III.1. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE. Dari persamaan sistem pada persamaan, dapat dicari eigen value. Eigen

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "III.1. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE. Dari persamaan sistem pada persamaan, dapat dicari eigen value. Eigen"

Transkripsi

1 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert BAB III KESTABILAN SISTE III.. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE Dar peramaan tem pada peramaan, dapat dcar egen vale. Egen vale tem dperoleh dar peramaan karaktertk tem. Peramaan terebt adalah: λ I A (.) d mana λ adalah egen vale tem. Banakna egen vale tergantng dar banakna tate. Sat tem dkatakan tabl, jka dan hana jka ema egen vale tem terebt berada pada bagan negatp bdang komplek. Dengan dekompo pada bagan II.., maka tem dkatakan tabl jka dan hana jka ema trongl copled tem-na tabl, Contoh..: Dar tem pada contoh.., apabla tap btem adalah orde dengan kontanta wakt (T) ntk tap btem adalah,.,.,.,.,,.,,, dan dengan dekompo epert pada contoh.., tentkan peramaan tem tap

2 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert trongl copled tem., dan tentkan jga peramaan keelrhan tem model npt-otpt. Peneleaan: Dengan kontanta wakt d ata, maka ddaptkan peramaan tem ntk tap trongl copled tem ebaga berkt: SCS I (level ) - + SCS (level ) - + SCS (level ) +

3 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert SCS (level ) + (.) Sedangkan peramaan keelrhan tem model npt-otpt adalah: + (.) Contoh..: Dar tem pada contoh.., tentkan ketablan temna.

4 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert Peneleaan: Egen vale mang-mang trongl copled tem adalah ebaga berkt: SCS, mempna egen vale pada λ - SCS, mempna egen vale pada λ - SCS, mempna egen vale pada λ -.; λ -,; λ -.; λ -.; λ -. SCS, mempna egen vale pada λ -; λ Terdapat at egen vale, at λ ang bernla, ehngga SCS tdak tabl, ang mengakbatkan tem tdak tabl. Stem ang tdak tabl dapat dtablkan dengan menggnakan pengendalan terdeentrala dengan arat tem terebt tdak memlk fed mode terdeentrala. III.. KESTABILAN TERKONEKSI Hal pentng dalam tem kala bear adalah ganggan ang terjad dalam trktrna, bak ecara ntenf oleh dean mapn tdak ntenf oleh kealahan. Jad hal ang mendaar adalah pengarh ganggan tem terhadap tem. Ketablan terkonek dperlkan ntk mengetah tabl tdakna hbngan antar b tem d dalam at tem kala bear. Jka dketah b tem: N A + E, d mana,..., N (.) j j dengan am, tap btem

5 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert A (.) tabl. Dengan memlh matrk H ang em defnt potp, maka matrk potf defnt P ba dperoleh dengan menggnakan peramaan Lapnov A T P + P A + H (.) ν T Fng ( ) ( ) m P ( P) ν ( ) λ ( P) adalah fng Lapnov ang memenh peramaan λ (.) d mana λ m dan λ adalah egen vale mnmm dan makmm. Fng Lapnov adalah fng Lpchtz dengan peramaan: ( ) ν ( ) L ν (.) Kontanta Lpchtz pada peramaan. d ata adalah L λ m ( P) ( P ) (.) λ dan ntekonekna memenh peramaan a j ζ (.) j j ehngga, j T ( a * a ) ζ λ (.) j j atrk S mempna elemen: Lλ j j m, j (.) ( P ) λ ( H ) ζ, j j j Krtera ntk menatakan at tem adalah tabl terkonek dperkenalkan oleh S ~ ljak (). S ~ ljak menatakan bahwa at tem tabl terkonek adalah jka dan hana jka qa-domnanc,

6 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert k k ( ) > k k L L O L k kk (.) ntk k,,, N Contoh..: Dar tem pada contoh.., tentkan ketablan terkonekna jka dberkan matrk H dag(,,,,,,,,). Peneleaan: Dengan menggnakan peramaan Lapnov (.) dperoleh P ang merpakan matrk dagonal. Elemen-elemen matrk P adalah ebaga berkt: P., P., P., P., P., P, (.) P., P, P. Karena tap b tem adalah orde at, maka egen vale dar matrk P, at λ(p ) mempna nla ang ama dengan P. Egen vale P ang dperoleh adalah ebaga berkt: λ(p )., λ(p )., λ(p )., λ(p )., λ(p )., λ(p ), (.) λ(p )., λ(p ), λ(p ). L dperoleh dar peramaan kontanta Lpchtz (Peramaan.). Dar perhtngan dperoleh:

7 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert L., L., L., L., L., L, (.) L., L, L. ζ j dperoleh dengan menggnakan peramaan.. ζ j ang dperoleh adalah: ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ ζ λ / (G T * G ) ζ λ / (()*()) ζ λ / () ζ (.) Elemen-elemen matrk S dperoleh dar peramaan.. Elemenelemenna adalah ebaga berkt: S S S S S S S S S -

8 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert S L λ / (P ) λ m - (Q ) ζ.. Dengan cara ang ama dengan cara mendapatkan S, dperoleh S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, ehngga......i..... S (.) Qa domnanc matrk S d ata adalah ebaga berkt: k ( ) > k ( ) > k ( ). > k ( ).... > k ( ).... >

9 LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert k ( ) > k ( ) > k ( ) > k ( ) > (.) Dar perhtngan d ata, maka terlhat qa domnanc matrk S d ata potp. Karena tem tabl terkonek jka qa domnanc potp, maka tem d ata adalah tabl terkonek.

SISTEM KENDALI PADA SISTEM KOMPLEKS MULTIVARIABEL DENGAN METODE BERHIRARKI (STUDI ANALISIS PROSES PEMBUATAN SEMEN)

SISTEM KENDALI PADA SISTEM KOMPLEKS MULTIVARIABEL DENGAN METODE BERHIRARKI (STUDI ANALISIS PROSES PEMBUATAN SEMEN) SS: - SSTM K P SSTM KOMPKS MUTVR G MTO RHRRK (STU SS PROSS PMUT SM) Moh. Khardn Jran Teknk lektro Unverta eger Yogakarta mal : moh_khardn@ahoo.com btrak Stem kendal berhrark mncl karena adana permaalahan

Lebih terperinci

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam 8 Bab Rang Haslkal Dalam Bab RUANG HASIL KALI DALAM Rang hasl kal dalam merpakan rang ektor yang dlengkap dengan operas hasl kal dalam. Sepert halnya rang ektor rang haslkal dalam bermanfaat dalam beberapa

Lebih terperinci

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition Pengenalan Pola/ Pattern Reognton Dasar Pengenalan Pola Imam Cholssodn S.S., M.Kom. Dasar Pengenalan Pola. The Desgn Cyle. Collet Data 3. Objet to Dataset 4. Featre Seleton Usng PCA Menghtng Egen Vale

Lebih terperinci

Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION )

Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION ) 9/08/0 ( MULTIPLE LINEA EGEION ) Elty arva, T., MT. Fakulta Teknk Juruan Teknk Indutr Unverta Krten Maranatha Bandung Pengantar Pada e ebelumnya kta hanya menggunakan atu buah X, dengan model Y = a + bx

Lebih terperinci

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama

Lebih terperinci

Misalkan S himpunan bilangan kompleks. Fungsi kompleks f pada S adalah aturan yang

Misalkan S himpunan bilangan kompleks. Fungsi kompleks f pada S adalah aturan yang Fngs Analtk FUNGSI ANALITIK Fngs sebt analtk ttk apabla aa sema ttk paa sat lngkngan Untk mengj keanaltkan sat ngs kompleks w = = + gnakan persamaan Cach Remann Sebelm mempelejar persamaan Cach-Remann

Lebih terperinci

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI * PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI Oleh : eko wahyudanto (409.05.004) Pembmbng : Ir.Mochamad.Ilya HS NIP. 949099 97903 00 Latar Belakang

Lebih terperinci

IV TIGA MODEL ARUS LALU-LINTAS

IV TIGA MODEL ARUS LALU-LINTAS 8 IV TIGA MODEL ARUS LALU-LINTAS Maih berkaitan dengan bab ebelmnya, pada bagian ini akan dibaha tiga model ntk at ar lal-linta yang mengalir pada at ingle link. Model-model terebt terdiri ata da model

Lebih terperinci

EL2005 Elektronika PR#01

EL2005 Elektronika PR#01 EL2005 Elektronka PR#0 SOAL B C E G a. Buktkan bahwa n = ( ). b. Turunkan peramaan untuk A v = /. c. Htung nla n dan A v = / jka dberkan = 00 kω, = 00 Ω, = kω, dan = 00. d. Ulang oal (c) jka dberkan =

