Penyelesaian Program Gol Menggunakan Metode Simplex Modifikasi dan Metode Dual Simpleks
|
|
|
- Sukarno Pranata
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne enyelesaan rogram Gol Menggunakan Metoe Smple Mofkas an Metoe Dual Smpleks Elfra Saftr, M D H Gamal, Habbs Saleh Jurusan Matematka, Fakultas Sans an Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl HR Soebrantas No 55 Smpang aru, anam, ekanbaru, 89 elfrasaftr@yahooom, Jurusan Matematka, FMIA, Unverstas Rau, ekanbaru 89 mhgamal@unra, rhabbssaleh@gmalom ASTRAK Salah satu teknk pentng alam optmsas yang suah kembangkan aalah program gol aa tulsan n bahas ua metoe untuk menyelesakan program gol yatu metoe smple yang mofkas an metoe ual smple Dar keua metoe n tampak bahwa aa perbeaan alam proses pvotng yatu alam menentukan varabel masuk an varabel keluar bass aa peneltan n, penuls sekt memofkas paa langkah keenam untuk metoe ual smple ar Shneerans an Kwak [Journal of the Operatonal Researh Soety, (98): 7-5] yatu melakukan elmnas Gauss-Joran untuk memperbaharu tabel baru erasarkan ontoh yang kerakan metoe smple yang mofkas menunukkan teras yang semakn banyak serng engan semakn banyak fungs tuuan an varabel keputusan Seangkan metoe ual smple seara umum menghaslkan teras yang sama Kata Kun: metoe ual smple, metoe smple yang mofkas, program gol ASTRACT One mportant optmzaton tehnque that has been evelope s a goal programmng Ths paper stues two methos to solve goal programmng, e a mofe smple metho an ual smple metho From both of these methos seem that there s a fferene n the pvotng proess, namely the etermnaton of varablet enterng an leavng the bases In ths paper, the authors mofy at the sth step to the ual smple metho of Shneerans an Kwak [Journal of the Operatonal Researh Soety, (98): 7-5] by performng Gauss-Joran to upate the new table ase on the eamples one the mofe smple metho tens to have more teratons as the number of obetve funton an eson varable nrease Generally, the ual smple metho proues the same number of teratons Keywors: ual smple metho, a mofe smple metho, goal programmng enahuluan Algortma smple untuk menyelesakan masalah pemrograman lner awalnya kembangkan oleh Dantzg [] an kemuan mofkas oleh Lee [5] Dalam upaya untuk mengurang waktu komputas untuk menar solus masalah program lner, Shneerans an Kwak [6] mengembangkan metoe smple alternatf yang asarkan paa metoe oumol s smple Metoe ual smple n menghlangkan hngga satu setengah ar kolom penympangan tabel smple erasarkan algortma Dantzg [], metoe pemrograman telah banyak berevolus untuk memeahkan masalah pemrograman yang unk Metoe solus program gol yang palng umum gunakan perkenalkan oleh Lee [5] an Ignzo [] berasarkan metoe smple Dantzg (Arthur an Ravnran [] an Shneerans an Kwak [7]) Keua metoe memerlukan kolom tabel smple untuk varabel penympangan postf an negatf erasarkan peneltan Olson [6], telah peroleh bahwa metoe ual smple menghaslkan teras yang lebh sekt banngkan engan metoe smple yang mofkas Kemuan 0
2 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne peneltan Shneerans an Kwak [7], menympulkan metoe ual smple rata-rata menghaslkan teras yang sama aa peneltan sebelumnya, Shneerans an Kwak [7] paa Langkah keenam metoe ual smple untuk memperbaharu tabel baru lakukan perkalan ar ua elemen suut, seangkan penuls memofkas Langkah keenam metoe ual smple, yatu melakukan operas Gauss-Joran untuk memperbaharu tabel baru eneltan n bertuuan untuk mengetahu perbanngan hasl ar metoe smple yang mofkas an metoe ual smple untuk menyelesakan program gol Metoe an ahan eneltan Metoe yang gunakan alam peneltan aalah stu lteratur engan mempelaar berbaga sumber yang berhubungan engan pokok permasalahan yang akan bahas Aapun metoe yang gunakan alam peneltan n aalah metoe smple yang mofkas an metoe ual smple Metoe Smpe yang Dmofkas Dalam tabel smple yang mofkas untuk program gol, varabel moel tempatkan palng atas, mula engan kolom varabel-varabel keputusan, varabel-varabel penympangan negatf an varabel-varabel penympangan postf Langkah-langkah penyelesaan metoe smple yang mofkas sebaga berkut: Menetapkan tabel awal menggunakan varabel-varabel penympangan untuk permulaan varabel-varabel solus asar yang