PENGURUTAN DATA. A. Tujuan
|
|
|
- Erlin Susman
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n. Tuuan dar akhr pembahasan n, pembaca dharapkan: 1. Memaham konsep pengurutan data dengan beberapa metode yatu buble sort, selecton, nserton sort, quck sort, dan merger sort 2. Mampu menganalsa metode-metode pengurutan data sehngga dapat memlh metode yang tepat dalam melakukan pngurutan data. B. Pengurutan (Sortng) Sekumpulan data yang banyak, dalam pemanfaatanya kadang-kadang dperlukan suatu pengrutan (sortng). Dalam kenyataanya, banyak sekal kasus yang dapat dumpa. Sebaga contoh daftar nama pegawa atau lembar absens basanya dcetak berdasarkan urutan abad. Buku-buku ddalam perpustakaan dsusun berdasarkan urutan tertentu. Pengurutan data basanya uga dgunakan untuk mempermudah pencaran data. Pengurutan atau sortng merupakan sebuah proses untuk menyusun kembal kumpulan entr-entr data yang telah dmasukan dengan suatu aturan tertentu. secara umum terdapat dua macam pengurutan yatu pengurutan secara menak (ascendng) dan pengurutan secara menurun (descendng). Pada saat data dmasukan kedalam komputer, proses memasukan data tersebut tdak dlakukan pengurutan terlebh dahulu. Beberapa hal yang menyebabkan data tdak durutkan pada saat dmasukan adalah proses memasukan data secara keseluruhan tdak selalu dmasukan pada saat yang sama, selan tu dbutuhkan waktu yang cukup lama untuk melakukan pengurutan data secara manual. Proses pengurutan data akan lebh mudah apabla data telah dmasukkan kedalam komputer dan proses pengurutan n akan dlakukan oleh komputer. 1
2 C. Metode Pengurutan Data Pengurutan data terdapat beberapa metode yang dapat dgunakan. Metode-metode pengurutan data tersebut adalah metode penyspan (nserton sort), metode gelembung (buble sort), metode seleks (selecton sort), metode penggabungan (merge sort), dan metode quck sort. Metode-metode tersebut akan secara detl dbahas dalam baganbagan berkutnya. 1. Metode Gelembung(Buble Sort) Metode pengurutan data secara gelembung adalah metode pengurutan data dengan cara menukar data yang memlk nla besar akan berpndah pada ndeks yang besar sedangkan data dengan nla kecl akan berpndah pada ndeks yang kecl. Proses berpndahnya data yang satu dengan data yang lan dlkukan dengan penukaran. Metode n serng dsebut uga dengan metode exchange (penukaran). Proses pertukaran data pada metode gelembung n dlakukan mula data yang pertama. Data yang pertama akan dbandngkan dengan data berkutnya, ka data berkutnya lebh kecl dar data pertama maka dlakukan penukaran. Perbandngan n dlakukan mula dar data ke dua sampa dengan data terakhr. Untuk memberkan gambaran yang lebh detl dar algortma pengurutan data dengan metode gelembung dberkan sebah data yatu: 10,9,6,8,2,3,1,7 pada fase pertama, data pertama (10) akan dbandngkan dengan data kedua (9), karena data kedua lebh kecl maka data akan dtukar sehngga 9,10,6,8,2,3,1,7. Berkutnya data pertama (9) akan dbandngkan dengan data ketga (6), karena data ketga lebh kecl dar data pertama maka dlakukan penukaran sehngga data menad 6,10,9,8,2,3,1,7. Selanutnya data pertama (6) akan dbandngkan dengan data keempat (8) karena data pertama lebh kecl maka tdak dlakukan penukaran dan data mash tetap. Data pertama (6) akan dbandngkan dengan data kelma (2), karena data kelma lebh kecl maka dlakukan penukaran sehngga data menad 2,10,9,8,6,3,1,7. Selanutnya data pertama (2) akan dbandngkan dengan data keenam (3), karena data keenam lebh besar maka tdak dlakukan penukaran. Selanutnya data pertama (2) akan dbandngkan dengan data ketuuh (1), karena data ketuuh lebh kecl maka dlakukan penukaran sehngga data 2
