TEKNIK REAKSI KIMIA III SISTEM REAKSI BIOKIMIA. Oleh : Prof. Dr. Ir. SRI REDJEKI MT JURUSAN TEKNIK KIMIA FTI UPN Veteran JAWA TIMUR

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TEKNIK REAKSI KIMIA III SISTEM REAKSI BIOKIMIA. Oleh : Prof. Dr. Ir. SRI REDJEKI MT JURUSAN TEKNIK KIMIA FTI UPN Veteran JAWA TIMUR"

Transkripsi

1 TEKNIK EKSI KII III SISTE EKSI BIOKII Oleh : Prof. Dr. Ir. SI EDJEKI T JUUSN TEKNIK KII FTI UPN Veteran JW TIU

2 Sistem easi Bioimia Terdiri dari : I. Fermentasi Enzym II. Fermentasi iroorganisme III. Fermentasi iroorganisme dengan Substrat membatas. IV. Fermentasi iroorganisme dengan Produ membatasi

3 FEENTSI n Fermentasi terbagi atas dua bagian yaitu ; n - yang dipromotori oleh substrat (sebagai bahan utama) dan sebagai atalis : miroorganisme (yeast, bateri, jamur dan protozoa) n - yang dipromotori oleh substrat (sebagai bahan utama) dan atalis enzym (sebagai produ dari miroorganisme).

4 1. Fermentasi enzym : Enzym, E Bahan Organi Produ Kimia (1) sebagai atalis

5 Kinetia ichaelis- enten - r = r = E0 + (3) dengan : r = laju reasi pengurangan substrat r = laju reasi pembentuan produ = onstanta reasi E0 = onsentrasi enzym total = onsentrasi substrat = onstanta ichaelis-enten

6 eanisme ichaelis enten 1 + E X (4) 2 dengan ; 3 X + E (5) E0 = enzym total E = enzym bebas (tida iut bereasi) X = enzym yang bereasi (yang menyerang subtrat/reatan)

7 Sifat-sifat husus Kinetia E X E + P 2

8 Fermentor Batch atau Plug flow o ln o / = E0 t ln 0 / o o ln o - / slope = 3 intersept - E0 t ln 0 / Gambar 6. Kurva o ln o - / vs E0 t ln 0 /, untu fermentor batch

9 slope = 3 Fermentor ixed flow τ = o - - r = ( - )( + o 3 E0 ) = ( E0 ( o τ) ) o o ( E0 ( o τ) ) - Gambar 7. urva vs ( E0 ( o τ), untu fermentor mixed flow )

10 HBTN OLEH SENYW SING -OPETITIVE DN NONOPETITIVE B B

11 -EKNISE DN B OPETITIV B X + E (26) 2 4 B + E Y (27) 5

12 KINETIK DI HBTN YNG BESIFT OPETITIV 1 Bo r = = + + N Bo 3 Bo (1 + N Bo ) Dimana : =, 1 mol 3 m (28) 4 N =, 5 m 3 mol

13 eanisme reasi yang bersifat non ompetitiv B X + E (29) 2 4 B + E Y (30) 5 6 B + X Z (31) 7 atatan : Bahwa B menyerang enzyme dengan mengabaian apaah menyerang atau tida.

14 KINETIK DI HBTN YNG BESIFT NONOPETITIV 3 Eo r = + +N B0 +L B0 2 + = 1 4 dengan ; N = =. E0. L = ( 1+ L B 0 ) 7 1+ NB0 ( ) + 1+ L B0 3 (32)

15 Gambar 9. Pengaruh dari hambatan pada batch atau plug flow Perhitungan antara hambatan Kompetitiv dan Non Kompetitiv secara percobaan ; tinggi 0 Kompetitiv NonKompetitiv B0 =0 rendah Bo tinggi B0 =0 rendah B0 o ln o - / slope= L B0 slope= E0 + t ln0 / - -

16 tinggi 0 Kompetitiv NonKompetitiv B0 =0 rendah Bo tinggi B0 =0 rendah B0 slope= L B0 slope= E0 + t ln0 / - - Gambar 10. Pengaruh dari hambatan pada mixed flow

