Probabilitas dan Proses Stokastik

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Probabilitas dan Proses Stokastik"

Transkripsi

1 Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 04

2 O U T L I N E. Capaian Pembelajaran. Pengantar dan Teori Ringkasan 5. Latihan

3 CP Teori Ringkasan Latihan Capaian Pembelajaran Mahasiswa mampu: menganalisis respons sistem LTI kontinu bila diberi input stokastik 3

4 CP Teori Ringkasan Latihan Pengantar Dalam bahasan tentang respon sistem linear kontinu dengan input stokastik ini akan dikembangkan suatu metode untuk mendeskripsikan respon dari sistem linear bila input sinyal yang diberikan adalah acak (stokastik). Respon impulse sistem dalam bahasan ini diasumsikan merupakan fungsi real dan karakteristik respon dari sistem dibatasi pada nilai mean, fungsi autokorelasi dan fungsi kepadatan spektral daya. 4

5 CP Teori Ringkasan Latihan Respon Sistem LTI X(t) Proses stokastik LTI Y(t)? Output Y(t) Y ( t) h( u) X ( t u) du 5

6 CP Teori Ringkasan Latihan Mean Respon Sistem Bila X(t) WSS, mean dari Y(t) E [ Y ( t)] E h( u) X ( t u) du h ( u) E[ X ( t u)] du X h( u) du Y 6

7 CP Teori Ringkasan Latihan Autokorelasi Respon Sistem Bila X(t) WSS, fungsi autokorelasi dari Y(t) R YY ( t, t τ ) E[ Y ( t) Y ( t τ )] E h( u) X ( t u) du h( v) X ( t τ v) dv R YY ( τ ) R ( τ u v) h( u) h( v) du dv R YY ( τ ) R ( τ ) h( τ ) h( τ ) 7

8 CP Teori Ringkasan Latihan Korelasi Silang Input-Output Korelasi silang X(t) dan Y(t) R XY ( t, t τ ) E[ X ( t) Y ( t τ )] E X ( t) h( u) X ( t τ u) du R R XY XY ( τ ) R ( τ u) h( u) du ( τ ) R ( τ ) h( τ ) 8

9 CP Teori Ringkasan Latihan Kepadatan Spektral Daya Respon Sistem Kepadatan spektral daya output Y(t) S ( ) S ( ) H ( ) YY dengan S () psd dari X(t) H() fungsi transfer daya Daya rata-rata output Y(t) P YY S ( ) H ( ) π d 9

10 Soal CP Teori Ringkasan Latihan Untuk rangkaian RL seri seperti pada gambar, diketahui bahwa input X(t) adalah proses stokastik wide sense stationer dengan fungsi autokorelasi X(t) H Ω Y(t) R ( τ ) 0e τ Dapatkan: a) fungsi kepadatan spektral daya (PSD) output. b) daya rata-rata output. c) autokorelasi output 0

11 CP Teori Ringkasan Latihan Solusi Mean X(t) adalah lim τ R ( τ ) X τ lim 0e 0 X 0 τ Daya rata-rata X(t) P R (0) 0e 0 0 Varians X(t) σ X E[ X ] X 0 0 0

12 Teori Solusi CP Ringkasan Latihan Kepadatan spektral daya input X(t) Fungsi transfer sistem )] ( [ ) ( τ R S I ()() L j R R H ) ( j j j j j j

13 Teori 3 Solusi CP Ringkasan Latihan Konjugasi fungsi transfer Fungsi transfer daya * ) ( j H ) ( ) ( ) ( H H H [ ]

14 CP Teori Ringkasan Latihan Solusi Mean dari output Y(t) Y H ( 0) X (0) 0 Spektral daya output Y(t) S ( ) YY H ( ) S ( ) 40 4 ( 40 )( 4) 4

15 CP Teori Ringkasan Latihan Solusi Daya rata-rata Y(t) P YY π S ( ) d π YY ( )( 40 d 4) 0 tan 3π d( ) ( ) 0 π 3π [ π ( ) ] 0 3 5

16 CP Teori Ringkasan Latihan Solusi Fungsi autokorelasi Y(t) R YY ( τ ) I [ S YY ( )] I ( 40 )( 4) I 40/3 40/ e e 3 3 τ τ I 40/3 I 40/3 4 6

