Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman
|
|
- Dewi Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana Sar 3,c),Dw Lestar 4,d) Jurusan Penddkan Matematka, FMIPA UNY a), b), d) Abstrak Pengrman pesan saat n sangat pentng sekal bag manusa, mula dar hal yang basa hngga ke hal yang pentng. Namun nformas pesan yang dkrm belum tentu terjaga kerahasaannya ataupun keamanannya. Hal n tentu saja sangat berbahaya jka pesan yang dkrm adalah nformas yang pentng serta rahasa. Maka perlu mekansme krptograf untuk melndung nformas tersebut. Fungs stream cpher chaos adalah pertukaran kunc yang sangat peka terhadap nla awal yang berpengaruh besar terhadap nla fungs selanjutnya, dar sfat fungs chaos yang dapat memperkuat keamanan stream cpher. Sedangkan pertukaran kunc Dffe-Hellman ddasarkan pada masalah logartma dskret bag grup pergandaan blangan bulat modulo prma, fungs n dapat membantu mengenkrps kunc smetr sepert fungs stream cpher chaos agar keamanannya lebh kuat. Hal n memungknkan rentan dtembus oleh krptanals yang aktf dalam pertukaran kunc dan juga telt. Kata kunc : stream chpper chaos, Dffe-Hellman, enkrps, kunc smetr, krptanals. I. PENDAHULUAN Serng perkembangan teknolog mengakbatkan perubahan dsemua aspek hdupan, salah satunya adalah dalam sstem komunkas. Djaman sekarang sudah dapat berkomunukas dengan mudah, cepat dan tdak terhalang jarak yang jauh. Namun dengan serngya perkembangan teknolog yang semakn canggh, tngkat keamanan untuk berkomunkas sangat rawan untuk penyadapan, sehngga sangat dperlukan suatu pengamanan nformas. Salah satu solus untuk tu adalah krptograf. Krptograf adalah suatu lmu yang mempelajar teknk-teknk matematka yang berhubungan dengan aspek keamanan nformas, sepert kerahasaan data, keabsahan data, ntegrtas data, serta autentkas data.[1] Krptograf hanya dgunakan untuk menjaga keamanan pesan agar tdak dsadap oleh orang selan pengrm dan penerma. Salah satu cara untuk menjaga pesan tersebut adalah dengan cara mengubah pesan tersebut kedalam suatu sand yang tdak dapat dmengert oleh phak lan. Proses yang terdapat dalam penyandan tersebut adalah proses enkrps dan deskrps yang memerlukan suatu mekansme dan kunc tertentu. Enkrps adalah suatu proses penyandan yang mengubah suatu pesan, dar yang dapat dmengert (planteks), menjad suatu sand yang sult dmengert (cpherteks). Sedangkan proses kebalkannya untuk mengubah cpherteks menjad planteks dsebut dekrps.[2] Beberapa algortma yang dgunakakan dalam krptograf, salah satunya adalah algortme krptograf Stream Cpher. Kelebhan dar fungs chaos adalah memlk sfat fungs yang senstf terhadap nla awal sehngga dapat dmanfaatkan untuk pembuatan kunc rahasa dalam krptograf.kemudan akan dbahas dalam peneltan n yang berjudul Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman. II. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Algortma Krptograf Stream Cpher Stream Cpher merupakan sstem krptograf yang dgunakan untuk melakukan enkrps dan dekrps yang smatrs atau sama. Algortma krptograf nserng dsebut dengan algortma krptograf PA-31