17 FEENTSI IKOB + (33) Dalam eadaan tertentu, ehadiran dapat menjadi penghambat arena bersifat racun.

18 Persamaan onod r = + (34) r = laju pertumbuhan = onsentrasi dimana sel memprodusi ½ max ratenya

19 Fermentor Batch onstan mulai mati Esponensial daptasi Watu

20 Distribusi produ dan frasional hasil (yield) Untu pers stoiometri ; c c + r notasi singat untu beberapa frasi ; d( terbentu) / = φ(/) = d( terpaai) d( terbentu) / = φ(/) = d( terpaai) (35) d( terbentu) / = φ(/) = d( terpaai)

21 Kemudian ada beberapa hubungan lagi ; / = /. / (36) / = 1/ / dan r = (-r ) / r = (-r ) / (37) r = r / Dibuat asumsi bahwa semua nilai φ eadaan onstan. Sehingga untu setiap perubahan ; c - co = / ( 0 ) atau = 0 + / ( 0 - ) 0 = / ( 0 ) atau = 0 + / ( 0 - ) (38) 0 = / ( 0 ) atau = 0 + / ( - 0 )

22 Bentu inetia yang Umum ; r c = -r / = r r / = obs + dimana ; obs = (1 - ) n (42) Pada umumnya, reasi dan banyanya sel aan berjalan pelan juga, dengan berurangnya atau bertambahnya

23 Substrat-sebagai pembatas Fermentasi iroba r = / (-r ) = +, dimana - o = / ( o - ) (43)

24 Fermentor Batch atau Plug Flow n -Pada mula2, o tinggi, o rendah, dan pada ahirnya 0 maa c tinggi. n penting untu mengetahui nilai,rate max, untu melanjutan e proses ontinyu menggunaan mixed flow Dengan mengambil dr /dt = 0, maa rate max terjadi pada ;, rate max = 2 + ( 0 + / 0 ) -

25 dengan ; - 0 = / ( o ) Watu operasi untu fermentor batch t b = τ p = c c c c d 1 = + r d c c0 c c0 0 - / ( - o ) = c c o d / + r = 1/ c o c / + + d o + / ( o - ) Integrasi pers diatas mendapatan ; t b = τ p = ( (45) / 0 +1) ln [ / + 0 ] ln /

26 mencari harga onstanta monod untu Fermentor Batch atau Plug flow t b ln( / 0 ) + + = 0 / etode (a). embali e pers.45 + ln( ln( 0 / / 0 ) ), dengan = pers.46 slope = / t b ln( / 0 ) intersept = + 1 ln( o / ) 0 ln( / o ) Gambar 14. Kurva t b ln( / 0 ) vs ln( ln( 0 / / 0 ) )

27 etode (b). pertama dapatan r dgn menggunaan d /dt, emudian gunaan pers onod r = (47) emudian plot pada gambar dibawah ini ; r pers.47 slope = / intersept = 1-1/ 0 1/ Gambar 15. Kurva r vs 1/

28 FEENTO IXED FLOW n Tida ada sel pada umpan, o = 0 o o =0 o =0

29 untu istilah engambil ri dari pers. 43 hingga pers.48, aan memberian ; τ m = + atau = τ m 1, untu τ m > Untu istilah τ m = / ( / ) atau = / ( 0 - τ m ), untu τ m > (49) Untu istilah τ m = / ( / ) atau = / ( 0 - τ + ) untu, τ m >1 + + _ mungin tida ada penyelesaian jia, τ m <1 + 0

30 Kinetia fermentor mixed flow 1 = τm - (50) 1/ pers.50 slope / 1/ o tt pembersihan 0 1/ τ washout τ m Gambar 16. Kurva 1/ vs τ m

31 Jadi operasi optimum untu suatu fermentor mixed flow terjadi bila ; 0 = 1 N + 1 ;, opt, max mungin = N N +1 ; τ opt = N (52) N 1 dan washout terjadi pada ; τ washout = 2 N, 2 N 1 Untu umpan mengandung, 0 0, maa untu fermentor ixed flow ; τ m = ( 0 /. 0 ) + ( + ( + 0 ) ) (53)

