secara manual. Animasi stop motion juga terdiri dari frame-frame, seperti pada animasi tradisional. Perbedaannya adalah sumber gambar yang digunaan pada frame-frame tersebut. Pada animasi tradisional, frame berisi gambar yang digambar manual oleh seorang animator. Sementara itu, frame pada animasi stop motion umumnya merupaan hasil foto dari obje di dunia nyata. Animasi omputer merupaan teni animasi yang menggunaan omputer untu membuat animasi. Animasi omputer meliputi berbagai teni animasi. Secara umum, animasi computer dapat dibagi menjadi animasi 2D dan animasi 3D. V. PEMODELAN WAJAH DENGAN SPLINE KUBIK Pergeraan pada wajah dapat dipecah e dalam geraan masing-masing omponen pada wajah. Geraan-geraan yang mungin dihasilan pada wajah sangat beragam namun secara sederhana dapat dibagi menjadi geraan omponen wajah (seperti alis, mata, dan mulut serta geraan bagian lain pada wajah (seperti rahang, pipi, dan dahi. Kombinasi geraan-geraan yang telah disebutan sebelumnya dapat menghasilan espresi yang berbedabeda untu suatu tipe wajah. Pengubahan espresi wajah dari satu espresi e yang lainnya dapat membentu suatu animasi. Hambatan yang dialami oleh animator dalam membentu animasi adalah arena eunian esprsesi yang dihasilan untu masing-masing tipe wajah. Hal ini berarti untu tipe wajah yang berbeda, maa pendefinisian animasi untu membentu suatu espresi juga aan berbeda. Oleh arena itu, animator mencari cara untu mempermudah dan Gambar 3. Berbagai espresi wajah dengan ombinasi geraan omponen wajah Salah satu cara yang diusulan Pare [3] adalah membuat model wajah dengan mendefinisian seumpulan parameter. Mengingat banyanya omponen pada wajah dan omplesnya espresi pada wajah, maa parameter yang diperluan jumlahnya tida sediit. Tipe parameter yang digunaan secara sederhana adalah umpulan titi pembentu wajah dan omponennya dan titi ontrol per bagian wajah, Parameter-parameter yang diberian merupaan umpulan titi data. Hal ini berarti titi-titi tersebut dapat dihubungan dengan suatu garis dengan menggunaan interpolasi polinom. Proses yang dinamaan face rig ini aan menghasilan suatu eranga dasar dari omponen-omponen wajah. Gambar 4. Proses face rig untu membentu eranga dasar omponen wajah dari umpulan titi Maalah IF4058 Topi Khusus Informatia I: Metode Numeri Sem. II Tahun 2010/2011