3 menad 1,10,9,8,6,3,2,7. Akhr dar fase pertama data pertama (1) dbandngkan dengan data terakhr (7), karena data terakhr lebh besar maka tdak dlakukan penukaran. Dar fase yang pertama n dperoleh sebuah nla terkecl akan menempat pada ndeks yang pertama. Pada fase kedua dlakukan perbandngan mula data kedua terhadap data setelah data kedua sampa data terakhr. Dengan cara yang sama pada fase pertama maka akan dperoleh data terkecl kedua akan menempat ndeks kedua. Demkan langkah n dlakukan sampa pada fase terakhr yatu n-1. proses penukaran n akan memperoleh data terurut dar kecl ke besar. Untuk melhat proses lebh detl dapat dgambarkan pada penelasan berkut: Data = 10,9,6,8,2,3,1,7 Tabel 1. Fase pengurutan data dengan metode buble short Fase Data Perbandngan Data Hasl 1 10,9,6,8,2,3,1,7 Ke-1 (10) dengan ke-2 (9) 9,10,6,8,2,3,1,7 Ke-1 (9) dengan ke-3 (6) 6,10,9,8,2,3,1,7 Ke-1 (6) dengan ke-4 (8) 6,10,9,8,2,3,1,7 Ke-1 (6) dengan ke-5 (2) 2,10,9,8,6,3,1,7 Ke-1 (2) dengan ke-6 (3) 2,10,9,8,6,3,1,7 Ke-1 (2) dengan ke-7 (1) 1,10,9,8,6,3,2,7 Ke-1 (1) dengan ke-8 (7) 1,10,9,8,6,3,2,7 2 1,10,9,8,6,3,2,7 Ke-2 (10) dengan ke-3 (9) 1,9,10,8,6,3,2,7 Ke-2 (9) dengan ke-4 (8) 1,8,10,9,6,3,2,7 Ke-2 (8) dengan ke-5 (6) 1,6,10,9,8,3,2,7 Ke-2 (6) dengan ke-6 (3) 1,3,10,9,8,6,2,7 Ke-2 (3) dengan ke-7 (2) 1,2,10,9,8,6,3,7 Ke-2 (2) dengan ke-8 (7) 1,2,10,9,8,6,3,7 3 1,2,10,9,8,6,3,7 Ke-3 (10) dengan ke-4 (9) 1,2,9,10,8,6,3,7 Ke-3 (9) dengan ke-5 (8) 1,2,8,10,9,6,3,7 Ke-3 (8) dengan ke-6 (6) 1,2,6,10,9,8,3,7 Ke-3 (6) dengan ke-7 (3) 1,2,3,10,9,8,6,7 Ke-3 (3) dengan ke-8 (7) 1,2,3,10,9,8,6,7 4 1,2,3,10,9,8,6,7 Ke-4 (10) dengan ke-5 (9) 1,2,3,9,10,8,6,7 Ke-4 (9) dengan ke-6 (8) 1,2,3,8,10,9,6,7 Ke-4 (8) dengan ke-7 (6) 1,2,3,6,10,9,8,7 Ke-4 (6) dengan ke-8 (7) 1,2,3,6,10,9,8,7 5 1,2,3,6,10,9,8,7 Ke-5 (10) dengan ke-6 (9) 1,2,3,6,9,10,8,7 Ke-5 (9) dengan ke-7 (8) 1,2,3,6,8,10,9,7 Ke-5 (8) dengan ke-8 (7) 1,2,3,6,7,10,9,8 3
4 Fase Data Perbandngan Data Hasl 6 1,2,3,6,7,10,9,8 Ke-6 (10) dengan ke-7 (9) 1,2,3,6,7,9,10,8 Ke-6 (9) dengan ke-8 (8) 1,2,3,6,7,8,10,9 7 1,2,3,6,7,8,10,9 Ke-7 (10) dengan ke 8 (9) 1,2,3,6,7,8,9,10 Penelasan datas secara detl telah menggambarkan bagamana langkah-langkah pengurutan data dengan metode gelembung (buble sort). Berkut n adalah algortma dan contoh program dar kasus pengurutan data dengan metode gelembung. Algortma urut_buble. Deklaras nt Data[ ] nt tampung, I,; Deskrps ula for 0 to n-1 do for +1 to n do If Data[] > Data[] then tampung Data[] Data[] Data[] Data[] tampung Akhr f Akhr for Akhr for Selesa Program Pengurutan dengan buble short #nclude <cono.h> #nclude <stdo.h> man() nt Data[10]; nt tampung,,; for (=0;<10;++) prntf("inputkan Data angka:");scanf("%d",&data[]); /*mula pengurutan dengan metode buble sort*/ for (=0;<10;++) for (=+1;<=10;++) f (Data[]>Data[])//ka Data ke > data ke, proses tukar data tampung=data[]; // data ke dsmpan dlm varabel tampung Data[]=Data[]; // skrg data ke ds dg s dg data ke 4
5 Data[]=tampung; // skrg data ke ds dg data ke yg dsmpan sementara dlm varabel tampung /*menamplkan Data yang sudah terurut*/ prntf("data Terurut adalah:"); for (=0;<10;++) prntf("\n%d",data[]); getch(); Hasl output program: 2. Metode Penyspan (Inserton Sort) Metode penyspan adalah metode pengurutan data dengan cara menyspkan data agar menad urut. Jka terdapat sebuah lark data yan akan durutkan ( A1 An), dengan menggunakan metode penyspan n data akan dsusun pada kelompok yang terurut yatu dar A1 sampa dengan A-1 dengan dmula dar 2 dengan pertambahan 1. Penempatan pada kelompok terurut nlah yang menggunakan metode penyspan. Untuk memberkan lustras yang lebh detl dar metode penyspan n dberkan data sebaga berkut: ndeks Elemen array A