32 PODUK-EBTSI FEENTSI IKOB r = / r = (1 - ) * n + (54) Pada persoalan husus dengan maanan yg cuup, atau >> dan n = 1, r = / r = / (1 - ) = (1 - ) ( / 0 (56) * ate max diperoleh bila dr /d = 0, penyelesaiannya memberian ; *, rate max = ½ ( 0 + * / 0 )

33 Fermentor Batch atau Plug flow n=1 t b = τ p = 0 d r = 0 d ( 1 )( 0 + / 0 ) * atau dalam istilah produ ; 0 + / ( - 0 ) τ p = τ b = * 0 + / 0 ln 0 ( ( * 0 * ) )

34 Pers diatas dalam bentu grafinya sbb ; luas = τ p * 0 = 8 1/r watu = 2 = 0 + ε rate masimum t b atau τ p

35 FEENTO IXED FLOW UNTUK n = 1 Untu ;-masalah dengan time lag diabaian ut umpan sel masu e lingungan baru dan ut 0 tinggi ; τ m = 0 = 0 (59) r / 0 * untu persoalan husus dimana 0 = 0, 0 = 0, pers.9 menjadi τ m = * * - = 1 untu τ m > 1 (60) 1 *

36 untu evaluasi onstanta ineti dari mixed flow = * - 1 (61) τ m * Slope = - * Pers. 11 washout τ m

37 Fermentasi dgn n 1 acun membatasi inetia - r = (1 - ) n * τ m = 0 ( / 0 ) ( 1 /* ) n *, opt = * n + 1 slope masimum pers.14 ondisi tingat produsi masimum; v opt = V n n + 1 F, max = ( v) opt = V * n n (n + 1) n + 1 r, max = τ m, opt n 1 n + 1 n n τ m Gambar 25. Perilau mixed flow reactor dari inetia-inetia terpengaruh poison dari pers.62

38 τ m = - log + n log ( * * ) log τ m slope = n 0 log * * log 1/ Gambar 26. didapatan order produ poisining dan

KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB 2012

KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB 2012 KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB Konsep Kinetia/ Laju Reasi Laju reasi menyataan laju perubahan onsentrasi zat-zat omponen reasi setiap satuan watu: V [ M ] t Laju pengurangan onsentrasi

Lebih terperinci

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH. Kompetensi Materi Kuliah Ini-1. Kompetensi Materi Kuliah Ini-2 MATERI KULIAH. dengan Volume. Reaksi.

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH. Kompetensi Materi Kuliah Ini-1. Kompetensi Materi Kuliah Ini-2 MATERI KULIAH. dengan Volume. Reaksi. Kinetia dan Katalisis Semester Genap Tahun ademi 00/0 KINETIK EKSI HOMOGEN SISTEM BTH siti diyar holisoh IGS Budiaman POGM STUDI TEKNIK KIMI FTI UPN VETEN YOGYKT pril 0 MTEI KULIH Pengantar Sistem Batch

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

K13 Revisi Antiremed Kelas 11 Kimia

K13 Revisi Antiremed Kelas 11 Kimia K3 Revisi Antiremed Kelas Kimia Persiapan Penilaian Ahir Semester (PAS) Ganjil Doc. Name: RK3ARKIM0PAS Version : 06- halaman 0. Untu memperoleh onsentrasi Cl - =0,0 M, maa 50 ml larutan CaCl 0,5 M harus

Lebih terperinci

Kurikulum 2013 Kelas 11 Kimia

Kurikulum 2013 Kelas 11 Kimia Kuriulum 03 Kelas Kimia Persiapan UAS - Latihan Soal Doc. Name: K3ARKIM0UAS Version : 06-05 halaman 0. Untu memperoleh onsentrasi Cl - = 0,0 M, maa 50 ml larutan CaCl 0,5 M harus dienceran sampai 500 ml

Lebih terperinci

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN Pardi Affandi, Faisal, Yuni Yulida Abstra: Banya permasalahan yang melibatan teori sistem dan teori ontrol serta apliasinya. Beberapa referensi

Lebih terperinci

MODEL KINETIKA REAKSI BERTINGKAT UNTUK SINTESA BIODIESEL SKRIPSI

MODEL KINETIKA REAKSI BERTINGKAT UNTUK SINTESA BIODIESEL SKRIPSI MODEL KINETIKA REAKSI BERTINGKAT UNTUK SINTESA BIODIESEL SKRIPSI Oleh M. AKBAR 04 02 06 0384 DEPARTEMEN TEKNIK KIMIA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS INDONESIA GENAP 2007/2008 MODEL KINETIKA REAKSI BERTINGKAT

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

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks.