4 Proses face rig dapat memanfaatan interpolasi spline untu membentu eranga dasar wajah. Dalam menghubungan titi-titi penentu omponen wajah, terdapat dua cara yang dapat digunaan pada metode spline. Cara pertama adalah interpolasi spline murni, yaitu menghasilan polinom yang benar-benar melewati setiap titi data. Pada asus ini, cara ini urang bagus. Hal ini arena dengan menggunaan interpolasi spline murni maa urva yang membentu omponen wajah aan terlihat urang mulus sehingga teresan au. Cara edua yang dapat membentu urva eseluruhan yang lebih mulus adalah interpolasi spline dengan pendeatan atau aprosimasi. Kurva yang dihasilan oleh cara ini aan menghubungan titi-titi ujung pada umpulan titi data, namun tida selalu melewati titi data lainnya. Hal ini membuat cara ini dapat menghasilan urva eseluruhan yang lebih mulus. Pada interpolasi spline dengan aprosimasi, tingat emiringan dan emulusan urva dapat diatur melalui beberapa titi yang buan titi ujung pada umpulan data. Titi-titi ini dinamaan titi ontrol. Titi ontrol yang dapat digunaan terbagi menjadi dua jenis, yaitu titi ontrol loal (hanya mempengaruhi urva yang dibentu oleh umpulan ecil titi data dan global (mempengaruhi seluruh titi data yang membentu urva suatu omponen. Penentuan titi ontrol untu omponen wajah harus disesuaian dengan jenis omponen tersebut. Gambar 5. Titi ontrol penentu emulusan urva. (a titi ontrol loal, dan (b titi ontrol global VI. ANIMASI MODEL WAJAH DENGAN VARIASI SPLINE KUBIK Proses face rig yang memanfaatan interpolasi spline aan menghasilan eranga dasar yang merepresentasian model wajah. Keranga dasar inilah yang nantinya aan digunaan untu membentu animasi yang dinamis sehingga animator tida perlu membuat ulang eseluruhan geraan wajah secara manual. Pembuatan animasi ini juga aan memanfaatan interpolasi spline. Fungsi untu membuat polinom berdasaran metode interpolasi spline umumnya memanfaatan parameter watu dan posisi awal untu menentuan posisi beriutnya. Namun, arena pergeraan wajah merupaan pergeraan dalam ruang tiga dimensi, maa persamaan (2 perlu diterapan untu seluruh dimensi. Misalan dimensi-dimensi yang ada diwaili oleh, y, dan z, maa persamaan eseluruhan yang perlu dipenuhi untu membentu animasi berdasaran interpolasi spline adalah dimana u merupaan peubah yang digunaan (watu, U merupaan matris u dalam orde yang berbeda-beda, dan C merupaan matris berisi oefisien polinom metode interpolasi spline. Persamaan (4 memilii bentu umum (u = U * Ms * Mg, dimana Ms adalah matris yang mendefinisan transformasi spline (blending function dan Mg adalah matris yang mendefinisian titi ontrol. Berdasaran dua jenis interpolasi spline yang telah dijelasan sebelumnya (interpolasi spline murni dan interpolasi spline dengan aprosimasi, maa dapat diturunan beberapa metode spline husus yang umum digunaan dalam pembentuan animasi omputer. Metode-metode tersebut adalah Catmull-Rom spline, Cardinal spline, cubic B-spline, tensioned B-spline, dan beta spline. Metode-metode tersebut dapat didefinisian dalam bentu matris 4 4. Matris tersebut emudian aan digunaan bersamaan dengan matris yang berisi umpulan titi ontrol untu mendapatan matris yang berisi oefisien polinom metode interpolasi spline. Catmull-Rom dan Cardinal spline termasu interpolasi spline murni. Catmull-Rom spline dapat didefinisian dalam bentu matris 4 4 pada persamaan (5. Cardinal spline adalah bentu umum dari Catmull-Rom spline. Untu mendefinisian Cardinal spline, diperluan satu parameter tambahan yaitu a yang mendefinisian tension atau tingat etegangan urva. Matris yang mendefinisian Cardinal spline dapat dilihat pada persamaan (. (4 Maalah IF4058 Topi Khusus Informatia I: Metode Numeri Sem. II Tahun 2010/2011