Lebih terperinci

Bab VIII Aspek Kosmologi Teori Skalar-Vektor-Tensor

Bab VIII Aspek Kosmologi Teori Skalar-Vektor-Tensor Bab VIII Apek Komolog Teor Skalar-Vektor-Tenor VIII. Pendahuluan Kemungknan nvaran Lorentz dlanggar pada energ-energ tngg dalam teor 4- dmen dengan konekuen yang dapat duj (Mattngly dan Vucetch, 005 telah

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN 8 IV PEMBAHASAN 4 Aum Berkut n aum yang dgunakan dalam memodelkan permanan a Harga paar P ( merupakan fung turun P ( kontnu b Fung baya peruahaan- C ( fung baya peruahaan- C ( merupakan fung nak C ( C

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga

Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : 85-99 Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar

Lebih terperinci

TE Dasar Sistem Pengaturan

TE Dasar Sistem Pengaturan TE09346 Daar Stem Pengaturan Perancangan ontroler : ontroler Prooronal Integral Ir Jo Pramudjanto, MEng Juruan Teknk Elektro FTI ITS Tel 594730 Fax59337 Emal: jo@eetacd Daar Stem Pengaturan 06b Objektf:

Lebih terperinci

Sistem Pengaturan Waktu Riil

Sistem Pengaturan Waktu Riil Stem engaturan Waktu Rl Algortma engatur Dgtal Ir. Jo ramudjanto, M.Eng. Juruan Teknk Elektro FTI ITS Telp. 594730 Fax.59337 Emal: jo@ee.t.ac.d Stem engaturan Waktu Rl - 0 Objektf: Metode Dan enalaan arameter

Lebih terperinci

Jika rangkaian pada gambar 1 dipicu (eksitasi) dengan tegangan V 1 dan V 2, maka arus I 1 dan I 2 akan dikaitkan dengan persamaan berikut :

Jika rangkaian pada gambar 1 dipicu (eksitasi) dengan tegangan V 1 dan V 2, maka arus I 1 dan I 2 akan dikaitkan dengan persamaan berikut : PARAMETER uatu rangkaan (network) mempunya uatu black box yang berkan berbaga komponen elektronka atau lumped element epert retor, kapator, nduktor atau trantor. Untuk mendefnkan parameter-, perlu dtekankan

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM FISIS

PEMODELAN SISTEM FISIS 4 PEMODEAN SSTEM SS 4. Pendahuluan Satu tuga yang pentng dalam anal dan perancangan tem kendal adalah pemodelan dar tem. Sebelum kta melakukan perancangan ebuah tem kendal, terlebh dahulu haru dlakukan

Lebih terperinci

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg

Lebih terperinci

Perancangan Pengendali PI. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Perancangan Pengendali PI. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Perancangan Pengendal PI Inttut Teknolog Seuluh Noember Mater ontoh Soal Lathan ngkaan Mater ontoh Soal Perancangan Pengendal P Perancangan Pengendal PI Perancangan Pengendal PD Perancangan Pengendal PID

Lebih terperinci

BAB 5E UMPAN BALIK NEGATIF

BAB 5E UMPAN BALIK NEGATIF Bab E, Umpan Balk Negat Hal 217 BB 5E UMPN BK NEGTF Dengan pemberan umpan balk negat kualta penguat akan lebh bak hal n dtunjukkan dar : 1. pengutannya lebh tabl, karena tdak lag dpengaruh leh kmpnen-kmpnen

Lebih terperinci

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak

Lebih terperinci

2. Menentukan model nonlinier jerapan P yang paling baik. PENDAHULUAN

2. Menentukan model nonlinier jerapan P yang paling baik. PENDAHULUAN PENDAHULUAN Latar Belakang Fofor (P) merupakan unur hara pentng dalam tanah. Keteredaan P bag tanaman erng bermaalah, bentuk fofor yang tereda atau umlah yang dapat dambl oleh tanaman hanya ebagan kecl

Lebih terperinci

BAB II Tinjauan Pustaka

BAB II Tinjauan Pustaka BAB II njaan Ptaka.. Pendahlan Dalam bab n dbaha berbaga metode terkat dengan metode endgaan area kecl dmla dengan embahaan model daar endgaan area kecl melt metode endgaan arameter dan endgaan Kadrat