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks. Soal-Jawab Fisia OSN - ( poin) Sebuah pipa silinder yang sangat besar (dengan penampang lintang berbentu lingaran berjarijari R) terleta di atas tanah. Seorang ana ingin melempar sebuah bola tenis dari

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

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

Lebih terperinci

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

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

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k Kumpulan soal-soal level selesi Kabupaten: 1. Sebuah heliopter berusaha menolong seorang orban banjir. Dari suatu etinggian L, heliopter ini menurunan tangga tali bagi sang orban banjir. Karena etautan,

Lebih terperinci

ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES STERILISASI MAKANAN KALENG. Heat Equation Analize of Canned Food Sterilization Process

ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES STERILISASI MAKANAN KALENG. Heat Equation Analize of Canned Food Sterilization Process ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES SERILISASI MAKANAN KALENG Heat Equation Analie of Canned Food Steriliation Process Oleh: DEDIK ARDIAN NRP 10 109 06 Dosen Pembimbing Drs. Luman Hanafi M.Sc Dra. Mardlijah

Lebih terperinci

INFO TEKNIK Volume 9 No. 1, Juli 2008 (31-35)

INFO TEKNIK Volume 9 No. 1, Juli 2008 (31-35) INFO TEKNIK Volume 9 No. 1, Juli 2008 (31-35) PENGARUH KONSENTRASI KATALIS (H 2 SO 4 ) TERHADAP REAKSI HIDROLISIS POLISAKARIDA DARI SAMPAH KOTA (SAYUR DAN BUAH) Doni Rahmat Wicaso 1 Abstract - The catalyst

Lebih terperinci

KINETIKA TRANSESTERIFIKASI BIODIESEL JARAK PAGAR. Luqman Buchori, Setia Budi Sasongko *)

KINETIKA TRANSESTERIFIKASI BIODIESEL JARAK PAGAR. Luqman Buchori, Setia Budi Sasongko *) KINETIKA TRANSESTERIFIKASI BIODIESEL JARAK PAGAR Luqman Buchori, Setia Budi Sasongo *) Abstract Biodiesel were produced by trans-etherification of castor oil with alcohol in the presence of NaOH catalyst.

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

CHAR A AC A TER E IS I T S IC I S S O F O

CHAR A AC A TER E IS I T S IC I S S O F O LECTURE 3: CARACTERISTICS OF ENZYME CATALYSIS Isoenzyme Enzymes that perform the same catalytic function in different body tissues or different organisms, but which have different sequences of amino acids

Lebih terperinci

Simposium Nasional Teknologi Terapan(SNTT)2 2014

Simposium Nasional Teknologi Terapan(SNTT)2 2014 PERNNGN REKTR PENGLN MINYK GRENG BEKS PEDGNG GRENGN DN RUM MKN MENJDI BIDIESEL Robiah, ni Melani, Netty erawati Jurusan Teni Kimia, Faultas Teni Univeritas Muhammadiyah Palembang Jl. Jend.. Yani 3 Ulu

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

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN

Lebih terperinci

13 Volume 3. No. 1. Tahun 2009 ISSN BUSTAMI IBRAHIM, ANNA C. ERUNGAN, NONI DWI SARI

13 Volume 3. No. 1. Tahun 2009 ISSN BUSTAMI IBRAHIM, ANNA C. ERUNGAN, NONI DWI SARI AKUATIK-Jurnal Sumberdaya Perairan Volume. No.. Tahun 9 ISSN 978-65 PENGARUH RASIO COD/NO PADA PARAMETER BIOKINETIKA PROSES DENITRIFIKASI LIMBAH CAIR INDUSTRI Influence of COD/NO Ratio Toward Denitrification

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut

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

Kumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi:

Kumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi: Kumpulan soal-soal level selesi provinsi: 1. Sebuah bola A berjari-jari r menggelinding tanpa slip e bawah dari punca sebuah bola B berjarijari R. Anggap bola bawah tida bergera sama seali. Hitung ecepatan

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Proses Keputusan Markovian

Proses Keputusan Markovian Proses Keputusan Marovian 1 Pengantar Proses eputusan Marovian adalah proses eputusan stoasti/probabilistidimana banyanya state adalah hingga (finit). Melibatan dua buah matris: matris transisi (P) dan

Lebih terperinci

Model Kinetika Sederhana Untuk Reaksi Hidrolisis Minyak Zaitun Menggunakan Lipase

Model Kinetika Sederhana Untuk Reaksi Hidrolisis Minyak Zaitun Menggunakan Lipase Model Kinetia Sederhana Untu Reasi Hidrolisis Minya Zaitun Menggunaan Lipase Heri Hermansyah, Dimas Prabu, Muhammad itis Rejoso, Praswati PDK Wulan, Achmadin Luthfi Machsun, Anondho Wijanaro, Misri Gozan,

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

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

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

Lebih terperinci

BAB 1 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN Stabilitas suatu sediaan farmasi adalah apasitas sediaan tersebut untu mempertahanan spesifiasi yang telah ditentuan untu menjamin identitas, euatan, ualitas, dan emurniannya (Carstensen, 990).

Lebih terperinci

VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB

VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB KARYA TULIS ILMIAH VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB Oleh: Drs. Ida Bagus Alit Paramarta, M.Si. Dra. I.G.A. Ratnawati, M.Si. JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com

Lebih terperinci

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU Wahyudi 1, Adhi Susanto 2, Sasongo P. Hadi 2, Wahyu Widada 3 1 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni, Universitas Diponegoro, Tembalang,

Lebih terperinci

BAB III 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

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

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

Kinetika Reaksi pada Pembuatan Glifosat dari N-PMIDA (Neophosphonomethyl Iminodiacetic Acid) dan H 2 O 2 dengan Katalisator Pd/Al 2 O 3

Kinetika Reaksi pada Pembuatan Glifosat dari N-PMIDA (Neophosphonomethyl Iminodiacetic Acid) dan H 2 O 2 dengan Katalisator Pd/Al 2 O 3 45 Jurnal Reayasa Proses, ol. 3, No., 009 Kinetia Reasi pada Pembuatan Glifosat dari N-PMIDA (Neophosphonomethyl Iminodiacetic Acid dan H O dengan Katalisator Pd/Al O 3 Irmawaty Sinaga, *, Edia Rahayuningsih,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

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

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Apliasi Pada tahap implementasi ini merupaan penerapan apliasi dari hasil perancangan sistem yang ada untu mencapai suatu tujuan yang diinginan. Implementasimelasanaan

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

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

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi : Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi

Lebih terperinci

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

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

Lebih terperinci

BAB 8 PEMODELAN DAN SIMULASI REAKTOR CSTR

BAB 8 PEMODELAN DAN SIMULASI REAKTOR CSTR BB 8 PEMODELN DN SIMULSI REKTOR STR Perhatian gambar eta 3 buah STR (ontinuou Stirred-Tan Reactor) iotermal di bawah ini: F 0 F F 2 F 3 V V 2 2 V 3 3 0 (t) (t) 2 (t) 3 (t) Ketiga STR itu digunaan untu

Lebih terperinci

Pengaturan Suhu Ruangan Berbasis PID Menggunakan Mikrokontroler AT89S51

Pengaturan Suhu Ruangan Berbasis PID Menggunakan Mikrokontroler AT89S51 Pengaturan Suhu Ruangan Berbasis PID Menggunaan Miroontroler AT89S51 Edward Teguh Hartono 1, Trias Andromeda,ST. MT. 2, Sumardi,ST. MT. 2 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni, Universitas Diponegoro, Jl.