17 CP Teori Ringkasan Latihan Respon Sistem LTI dengan Input Stokastik Respon sistem linear diberikan oleh integral konvolusi dari input stokastik dan respon impulse dari sistem Bila input X(t) pada sistem linear adalah wide-sense stasioner, maka nilai mean dari output Y(t) sama dengan nilai mean dari X(t) dikalikan dengan luas dibawah respon impulse h(t) Jika input X(t) merupakan WSS, fungsi autokorelasi dari respon Y(t) adalah konvolusi dari fungsi autokorelasi input dengan h(τ) dan h(-τ) 7

18 CP Teori Ringkasan Latihan Soal Latihan Proses stokastik X(t) wide-sense stasioner dengan fungsi autokorelasi: R ( τ ) e b τ merupakan input pada filter RC dengan respon impulse h( t) ( 0 RC) e t RC t 0 yang lain Asumsikan b>0 dan b /RC. Dapatkan: a) Fungsi kepadatan spektral daya (PSD) output. b) Daya rata-rata output. 8

19 CP Teori Ringkasan Latihan 9

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas da Proses Stokastik Tim ProStok Jurusa Tekik Elektro - FTI Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya, 014 O U T L I N E 1. Capaia Pembelajara. Pegatar da Teori 3. Cotoh 4. Rigkasa 5. Latiha

Lebih terperinci

RANCANGAN PEMBELAJARAN

RANCANGAN PEMBELAJARAN RANCANGAN PEMBELAJARAN Mata Kuliah : dan Proses Stokastik Semester : Jurusan : Dosen : TIU : respon sistem linear dengan input menggunakan konsep probabilitas dan proses stokastik (C4) No.. Mahasiswa mampu

Lebih terperinci

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2014 O U T L I N E 1. Capaian Pembelajaran 2. Pengantar dan 3. Contoh 4. Ringkasan

Lebih terperinci

TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Random Process

TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Random Process TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Random Process S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami arti random process Mengetahui

Lebih terperinci

Implementasi Rencana Pembelajaran Daring. Trihastuti Agustinah

Implementasi Rencana Pembelajaran Daring. Trihastuti Agustinah Workshop E-Learning Implementasi Rencana Pembelajaran Daring Trihastuti Agustinah P3AI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2014 Outline Rencana Pembelajaran (RP) Desain Konten Pembelajaran (KP)

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.. Respon Impuls Akustik Ruangan. Respon impuls akustik suatu ruangan didefinisikan sebagai sinyal suara yang diterima oleh suatu titik (titik penerima, B) dalam ruangan akibat suatu

Lebih terperinci

Isyarat dan Sistem. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n].

Isyarat dan Sistem. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n]. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n]. x(t) y(t) x[n] y[n] Jadi sistem sapat dipandang sebagai sebuah proses pemetaan atau transformasi

Lebih terperinci

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2014 O U T L I N E 1. Capaian Pembelajaran 2. Pengantar dan 3. Contoh 4. Ringkasan

Lebih terperinci

Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)

Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems) Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems) Lecture #1: Stochastic Random Process Topik: 1.1 Pengenalan Sistem Komunikasi Digital. 1.2 Pendahuluan Stochastic Random Process. 1.3 Random Variable

Lebih terperinci

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI)

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI) PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI) A. Tujuan 1. Mahasiswa dapat memahami sistem yang berbentuk LTI. 2. Mahasiswa dapat menganalisis suatu kasus sistem LTI dan mensimulasikannya

Lebih terperinci

Invers Transformasi Laplace

Invers Transformasi Laplace Invers Transformasi Laplace Transformasi Laplace Domain Waktu Invers Transformasi Laplace Domain Frekuensi Jika mengubah sinyal analog kontinyu dari domain waktu menjadi domain frekuensi menggunakan transformasi

Lebih terperinci

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2014 O U T L I N E 1. Capaian Pembelajaran 2. Pengantar dan 3. Contoh 4. Ringkasan

Lebih terperinci

TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. Kuliah 5 Sistem LTI. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. Kuliah 5 Sistem LTI. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM Kuliah 5 Sistem LTI Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Lebih terperinci

Modul 1 : Respons Impuls

Modul 1 : Respons Impuls Praktikum Pengolahan Sinyal Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 1 : Respons Impuls Program Studi Teknik Telekomunikasi Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL...

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL... HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii HALAMAN PENGESAHAN...iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv PERNYATAAN...

Lebih terperinci

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari. 6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin

Lebih terperinci

Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1 Kode & Nama : TE141334 Sinyal dan Sistem 2 Kredit : 3 sks 3 Semester : II (dua) 4 Dosen :

Lebih terperinci

Untai Elektrik I. Waveforms & Signals. Dr. Iwan Setyawan. Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana. Untai 1. I. Setyawan.