Lebih terperinci

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka

Lebih terperinci

ANALISA STABILITAS MODEL INFEKSI HTLV-I PADA SEL CD4 + T DENGAN LAJU INFEKSI NONLINIER DAN RESPON IMUN CTL YANG TERTUNDA

ANALISA STABILITAS MODEL INFEKSI HTLV-I PADA SEL CD4 + T DENGAN LAJU INFEKSI NONLINIER DAN RESPON IMUN CTL YANG TERTUNDA Prong Semnar Naonal Peneltan, Penkan an Penerapan MIP, Fakulta MIP, Unverta Neger Yogakarta, un NLIS STILITS MODEL INFEKSI HTLV-I PD SEL CD4 + T DENGN LU INFEKSI NONLINIER DN RESPON IMUN CTL YNG TERTUND

Lebih terperinci

Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)

Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems) Stem Komunka II (Dgtal Communcaton Sytem) Lecture #4: Demodula / Detek Baeband (Baeband Demodulaton/Detecton) - PART II - Topk: 4. Nota & Termnolog Vektor. 4. Energ & Eucldean Dtance. 4.3 Optmal Detecton:

Lebih terperinci

Dengan derajat bebas (pu-1) =(p-1)+(pu-p) (pu-1)=(p-1)+p(u-1) Sebagai contoh kita ambil p=4 dan u=6 maka tabulasi datanya sebagai berikut:

Dengan derajat bebas (pu-1) =(p-1)+(pu-p) (pu-1)=(p-1)+p(u-1) Sebagai contoh kita ambil p=4 dan u=6 maka tabulasi datanya sebagai berikut: X. ANALISIS RAGAM SEDERANA Jka erlakan yang ngn dj/dbandngkan lebh dar da(p>) dan ragam tdak dketah maka kta bsa melakkan j t dengan jalan mengj erlakan seasang dem seasang. Banyaknya asangan hotess yang

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

PEMILIHAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

PEMILIHAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Semnar Nasonal Inovas Dan Aplkas Teknolog D Industr 2017 ISSN 2085-4218 ITN Malang, 4 Pebruar 2017 PEMILIHAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Helza

Lebih terperinci

PENGENDALI OTOMATIS DI INDUSTRI

PENGENDALI OTOMATIS DI INDUSTRI Bab IX PENGENDALI OOMAIS DI INDUSRI Pengendal otomat membandngkan nla ebenarnya dar keluaran tem dengan maukannya, menentukan enymangan dan menghalkan nyal kendal yang akan mengurang enymangan ehngga menjad

Lebih terperinci

Marzuki Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Almuslim ABSTRAK

Marzuki Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Almuslim ABSTRAK PERBANDINGAN PRETAI IWA ANTARA PEMBELAJARAN PROBLEM OLVING DENGAN METODE KONVENONAL PADA DALIL PHYTAGORA TERHADAP IWA KELA VIII MP NEGERI PEUANGAN ELATAN KABUPATEN BIREUEN Marzuk Program tud Penddkan Matematka

Lebih terperinci

ABSTRAK. Lentera :Vol.12, No.3, Nopember

ABSTRAK. Lentera :Vol.12, No.3, Nopember PERBEDAAN PRETAI BELAJAR PENYEDERHANAAN BENTUK AKAR YANG DIAJARKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TANYA JAWAB DAN METODE KOOPERATIF MODEL GROUP INVETIGAI PADA IWA KELA X MA NEGERI 7 KOTA LHOKEUMAWE Marzuk Doen

Lebih terperinci

Penguat. output matching network. Input matching network. Rangkaian penyesuai impedansi penguat gelombang mikro

Penguat. output matching network. Input matching network. Rangkaian penyesuai impedansi penguat gelombang mikro Hgh Gan Amplfer Degn Untuk pera penguatan bear, aru dran ( untuk FET) harulah cukup bear, ektar 90% dar nla aturanya ( 0,9 I d ) Rangkaan penyeua mpedan untuk nput dan utput haru matchng cnjugate dengan

Lebih terperinci

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN EORI II.1.Anatom Peawat erbang omonen utama dar eawat terbang adalah dtunukkan ada gambar.1. Fuelage adalah badan eawat,dmana bagan n adalah bagan yang alng banyak kegunaannya ada eawat,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