Lebih terperinci

CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT, TEKSTUR DAN BACKPROPAGATION

CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT, TEKSTUR DAN BACKPROPAGATION UPN Veteran Yogyaarta, 30 Juni 2012 CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT, TEKSTUR DAN BACKPROPAGATION Ni G.A.P Harry Saptarini 1), Rocy Yefrenes Dilla 2) 1) Politeni Negeri Bali 2)

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

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

Lebih terperinci

BAB II KONSEP PERENCANAAN STRUKTUR TAHAN GEMPA

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

Lebih terperinci

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

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

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing . DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar

Lebih terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK KLASIFIKASI DATA

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

Lebih terperinci

MAT. 12. Barisan dan Deret

MAT. 12. Barisan dan Deret MAT.. Barisan dan Deret i Kode MAT. Barisan dan Deret U, U, U3,..., Un,... Un a + (n-)b U + U +..., Un +... n?? Sn? BAGIAN PROYEK PENGEMBANGAN KURIKULUM DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN DIREKTORAT

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL

CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan minggu pertama ( x 50 menit) Pemrograman Bulat Linear (Integer Linear Programming - ILP) Tuuan Instrusional Umum : Mahasiswa dapat menggunaan algoritma yang

Lebih terperinci

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan : ara memperoleh data Zaman dahulu, dgn cara : 1. Melempar dadu 2. Mengoco artu Zaman modern (>1940), dgn cara membentu bilangan aca secara numeri/ aritmati(menggunaan omputer), disebut Pseudo Random Number

Lebih terperinci

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3 MEKANIKA TANAH MODUL 3 HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Setor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 Silus hidrologi AIR TANAH DEFINISI : air yang terdapat

Lebih terperinci

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

ANALISIS EFEK PARAMETER KINETIK TERHADAP STABILITAS OPERASI REAKTOR RSG-GAS

ANALISIS EFEK PARAMETER KINETIK TERHADAP STABILITAS OPERASI REAKTOR RSG-GAS 00 ISSN 026-328 Rohmadi ANALISIS EFEK PARAMETER KINETIK TERHADAP STABILITAS OPERASI REAKTOR RSG-GAS Rohmadi Pusat Tenologi Reator dan Keselamatan Nulir BATAN ABSTRAK ANALISIS EFEK PARAMETER KINETIK TERHADAP

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DAN DEFINISI

BAB II KONSEP DAN DEFINISI 6 BAB II KONSEP DAN DEFINISI Pada bab ini aan dijelasan onsep dan definisi-definisi yang digunaan dalam metode pada penelitian ini. 2.1 DATA TRANSAKSI isalan = { 1, 2, 3,..., } adalah himpunan semua produ

Lebih terperinci

ISSN: TEKNOMATIKA Vol.1, No.2, JANUARI

ISSN: TEKNOMATIKA Vol.1, No.2, JANUARI ISSN: 1979-7656 TEKNOMATIKA Vol.1, No.2, JANUARI 2009 25 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENDIAGNOSA JENIS PENYAKIT KANDUNGAN Bambang Yuwono Jurusan Teni Informatia UPN Veteran

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

Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH)

Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH) Sah Tidanya Sidi Ragam PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH) Oleh: Dr. Ir. Dirvamena Boer, M.Sc.Agr. HP: 081 385 065 359 Universitas Haluoleo, Kendari dirvamenaboer@yahoo.com http://dirvamenaboer.tripod.com/

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

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

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

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

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

Lebih terperinci

Penentuan Sampling Minimal Dalam Eksperimen Life-Testing menggunakan Order Statistics. Oleh:

Penentuan Sampling Minimal Dalam Eksperimen Life-Testing menggunakan Order Statistics. Oleh: Penentuan Sampling Minimal Dalam Esperimen Life-Testing menggunaan Order Statistics Oleh: Budhi Handoo Staff Pengajar Jurusan Statistia Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Padjadjaran

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

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

Lebih terperinci

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil

Lebih terperinci

TRY OUT UJIAN NASIONAL 2013 Mata Pelajaran : FISIKA

TRY OUT UJIAN NASIONAL 2013 Mata Pelajaran : FISIKA TRY OUT UJIN NSIONL 2013 Mata Pelajaran : FISIK 1. ndi menguur diameter sebuah lingaran dengan menggunaan janga sorong. Hasil penguurannya terlihat pada gambar. Diameter lingaran tersebut. 1,21 cm. 1,25