Untai Elektrik I. Waveforms & Signals. Dr. Iwan Setyawan. Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana. Untai 1. I. Setyawan. Untai Elektrik I Waveforms & Signals Dr. Iwan Setyawan Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana Secara umum, tegangan dan arus dalam sebuah untai elektrik dapat dikategorikan menjadi tiga jenis

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Proses Poisson Periodik Definisi 2.1 (Proses stokastik) Proses stokastik X = {X(t), t T } adalah suatu himpunan dari peubah acak yang memetakan suatu ruang contoh Ω ke suatu

Lebih terperinci

Bab III Respon Sinusoidal

Bab III Respon Sinusoidal Bab III Respon Sinusoidal Sinyal sinusiodal digunakan sebagai input ui terhadap kinera sistem, misal untuk mengetahui respon frekuensi, distorsi harmonik dan distorsi intermodulasi... Bentuk Amplituda-fasa

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 SINYAL DASAR ATAU FUNGSI SINGULARITAS Sinyal dasar atau fungsi singularitas adalah sinyal yang dapat digunakan untuk menyusun atau mempresentasikan sinyal-sinyal yang lain. Sinyal-sinyal

Lebih terperinci

s(t) = C (2.39) } (2.42) atau, dengan menempatkan + )(2.44)

s(t) = C (2.39) } (2.42) atau, dengan menempatkan + )(2.44) 2.9 Analisis Fourier Alasan penting untuk pusat osilasi harmonik adalah bahwa virtually apapun osilasi atau getaran dapat dipecah menjadi harmonis, yaitu getaran sinusoidal. Hal ini berlaku tidak hanya

Lebih terperinci

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM KENDALI

ANALISIS SISTEM KENDALI ANALISIS SISTEM KENDALI PENDAHULUAN ANALISIS WAKTU ALIH Tanggapan Waktu Alih Orde 1 Tanggapan Waktu Alih Orde Spesifikasi Tanggapan Waktu Alih Penurunan Rumus Spesifikasi Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. himpunan vektor riil dengan n komponen. Didefinisikan R + := {x R x 0}

BAB I PENDAHULUAN. himpunan vektor riil dengan n komponen. Didefinisikan R + := {x R x 0} BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Misalkan R menyatakan himpunan bilangan riil. Notasi R n menyatakan himpunan vektor riil dengan n komponen. Didefinisikan R + := {x R x } dan R n + := {x= (x

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VI

STATISTIK PERTEMUAN VI STATISTIK PERTEMUAN VI 1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1. Variabel acak 1.3 Distribusi variabel acak diskrit 1.4 Distribusi variabel acak kontinu 1.5 Distribusi multivariat 1.1 Pendahuluan Definisi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Transformasi Laplace Salah satu cara untuk menganalisis gejala peralihan (transien) adalah menggunakan transformasi Laplace, yaitu pengubahan suatu fungsi waktu f(t) menjadi

Lebih terperinci

SCADA dalam Sistem Tenaga Listrik

SCADA dalam Sistem Tenaga Listrik SCADA dalam Sistem Tenaga Listrik Karakteristik Dasar Sensor Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 5947302 Fax.5931237 Email: pramudijanto@gmail.com SCADA dalam Sistem Tenaga

Lebih terperinci

Pengenalan SCADA. Karakteristik Dasar Sensor

Pengenalan SCADA. Karakteristik Dasar Sensor Pengenalan SCADA Karakteristik Dasar Sensor Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 5947302 Fax.5931237 Email: pramudijanto@gmail.com Pengenalan SCADA - 03 1 Karakteristik Dasar

Lebih terperinci

Supervisory Control and Data Acquisition. Karakteristik Dasar Sensor

Supervisory Control and Data Acquisition. Karakteristik Dasar Sensor Supervisory Control and Data Acquisition Karakteristik Dasar Sensor Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 5947302 Fax.5931237 Email: pramudijanto@gmail.com Supervisory Control

Lebih terperinci

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK BAB III PROSES POISSON MAJEMUK Pada bab ini membahas tentang proses stokastik, proses Poisson dan proses Poisson majemuk yang akan diaplikasikan pada bab selanjutnya. 3.1 Proses Stokastik Koleksi atau

Lebih terperinci

Telemetri dan Pengaturan Remote

Telemetri dan Pengaturan Remote Telemetri dan Pengaturan Remote Karakteristik Dasar Sensor Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 5947302 Fax.5931237 Email: pramudijanto@gmail.com Tele & Remote - 02 1 Karakteristik

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan keadaan pada suatu waktu merupakan hal penting. Hal itu