Analisa Problem Difraksi Pada Celah dengan Regularisasi TSVD dan Tikhonov

Analisa Problem Difraksi Pada Celah dengan Regularisasi TSVD dan Tikhonov Prodng SNPPI 0 ISBN: 086-56 Anala Problem Dfrak Pada Celah dengan Regulara SVD dan khonov Mudrk Alaydru eknk Elektro, Unverta Mercu Buana J. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta, 650 E-mal : mudrkalaydru@yahoo.com

Lebih terperinci

Kajian Pemilihan Struktur Dua Rantai Pasok yang Bersaing Untuk Strategi Perbaikan Kualitas

Kajian Pemilihan Struktur Dua Rantai Pasok yang Bersaing Untuk Strategi Perbaikan Kualitas JURNAL TEKNIK POITS Vol. 1, No. 1, (01 1-5 1 Kaan Pemlhan Struktur Dua Ranta Paok yang Berang Untuk Strateg Perbakan Kualta Ika Norma Kharmawat, Lakm Prta W, Suhud Wahyud Juruan atematka Fakulta atematka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN 6 BAB IV HAIL PENELITIAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Untuk mengetahu keefektfan penerapan model pembelajaran cooperatve learnng tpe TAD (tudent Teams-Achevement Dvsons) terhadap hasl belajar matematka

Lebih terperinci

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Peneltan n bertujuan untuk mengetahu Pembelajaran Kooperatf Tpe Student Team Achevement Dvon (STAD) dengan Meda Komk Lebh Efektf darpada Pembelajaran dengan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PADA GRAF PRISMA BERCABANG

PADA GRAF PRISMA BERCABANG PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI

PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI TEKNIK SAMPLING PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI PENDAHULUAN Pendugaan parameter dar peubah Y seharusnya dlakukan dengan menggunakan nformas dar nla-nla peubah Y Bla nla-nla peubah Y sult ddapat, maka

Lebih terperinci

SIMULASI POLA TINGKAH LAKU TEGANGAN SISTEM TENAGA LISTRIK DI TITIK OPERASI MEMPERGUNAKAN METODA OPTIMISASI DENGAN PENDEKATAN MIXED SENSITIVITY

SIMULASI POLA TINGKAH LAKU TEGANGAN SISTEM TENAGA LISTRIK DI TITIK OPERASI MEMPERGUNAKAN METODA OPTIMISASI DENGAN PENDEKATAN MIXED SENSITIVITY No. 7 Vol. hn. XIV Aprl 7 IN: 854-847 IULAI POLA INGAH LAU EGANGAN IE ENAGA LIRI DI II OPERAI EPERGUNAAN EODA OPIIAI DENGAN PENDEAAN IXED ENIIVIY H (ODEL IEEE 4 BU 5 EIN) Heru Dbyo Lakono ), Ftrlna ),)

Lebih terperinci

Tentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut :

Tentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut : Tenuan nver ranforma ar hal al eua fung alam awaan freuen beru : Pen: F () an F () Inver ranforma Laplace mang-mang fung erebu enu aja aalah f () u() an f () e - u() engan menggunaan negral onvolu ang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

PEMODELAN PASANG SURUT AIR LAUT DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK POLINOMIAL LOKAL KERNEL

PEMODELAN PASANG SURUT AIR LAUT DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK POLINOMIAL LOKAL KERNEL PEMODELAN PASANG SURUT AIR LAUT DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK POLINOMIAL LOKAL KERNEL Tan Wahyu Utam, Indah Manfaat Nur Unverstas Muhammadyah Semarang, emal : tan.utam88@gmal.com

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.3.1 Tempat Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger Gorontalo khususnya pada sswa kelas VIII. 3.3. Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan selama

Lebih terperinci

Implementasi Kontroller Adaptive Fuzzy Pada Pengaturan Level Coupled Tank

Implementasi Kontroller Adaptive Fuzzy Pada Pengaturan Level Coupled Tank Journal of Electrcal, Electronc, Control, and utomotve Engneerng (JEECE) Imlementa ontroller datve Fuzzy Pada Pengaturan Level Couled Tank Mohammad Erk Echony Polteknk Neger Madun Madun, Indonea e-mal:

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN YARAF r Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr Unverstas Islam Indonesa Yogyakarya emal: cce@ft.u.ac.d Abstrak

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Dalam uatu peneltan tentu ada tujuan yang ngn dcapa eua dengan latar belakang dan rumuan maalah yang telah durakan d ata. Tujuan peneltan adalah:. Untuk mengetahu