layak Htung bars z Tentukan varabel masuk (masukkan varabel non-bass) engan memlh kolom yang mempunya nla postf maksmum paa prortas tertngg Menentukan varabel keluar (varabel yang gant) engan membag nla kolom ruas kanan engan nla kolom pemutar an memlh bars engan nla postf mnmum atau nol Htung nla varabel keluar baru engan formula: nla varabel keluar lama Nla bars tabel varabel masuk baru angka varabel masuk 5 Htung semua nla bars lannya engan menggunakan formula: ars baru bars lama - (koefsen varabel masuk nla varabel keluar tabel baru) 6 Htung bars z yang baru 7 Tentukan apakah hasl suah memuaskan engan mengu z Jka tak aa nla postf terlhat paa tap tngkat prortas, atau apabla terapat nla postf engan nla negatf engan prortas yang lebh tngg, solus telah terapa Jka kons n tak terapa kembal ke Langkah an ulang smple yang mofkas [9] Metoe Dual Smple Jens ar program gol yang bahas paa paper n apat sebut sebaga prortas preemptf terbobot program gol yang moel berkan sebaga berkut (Shneerans an Kwak [7]): m mn z w ( ) () kenala an n a b,,,m
3 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne,, 0;,,, m ;,, n, entuk umum ar program gol mena tabel awal smple mula engan ara yang sama engan masalah tabel program lner ertama, kenala tuuan yang akan mena varabel bass aalah penympangan postf rumuskan engan stlah varabel : b n a Tabel menyakan tabel awal untuk moel umum ;,,, m () Tabel : Tabel Awal untuk Moel Umum () () () () (5) () ass m () () rortas obot w w m z 0 0 w wm a a n a an RHS m w b b b a a b w m m m ars memuat tabel label varabel keputusan Koefsen varabel keputusan m mn m an varabel penympangan negatf a tempatkan paa kolom, matrks enttas tempatkan paa kolom mewakl varabel penympangan negatf an nla ruas kanan b tempatkan paa kolom 5 Kolom memuat prortas an bobot w untuk masng-masng varabel penympangan postf (yatu varabel bass), termasuk varabel buatan ar varabel penympangan postf yang tamplkan paa kolom ars, kolom 5 paa tabel memuat nla yang sebut total penympangan absolut yang mewakl umlah ar total penympangan untuk semua tuuan ar masng-masng tabel hasl proses teras ars, kolom vektor bars nol yang mewakl ar semua varabel keputusan paa proses komputas ars, kolom aftar bobot w yang sesua engan varabel penympangan negatf Langkah-Langkah penyelesaan metoe ual smple sebaga berkut: Menentukan varabel untuk keluar ar solus bass In apa engan memlh varabel engan prortas tertngg ( 0 n ) Ketka ua atau lebh varabel memlk rangkng prortas yang sama, varabel yang engan bobot terbesar menentukan varabel yang akan plh pertama Ketka ua atau lebh varabel memlk tngkat prortas bobot yang sama, plh varabel yang memlk nla ruas kanan negatf terbesar gunakan sebaga krtera seleks Menentukan varabel masuk ar solus bass In apa engan memlh koefsen terbesar paa bars pvot Menetapkan kerangka kera untuk tabel baru engan menukarkan varabel paa bars pvot an kolom pvot aa tabel baru, elemen baru yang sesua engan elemen pvot temukan engan mengambl kebalkan ar elemen pvot Semua elemen lan bars temukan engan membag elemen bars pvot engan elemen pvot an mengubah tana yang haslkan 5 Htung semua nla bars lannya engan menggunakan formula:
4 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne ars baru bars lama - (koefsen kolom pvot nla bars pvot tabel baru) 6 Menentukan total evas engan rumus: z w b () 7 Memerksa untuk melhat solus optmal Solus suah optmal ka varabel semuanya postf, ka satu atau lebh ar varabel bass negatf, ulang Langkah -8 Jka semua varabel bass postf tetap prortas preemptf tak memuaskan, solus tak optmal Lanutkan ke Langkah 9 8 Menentukan varabel keluar ar solus bass In lakukan engan memlh elemen postf terbesar paa kolom engan tngkat prortas tertngg Elemen pvot berasal ar bars pvot 9 Menentukan varabel masuk ar solus bass In lakukan engan memlh kolom yang memlk raso terkel haslkan ketka koefsen negatf paa bars pvot bag mena elemen postf engan mengubah tana yang haslkan Varabel n sebut kolom pvot Ulang Langkah -8 0 Solus suah optmal ka varabel bass semua bernla postf an satu atau lebh ar bars fungs obektf memlk tana negatf Metoe Smple yang Dmofkas Hasl an embahasan Contoh : Untuk pemakaan metoe smple yang mofkas, bahas ontoh soal ar Taha [8, hal 6] Langkah-langkah penyelesaan sebaga berkut: Langkah : Konverskan ke alam bentuk stanar mn z () kenala s 5000,, 0;,;, Tabel menyakan tabel awal ar metoe smple yang mofkas Tabel : Tabel awal smple yang mofkas v s RHS Raso s z
5 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne Langkah : Menentukan varabel masuk Varabel masuk tentukan engan memlh paa bars prortas tertngg engan nla postf z maksmum yatu paa kolom Langkah : Menentukan varabel keluar Varabel keluar tentukan engan membag nla ruas kanan engan nla-nla varabel masuk an memlh nla postf terkel yatu paa bars Langkah : Melakukan operas Gauss-Joran untuk memperbaharu tabel baru (lhat Tabel ) Langkah 5: Htung bars z baru z erkut peroleh solus optmal paa teras terakhr yang sakan paa Tabel Tabel : Tabel teras ketga smple yang mofkas v 0 0 RHS s s Dar Tabel, karena nla paa bars an negatf maka tuuan-tuuan paa prortas n terpenuh Akan tetap, paa bars z mash aa yang bernla postf maka korbankan Sehngga peroleh hasl optmal sebaga berkut: 5, 5, 75, 00, 0 an z 75 Contoh : Untuk pemakaan metoe smple yang mofkas, bahas ontoh soal ar Hller [, hal 7] Langkah-langkah penyelesaan sebaga berkut: Langkah : Konverskan ke alam bentuk stanar 5 mn z (5) kenala
6 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne,, 0;,,;,, Tabel menyakan tabel awal ar metoe smple yang mofkas z 0 Tabel : Tabel awal smple yang mofkas v RHS Raso Langkah : Menentukan varabel masuk Varabel masuk tentukan engan memlh paa bars prortas tertngg engan nla postf z maksmum, yatu paa kolom Langkah : Menentukan varabel keluar Varabel keluar tentukan engan membag nla ruas kanan engan nla nla varabel masuk an memlh nla postf terkel, yatu paa bars Langkah : Melakukan operas Gauss-Joran untuk memperbaharu tabel baru ( lhat Tabel 5) Langkah 5: Htung bars z baru erkut peroleh solus optmal paa teras terakhr yang sakan paa Tabel 5 z 0 Tabel 5: Tabel teras keempat smple yang mofkas v RHS Raso Dar Tabel 5, karena semua nla paa bars an z negatf atau nol berart tuuan suah terpenuh Tetap paa mash aa yang bernla postf, maka prortas keua korbankan Sehngga peroleh hasl optmal aalah 8, 0, 67, 0, 8 an z 666 5
7 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne Metoe Dual Smpleks Contoh : Untuk pemakaan metoe ual smple, bahas ontoh soal ar Taha [8, hal 6]: kenala mn z (6) ,, 0;,;, Langkah pertama yang harus lakukan aalah mengubah ke alam bentuk stanar entuk ual ar program gol atas sebaga berkut: mn z (7) kenala s ,, 0;,;, Setelah konverskan ke alam bentuk ual, selanutnya akan tentukan varabel bass an varabel non-bass Untuk metoe ual smple yang mena varabel bass aalah, an Seangkan varabel non-bass aalah,,,, an s Setelah tentukan varabel bass an non-bass, kemuan elemen-elemen paa persamaan (7) masukkan ke alam tabel awal smpleks Tabel 6 menyakan tabel awal ar metoe ual smple Tabel 6: Tabel awal metoe ual smple s W z s elemen pvot Langkah : Langkah : Menentukan varabel yang akan keluar bass In lakukan engan memlh nla ruas kanan yang palng negatf ketka ua atau lebh varabel memlk tngkat prortas bobot yang sama Ja, varabel keluar bass Menentukan varabel yang akan masuk bass 6
8 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne In lakukan engan memlh koefsen terbesar paa bars pvot Ja, varabel masuk bass Langkah : Menetapkan kerangka kera baru untuk tabel baru engan menukarkan varabel paa bars pvot an kolom pvot (lhat Tabel 7) Langkah : Elemen baru yang sesua engan elemen pvot temukan engan mengambl kebalkannya Semua elemen lan bars temukan engan membag elemen bars pvot engan elemen pvot an mengubah tana Langkah 5: Menentukan elemen baru yang sesua engan elemen alam kolom pvot Elemen n temukan engan membag elemen kolom pvot engan elemen pvot Langkah 6: Melakukan operas Gauss-Joran untuk memperbaharu tabel baru (lhat Tabel 7) Langkah 7: Menentukan total evas z 0( 000) 0( 00) 0(800) 0 0 erkut peroleh solus optmal paa teras terakhr yang sakan paa Tabel 7 Tabel 7: Tabel teras keempat metoe ual smple s s W erasarkan Tabel 7, karena semua varabel bass semua bernla postf an satu ar bars fungs obektf memlk tana negatf, maka solus optmal Sehngga peroleh 5, 5, 0, 00, 75 an z 75 Contoh : Untuk pemakaan metoe ual smple, bahas ontoh soal ar Hller [, hal 7]: kenala 5 mn z (8) ,, 0;,,;,, Langkah pertama yang harus lakukan aalah mengubah ke alam bentuk stanar erkut bentuk ual ar program gol atas: 5 mn z (9) kenala
9 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne ,, 0;,, ;,, Setelah konverskan ke bentuk ual, selanutnya akan tentukan varabel bass an varabel non-bass Untuk metoe ual smple yang mena varabel bass aalah, an Seangkan varabel non-bass aalah,,,, an Setelah tentukan varabel bass an non-bass, kemuan elemen-elemen paa persamaan (9) masukkan ke alam tabel awal smple Tabel 8 menyakan tabel awal ar metoe ual smple Langkah : Langkah : Langkah : Langkah : Langkah 5: Tabel 8: Tabel awal metoe ual smple W z elemen pvot Menentukan varabel yang akan keluar bass In lakukan engan memlh bobot terbesar ketka ua atau lebh varabel memlk rangkng prortas yang sama Ja, varabel keluar bass Menentukan varabel yang akan masuk bass In lakukan engan memlh koefsen terbesar paa bars pvot Ja, varabel masuk bass Menetapkan kerangka kera baru untuk tabel baru engan menukarkan varabel paa bars pvot an kolom pvot (lhat Tabel 9) Elemen baru yang sesua engan elemen pvot temukan engan mengambl kebalkannya Semua elemen lan bars temukan engan membag elemen bars pvot engan elemen pvot an mengubah tana Menentukan elemen baru yang sesua engan elemen alam kolom pvot Elemen n temukan engan membag elemen kolom pvot engan elemen pvot Langkah 6: Melakukan operas Gauss-Joran untuk memperbaharu tabel baru (lhat Tabel 9) Langkah 7: Menentukan total evas z 0( 5) ( 0) ( 55) 5 5 erkut peroleh solus optmal paa teras terakhr yang sakan paa Tabel 9 Tabel 9: Tabel teras keempat metoe ual smple W z
10 Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN prnt/issn onlne erasarkan Tabel 9, karena semua varabel bass semua bernla postf an prortas preemptf memuaskan yatu paa tngkat prortas keua, maka solus suah optmal Sehngga peroleh 8, 0, 67, 0, 0, 8, 0 an z 666 Kesmpulan eneltan tentang metoe program gol yang usulkan telah menunukkan bahwa metoe ual smple menghaslkan umlah teras yang sama untuk memeahkan masalah aa paper n, untuk menyelesakan metoe ual smple, penuls memofkas paa Langkah keenam yatu melakukan elmnas Gauss-Joran untuk meperbaharu tabel baru erasarkan hasl komputas menunukkan bahwa metoe ual smple menghaslkan teras yang sama untuk ontoh Hller (990) erasarkan Contoh yang kerakan bahwa untuk metoe smple yang mofkas menunukkan semakn banyak fungs tuuan an varabel keputusan maka teras yang haslkan semakn banyak Seara umum, metoe ual smple menghaslkan umlah teras sama Akan tetap, paa ontoh yang selesakan bahwa metoe ual menghaslkan teras lebh banyak banngkan metoe smple yang mofkas Rngkasan ar hasl ua ontoh yang selesakan sakan alam Tabel 0 Tabel 0: Tabel rngkasan hasl Sumber Jumlah Jumlah Jumlah Iteras Varabel Tuuan MSM MDS Taha (00) Hller (990) Keterangan: MSM : Metoe smple yang mofkas MDS : Metoe ual smple Daftar ustaka [] Arthur J L an A Ravnran An Effent Goal rogrammng Algorthm Usng Constrant arttonng an Varable Elmnaton Management Sene, Vol : [] Dantzg, G rogrammng A Lnear Struture Comptroller Unte Ar Fore, Washngton, D C 98 [] Hller, F S an Lberman, G J engantar Rset Operas, Jl, Ter ar Introuton to Operatons Researh, oleh S Ellen G an Mula, A W enerbt Erlangga, Jakarta 990 [] Ignzo, J Introuton to Lnear Goal rogrammng Sage ublaton, Calforna 98 [5] Lee, S M Goal rogrammng for Deson Analyss Auerbah, hlaelpha 97 [6] Olson, D L Comparson of Four Goal rogrammng Algorthms Journal of the Operatonal Researh Soety, 5: [7] Shneerans, M J an N K Kwak, An Alternatve Soluton Metho for Goal rogrammng roblems: A Tutoral Journal of the Operatonal Researh Soety, : [8] Taha, HA Operataons Researh: An Introuton, Seven E New Jersey, rente-hall 00 [9] Taylor, W Sans Manaemen: enekatan Matematka Untuk sns, Ter Dar ntrouton to management sene, oleh Chaerul D D an Vra Slvra enerbt Salemba Empat, Jakarta 00 9
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
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
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI
Soft Computng, Intellgent Systems an Informaton Technology 2005 UK Petra Surabaya, 28 Jul 2005 APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI Basuk Rahmat, Panca Raharanto,
2. TINJAUAN PUSTAKA. 18 Universitas Indonesia. Penggunaan non linier..., Arief Suwandi, FT UI, 2009
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Goal Programmng Goal Programmng merupakan pengembangan ar Lnear Programmng. Dperkenalkan oleh Charnes an Cooper paa awal tahun 1960. Kemuan teknk n sempurnakan oleh Ijr paa pertengahan
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,
V. DISTRIBUSI PERJALANAN
V. DISTRIBUSI PERJALANAN 5.. PENDAHULUAN Trp strbuton aalah suatu tahapan yang menstrbuskan berapa jumlah pergerakan yang menuju an berasal ar suatu zona. Paa tahapan n yang perhtungkan aalah :. Sstem
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
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
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
SEGMENTASI CITRA MEDIS DENGAN ALGORITMA DETEKSI TEPI KONTUR BERBASIS PELACAKAN TARGET SECARA DINAMIS
SEGMENTASI CITRA MEDIS DENGAN ALGORITMA DETEKSI TEPI KONTUR BERBASIS PELACAKAN TARGET SECARA DINAMIS Puruhto Bagus Prakosa, Agus Zanal Arfn, Anny Yunart 3 Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Informas,
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
MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak
JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan
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 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
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
(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
Optimasi Perencanaan Hasil Produksi dengan Aplikasi Fuzzy Linear Programming (FLP)
Semnar Nasonal Waluyo Jatmko II FTI UPN Veteran Jawa Tmur Optmas Perencanaan Hasl Produks dengan Aplkas Fuzzy Lnear Programmng (FLP) Akhmad Fauz Jurusan Teknk Informatka UPNV Veteran Jawa Tmur Emal: [email protected]
PENDEKATAN MODEL FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENETAPAN PEMBOBOTAN PRIORITAS DARI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI
PENDEKATAN MODEL FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENETAPAN PEMBOBOTAN PRIORITAS DARI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI RIDHA VERA HARTATI 060804 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN
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
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 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
OPTIMASI LINTAS LAPISAN PADA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF PADA DAERAH BERSHADOWING
/7 OTIMASI LINTAS LAISAN ADA SISTEM KOMUNIKASI KOOERATIF ADA DAERAH BERSHADOWING Achma Yusuf 05 00 074 Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, Fakultas Teknolog Inustr, Jurusan Teknk Elektro Kampus ITS Sukollo,
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 I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
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
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
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
Preferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL
Arad Retno TH, Pengembangan Metode Algortma Gen, Hal 93-0 PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno Tr Hayat Abstrak Metode optmas
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
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
PENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE
PERSETUJUAN PENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE SKRIPSI Telah dsetuju dan dsyahkan pada tanggal: 3 November 2010 Untuk dpertahankan ddepan Dewan Penguj Skrps
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
STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK ABSTRAK
STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK Wjayanto Mahasswa Magster Bang Keahlan Manajemen Dan Rekayasa Transportas Fakultas Teknk Spl an Perencanaan Insttut Teknolog
BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
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
BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /
KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : [email protected] / [email protected] 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.
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 [email protected],
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
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
PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)
PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan
ANALISIS PARETO OPTIMAL DENGAN PEMBOBOTAN DALAM MENENTUKAN SOLUSI GOAL PROGRAMMING SKRIPSI. SRI KEUMALAWATI (Operasi Riset)
ANALISIS PARETO OPTIMAL DENGAN PEMBOBOTAN DALAM MENENTUKAN SOLUSI GOAL PROGRAMMING SKRIPSI SRI KEUMALAWATI 050803046 (Operas Rset) DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
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.
b) Sebaliknya : interaksi kalor antara sistem dan lingkungan yang harus berlangsung kuasistatik dan disertai kenaikan suhu,
I. KALOR DAN HKM KE-1 1.1 Kalor Dketahu ua sstem paa suhu berbea. Apabla kontakkan satu engan yang lan melalu nng atermk, ketahu bahwa suhu keua sstem akan berubah seemkan rupa sehngga akhrnya menja sama.
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 II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
BAB 1 RANGKAIAN TRANSIENT
BAB ANGKAIAN TANSIENT. Penahuluan Paa pembahasan rangkaan lstrk, arus maupun tegangan yang bahas aalah untuk kons steay state/mantap. Akan tetap sebenarnya sebelum rangkaan mencapa keaaan steay state,
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
PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
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 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
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) [email protected],
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 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
PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Latar Belakang Penggunaan energ Indonesa menngkat pesat sejalan dengan pertumbuhan ekonom dan pertambahan penduduk. Namun sebaga komodtas energ utama, keberadaan cadangan mnyak bum saat n sudah
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
PERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS PADA KASUS UMKM
PERBANINGAN METOE SAW AN TOPSIS PAA KASUS UMKM Muh. Alyazd Mude [email protected] Teknk Informatka Unverstas Muslm Indonesa Abstrak alam pengamblan keputusan terhadap masalah berdasarkan sebuah analsa
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
APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
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
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
Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP
JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP Tryan dan Nken Larasat Fakultas Sans dan Teknk, Unverstas Jenderal Soedrman Purwokerto, Indonesa
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
III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5
33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan
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
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 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
MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari
MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS
METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity
37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan deskrptf, yang mana dgunakan untuk mengetahu bagamana pengaruh varabel X (celebrty endorser) terhadap varabel
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR Dajukan sebaga Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sans pada Jurusan Matematka Oleh : IIS ERIANTI
SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI
ISSN: 1693-6930 167 SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAA OPERASI Subyanto Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Neger Semarang Gedung E6 Lt. Kampus Sekaran
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER
UNIVERSITAS DIPONEGORO 013 ISBN: 978-60-14387-0-1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER Saftr Daruyan
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
Penyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)
ISSN : 69 7 Penyelesaan Masalah Transshpmen Dengan Metoda Prmal-Dual Wawan Laksto YS ) Abstrak Masalah Pemndahan Muatan adalah masalah transportas yang melbatkan sambungan yang harus dlewat. Obektnya adalah
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
Alokasi kursi parlemen
Alokas kurs parlemen Dd Achdjat Untuk Sndkas Pemlu dan Demokras 1. Pendahuluan 1 Pelaksanaan pemlhan umum sebaga sarana mplementas demokras memerlukan suatu konsep yang kokoh dan taat azas. Konsep pelaksanaan
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
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
berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat
10 KARAKTRISTIK TRANSISTOR 10.1 Dasar Pengoperasan JT Pada bab sebelumnya telah dbahas dasar pengoperasan JT, utamannya untuk kasus saat sambungan kolektor-bass berpanjar mundur dan sambungan emtor-bass
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : [email protected]
ALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
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.
PENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
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
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
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V