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan keadaan pada suatu waktu merupakan hal penting. Hal itu BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Peramalan keadaan pada suatu waktu merupakan hal penting. Hal itu dikarenakan peramalan dapat digunakan sebagai rujukan dalam menentukan tindakan yang akan

Lebih terperinci

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA VARIABEL RANDOM Misalkan (Ω, A, P) ruang probabilitas dan R = {x < x < } dan B : Borel field pada R. Andaikan X : Ω R dan untuk setiap A R, kita definisikan

Lebih terperinci

OPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK Studi Kasus: Sinyal EEG

OPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK Studi Kasus: Sinyal EEG OPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK Studi Kasus: Sinyal EEG Oleh : Ellys Kumala P (1107100040) Dosen Pembimbing Dr. Melania Suweni Muntini, MT JURUSAN

Lebih terperinci

Instrumentasi Sistem Pengaturan

Instrumentasi Sistem Pengaturan Instrumentasi Sistem Pengaturan Karakteristik Dasar Sensor Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 594732 Fax.5931237 Email: jos@elect-eng.its.ac.id 1 Karakteristik Dasar Spesifikasi

Lebih terperinci

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial 11 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Distribusi Gamma Distribusi Eksponensial 3 Distribusi Gamma Tidak selamanya

Lebih terperinci

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Berikut dibawah ini adalah data yang didapat dari GK AUTO. Tabel 5.1 Data Variabel

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Berikut dibawah ini adalah data yang didapat dari GK AUTO. Tabel 5.1 Data Variabel BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Penyajian Data Berikut dibawah ini adalah data yang didapat dari GK AUTO. Tabel 5.1 Data Variabel Tanggal Laba (Y) Kurs Dollar (X1) Penjualan (X2) Advertise (X3) Jan-03 184,002,000

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN STMIK PARNA RAYA MANADO TAHUN 2010

SATUAN ACARA PERKULIAHAN STMIK PARNA RAYA MANADO TAHUN 2010 TAHUN PERTEMUAN : 1 : 100 MENIT Mahasiswa dapat menjelaskan dan Memahami tentang dasardasar Sinyal dan sistem Definisi sinyal dan sistem Ssinyal waktu kontinu dan diskrit Tipe sinyal khusus: eksonential,

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN ACARA PERKULIAHAN Topik Bahasan : Konsep sinyal dan sistm Tujuan Pembelajaran Umum : Mahasiswa dapat memaparkan tentang konsep dasar sinyal dan sistem, dasar-dasar sinyal dan sistem. Jumlah : 1 (satu) kali dan memahami

Lebih terperinci

RepresentasiSistem. (b) Sistem dengan sinyal input dan sinyal output banyak(lebih dari satu)

RepresentasiSistem. (b) Sistem dengan sinyal input dan sinyal output banyak(lebih dari satu) SISTEM Outline Modul A. Representasi Sistem B. Sistem Deterministik dan Sthocastic C. Sistem Waktu Kontinyu dan Sistem Waktu Diskrit D. Sistem Dengan Memori dan Tanpa Memori E. Sistem Kausal dan Non Kausal

Lebih terperinci

SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA

SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA 1304405027 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA JIMBARAN 2015 Rancang Filter low pass digital IIR Butterworth

Lebih terperinci

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

Modul 1 : Respons Impuls dan Deret Fourier

Modul 1 : Respons Impuls dan Deret Fourier Program Studi Teknik Telekomunikasi - Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Praktikum Pengolahan Sinyal dalam Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 1

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Proses Poisson Periodik Definisi 2.1 (Proses stokastik) Proses stokastik X = {X(t), t T} adalah suatu himpunan dari peubah acak yang memetakan suatu ruang contoh ke suatu

Lebih terperinci

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya ANALISIS KESTABILAN DAN MEAN DISTRIBUSI MODEL EPIDEMIK SIR PADA WAKTU DISKRIT Arisma Yuni Hardiningsih 1206 100 050 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Institut Teknologi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan sifatnya peramalan terbagi atas dua yaitu peramalan kualitatif dan peramalan kuantitatif. Metode kuantitatif terbagi atas dua yaitu analisis deret berkala

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS SPEKTRAL PADA RUNTUN WAKTU MODEL ARIMA. Analisis spektral adalah metode yang menggambarkan kecendrungan osilasi

BAB III ANALISIS SPEKTRAL PADA RUNTUN WAKTU MODEL ARIMA. Analisis spektral adalah metode yang menggambarkan kecendrungan osilasi BAB III ANALISIS SPEKTRAL PADA RUNTUN WAKTU MODEL ARIMA Analisis spektral adalah metode yang menggambarkan kecendrungan osilasi atau getaran dari sebuah data pada frekuensi tertentu. Analisis spektral