2 ISBN (Cetak) (On-lne) kunc rahasa, dkarenakan keamanan dar sstem n tergantung pada kunc yang akan djelaskan pada gambar berkut n: Kunc Planteks Cpherteks Planteks Orang I Enkrp Dekrp Orang II Orang III Gambar 1. Algortma Krptograf Smetrs Dalam Gambar 1 djelaskan orang I dan orang II menggunakan sstem krptograf smetrs, masalah utama yang muncul adalah keduanya harus menyepakat kunc yang sama, padahal keduanya tdak dapat bertemu secara langsung. Apabla kunc K dkrmkan kepada orang II, maka orang III dapat mengetahu kunc K. Salah satu cara yang dapat dgunakan untuk mengatas masalah n adalah menggunakan protokol perjanjan kunc (key establshment protocol). Protokol perjanjan kunc bertujuan agar kedua belah phak dapat menentukan kunc yang sama walaupun dlakukan melalu jalur komunkas yang tdak aman. 2. Algortma Stream Cpher Menggunakan Fungs Chaos Fungs chaos, memlk sfatyatu nlafungsnya senstf terhadap nla awal, artnya perubahan kecl pada nla awal akanmengakbatkan perubahan besar pada nla fungsnya. Kenguntungan dar fungs chaos dalam streamcpher yatu dapat menngkatkan keamanan dar stream cpher yang ddasarkan pada fungschaos. Salah satu fungs chaos adalah fungs chaos crcle map.[3]crcle map adalah map satu dmens yang memtakan sebauh lngkaran ke drnya sendr menggunakan rumus: adalah frekuens eksternal sedangkan K adalah ketnonlnearan, dmana dan K merupakan 2 parameter dar crcle map. (1) 3. Pembangunan Kunc Dffe-Hellman Kunc dalam krptograf merupakan sebuah parameter untuk mengubah pesan dar enkrps menjad dskrps atau sebalknya. Kunc tersebut dperoleh melalu Algortma Krptograf Stream Cpheryang berupa protokol perjanjan kunc. Dalam peneltan n, protokol perjanjan kunc yang dgunakan adalah protokol perjanjan kunc Dff-Hellman. Jka setap grup sklk adalah grup komutatf, dmana ab ba, maka berlaku K KA KB. Msalkan Orang I dan Orang II telah berhasl menyetuju sebuah kunc rahasa yang sama yatu K. Selanjutnya, kunc rahasa K yang telah dsetuju dgunakan untuk melakukan proses enkrps-dekrps. D lan phak, terdapat Orang III sebaga phak penyerang hanya dapat mengetahu nla g, a g dan Untuk mendapatkan kunc yang telah dsepakat oleh Orang I dan Orang II, sehngga Orang III harus menentukan nla a atau b. Dengan kata lan, Orang III harus menyelesakan masalah logartma dskrt pada G, yatu menentukan a apabla nla g dan b g. a g dketahu. Tngkat kemanan dar protokol perjanjan kunc Dffe-Hellman ddasarkan pada masalah logartma dskrt pada grup sklk.[4]. Pembentukan kunc Dffe-Hellman dsajkan pada Tabel 1, 2, dan 3. PA-32
3 SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Tabel1. Pertukaran kuncdffe-hellman untuk parameter K Orang I atau Orang II menyepakat g = elemen pembangun dar grup Sklk, nla g bersfat umum/publc. Orang I (Pengrm) Orang II (Penerma) 1. Orang I memlh secara rahasa c = 2 1. Orang II memlh secara rahasa d = 3 2. Orang I menghtung = 2. Orang II menghtung = 3. Orang I mengrm kepada Orang II 4. Orang I menerma dar Orang II 5. Orang I menghtung, = 3. Orang II mengrm kepada Orang I 4. Orang II menerma dar Orang I 5. Orang II menghtung, = Orang I dan Orang II telah menyepakat kunc rahasa = Mengkonvers ke K=0, Tabel.2 Pertukaran kunc Dffe-Hellman untuk parameter Orang I atau Orang II menyepakat g = elemen pembangun dar grup Sklk, nla g bersfat umum/publc. Orang I (Pengrm) Orang II (Penerma) 1. Orang I memlh secara rahasa a = 3 1.Orang II memlh secara rahasa b = 2 2. Orang I menghtung = 2.Orang II menghtung = 3. Orang I mengrm kepada Orang II 4. Orang I menerma dar Orang II 3.Orang II mengrm 4.Orang II menerma kepada Orang I dar Orang I 5. Orang I menghtungl A, L A = 5. Orang II menghtung L B, L B = Orang I dan Orang II telah menyepakat kunc rahasa = = Mengkonvers ke =0, PA-33
