SEGMENTASI PELANGGANPLN MENGGUNAKAN FUZZY KLUSTERING SHORT TIME SERIES. Maria Titah Jatipaningrum
|
|
- Handoko Hartanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Yogyaarta, 5 November 04 SEGMENTASI PELANGGANPLN MENGGUNAKAN FUZZY KLUSTERING SHORT TIME SERIES Maria Titah Jatipaigrum Jurusa Matematia, Faultas Sais Terapa, IST AKPRIND Yogyaarta titah.jp@gmail.com ABSTRACT Clusterig is a descriptive statistical techique that helps i determiig the cetral poits, is the most fudametal cocepts to determie the patter of the data i the segmetatio data. The advatages of fuzzy clusterig gives a fuzzy clusterig partitio data, stroger, broader, ad more realistic tha crisp partitio. I this research, coducted a empirical aalysis with fuzzy clusterig method with short time seriesdistace. The reaso behid it,because of capturig time iterval iformatio from sample data. Aalysis of empirical data is used time series data, customers loads sample Yogyaarta s State Electricity Eterprise..e Keywords: short time series distace, fuzzy clusterig, fuzzy clusterig short time series, customers segmetatio, loads sample Yogyaarta s State Electricity Eterprise PENDAHULUAN Teaga listri tida dapat disimpa dalam sala besar, areaya teaga ii harus disediaa pada saat dibutuha. Aibatya timbul persoala dalam meghadapi ebutuha daya listri yag tida tetap dari watu e watu, bagaimaa megoperasia suatu sistem teaga listri yag selalu dapat memeuhi permitaa daya pada setiap saat, dega ualitas bai da harga yag murah. Apabila daya yag diirim dari bus-bus pembagit jauh lebih besar daripada permitaa daya pada bus-bus beba, maa aa timbul persoala pemborosa eergi pada perusahaa listri, terutama utu pembagit termal. Sedaga apabila daya yag dibagita da diirima lebih redah atau tida memeuhi ebutuha beba osume maa aa terjadi pemadama loal pada bus-bus beba, yag aibatya merugia piha osume. Oleh area itu diperlua peyesuaia atara pembagita dega permitaa daya. Masalah yag ui dalam operasi sistem adalah bahwa: Daya yag dibagita atau diprodusi harus selalu sama dega daya yag diosumsi oleh para pemaai teaga listri yag secara teis umumya diataa sebagai beba sistem [Marsudi,990]. Realisasiya tida harus selalu sama, pada asus-asus tertetu apabila ada permitaa husus dari pelagga, piha PLN harus dapat mecuupi ebutuha listri ta terduga tersebut Timbul permasalaha bahwa beba masig-masig peggua jasa listri berbeda-beda. Beba listri yag berbeda meyebaba overload sehigga meimbula terjadiya pemadama loal. Pemadama loal meyebaba efisiesi da efetifitas erja meuru. Utu megatur estabila pasoa listri pelagga, diperlua lusterig data berdasara pola beba utu segmetasi pelagga. Iformasi yag diambil dari hasil lusterig diguaa piha PLN utu pemerisaa (ispectio) apabila terdapat eaeha data historical sehigga tida pecuria listri dapat terdetesi, megetahui tipial pola beba pelagga gua meetua tarif laggaa perbula berdasara pemaaia listri da masua bagi tim maretig utu megaalisis perilau pelagga (Customer Relatioships Maagemet). Utu melaua aalisis time series, didefiisia uura releva dari jara atara time series dalam umpula data. Uura yag diguaa dalam aalisis time series pada asus ii adalah uura jara (distace) short time series. Kemudia digabuga dega prosedur FCM da lebih dieal dega Fuzzy Short Time series (FSTS) yag diembaga oleh [Levet et al, 003] dieal juga sebagai modifiasi jara euclidea yag diguaa dalam FCM. Dari uraia latar belaag permasalaha diatas, secara umum permasalaha yag dibahas adalah bagaimaa medapata fuzzy lusterig short time series yag optimal dega tigat validitas tiggi. Peelitia yag dilaua dalam raga mejawab pertayaa beriut: Bagaimaa lagah-lagah peglustera data short time series megguaa FSTS utu meghasila tigat validitas peglustera yag lebih bai. Peerapa algoritma fuzzy short time series dalam berbagai apliasi dalam soft-computig fuzzy telah baya pula mejadi perhatia baya peeliti, atara lai C-53
2 Yogyaarta, 5 November 04 dapat dilihat pada Moller-Levet (003) diterapa pada data ge (microarray). Referesi yag beraita dega osep da betu dari model fuzzy lusterig secara umum dapat ditemua di Sato-Ilic (006), Olievera (007), Miyamoto d (008). Peetua validitas peglustera megguaa ides Xie-Bei, ditemua oleh Xie-Bei (99). Program yag diguaa utu apliasi FC-STS adalah MATLAB.Kode matlab utu jara STS diperoleh dari yag diuduh taggal 4 Otober 0, dimodifiasi dega code matlab FCM emudia dihasila FC-STS yag ditampila dalam GUI Matlab beserta ilai ides Xie-Bei terait luster yag terbetu. METODE PENELITIAN Adapu tahapa dalam peelitia ii adalah sebagai beriut : Gambar. Alur Tahapa Peelitia PEMBAHASAN Prosedur Fuzzy Clusterig Short Time Series Rigasa prosedur FC-STS seperti yag diuraia di atas adalah sebagai beriut da dapat dilihat pula flowchart yag ditampila pada Gambar utu membatu pembetua prosedur FC- STS (Hussai, 0): Lagah : Iisialisasi g = bayaya sampel loads/ beba pelagga = 5 t = bayaya titi watu = 50 time poits X = matris load profile g t = [ 5 50] c = bayaya luster dimulai dari sampai 4 w= bobot/ weight fuzziess, w =, 6 α = alpha cuts, α = 0,3 ε = epsilo, diguaa ilai ε = 0,000 Lagah : Peambaha dua titi watu tetap da fuzzifiasi t = C-54
3 Yogyaarta, 5 November 04 t = 0 t+ = t t+, utu t X = 0 X g ( t + ) g g t Lagah 3: Iisialisasi matris partisi awal ( 0) Iisialisasi matris awal yag dibagita dega bilaga radom U c Lagah 4: ulagi utu l =,, Perhituga jara short time series atau dsts megguaa persamaa d STS ( x, v) dega i c da 3 t perhituga (, ) () l vi v( ) v + ( + ) = t x x t( ) t t( ) t = g... () l l, 0 vi, = 0 utu. Perhituga prototipe luster: vi ( ) () = da ( ) () diguaa persamaa 3 r p vi (, ) = mir cq aq + cq + cj aj / cq + r= q= q= r+ q= r+ p= r+ 3 j= p j= r+ q=... () 3 m ( ) + ( ) ( ( ) + ( ) ) / cq m c i i q a c cq q= q= q=,dega utu i c da 3 t Update matris partisi megguaa persamaa u = (3) ij (, ) c w dsts xi vj q= (, ) dsts xi vq jia d > 0 utu i c da 3 t, sebaliya ( l u ) = 0 jia l d > 0 da u 0, STS ij c () l ( l) ( l ) dega uij = sampai U U < ε i= ij STS ij ( ) [ ] Lagah 5: Perhituga ides Xie-Bei utu megetahui performasi hasil lusterig terbai, dega megguaa persamaa ( ) XB c = c N w ( ui ) di x vi i= = N mi v v i, j i (, ) da dipilih ides yag palig miimum da terbai, diatara luster yag terbetu. Pada pembahasa ii aa diujia data Fuzzy Short Time Series yag terdiri dari:. Pegujia pada data STS dega uura 5x50 dega alpha cuts yag berbeda-beda yai: 0,, 0,, 0.3, 0.4, 0.5, da 0.6 utu megetahui jumlah pusat luster yag optimal dega melihat ilai ides XB yag terecil.. Pegujia pada jumlah luster yag optimal utu megidetifiasi pola (patter) data yag terdistribusi utu setiap luster. Hasil pegujia pada data STS dega uura 5x50 dega alpha cuts yag berbeda-beda yai: 0,, 0,, 0.3, 0.4, 0.5, da 0.6. Jumlah luster yag diujia secara iteratif pada, 3, 4, sedaga variabel fuzzy.6 da riteria stoppig dega epsilo da masimum iterasi 50 sebagai beriut : j (4) ij C-55
4 Yogyaarta, 5 November 04 Tabel. Hasil FSTS pada setiap alpha cut yag berbeda Nilai alpha cuts Nilai ides XB setiap jumlah luster 3 4 0, 3,594,0765,8466 0, 3,75,0764, , , , , Berdasara Tabel terlihat bahwa ilai ides XB cederug meuru dega bertambahya jumlah luster yag didefiisia. Nilai ides XB yag terbai adalah pada jumlah luster 4. Grafi ilai XB pada setiap ilai alpha cuts ditujua pada Gambar. Selajutya ditijau berdasara ilai alpha cuts yag berbeda-beda, pada setiap jumlah lusterig cederug tida berubah atau osta. Gambar.Grafi ilai ides XB Hasil pegujia selajutya adalah megguaa data STS yag sama dega uura 5x50. Berdasara ilai alpha cuts yag berbeda-beda yai: 0,, 0,, 0.3, 0.4, 0.5, da 0.6. Jumlah luster yag diujia diambil dari luster dega ilai ides XB terbai dalam hal ii terecil. Variabel laiya adalah variabel fuzzy,6 da riteria stoppig dega epsilo da masimum iterasi 50, sebagai beriut: Berdasara Tabel pada setiap ilai alpha cuts yag berbeda, meghasila ilai ides XB terbai pada jumlah luster yag sama. Setelah diuji jumlah luster terbai meghasila pola data yag bervariasi. Jumlah data yag semula 5 loads time series setelah dilaua fuzzy lusterig meghasila pola data yag berbeda dari data awal. C-56
5 Yogyaarta, 5 November 04 Tabel. Hasil FSTS pada ides XB terbai Data yag hilag disebaba oleh pembagita bilaga radom utu meghasila derajat eaggotaa fuzzy setiap data da pemiliha alpha cuts. Derajat bilaga fuzzy (degree of membership) dega jagaua atara 0 sampai aa dipotog dega megguaa alpha cuts. Pola-pola data yag derajat eaggotaa yag lebih ecil alpha cuts dipotog sebagai data yag hilag. Sedaga pola data yag mucul, lebih dari satu luster (overlappig), area ilai derajat eaggotaa lebih besar dari alpha cuts. Pada Tabel 3 ditujua pola data pada setiap luster. Data yag diguaa sama dega data pada Tabel 4. dega ilai potoga alpha 0.3 dihasila pola data sebagai beriut :. Pada luster berisi data, 8, 9, 0, (rsud paembaha, pasar ite, pegadila tiggi Yogyaarta, RRI Yogyaarta, Siduegara). Pada luster berisi data,4,5,7,,,3,5 (BNI 946, arcade, id gar, palace, sahid, Siduegara, tei UNY, duta wacaa) 3. Pada luster 3 berisi data 6 (iter) 4. Pada luster 4 berisi data 3, 4 (Aquila, teras) Tida ada data yag hilag pada proses FSTS pembetua 4 luster pada data sampel PLN.Data yag megalami overlappig adalah data (siduegara) pada luster da, dapat diartia bahwa data bisa masu ategori pelagga luster atau luster. Tabel 3.Pola Sebara Data Hasil Betua 4 Kluster DataClust = Colums through KESIMPULAN Dari hasil peulisa yag telah diemuaa sebelumya, dapat disimpula beberapa hal sebagai beriut:. Peglustera data 5 ID loads pelagga PLN megguaa FC-STS dihasila 4 luster, pada luster berisi data, 8, 9, 0, (rsud paembaha, pasar ite, pegadila tiggi Yogyaarta, RRI Yogyaarta, Siduegara); pada luster berisi data,4,5,7,,,3,5 (BNI 946, arcade, id gar, palace, sahid, Siduegara, tei UNY, duta wacaa); pada luster 3 berisi data 6 (iter) ; pada luster 4 berisi data 3, 4 (Aquila, teras).. Tida ada data yag hilag pada proses FC-STS pembetua 4 luster pada data sampel PLN. Data yag megalami overlappig adalah data (siduegara) pada luster da, dapat diartia bahwa data bisa masu ategori pelagga luster atau luster. 3. Nilai validitas ides Xie-Bei utu data di atas dega terbetuya 4 luster, yaitu: Nilai ii dipilih dari hasil masig-masig pembetua luster dari sampai dega 4 yag palig miimum da yag terbai. 4. Pemiliha alpha cuts 0,3 yag diguaa dalam peelitia ii, dega pertimbaga diperoleh luster yag palig optimal (tida ada data yag hilag da data yag overlappig haya satu). C-57
6 Yogyaarta, 5 November 04 DAFTAR PUSTAKA Hussai, Sadiq (0), A Fuzzy Approach for Clusterig Gee Expressio Time Series Data, Iteratioal Joural Computer Sciece ad Iformatio Techology (IJCSIT) Vol 3, No 4, Dibrugarh Uiversity. Levet, Moller, Carla., Klawo, Fra., (003), Clusterig of Uevely Sampled Gee Expressio Time-Series Data, UMIST, Machester, U.K, code matlab (diuduh taggal 04 Otober 0) Marsudi, Djiteg (990). Operasi Sistem Teaga Listri. Jaarta: Balai Peerbit da HUMAS ISTN. Miyamoto, Sadaai., Ichihashi, Hidetomo., Hoda, Katsuhiro (008) Algorithms for Fuzzy Clusterig Methods i c-meas Clusterig with Applicatios, Studies i Fuzziess ad Soft Computig, Volume 9 Spriger. Oliveira, Jose Valete de., Pedrycz, Witold.,(007). Advaces i Fuzzy Clusterig ad Its Applicatios. Joh Wiley & Sos Ltd, The Atrium, Souther Gate, Chichester, West Sussex PO9 8SQ, Eglad. Sato-Ilic,Mia., Jai, Lahmi C. (006) Iovatios i Fuzzy ClusterigTheory ad ApplicatiosStudies i Fuzziess ad Soft ComputigVol. 05. Spriger ISBN Xie, Xuali Lisa., Bei, Gerardo., (99), A Validity Measure for Fuzzy Clusterig, IEEE Trasactios o Patter Aalysis ad Machie Itelligece, 3(8): , Uiversity of Califoria, Sata Barbara. C-58
Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinciTEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS
Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia
Lebih terperinciBAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil
Lebih terperinciAplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
Lebih terperinciMACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
Lebih terperinciPerluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat
Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia
Lebih terperinciPEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
Lebih terperinciMODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi
Lebih terperinciRepresentasi sinyal dalam impuls
Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi
BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag
Lebih terperinciMASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?
Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai
Lebih terperinciDeret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Lebih terperinciMAKALAH TEOREMA BINOMIAL
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,
Lebih terperinciAproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks
Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh
Lebih terperinciPENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )
(Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
Lebih terperinciDeret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi
Lebih terperinciSifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
Lebih terperinciPEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)
PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar
Lebih terperinciPemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik
ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR
Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri
Lebih terperinciOPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTED GENERATION PADA IEEE 30 BUS SYSTEM MENGGUNAKAN BEE COLONY ALGORITHM
OPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTED GENERATION PADA IEEE 30 BUS SYSTEM MENGGUNAKAN BEE COLONY ALGORITHM Nur Ilham Luthfi *), Yuigtyastuti, ad Susatyo Hadoo Jurusa Tei Eletro, Uiversitas Dipoegoro Semarag Jl.
Lebih terperinciBAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...
Lebih terperinci1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi
Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap
Lebih terperinciPenggunaan Transformasi z
Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:
Lebih terperinciBab 16 Integral di Ruang-n
Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial
5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial
Lebih terperinciANALISIS ALOKASI RUGI TRANSMISI DENGAN METODE Z-BUS
ANALISIS ALOKASI RUGI TRANSMISI DENGAN METODE Z-BUS Firdaus Dose Jurusa edidia Tei Eletro FT UNM Abstra Sistem teaga listri telah berembag begitu pesat sehigga sistem ariga uga meela biaya rugirugi daya
Lebih terperinciPROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
Lebih terperinciModel Antrian Multi Layanan
Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan
BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii bertujua utu megetahui ada tidaya peigata emampua siswa dalam pealara setelah megguaa model pembelajara berbasis masalah terstrutur dalam pembelajara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan
BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu
Lebih terperinciMODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng
MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag
Lebih terperinciSIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri
Lebih terperinciMASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI
Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa
Lebih terperinciSIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA
SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA KELAS D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga Yogyaarta e-mail: malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRAK Himpua
Lebih terperinciSTUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas
Lebih terperinciBAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat
Lebih terperinciKeywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-
Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT
Lebih terperinciPenempatan dan Penentuan Kapasitas Optimal dari Distributed Generation
Peempata da Peetua Kapasitas Optimal dari Distributed Geeratio () dega Mempertimbaga Maximum Loadability Megguaa No-Domiated Sortig Geetic Algorithm-II (NSGA-II) Radia Hedri Wijaya, Adi Soeprijato, Heri
Lebih terperinciDISAIN DAN IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK KLASIFIKASI CITRA INDERAJA MULTISPEKTRAL SECARA UNSUPERVISED
DISAIN DAN IMPLEMENTASI PERANGAT LUNA LASIFIASI CITRA INDERAJA MULTISPETRAL SECARA UNSUPERVISED AGUS ZAINAL ARIFIN, Faultas Teologi Iformasi, Istitut Teologi Sepuluh Nopember, Surabaya Gedug Tei Iformatia,
Lebih terperinciMakalah Tugas Akhir. Abstract
Maalah Tugas Ahir IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT KULIT BERDASARKAN ANALISIS WARNA DAN TEKSTUR PADA CITRA KULIT MENGGUNAKAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR Faris Fitriato 1, R Rizal Isato 2, Ajub Ajulia Zahra.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciMASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN Adam Priyo Hartoo 1), Farida Haum 2), Toi Bahtiar 3) 1)2)3) Departeme Matematia, FMIPA, Istitut Pertaia Bogor Kampus
Lebih terperinciKonvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak
Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciUJI STATISTIK PENGARUH PERLAKUAN PERMUKAAN TERHADAP UMUR FATIK DENGAN DATA TERBATAS
Uji Statisti Pegaruh Perlaua Permuaa terhadap dega Data Terbatas (Agus Suhartoo) Areditasi LIPI omor : 536/D/007 Taggal 6 Jui 007 UJI STATISTIK PEGARUH PERLAKUA PERMUKAA TERHADAP UMUR FATIK DEGA DATA TERBATAS
Lebih terperinciMetode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu
Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug
Lebih terperinciGerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Ahma Sya roi, M Natsir, Eag Lily E-mail: Arolativa@yahoocom Mahasiswa Program S Matematia Dose Jurusa Matematia
Lebih terperinciMODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id
Lebih terperinciTEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE
Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.
Lebih terperinci7. Perbaikan Kualitas Citra
7. Perbaia Kualitas Citra Perbaia ualitas citra (image ehacemet) merupaa salah satu proses awal dalam pegolaha citra (image preprocessig). Perbaia ualitas diperlua area serigali citra yag diadia obe pembahasa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinci1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak
METODE PEGEMBAGA PEDEKATA RATA- RATA SAMPEL UTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP Faridawaty Marpaug Abstra Peelitia ii megemuaa metode pegembaga pedeata rata rata sampel utu program stoasti dua tahap. Metodologi
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI
UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK
Lebih terperinciPendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu
Jural Gradie Vol. No. Juli 5 : 9-97 edeata Teori Atria : Kasus Nasabah Ba pada uul 8.-. WIB di Ba BNI 46 Cabag Begulu Fahri Faisal Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5
Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah
Lebih terperinciPENGARUH MODAL KERJA TERHADAP KREDIT YANG DISALURKAN SERTA DAMPAKNYA TERHADAP RENTABILITAS PERUSAHAAN
Jural Autasi FE Usil, Vol. 4, No., 009 ISSN : 907-9958 PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP KREDIT YANG DISALURKAN SERTA DAMPAKNYA TERHADAP RENTABILITAS PERUSAHAAN Rai Rahma Dose Jurusa Autasi Faultas Eoomi Uiversitas
Lebih terperinci3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciPenulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.
PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciKORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING
Kode Maalah M- KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING SEM Oleh : Nur Rusliah Prof. Dr. Dra. Susati Liuwih, M.Stat Dra. Kartia Fitriasari, M.Si. ABSTRAK Structural Equatio
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya
Lebih terperinciBab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS
Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
Lebih terperinciFUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )
βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983)
I PENDAHULUAN Latar Belaag Permasalaha ebiaa pemaea ia yag memberia eutuga masimum da berelauta (tida teradi epuaha dari populasi ia yag dipae) adalah hal yag sagat petig bagi idustri periaa Para ilmuwa
Lebih terperinciKLASIFIKASI KARAKTERISTIK KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA DENPASAR DENGAN PENDEKATAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART)
E-Jural Matematia Vol. 4 (4), November 2015, pp. 146-151 ISSN: 2303-1751 KLASIFIKASI KAAKTEISTIK KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA DENPASA DENGAN PENDEKATAN CLASSIFICATION AND EGESSION TEES (CAT) I Gede Agus
Lebih terperinciPenerapan Metode Content-Based Filtering Pada Sistem Rekomendasi Kegiatan Ekstrakulikuler (Studi Kasus di Sekolah ABC)
Jural Tei Iformatia da Sistem Iformasi e-issn : 2443-2229 Volume 2 Nomor 3 Desember 2 Peerapa Metode Cotet-Based Filterig Pada Sistem Reomedasi Kegiata Estrauliuler (Studi Kasus di Seolah BC) Firmahsyah,
Lebih terperinciPeluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes
eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciBAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)
BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas
Lebih terperinciSinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit
Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2005/2006
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Gada 2005-2006 Skripsi Sarjaa Program Gada Semester Gajil 2005/2006 PEMBANGKITAN FRAKTALUNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI KERJA DESAINER GRAFIS MENGGUNAKAN METODE NEWTON RAPHSON
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciMATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL
MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham
Lebih terperinci