Lebih terperinci

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer 1 Faridah Yuliani dan 2 Dr. rer pol Heri Kuswanto 1,2 Jurusan Statistika

Lebih terperinci

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMAA KOMPUTER JAKARTA STIK SATUAN ACARA PERKULIAHAN Mata : PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL Kode Mata : TK - 17305 Jurusan / Jenjang : S1 SISTEM KOMPUTER Tujuan Instruksional Umum

Lebih terperinci

HAND OUT EK. 353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL

HAND OUT EK. 353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL HAND OUT EK. 353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL Dosen: Ir. Arjuni BP, MT PENDIDIKAN TEKNIK TELEKOMUNIKASI JURUSAN PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN UNIVERSITAS PENDIDIKAN

Lebih terperinci

PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA

PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.

Lebih terperinci

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES 2.3. Peubah Acak dan Distribusi Peluang Pada statistika kita melakukan percobaan dimana percobaan tersebut akan menghasilkan suatu peluang. Ruang sampel pada percobaan

Lebih terperinci

Deret Fourier dan Respons Frekuensi

Deret Fourier dan Respons Frekuensi Program Studi Teknik Telekomunikasi - Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Praktikum Pengolahan Sinyal Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 2 : Deret

Lebih terperinci

Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest! Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest! Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest! Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 1 Tentang AK5161 Matematika

Lebih terperinci

( s p 1 )( s p 2 )... s p n ( )

( s p 1 )( s p 2 )... s p n ( ) Respons Frekuensi Analisis Domain Frekuensi Bentuk fungsi transfer: polinomial bentuk sum/jumlah Kuliah 5 T( s) = a m s m a m s m... a 0 s n b n s n... b 0 Bentuk fungsi transfer: polinomial product/perkalian

Lebih terperinci

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM A. Tujuan 1. Mahasiswa dapat mengenali jenis-jenis isyarat dasar. 2. Mahasiswa dapat merepresentasikan isyarat-isyarat dasar tersebut pada MATLAB

Lebih terperinci

Distribusi Peluang Kontinu. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Distribusi Peluang Kontinu. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Distribusi Peluang Kontinu Bahan Kuliah II9 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Fungsi Padat Peluang Untuk peubah acak kontinu, fungsi peluangnya

Lebih terperinci

MODUL 2 OPTIMISASI OPTIMISASI EKONOMI EKONOMI. SRI SULASMIYATI, S.Sos, M.AP. Ari Darmawan, Dr., S.AB, M.AB

MODUL 2 OPTIMISASI OPTIMISASI EKONOMI EKONOMI. SRI SULASMIYATI, S.Sos, M.AP. Ari Darmawan, Dr., S.AB, M.AB MODUL 2 OPTIMISASI OPTIMISASI EKONOMI EKONOMI SRI SULASMIYATI, S.Sos, M.AP Ari Darmawan, Dr., S.AB, M.AB aridarmawan_fia@ub.ac.id Pendahuluan Adanya kebutuhan manusia yang tidak terbatas dan terbatasnya

Lebih terperinci

OTOMASI ALAT PEMBUAT BRIKET ARANG MENGGUNAKAN PLC

OTOMASI ALAT PEMBUAT BRIKET ARANG MENGGUNAKAN PLC OTOMASI ALAT PEMBUAT BRIKET ARANG MENGGUNAKAN PLC Nama Mahasiswa : Alifa Rachma Husaeni 2208 039 006 Alvian 220803033 Nama Pembimbing : Suwito, ST, MT. Program Studi D3 Teknik Elektro Jurusan Teknik Elektro

Lebih terperinci

Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta

Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta MSK dan GMSK Dr. Risanuri Hidayat Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Minimum-Shift Keying (MSK) adalah salah satu jenis modulasi frequency-shift

Lebih terperinci

SIDANG TERTUTUP TUGAS AKHIR MENENTUKAN KEANDALAN KOMPONEN MESIN PRODUKSI PADA MODEL STRESS-STRENGTH YANG BERDISTRIBUSI GAMMA

SIDANG TERTUTUP TUGAS AKHIR MENENTUKAN KEANDALAN KOMPONEN MESIN PRODUKSI PADA MODEL STRESS-STRENGTH YANG BERDISTRIBUSI GAMMA SIDANG TERTUTUP TUGAS AKHIR HOME MENENTUKAN KEANDALAN KOMPONEN MESIN PRODUKSI PADA MODEL STRESS-STRENGTH YANG BERDISTRIBUSI GAMMA I V Oleh : Muh. Nurcahyo Utomo 121 1 37 Dosen Pembimbing: Dra. Farida Agustini