5 Sementara itu, matris yang mendefinisian beta spline adalah (5 (9 dimana Dapat dilihat bahwa Catmull-Rom spline adalah Cardinal spline dengan nilai a = 0.5. Ketiga metode lainnya, yaitu cubic B-spline, tensioned B-spline, dan beta spline, termasu metode interpolasi dengan aprosimasi. Cubic B-spline dapat didefinisian dengan matris beriut Tensioned B-spline dan beta spline merupaan generalisasi dari cubic B-spline, seperti hubungan antara Cardinal spline dan Catmull-Rom spline. Tensioned B- spline memilii satu parameter yaitu tension untu menentuan etegangan urva. Sementara itu, beta spline memilii satu parameter tambahan yang disebut bias. Bias didesripsian sebagai rasio ecenderungan emiringan urva e arah titi ujung iri atau anan. Matris yang mendefinisian tensioned B-spline adalah ( (7 (8 (10 Dari persamaan (8 dan (9, dapat dilihat bahwa cubic B- spline adalah tensioned B-spline dengan nilai a = 1. Selain itu, cubic B-spline juga merupaan beta spline dengan nilai β 1 = 1 dan nilai β 2 = 0. Kelima variasi metode spline tersebut dapat digunaan untu membuat animasi pergeraan bagian-bagian pada wajah. Pembuatan animasi dengan memanfaatan metode spline ini tentunya memerluan umpulan titi data untu fungsi spline. Kumpulan titi data yang digunaan sebagai parameter untu membentu model wajah dapat digunaan juga sebagai masuan fungsi spline untu membuat animasi pergeraan bagian wajah. Selain umpulan titi data, perlu juga ditentuan titititi penting untu mendefinisian animasi. Titi-titi penting yang dimasud adalah bagian utama wajah yang berubah saat terjadi pergeraan. Titi-titi tersebut dapat didefinisian seolah-olah posisi otot atau sendi pada bagian wajah yang bergera. Kumpulan titi data sebagai sebuah parameter untu membuat animasi berdasaran interpolasi spline sebenarnya sudah cuup. Namun, untu mempermudah peerjaan umum seorang animator yang tida hanya terlibat dengan satu tipe wajah, diperluan parameter lain yang mendefinisian pergeraan pada wajah. Parameter ini dapat didefinisian sebagai fungsi tranlasi sederhana seperti perpindahan atau pengubahan sala, dan ombinasinya. Selain itu, untu bagian-bagian tertentu, mungin saja parameter untu menggambaran pergeraannya berupa sebuah fungsi atau algoritma husus. Misalnya, saat terjadi pergeraan mengedipan mata, maa perubahan bagian wajah tida hanya terjadi di seitar mata, namun juga meliputi dahi, alis, dan pipi. Untu membantu peerjaan animator, maa dapat dibuat algoritma yang mendefinisian perubahan titi-titi mana saja yang terjadi dan apa perubahannya saat terjadi asi tertentu. DiPaola [1] sebelumnya juga pernah membuat suatu sistem animasi yang berbasisan parameter. Sistem animasi ini diberi nama FAS. Karena tingat Maalah IF4058 Topi Khusus Informatia I: Metode Numeri Sem. II Tahun 2010/2011

6 omplesitas wajah tergolong tinggi, maa DiPaola menggunaan banya parameter. Jumlah parameter yang digunaan pada sistem FAS urang lebih sebanya 100 buah parameter. Seluruh parameter ini digunaan untu mengendalian pergeraan bagian-bagian wajah dan ebanyaan diterapan pada bagian-bagian spesifi pada wajah. Kombinasi jenis parameter yang digunaan untu mendefinisian pergeraan bagian wajah dapat bermacam-macam. Namun, perlu diingat bahwa tujuan utama pembuatan sistem dengan parameter seperti ini adalah menggunaan sesediit mungin parameter untu mencaup sebanya mungin area. Oleh arena itu, harus dirancang agar umpulan parameter tetap sederhana dan memunginan pergeraan wajah yang natural. Selain itu, perancangan parameter juga sebisa mungin sudah menangani masalah omplesitas wajah sehingga animator dapat melauan manipulasi model wajah secara natural. VII. KESIMPULAN Metode numeri dapat digunaan untu menyelesaian permasalahan matematia yang dapat ditemui di ehidupan sehari-hari. Salah satu permasalahan yang dapat dipecahan adalah masalah menghubungan seumpulan titi data dengan suatu persamaan, atau disebut juga interpolasi polinom. Metode yang ada untu interpolasi polinom sendiri sudah cuup banya. Salah satunya adalah interpolasi spline. Interpolasi spline sudah umum digunaan pada bidang grafia omputer. Pada maalah ini dibahas penggunaan inteprolasi polinom dengan metode spline ubi untu membentu model wajah dengan menggunaan parameter berupa umpulan titi data. Selain itu, variasi metode spline ubi juga dapat digunaan untu membuat animasi dari model wajah dengan menggunaan parameter tambahan berupa fungsi atau algoritma yang mendefinisian pergeraan bagian wajah. PERNYATAAN Dengan ini saya menyataan bahwa maalah yang saya tulis ini adalah tulisan saya sendiri, buan saduran, atau terjemahan dari maalah orang lain, dan buan plagiasi. Bandung, 12 Mei 2011 Rachmansyah Budi Setiawan ( REFERENSI [1] DiPaola, Steve. Etending the Range of Facial Types [2] Munir, Rinaldi. Metode Numeri untu Teni Informatia. Institut Tenologi Bandung, [3] Pare, Frederic I. Parameterized Models for Facial Animation [4] Smith, Alvy Ray. Spline Tutorial Notes [5] Maalah IF4058 Topi Khusus Informatia I: Metode Numeri Sem. II Tahun 2010/2011