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN

BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. PROSEDUR ANALISA Penelitian ini merpakan sebah penelitian simlasi yang menggnakan bantan program MATLAB. Adapn tahapan yang hars dilakkan pada saat menjalankan penlisan

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS RESPON DINAMIK TANAH DAN RESPON SPEKTRA DESAIN

BAB V ANALISIS RESPON DINAMIK TANAH DAN RESPON SPEKTRA DESAIN BAB V ANALISIS RESPON DINAMIK TANAH DAN RESPON SPEKTRA DESAIN Anal repon te pefk dlakukan untuk mengevalua repon tanah lokal terhadap gerakan batuan daar d bawahnya. Kond tanah lokal mempengaruh karaktertk

Lebih terperinci

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d

Lebih terperinci

BAB 2 ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA

BAB 2 ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA BAB ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA.1 Pendahuluan Pada sstem tga fasa, rak arus keluaran nverter pada beban dengan koneks delta dan wye memlk hubungan yang

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN KOMPENSASI RIAK FREKUENSI RENDAH PADA TEKNOLOGI KONVERTER DC KE DC TERKENDALI MENGGUNAKAN PENGENDALI PI

ANALISIS DAN PERANCANGAN KOMPENSASI RIAK FREKUENSI RENDAH PADA TEKNOLOGI KONVERTER DC KE DC TERKENDALI MENGGUNAKAN PENGENDALI PI Prodng Peranan Peneltan Perguruan Tngg untuk Menngkatkan Mutu Penddkan Naonal dalam Rangka Pekan Ilmah Unverta Ilam SumateranUtara (UISU), Medan, 7- Februar ISSN : 86-683 ANAISIS DAN PERANCANGAN OMPENSASI

Lebih terperinci

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1 Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran

Lebih terperinci

Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika

Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika Yn Hariadi Dept. Dynamical System Bandng Fe Institte yh@dynsys.bandngfe.net Pendahlan Fenomena ekonomi sebagai kondisi makro yang merpakan hasil interaksi pada level

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING

PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Bab 2 Tnjauan Pustaka 2.1 Peneltan Terdahulu Pemlhan stud pustaka tentang sstem nformas penlaan knerja karyawan n juga ddasar pada peneltan sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN

EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN OLEH KELOMPOK 5 DEKI D. TAPATAB JUMASNI K. TANEO MERSY C. PELT DELFIANA N. ERO GERARDUS V. META ARMY A. MBATU SILVESTER LANGKAMANG FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS NUSA CENDANA

Lebih terperinci

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam 1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr

Lebih terperinci

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR 15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk

Lebih terperinci

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

Kekakuan Balok (Beam) BAB ANAISIS STRUKTUR BAOK Struktur beam merupakan suatu sstem struktur ang merupakan gabungan dar seumlah elemen (batang) ang lurus (a ) d mana pada setap ttk smpulna danggap berperlaku

Lebih terperinci

JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT

JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT JMP : Volume 5 Nomor, Jun 03, hal. 3 - SPEKTRUM PD GRF REGULER KUT Rzk Mulyan, Tryan dan Nken Larasat Program Stud Matematka, Fakultas Sans dan Teknk Unerstas Jenderal Soedrman Emal : rzky90@gmal.com BSTRCT.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua

Lebih terperinci

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan

Lebih terperinci

BAB III TEORI PERPINDAHAN MOMENTUM, ENERGI DAN MASSA SECARA SIMULTAN

BAB III TEORI PERPINDAHAN MOMENTUM, ENERGI DAN MASSA SECARA SIMULTAN BB III EORI PERPINDN MOMENUM, ENERGI DN MSS SECR SIMULN III. EORI PERPINDN MOMENUM, ENERGI DN MSS SECR SIMULN.. Penahlan Pengerngan aalah sat cara ntk mengapkan ata menghlangkan sebagan ar ang terkanng

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Tujuan peneltan n adalah untuk mengetahu perbandngan hal belajar antara metode ceramah dengan metode mnd mappng pada mater pokok tem pernapaan manua d MT. PI

Lebih terperinci

ROOTS OF Non Linier Equations

ROOTS OF Non Linier Equations ROOTS OF Non Lner Eqatons Metode Bag da (Bsecton Method) Metode Regla Fals (False Poston Method) Metode Grak Iteras Ttk-Tetap (F Pont Iteraton) Metode Newton-Raphson Metode Secant Sols Persamaan Kadrat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. 3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan

Lebih terperinci