Lebih terperinci

Catatan Kuliah. AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Catatan Kuliah. AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2017 1 Tentang AK5161 Matematika

Lebih terperinci

Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting. Minggu 8-9 Analisi Model ARI, IMA, ARIMA

Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting. Minggu 8-9 Analisi Model ARI, IMA, ARIMA CNH4S3 Analisis Time Series Dosen: Aniq A Rohmawati, M.Si [Jadwal]: [Materi Analsis Time Series] Kuliah Pemodelan dan Simulasi berisi tentang dasar pemodelan time series seperti kestasioneran, identifikasi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. return, mean, standard deviation, skewness, kurtosis, ACF, korelasi, GPD, copula,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. return, mean, standard deviation, skewness, kurtosis, ACF, korelasi, GPD, copula, BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas semua konsep yang mendasari penelitian ini yaitu return, mean, standard deviation, skewness, kurtosis, ACF, korelasi, GPD, copula, VaR, estimasi VaR dengan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dalam pembahasan ini dikaji mengenai nilai ekspektasi saham pada jatuh tempo, persamaan nilai portofolio, penentuan model Black-Scholes harga opsi beli tipe Eropa,

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability) Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Keterkendalian (Controlability) Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Latihan Vektor Bebas Linear Keterkendalian Keadaan Secara Sempurna dari

Lebih terperinci

Masalah Kalkulus Variasi, Fungsional Objektif, Variasi, Syarat Perlu Optimalitas

Masalah Kalkulus Variasi, Fungsional Objektif, Variasi, Syarat Perlu Optimalitas Masalah Kalkulus Variasi, Fungsional Objektif, Variasi, Syarat Perlu Optimalitas Slide II Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB February 2012 TBK (IPB) Kalkulus Variasi February 2012 1 / 37 Masalah Brachystochrone

Lebih terperinci

V L V R V C. mth 2011

V L V R V C. mth 2011 Percobaan 6 Resonansi EL2193 Praktikum Rangkaian Elektrik Tujuan Mempelajari perilaku rangkaian RLC Mempelajari resonansi seri, paralel, dan resonansi seri paralel Review Rangkaian Resonansi Rangkaian

Lebih terperinci

MATEMATIKA TEKNIK 2 S1-TEKNIK ELEKTRO. Mohamad Sidiq

MATEMATIKA TEKNIK 2 S1-TEKNIK ELEKTRO. Mohamad Sidiq MATEMATIKA TEKNIK 2 S1-TEKNIK ELEKTRO REFERENSI E-BOOK REFERENSI ONLINE SOS Mathematics http://www.sosmath.com/diffeq/diffeq.html Wolfram Research Math World http://mathworld.wolfram.com/ordinarydifferentialequation.h

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. real. T dinamakan himpunan indeks dari proses atau ruang parameter yang

II. TINJAUAN PUSTAKA. real. T dinamakan himpunan indeks dari proses atau ruang parameter yang II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Proses Stokastik Stokastik proses = { ( ), } adalah kumpulan dari variabel acak yang didefinisikan pada ruang peluang (Ω, ς, P) yang nilai-nilainya pada bilangan real. T dinamakan

Lebih terperinci

TEORI DASAR DERET WAKTU M A T O P I K D A L A M S T A T I S T I K A II 22 J A N U A R I 2015 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

TEORI DASAR DERET WAKTU M A T O P I K D A L A M S T A T I S T I K A II 22 J A N U A R I 2015 U T R I W E N I M U K H A I Y A R TEORI DASAR DERET WAKTU M A 5 2 8 3 T O P I K D A L A M S T A T I S T I K A II 22 J A N U A R I 2015 U T R I W E N I M U K H A I Y A R DERET WAKTU Deret waktu sendiri tidak lain adalah himpunan pengamatan

Lebih terperinci

Analisis Kelakuan Sistem Orde Dua

Analisis Kelakuan Sistem Orde Dua Program Studi Teknik Telekomunikasi - Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Praktikum Pengolahan Sinyal Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 3 : Analisis

Lebih terperinci

PERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI MEDAN PADA TAHUN 2011 BERDASARKAN DATA KELEMBABAN UDARA DARI TAHUN DENGAN FUNGSI TRANSFER TUGAS AKHIR

PERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI MEDAN PADA TAHUN 2011 BERDASARKAN DATA KELEMBABAN UDARA DARI TAHUN DENGAN FUNGSI TRANSFER TUGAS AKHIR PERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI MEDAN PADA TAHUN 2011 BERDASARKAN DATA KELEMBABAN UDARA DARI TAHUN 2006 2010 DENGAN FUNGSI TRANSFER TUGAS AKHIR NUR SURI PRADIPTA 082407061 PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

Lebih terperinci

Catatan Kuliah. AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Catatan Kuliah. AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2017 1 Tentang AK5161 Matematika

Lebih terperinci

TE Dasar Sistem Pengaturan

TE Dasar Sistem Pengaturan TE4345 Dasar Sistem Pengaturan Model Matematik Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 5947302 Fax.593237 Email: pramudijanto@gmail.com Objektif: Penyajian Model Matematik Model

Lebih terperinci

Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal

Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal Tujuan: Siswa mampu menyelesaikan permasalahan terkait dengan konsep sinyal, menggambarkan perbedaan sinyal waktu kontinyu dengan sinyal waktu diskrit. Siswa mampu menjelaskan

Lebih terperinci

Oleh: Isna Kamalia Al Hamzany Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Dra. Nur Asiyah, M.Si

Oleh: Isna Kamalia Al Hamzany Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Dra. Nur Asiyah, M.Si Oleh: Isna Kamalia Al Hamzany 1207 100 055 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Dra. Nur Asiyah, M.Si Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PROTOTIPE BAND PASS FILTER UNTUK OPTIMASI TRANSFER DAYA PADA SINYAL FREKUENSI RENDAH; STUDI KASUS : SINYAL EEG

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PROTOTIPE BAND PASS FILTER UNTUK OPTIMASI TRANSFER DAYA PADA SINYAL FREKUENSI RENDAH; STUDI KASUS : SINYAL EEG PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PROTOTIPE BAND PASS FILTER UNTUK OPTIMASI TRANSFER DAYA PADA SINYAL FREKUENSI RENDAH; STUDI KASUS : SINYAL EEG LISA SAKINAH (07 00 70) Dosen Pembimbing: Dr. Melania Suweni Muntini,

Lebih terperinci

SIMULASI HASIL PERANCANGAN LPF (LOW PASS FILTER) DIGITAL MENGGUNAKAN PROTOTIP FILTER ANALOG BUTTERWORTH

SIMULASI HASIL PERANCANGAN LPF (LOW PASS FILTER) DIGITAL MENGGUNAKAN PROTOTIP FILTER ANALOG BUTTERWORTH Simulasi Hasil Perancangan LPF (Low Pass Filter) Digital....Hanafi SIMULASI HASIL PERANCANGAN LPF (LOW PASS FILTER) DIGITAL MENGGUNAKAN PROTOTIP FILTER ANALOG BUTTERWORTH Hanafi Dosen Jurusan Teknik Elektro

Lebih terperinci

SISTEM KONVERTER DC. Desain Rangkaian Elektronika Daya. Mochamad Ashari. Profesor, Ir., M.Eng., PhD. Edisi I : cetakan I tahun 2012

SISTEM KONVERTER DC. Desain Rangkaian Elektronika Daya. Mochamad Ashari. Profesor, Ir., M.Eng., PhD. Edisi I : cetakan I tahun 2012 SISTEM KONVERTER DC Desain Rangkaian Elektronika Daya Oleh : Mochamad Ashari Profesor, Ir., M.Eng., PhD. Edisi I : cetakan I tahun 2012 Diterbitkan oleh: ITS Press. Hak Cipta dilindungi Undang undang Dilarang

Lebih terperinci

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) Oleh: Ir. Sri Nurhatika M.P Jurusan Biologi Fakultas MAtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010 TUJUAN RAK DAN FAKTOR YANG PERLU

Lebih terperinci

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari, banyak permasalahan yang dapat dimodelkan dengan proses stokastik. Proses stokastik dapat dibedakan menjadi dua yaitu proses stokastik dengan waktu

Lebih terperinci

BAB II KANAL WIRELESS DAN DIVERSITAS

BAB II KANAL WIRELESS DAN DIVERSITAS BAB II KANAL WIRELESS DAN DIVERSITAS.1 Karakteristik Kanal Nirkabel Perambatan sinyal pada kanal yang dipakai dalam komunikasi terjadi di atmosfer dan dekat dengan permukaan tanah, sehingga model perambatan