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

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

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

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

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB) PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan diferensial biasanya digunaan untu pemodelan matematia dalam sains dan reayasa. Seringali tida terdapat selesaian analiti seingga diperluan ampiran

Lebih terperinci

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON Maalah Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numeri yang dibimbing oleh Dr. Nur Shofianah Disusun oleh: M. Adib Jauhari Dwi Putra 146090400111001

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL

PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL Reisha Humaira NIM 13505047 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15047@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa

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

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham Materi IF37325P - Grafia Komputer Geometri Primitive Menggambar garis Irfan Malii Jurusan Teni Informatia FTIK - UNIKOM IF27325P Grafia Komputer 2008 IF27325P Grafia Komputer 2008 Halaman 2 Garis adalah

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

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

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 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas

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

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

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

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

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

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

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

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

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

Lebih terperinci

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson 1 Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunaan Metode Beda Hingga dan Cran-Nicholson Durmin, Drs. Luman Hanafi, M.Sc Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Tenologi

Lebih terperinci

BAB IV Solusi Numerik

BAB IV Solusi Numerik BAB IV Solusi Numeri 4. Algoritma Genetia Algoritma Genetia (AG) [2] merupaan teni pencarian stoasti yang berdasaran pada meanisme selesi alam dan prinsip penurunan genetia. Algoritma genetia ditemuan

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

SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA

SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA I Nengah Suparta dan I. B. Wiasa Jurusan Pendidian MatematiaUniversitas Pendidian Ganesha E-mail: isuparta@yahoo.com ABSTRAK:

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

PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Wahyudi, Sorihi, dan Iwan Setiawan. Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Diponegoro Semarang e-mail : wahyuditinom@yahoo.com.

Lebih terperinci

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium

Lebih terperinci

BAB 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

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRACT SUNARSIH.

Lebih terperinci

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR 1 MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENALAN POLA GEOMETRI WAJAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Muhamad Tonovan *, Achmad Hidayatno **, R. Rizal Isnanto ** Abstra - Pengenalan waah adalah

Lebih terperinci

Transformasi Wavelet Diskret Untuk Data Time Series

Transformasi Wavelet Diskret Untuk Data Time Series SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 015 Transformasi Wavelet Disret Untu Data Time Series S - 11 11 Vemmie Nastiti Lestari, Subanar Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan

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

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

KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE

KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE Warih Maharani Faultas Teni Informatia, Institut Tenologi Telom Jl. Teleomuniasi No.1 Bandung 40286 Telp. (022) 7564108

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA

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

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA 1 Latar Belaang PENDAHULUAN Sistem biometri adalah suatu sistem pengenalan pola yang melauan identifiasi personal dengan menentuan eotentian dari arateristi fisiologis dari perilau tertentu 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

Pencitraan Tomografi Elektrik dengan Elektroda Planar di Permukaan

Pencitraan Tomografi Elektrik dengan Elektroda Planar di Permukaan Abstra Pencitraan omografi Eletri dengan Eletroda Planar di Permuaan D. Kurniadi, D.A Zein & A. Samsi KK Instrumentasi & Kontrol, Institut enologi Bandung Jl. Ganesa no. 10 Bandung Received date : 22 November2010

Lebih terperinci

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming

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

Lebih terperinci

ANALISIS KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP PELAYANAN PELAYANAN JASA PENGIRIMAN PAKET (KURIR) DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS FUZZY