6 Langkah- langkah urut untuk menyelesakan pengurutan data datas adalah: a. Dmula dar data pada ndeks ke-1 (ndeks data kedua) dan ndeks =. ndeks Lakukan perulangan ka: Konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh. Karena konds terpenu maka lakukan pertukaran data A[] dan A[-1] Lakukan decrement yatu = Setelah decrement = 0.karena perulangan syaratnya > 0 maka perulangan berhent dsn. b. Indeks bertambah sehngga menad = 2, maka =, atau = Lakukan perulangan ka : 6
7 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh. Karena konds tdak terpenuh maka pertukaran data tdak terad. Tdak ada pula decrement c. Indeks bertambah sehngga menad = 3, maka =, atau = Lakukan perulangan ka : konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[3] dg A[2] decrement, = -1 maka =3-1 = 2 [0] [1] [2] [3] [3] konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[2] dg A[1] decrement, = -1 maka =2-1 = 1 7
8 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds tdak terpenuh maka pertukaran data tdak terad. d. Indeks bertambah sehngga menad = 4, maka =, atau = Lakukan perulangan ka : konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[4] dg A[3] decrement, = -1 maka =4-1 = konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[3] dg A[2] 8
9 decrement, = -1 maka =3-1 = konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara A[ ] dg A[ -1] atau A[ 2 ] dg A[ 1] decrement, = -1 maka =2-1 = konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara A[ ] dg A[ -1] atau A[ 1 ] dg A[ 0]
10 decrement, = -1 maka =1-1 = konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds tdak terpenuh maka pertukaran data tdak terad. Perulangan berakhr. e. Indeks bertambah sehngga menad = 5, maka =, atau = Karena ndeks elemen hanya sampa =4 maka loop berakhr. Algortma Inserton Sort dalam bentuk pseudecode adalah : Deklaras: nt, ; nt tampung; nt A[ ]=4,3,5,3,2; Deskrps: Mula For =0 to = n -1 do J= Whle ( >0 && A[]< A[-1]), lakukan pertukaran data A[] dan A[ -1] tampung A[]; A[ ] A[ -1]; A [ -1] tampung; --; end whle end for selesa 10
11 Program. Pengurutan data dengan metode nserton short #nclude <cono.h> #nclude <stdo.h> man( ) nt A[5]; nt tampung,,; for (=0;<5;++) prntf("masukkan nla A:");scanf(" %d",&a[]); for (nt = 0; < 5; ++) = ; whle ( >0 && A[]< A[-1]) tampung= A[]; A[] = A[-1]; A[-1] = tampung; --; prntf("\ndata terurut:"); for( =0;<5;++) prntf(" %d",a[]); getch(); Output dar Program: 11
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
BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW
12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla
Bab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
(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
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
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
BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
BAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
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
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
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan
BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
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.
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
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
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
ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
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
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
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
Nama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
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
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
ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN
ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN Hendra Bunyamn Jurusan Teknk Informatka Fakultas Teknolog Informas Unverstas Krsten Maranatha
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
UKURAN GEJALA PUSAT &
UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel
BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
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
BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Abstraksi. Abstraksi. Abstraksi. Property SP (single short shortest path) 4/29/2010. Berapa pa th yang mungkin dari garaph G tadi?
Termnolog Sngle source shortest path djkstra wjanarto Djkstra s algorthm d paka untuk menemukan shortest path dar satu source ke seluruh vertek dalam graph. Algo n menggunakan 2 hmp node yatu S dan C.
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.
BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL
BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan
BAB III. Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab ini diantaranya akan
BAB III METODE LEAST-SQUARE MONTE CARLO Pada bab sebelumnya telah delaskan antara lan mengena smulas Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab n dantaranya akan dbahas penggunaan kedua metode
BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
BAB III METODE KOMPRESI DAN DEKOMPRESI. untuk setiap B X. fraktal. Penjelasan dimulai dengan pengenalan Multiple Reduction Copy
BAB III METODE KOMPRESI DAN DEKOMPRESI Kompres ctra fraktal memodelkan ctra sebaga lmt dar suatu proses teras. Jka dberkan suatu ctra A X, metode n akan mencar suatu proses W sedemkan sehngga ttk tetap
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER
Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran (Inferens Fungs Ketahanan dengan Metode Kaplan-Meer INFERENI FUNGI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran Jurusan Matematka FMIPA UNDIP
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :
JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
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
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kamus Buku acuan yang memuat kata dan ungkapan, basanya dsusun menurut abjad berkut keterangan tentang makna, pemakaan, atau terjemahannya, kamus juga dsebut buku yang memuat
Modul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini
STATISTIKA ; MODUL ; ; 8; ; ; PENDAHULUAN Modul n adalah modul ke-8 dalam mata kulah Matematka. Is modul n membahas tentang statstka. Modul n terdr dar kegatan belajar. Pada kegatan belajar akan dbahas
BAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
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 :
UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS
BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS 4.1 Survey Parameter Survey parameter n dlakukan dengan mengubah satu jens parameter dengan membuat parameter lannya tetap. Pengamatan terhadap berbaga nla untuk satu parameter
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.
44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon
2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil
.1 Sstem Makroskopk dan Sstem Mkroskopk Fska statstk berangkat dar pengamatan sebuah sstem mkroskopk, yakn sstem yang sangat kecl (ukurannya sangat kecl ukuran Angstrom, tdak dapat dukur secara langsung)
BAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag
BAB IV APLIKASI Pada bagan n akan dbahas bagamana contoh mengestmas parameter model yang dasumskan memlk karaterstk spasal lag sekalgus spasal error. Estmas dlakukan dengan menggunakan software Evews 3
IMPLEMENTASI INTERPOLASI LAGRANGE UNTUK PREDIKSI NILAI DATA BERPASANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATLAB
Semnar Nasonal Teknolog 007 (SNT 007) ISSN : 1978 9777 Yogakarta, 4 November 007 IMPEMENTASI INTERPOASI AGRANGE UNTUK PREDIKSI NIAI DATA BERPASANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATAB Krsnawat STMIK AMIKOM Yogakarta
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
Bab II Tinjauan Pustaka
Bab II Tnauan Pustaka 2.1 Konsep Gagasan Penghematan Bahan Bakar pada Kompor Gas Prnsp dar alat penghemat gas pada tugas akhr n merupakan pengembangan dar tugas akhr yang sebelumnya sudah pernah dlaksanakan.
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukkan, guna menjawab persoalan yang dhadap. Adapun rencana
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
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada
3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada
Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting
Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155
OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah
JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS
28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan
BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
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,
BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