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

MODEL SISTEM ANTRIAN

MODEL SISTEM ANTRIAN BB V MODEL SISTEM TRI ada teori antrian, suatu model antrian digunaan untu memperiraan suatu situasi antrian sesungguhnya, sehingga elauan antrian dapat dianalisa secara matemati. Dengan model sistem antrian

Lebih terperinci

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

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

Lebih terperinci

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

MODUL V PENCACAH BINER ASINKRON (SYNCHRONOUS BINARY COUNTER)

MODUL V PENCACAH BINER ASINKRON (SYNCHRONOUS BINARY COUNTER) MOUL V PENH INE SINON (SYNHONOUS INY OUNTE) I. Tujuan instrusional husus 1. Membuat rangaian dan mengamati cara erja suatu pencacah iner (inary counter). 2. Menghitung freuensi output pencacah iner. 3.

Lebih terperinci

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai Pemodelan Dan Esperimen Untu enentuan Parameter Tumbuan Non Elasti Antara Benda Dengan Lantai Puspa onalisa,a), eda Cahya Fitriani,b), Ela Aliyani,c), Rizy aiza,d), Fii Taufi Abar 2,e) agister Pengajaran

Lebih terperinci

BAB 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

NOTASI SIGMA. Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but please remove. the exaggerated flower around it! Hahaha...

NOTASI SIGMA. Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but please remove. the exaggerated flower around it! Hahaha... NOTASI SIGMA Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but lease remove the exaggerated flower around it! Hahaha... Mananya adalah menjumlahan sesuatu. Sesuatu aa? Sesuatu yang muncul di belaangnya. Mengaa

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

OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2012 BIDANG ILMU FISIKA

OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2012 BIDANG ILMU FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2012 BIDANG ILMU FISIKA SELEKSI TIM INDONESIA untu IPhO 2013 SOAL TES TEORI KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN MENENGAH DIREKTORAT PEMBINAAN SEKOLAH

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

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

SETTING RELAI JARAK PADA SISTEM 150 KV

SETTING RELAI JARAK PADA SISTEM 150 KV TUGAS AKHIR SETTING RELAI JARAK PADA SISTEM 150 KV Disusun guna memenuhi persyaratan aademis dan untu mencapai gelar sarjana S-1 pada jurusan Teni Eletro Universitas Mercu Buana Disusun oleh SIGIT SUPRIYANTO

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

OSN 2014 Matematika SMA/MA Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini disampaian beberapa pengertian dasar yang diperluan pada bab selanutnya. Selain definisi, diberian pula lemma dan teorema dengan atau tanpa buti. Untu beberapa teorema

Lebih terperinci

TINJAUAN MODEL ELEY - RIDEAL PADA KINETIKA OKSIDASI KATALITIK GAS BUANG

TINJAUAN MODEL ELEY - RIDEAL PADA KINETIKA OKSIDASI KATALITIK GAS BUANG TINJAUAN MODEL ELEY - RIDEAL PADA KINETIKA OKSIDASI KATALITIK GAS BUANG Widyastuti Faultas Teni,, Universitas Setia Budi, Jl. Letjen Sutoyo, Mojosongo, Telp. 071 85518, Fax 071 8575 Suraarta 5717; email

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

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANOVA = Analisis Varians (Anava) = Analisis Ragam = Sidi Ragam Diperenalan oleh R.A. Fisher (195) disebut uji F pengembangan dari uji t dua sampel bebas (independent samples t

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

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

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

MODEL OPTIMASI ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY DENGAN SISTEM DELIVERY ORDER. Jl. Prof. H. Soedarto, S. H, Tembalang, Semarang

MODEL OPTIMASI ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY DENGAN SISTEM DELIVERY ORDER. Jl. Prof. H. Soedarto, S. H, Tembalang, Semarang MOEL OPTIMASI ECONOMIC PROUCTION UANTITY ENGAN SISTEM ELIVERY ORER Nien Prima Puspita 1, Siti Khabibah, Lucia Ratnasari 1,, Jurusan Matematia FSM UNIP Jl. Prof. H. Soedarto, S. H, Tembalang, Semarang Abstract.

Lebih terperinci