ANALISIS KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP PELAYANAN PELAYANAN JASA PENGIRIMAN PAKET (KURIR) DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS FUZZY Jurnal Manti Penusa Vol No Desember ISSN 88-9 ANALISIS EPUASAN ONSUMEN TERHADAP PELAYANAN PELAYANAN JASA PENGIRIMAN PAET (URIR DENGAN MENGGUNAAN METODE TOPSIS FUZZY Desi Vinsensia Program Studi Teni Informatia

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar

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

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode 3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

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

Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan

Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan Jurnal Penelitian Sains Volume 16 Nomor 1(A) Januari 013 Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untu Menari Aar-aar Suatu Persamaan Evi Yuliza Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indonesia Intisari:

Lebih terperinci

Kesesuaian Metode Regresi Nonparametrik Spline, B-spline, dan P-spline dalam Menduga Kurva Regresi

Kesesuaian Metode Regresi Nonparametrik Spline, B-spline, dan P-spline dalam Menduga Kurva Regresi Laporan Penelitian Lanjut idang Ilmu Kesesuaian Metode Regresi Nonparametri Spline, spline, dan Pspline dalam Menduga Kurva Regresi Oleh: Dra. Harmi Sugiarti, M.Si Pusat Penelitian dan Pengabdian epada

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER

PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER Wiaria Gazali 1 ; Haryono Soeparno 2 1 Jurusan Matematia, Faultas Sains dan Tenologi, Universitas Bina Nusantara Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,

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

KONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION

KONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION Konferensi Nasional Sistem dan Informatia 29; Bali, November 14, 29 KONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION Sofyan Tan, Lie Hian Universitas Pelita Harapan,

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 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

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga JURNAL SAINS DAN SENI POMITS ol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunaan Metode Redusi Kalman Filter dengan Pendeatan Elemen Hingga Muyasaroh, Kamiran,

Lebih terperinci

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

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa 187 Modifiasi ACO untu Penentuan Rute Terpende e Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri, Sunaryo, dan Purnomo Budi Santoso Abstract This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

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

Lebih terperinci

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

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

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 II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi

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

Lebih terperinci

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Watu : 1x 3x 50 Menit Pertemuan : 7 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem

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

VIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER

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

Lebih terperinci

Desain Kontroler Tunggal Untuk Meredam Osilasi Multi Frekuensi Pada Sistem Skala Besar

Desain Kontroler Tunggal Untuk Meredam Osilasi Multi Frekuensi Pada Sistem Skala Besar J. of Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 1, No. 1 (2004), 1 7 Desain Kontroler Tunggal Untu Meredam Osilasi Multi Freuensi Pada Sistem Sala Besar Mardlijah Jurusan Matematia Institut Tenologi Sepuluh

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

FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL

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

Lebih terperinci

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA TORI KINTIK RKSI KII da (dua) pendeatan teoreti untu menjelasan ecepatan reasi, yaitu: () Teori tumbuan (collision theory) () Teori eadaan transisi (transition-state theory) atau teori omples atif atau

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

Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunakan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman

Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunakan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (16) 337-35 (31-98X Print) A-1 Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunaan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman Popy Febritasari, Erna Apriliani

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

KAJIAN PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE FACE-ARG DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

KAJIAN PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE FACE-ARG DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Media Informatia, Vol. 5, No. 2, Desember 2007, 99-111 ISSN: 0854-4743 KAJIAN PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE FACE-ARG DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Anita Desiani Jurusan Matematia,

Lebih terperinci

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL. Sistem Bilang Real. Fungsi dan Grafi. Limit dan Keontinuan 4. Limit Ta Hingga 5. Turunan Fungsi 6. Turunan Fungsi Trigonometri 7. Teorema Rantai 8. Turunan Tingat Tinggi 9.