Lebih terperinci

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS.1. VARIABEL RANDOM Definisi 1: Variabel random adalah suatu fungsi yang memetakan ruang sampel (S) ke himpunan bilangan Real (R), dan ditulis X : S R Contoh (Variabel random)

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-300

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-300 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (203) 233-20 (230-9X Print) D-300 Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R- dengan Metode Fungsi Transfer

Lebih terperinci

SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT

SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT 1 SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT List Of Content 2 Pengertian Sinyal Pengertian Sistem Jenis-Jenis Sinyal dan Aplikasinya Pengertian Sinyal 3 sinyal adalah suatu isyarat

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik Bab 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan penjelasan singkat mengenai pengantar proses stokastik dan rantai Markov, yang akan digunakan untuk analisis pada bab-bab selanjutnya. 2.1 Pengantar Proses

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang II. LANDASAN TEORI 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Dalam suatu percobaan sering kali diperlukan pengulangan yang dilakukan dalam kondisi yang sama. Semua kemungkinan hasil yang akan muncul akan

Lebih terperinci

Minggu 1 Review Peubah Acak; Karakteristik Time Series. Minggu 4-6 Model Moving Average (MA), Autoregressive (AR)

Minggu 1 Review Peubah Acak; Karakteristik Time Series. Minggu 4-6 Model Moving Average (MA), Autoregressive (AR) CNH4S3 Analisis Time Series [Dosen] Aniq A Rohmawati, M.Si [Jadwal] Need to reschedule? [About] The purpose of time series analysis is generally twofold: to understand or model the stochastic mechanism

Lebih terperinci

Kalkulus Variasi. Masalah Kalkulus Variasi, Fungsional Objektif, Variasi, Syarat Perlu Optimalitas. Toni Bakhtiar. Departemen Matematika IPB

Kalkulus Variasi. Masalah Kalkulus Variasi, Fungsional Objektif, Variasi, Syarat Perlu Optimalitas. Toni Bakhtiar. Departemen Matematika IPB Kalkulus Variasi Masalah Kalkulus Variasi, Fungsional Objektif, Variasi, Syarat Perlu Optimalitas Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB Februari 2014 tbakhtiar@ipb.ac.id (IPB) MAT332 Kontrol Optimum

Lebih terperinci

BAB II STUDI PUSTAKA. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian

BAB II STUDI PUSTAKA. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian BAB II STUDI PUSTAKA Bab ini membahas beberapa literatur yang terkait dengan penelitian. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian kedua membahas penelitian-penelitian

Lebih terperinci

Modul 6 PENGUAT DAYA. Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi

Modul 6 PENGUAT DAYA. Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi Modul 6 PT 212323 Elektronika Komunikasi PENGUAT DAYA Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi Departemen Teknik Elektro - Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Bandung 2007 LINEARITAS PENGUAT Karakteristik transfer

Lebih terperinci

BEASISWA DEPKOMINFO. Departemen Komunikasi dan Informasi (Depkominfo) RI. Bekerjasama dengan

BEASISWA DEPKOMINFO. Departemen Komunikasi dan Informasi (Depkominfo) RI. Bekerjasama dengan BEASISWA DEPKOMINFO Departemen Komunikasi dan Informasi (Depkominfo) RI Bekerjasama dengan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jurusan Teknik Elektro FTI Membuka Program S-2 (Magister Teknik) Telekomunikasi

Lebih terperinci

Oleh : ARI YUANTI Nrp

Oleh : ARI YUANTI Nrp TUGAS AKHIR DESAIN DAN SIMULASI FILTER DAYA AKTIF SHUNT UNTUK KOMPENSASI HARMONISA MENGGUNAKAN METODE CASCADED MULTILEVEL INVERTER Oleh : ARI YUANTI Nrp.. 2207 100 617 Dosen Pembimbing Prof. Dr. Ir. Mochamad

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG LOGO DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT Oleh : Ary Miftakhul Huda (1309 100 061) Dosen Pembimbing : Dr.rer.pol.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA Asap atau polutan yang dibuang melalui cerobong asap pabrik akan menyebar atau berdispersi di udara, kemudian bergerak terbawa angin sampai mengenai pemukiman penduduk yang berada

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember - Surabaya. MATERI Diagram Nyquist

Institut Teknologi Sepuluh Nopember - Surabaya. MATERI Diagram Nyquist Institut Teknologi Sepuluh Nopember - Surabaya MATERI Diagram Nyquist Tanggapan frekuensi suatu sistem adalah tanggapan keadaan tunak sistem terrhadap sinyal masukan sinusoidal. Metode tanggapan frekuensi

Lebih terperinci