4 ISBN (Cetak) (On-lne) Tabel 3 Pertukaran kunc Dffe-Hellman untuk parameter Orang I atau Orang II menyepakat g = elemen pembangun dar grup Sklk, nla g bersfat umum/publc. Orang I (Pengrm) Orang II (Penerma) 1. Orang I memlh secara rahasa e = 4 1. Orang II memlh secara rahasa f = 3 2. Orang I menghtung = 2. Orang II menghtung = 3. Orang I mengrm kepada Orang II 4. Orang I menerma dar Orang II 5. Orang I menghtung, M E = 3. Orang II mengrm kepada Orang I 4. Orang II menerma dar Orang I 5. Orang II menghtung, M F = Orang I dan Orang II telah menyepakat kunc rahasa = = Mengkonvers ke =0, Dar proses pertukaran kunc Dffe-Hellman d atas, kta peroleh: K=0, , =0, , =0, Substtus ke persamaan (1), sehngga dperoleh nla d bawah n: =0, Dan seterusnya hngga lebh atau sama dengan jumlah karakter dar planteks Hasl dar teras dengan adanya kesepaktan antara phak pertama dan phak kedua maka bulatkan ke atas, msalnya 1,494 menjad 1,5 dan 0,2758 menjad 0,28. Selanjutnya akan dambl 2 dgt dmula dar blangan bulat postf dar depan pembulatan dan dsusun secara berurutan dapat dtulskan sebaga K =. Maka kta dapatkan kunc untuk proses Enkrps dan Dekrps yatu 2. Proses Enkrps K= Proses Enkrps bsa dblang sebaga proses mengamankan pesan rahasa. Pertama, pesan dubah menjad bentuk numerk. Setelah tu dlakukan proses enkrps menjad cphertext dengan rumus: dengan = Chperteks = Kunc = Planteks C K P mod 26 (2) PA-34
5 SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 = 1,2,3,...,n. jumlah karakter pesan Contoh Planteks: Saya sedang mengerjakan tugas Maka dperoleh cpherteks: JNIMESTTJEMHTOOUZSEXDVYBKE 3. Proses Dekrps Proses Dekrps bsa dblang sebaga proses mengunah cpherteks menjad pesan rahasa. Pertama, chperteks dubah menjad bentuk numerk. Setelah tu dlakukan proses dekrps menjad planteks dengan rumus: Keterangan: = Chperteks = Kunc = Planteks = 1,2,3,...,n. jumlah karakter pesan Contoh Chperteks: JNIMESTTJEMHTOOUZSEXDVYBKE Maka dperoleh planteks: Saya sedang mengerjakan tugas P K C mod 26 (3) 4. Nla Awal Berbeda Bla terdapat krptanals menebak nla awal dengan teta nol beda 1 dgt, sehngga dperoleh: 0, , , , , Dan seterusnya hngga lebh atau sama dengan jumlah karakter dar planteks Hasl dar teras dengan adanya kesepaktan antara phak pertama dan phak kedua maka bulatkan ke atas, msalnya 1,494 menjad 1,5 dan 0,2758 menjad 0,28. Selanjutnya akan dambl 2 dgt dmula dar blangan bulat postf dar depan pembulatan dan dsusun secara berurutan dapat dtulskan sebaga K =. Maka kta dapatkan kunc untuk proses Enkrps dan Dekrps yatu K= Menggunakan cara yang sama d sub bab 2, hasl enkrpsnya adalah sebaga berkut: Maka dperoleh cpherteks: NRNRESUUJENITOPVZSFYDVZOKS yatu: Hasl cpherteks untuk nla awal yang berbeda 1 dgt mengakbatkan perubahan cpherteksnya PA-35
6 ISBN (Cetak) (On-lne) a. Untuk K 1, mengakbatkan bergeser maju 1 huruf, sepert E menjad F b. Untuk K 1, mengakbatkan bergeser maju 10 huruf, sepert J menjad T III. SIMPULAN DAN SARAN A. KESIMPULAN Dar has pembahasan datas maka dapat dsmpulkan beberapa kesmpulan sebaga berkut: 1. Tdak terbatasnya planteks jka menggunakan stream cpher, oleh karena tu bsa dgunakan untuk komunkas yang durasnya panjang, sepert melalu telepon 2. Jka terjad perubahan d nla awal, mengakbatkan perubahan juga d hasl enkrps/dekrps. 3. Untuk pertukaran kunc Dffe-Hellman sult dpecahkan karena menggunakan pembangkt logartma dskrt yang sebelumnya d enkrps juga dengan stream cpher, kecual dapat dpecahkan bag pembobol atau krptanals yang aktf dalam metode pemecahan kunc dan telt. 4. Hasl cpherteks untuk nla awal yang berbeda 1 dgt mengakbatkan perubahan cpherteksnya yatu: a. Untuk K 1, mengakbatkan bergeser maju 1 huruf, sepert E menjad F b. Untuk K 1, mengakbatkan bergeser maju 10 huruf, sepert J menjad T B. SARAN Pada pembahasan mater n, memang agak sult untuk d tulskan dengan metode pemecahan kunc basa karena merupakan gabungan dar dua metode pertukaran kunc dar stream cpher dan Dffe-Hellman. Sehngga bsa djadkan salah satu acuan dalam keamanan nformas, tetap juga rawan untuk pembobol yang aktf dalam pemecahan kunc. DAFTAR PUSTAKA [1] Menezes Alfred J., Paul C. van Oorschot dan Scott A. Vanstone, 1996, Handbook of Appled Cryptography, CRC Press, USA. [2] D. Lestar dan Zak Ryanto,.(2012). Suatu Algortma Krptograf Stream Cpher Berdasarkan Fungs Chaos. Prosdng. Yogyakarta : FMIPA UNY. (2012) [3] Muhammad Wldan Habby dan D. Lestar,.(2016). Cryptography System for InformatonSecurty Usng Chaos Arnold s Cat Map Functon. Yogyakarta: FMIPA UNY. (2016) [4] Ryanto Muhammad Zak,.(2012). Protokol Perjanjan Kunc Berdasarkan Masalah Faktorsas Atas Semgrup Non-Komutatf. Yogyakarta: FMIPA UNY. PA-36
PENGAMANAN PESAN RAHASIA MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI ELGAMAL ATAS GRUP PERGANDAAN Zp*
SKRIPSI PENGAMANAN PESAN RAHASIA MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI ELGAMAL ATAS GRUP PERGANDAAN Zp* Sebaga salah satu syarat untuk memperoleh derajat S-1 Program Stud Matematka pada Jurusan Matematka Dsusun
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciAnalisis Serangan dengan Selective Plaintext pada Sebuah Algoritma Enkripsi Citra Berbasis Chaos
Analss Serangan dengan Selectve Plantext pada Sebuah Algortma Enkrps Ctra Berbass Chaos Rnald Munr 1) 1) Program Stud Informatka, Sekolah Teknk Elektro dan Informatka (STEI), ITB Jl. Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciPROPOSAL 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciPembangkitan Kunci Berantai Semi-Random Untuk Algoritma One Time Pad
embangktan Kunc Beranta Sem-Random Untuk Algortma One Tme ad Made Harta Dwjaksara 1) 1) rogram Stud Teknk Informatka, ITB, Bandung 40132, emal: f14137@students.f.tb.ac.d Abstraks One tme pad adalah algortma
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciBab 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
Lebih terperinciPengembangan Algoritma Enkripsi Selektif Citra Digital dalam Ranah Spasial dengan Mode CBC-like Berbasiskan Chaos
Semnar on Intellgence Technology and Its Applcaton (SITIA) 2012 Pengembangan Algortma Enkrps Selektf Ctra Dgtal dalam Ranah Spasal dengan Mode CBC-lke Berbasskan Chaos Rnald Munr 1) 1) Sekolah Teknk Elektro
Lebih terperinciIV. 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
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciSUMBER 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciA-2 Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map dengan Pertukaran Kunci Stickel
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 A-2 Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map dengan Pertukaran Kunci Stickel Afwah Nafyan Dauly 1, Yudha Al Afis 2, Aprilia
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciε 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciBAB 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.
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciDidownload 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
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciPENDAHULUAN 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciPEMODELAN 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) resa.septan@unpad.ac.d,
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN. Pola Kecenderungan Penempatan Kunci Jawaban Pada Soal Tipe-D Melengkapi Berganda. Oleh: Drs. Pramono Sidi
LAPORAN PENELITIAN Pola Kecenderungan Penempatan Kunc Jawaban Pada Soal Tpe-D Melengkap Berganda Oleh: Drs. Pramono Sd Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Me 1990 RINGKASAN Populas yang dambl
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada
Lebih terperinciI. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
Lebih terperinciPENERAPAN 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
Lebih terperinciSISTEM PENGKODEAN DATA FILE TEKS PADA KEAMANAN INFORMASI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA CAST-128
Meda Informatka Vol. 6 No. 3 (2007) Abstrak SISTEM PENGKODEAN DATA FILE TEKS PADA KEAMANAN INFORMASI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA CAST-128 Tacbr Hendro Pudjantoro Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciMemanfaatkan Mekanika Kuantum Untuk Kriptografi
Benny Suprapto Brotosswojo Memanfaatkan Mekanka Kuantum Untuk Krptograf Intsar Mekanka Kuantum yang dampaknya terwujud jelas pada benda-benda ukuran subatomc, sfatnya sangat berbeda dbandngkan dengan aturan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciEFISIENSI 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
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciUKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA
UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciSOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA
ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciAPLIKASI 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
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. suatu komputer digital [12]. Citra digital tersusun atas sejumlah elemen.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Ctra dgtal merupakan ctra hasl dgtalsas yang dapat dolah pada suatu komputer dgtal [12]. Ctra dgtal tersusun atas sejumlah elemen. Elemen-elemen yang menyusun ctra
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciPENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI
TEKNIK SAMPLING PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI PENDAHULUAN Pendugaan parameter dar peubah Y seharusnya dlakukan dengan menggunakan nformas dar nla-nla peubah Y Bla nla-nla peubah Y sult ddapat, maka
Lebih terperinciHUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan
Lebih terperinciUJI PRIMALITAS. Sangadji *
UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan.
BAB III PEMBAHASAN Pada bab n akan dbahas mengena rng embeddng dan faktorsas tunggal pada rng komutatf tanpa elemen kesatuan. A. Rng Embeddng Defns 3.1 (Malk et al. 1997: 318 Suatu rng R dkatakan embedded
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 004 Yogyakarta, 19 Jun 004 Aplkas Pemrograman Komputer Dalam Bdang Teknk Kma Arf Hdayat Program Stud Teknk Kma Fakultas Teknolog Industr, Unverstas Islam Indonesa
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciDeret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II
Deret Taylor & Derensal Numerk Matematka Industr II Maclaurn Power Seres Deret Maclaurn adalah penaksran polnom derajat tak hngga 0 0! 0 n n 0 n! Notce: Deret nnte tak hngga menyatakan bahwa akhrnya deret
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Lebih terperinciALGORITMA ENKRIPSI CITRA DIGITAL BERBASIS CHAOS DALAM GABUNGAN RANAH FREKUENSI DAN RANAH SPASIAL
Konferens asonal Sstem Informas 2013, STMIK Bumgora Mataram 14-16 Pebruar 2013 Makalah omor: KSI-347 ALGORITMA EKRIPSI CITRA DIGITAL BERBASIS CHAOS DALAM GABUGA RAAH FREKUESI DA RAAH SPASIAL Rnald Munr
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam diri sendiri ataupun yang ditimbulkan dari luar. karyawan. Masalah stress kerja di dalam organisasi menjadi gejala yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pekerjaan merupakan suatu aspek kehdupan yang sagat pentng. Bag masyarakat modern bekerja merupakan suatu tuntutan yang mendasar, bak dalam rangka memperoleh
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciNama : 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
Lebih terperinciBab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara
Bab IV Pemodelan dan Perhtungan Sumberdaa Batubara IV1 Pemodelan Endapan Batubara Pemodelan endapan batubara merupakan tahapan kegatan dalam evaluas sumberdaa batubara ang bertuuan menggambarkan atau menatakan
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciPENGURUTAN DATA. A. Tujuan
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.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos Pabelan
Lebih terperinci