Lebih terperinci

ESTIMASI TRAJECTORY MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER SQUARE ROOT (ENKF-SR)

ESTIMASI TRAJECTORY MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER SQUARE ROOT (ENKF-SR) SEMINAR NASIONAL PASCASARJANA SAL ESIMASI RAJECORY MOBILE ROBO MENGGUNAKAN MEODE ENSEMBLE KALMAN FILER SQUARE ROO (ENKF-SR) eguh Herlambang Zainatul Mufarrioh Firman Yudianto Program Studi Sistem Informasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan 2.1.1 Jadwal Secara Umum Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), jadwal adalah pembagian watu berdasaran rencana pengaturan urutan erja, daftar atau tabel egiatan

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

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

MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS

MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS Seminar Sains Penidi Sains VI UKSW Salatiga Juni 0 MSLH VEKTOR EIGEN MTRIKS INVERS MONGE DI LJBR MX-PLUS Farida Suwaibah Subiono Mahmud Yunus Jurusan Matematia FMIP Institut Tenologi Sepuluh Nopember Surabaya

Lebih terperinci

APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK

APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK Novhirtamely Kahar, ST. 1, Nova Fitri, S.Kom. 2 1&2 Program Studi Teni Informatia, STMIK

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA

IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA Seminar Nasional Informatia 2009 (semnasif 2009) ISSN: 1979-2328 UPN Veteran Yogyaarta, 23 Mei 2009 IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA

Lebih terperinci

ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP)

ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP) ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP) Igusta Wibis Vidi Abar Purwanto 2 FMIPA Universitas Negeri Malang E-mail: wibis.roccity@gmail.com Abstra: Multi Depot Vehicle Routing

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

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

PENENTUAN BATAS WILAYAH LAUT PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATUM GEODESI NASIONAL. Sutomo Kahar *)

PENENTUAN BATAS WILAYAH LAUT PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATUM GEODESI NASIONAL. Sutomo Kahar *) PENENTUAN BATAS WILAYAH LAUT PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATUM GEODESI NASIONAL Sutomo Kahar *) Abstract According to Minister of Internal Affair regulation which is Permendagri No.

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA METODE K-HARMONIC MEANS UNTUK DATA CLUSTERING

PENERAPAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA METODE K-HARMONIC MEANS UNTUK DATA CLUSTERING PENERAPAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA METODE K-HARMONIC MEANS UNTUK DATA CLUSTERING Yoe Ota a, Ahmad Saihu, S.Si,MT. b Jurusan Teni Informatia, Faultas Tenologi Informasi, Institut Tenologi

Lebih terperinci

Analisa Kinerja Kode Konvolusi pada Sistem Parallel Interference Cancellation Multi Pengguna aktif Detection

Analisa Kinerja Kode Konvolusi pada Sistem Parallel Interference Cancellation Multi Pengguna aktif Detection Analisa Kinerja Kode Konvolusi pada Sistem Parallel Interference Cancellation Multi Pengguna atif Detection CDMA dengan Modulasi Quadrature Phase Shift Keying Berbasis Perangat Luna Saretta Nathaniatasha

Lebih terperinci

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE INTERPERSONAL DIFFERENCE BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE MODEL DAN ANALISIS DISKRIMINAN

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE INTERPERSONAL DIFFERENCE BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE MODEL DAN ANALISIS DISKRIMINAN Prosiding Seminar Nasional Manajemen Tenologi V Program Studi MMT-TS, Surabaya Agustus 008 PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE NTERPERSONAL DFFERENCE BERBASS GAUSSAN MXTURE MODEL DAN ANALSS DSRMNAN Made a*

Lebih terperinci

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan

Lebih terperinci

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si BEBERAPA ODIFIKASI ETODE NEWTON RAPHSON UNTUK ENYELESAIKAN ASALAH AKAR GANDA Suriadi Putra,,Si Laboratorium Komutasi Numeri Jurusan atematia Faultas atematia & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kamus

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBANDINGAN TINGKAT PELANGGARAN PERLINDUNGAN KEKERASAN PADA ANAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBANDINGAN TINGKAT PELANGGARAN PERLINDUNGAN KEKERASAN PADA ANAK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBANDINGAN TINGKAT PELANGGARAN PERLINDUNGAN KEKERASAN PADA ANAK Airani Elizabeth Mani Program Studi Teni Informatia Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Tanjungpura

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci