KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN
|
|
- Djaja Hardja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN Pardi Affandi, Faisal, Yuni Yulida Abstra: Banya permasalahan yang melibatan teori sistem dan teori ontrol serta apliasinya. Beberapa referensi teori yang mengapliasian teori ontrol e dalam masalah inventori. Masalah lasi dalam masalah inventori adalah bagaimana mengatur perubahan permintaan onsumen pada sebuah produ barang jadi. Selain mengalami penurunan ternyata inventori juga bisa mengalami peningatan, biasanya inventori yang mengalami peningatan adalah terjadi pada inventori diarenaan adanya proses produsi yang berlangsung secara terus menerus sedangan permintaan sediit. Pada saat proses produsi berlangsung secara terus menerus menyebaban bertambahnya jumlah inventori. Hal ini mengaibatan terjadinya peningatan jumlah inventori. Masalah ini salah satunya dapat dimodelan dan diselesaian dengan menggunaan teni ontrol optimal Kata Kunci: peningatan inventori, ontrol optimal. PENDAHULUAN Masalah inventori termasu salah satu masalah yang berembang secara pesat. Selain mengalami penurunan ternyata inventori juga bisa mengalami peningatan, biasanya inventori yang mengalami peningatan terjadi pada inventori aibat adanya proses produsi yang berlangsung secara terus menerus. Pada saat proses produsi berlangsung secara terus menerus menyebaban bertambahnya jumlah inventori. Hal ini mengaibatan terjadinya peningatan jumlah inventori. Dalam penelitian ini dibahas model matematia dari masalah inventori yang mengalami peningatan serta bagaimana Program Studi Matematia, FMIPA UNLAM pardi_affandi@yahoo.com menyelesaian bentu model inventori tersebut menggunaan teni optimal ontrol. Pembentuan Model Model ini didasaran pada sistem Inventori produ barang pada saat terjadi peningatan inventori. Peningatan inventori disebaban arena adanya inventori awal dan emudian adanya penambahan inventori, sedangan permintaan terhadap inventori masih belum ada. Panjang perencaannya dinyataan dengan T dengan asumsi, fase watu dari 0 hingga T tingat inventorinya semain meningat. Perlu dicatat bahwa watu dibutuhan cara untu menentuan nilainya. Beriut ini 70
2 Pardi Affandi., d. Kendali Optimal pada Masalah Inventori 7 notasi yang digunaan untu menggambaran sistem dinami dari inventori yang ada: I(t tingat fungsi Inventori P(t nilai produsi rata-rata fungsi Io = tingat nilai awal inventori m(t Rata-rata fungsi enaian Juga dietahui tingat inventori berembang dari watu e watu berdasaran persamaan statenya. Fungsi m(t) yaitu rata-rata fungsi enaian diarenaan adanya tingat produsi maa Inventori aan semain bertambah. P(t) + m(t) + I 0 (t) > 0 t [0, T] (2) Untu membangun harga fungsi objetif, maa diasumsian bahwa tingat inventori tujuan dan rata-rata produsi tujuan berupa himpunan dan ahirnya mendatangan selisih dari tujuan. Untu dapat menulisan fungsi tujuan secara esplisit dienalan beberapa notasi tambahan beriut ini, yaitu P = tingat produsi tujuan, I = tingat inventori tujuan, h = oefisien biaya penyimpanan, = oefisien biaya produsi dan λ = onstanta nonnegative biaya dison. Untu memberian enaian hasil indes maa ita minimuman T min {J = p 0 (h (I I ) 2 + (P P ) 2 dt) } (3) Gambar. Grafi fungsi enaian m(t) Inventori semain meningat seiring semain bertambahnya produsi, etersediaan Inventori awal dan rata-rata fungsi enaian mesipun adanya demand atau permintaan tapi masih dalam tingat yang rendah sehingga diperoleh persamaan. I = P(t) + m(t) + I 0 (t) t [0, T] () Untu menjamin tingat inventori bertambah dari watu 0 hingga T maa lebih lanjut memenuhi syarat persamaan 2. Persamaan () hingga (3) merupaan batasan nonnegatif, P(t) 0 t [0, T] (4) PEMBAHASAN Dalam model pencampuran onstrain dari pertidasamaan melibatan edua ontrol dan variable state. Kemudian menggunaan maximum principle untu solusi masalah, dengan menggunaan fungsi yang ontinu dan ontinu sepotongsepotong dietahui λ differensiabel, fungsi µ juga merupaan fungsi ontinu dan ontinu sepotong-
3 72 Jurnal Fisia FLUX, Vol. 2 No., Februari 205 (70 76) sepotong. Fungsi Hamiltonian didefenisian oleh: H = ( h 2 (I I ) 2 + c 2 (P P ) 2 ) + λg (5) Maa - λ = h(i I ) + m( λ + μ) λ = h(i I ) V( λ + μ) (5) dimana g = P + mi t [0, T] (6) dan fungsi Lagrangenya adalah L = 2 [h 2 (I I ) (P P ) 2 ] + (λ + μ)g; t [0, T] (7) Syarat perlu untu ondisi optimal diberian dengan Hp = 0 (8) LI = - λ (9) Lp = 0 (0) μ 0, μg 0 () Kondisi ini bergantung pada dua differensial yang bergantung pada eadaan t [0, T]. Jia ditinjau asus eadaant [0, T], maa diperoleh sebagai beriut: Pada asus ondisi (pers.8) aan diperoleh H = ( h 2 (I I ) + 2 (P P ) ) + λ(p + VI); 2 2 t [0, T] (2) Hp = 0 dan diperoleh (P P ) + λ = 0 ; λ = (P P ) P = λ + P (3) Kondisi (pers. 9) eivalen dengan LI = - λ, berarti L = 2 [h 2 (I I ) (P P ) 2 ] + ( λ + μ)(p + mi) t [0, T] (4) Kondisi (0) adalah eivalen dengan Lp = 0 berarti (P P ) + ( λ + μ 0 maa ( λ + μ (P P ) (6) Kondisi () dengan (3) diimpliasian μ = 0. Karena itu (3) dan () etia t [0, t ] menghasilan μ 0, μg 0 Dari bentu () pada saat t [0, T] I = P + m + I dari persamaan (3) P = λ + P Sehingga aan diperoleh t [0, T] I = λ + P + mi (7) Dengan mengombinasian I = λ + P + m + I (7) dan λ = h(i I ) m( λ + μ) (5) diperoleh sebagai beriut: Dengan menurunan (7) diperoleh I = λ + P + m I + mi serta mensubsitusi nilai nilai persamaan di atas dan λ = h(i I ) m( λ + μ) I = λ + P + mi I = h(i I ) m( λ+μ) + P λ + m I + m ( + P + mi) (8) dan dari ( λ + μ (P P ), pers. (8) menjadi:
4 Pardi Affandi., d. Kendali Optimal pada Masalah Inventori 73 I h I m2 I m I = h I mp + mp + P λ + m + mp ) (9) Dengan menggunaan P = λ + P atau λ = P P e persamaan 9 I h I m2 I m I = h I mp + mp + P + m(p P ) + mp diperoleh I ( h + m2 + m ) I = α (t) t [0, T] (20) dengan α (t h I + mp + P Untu menentuan nilai optimal tingat inventori dan rata-rata produsi optimal tingat inventori dan rata-rata produsi optimal, ita harus memperoleh solusi dari (20). Dalam sebagian besar asus, aan sangat tida mungin menentuan solusi persamaan differensial dari (20). Namun aan diamati dua asus dalam bentu solusi esplisit dan aan diuraian ejadian dalam bentu husus. Dalam asus umum persamaan differensial dari (20) dapat diselesaian dengan cara numeri. Fungsi m adalah onstanta Ketia fungsi m adalah dalam bentu onstanta maa persamaan differensial dari (20) adalah I ( h + m2 ) I = α (t) t [0, T] (2) Maa aan diperoleh persamaan differensial orde dua yang dapat diselesaian dengan cara memisalan y = e st maa y = se st dan y = s 2 e st. Persamaan arateristi (2) diperoleh: s 2 ( h + m2 0 dan aar-aar persamaan yang diperoleh r = r = h + m2 dan r 2 = r = h + m2 Sehingga solusi dari (20) diberian dengan bentu: I(t C e rt + C 2 e rt + Q (t) t [0, T] (22) Dimana Q (t) dan Q 2 (t) merupaan solusi tambahan dari (20), maa dengan menggunaan ondisi I(0 I0 dan I(t M, dan diperoleh: Untu nilai t [0, T], I(0 C e r0 + C 2 e r0 + Q (0 I0 Maa I0 = C () + C 2 () + Q (0) I(t C e rt + C 2 e rt + Q (t 0), Sehingga M = C e rt + C 2 e rt + Q (t ) Nilai C dan C 2 dapat ditentuan dengan menggunaan cara matris seperti beriut: ( I 0 M ( e rt e rt ) ( C C 2 ) + ( Q (0) Q (t ) )
5 74 Jurnal Fisia FLUX, Vol. 2 No., Februari 205 (70 76) dengan menggunaan sifat matris A = BX + C dapat dietahui nilai X, yaitu X = B - (A - C) ( C C 2 ( C C 2 Det B = e rt e rt maa X = det B Maa diperoleh: e rt ( e rt e rt e rt ) (I 0) ( Q (0) M Q (t ) ) e rt ( e rt e rt e rt ) ( I 0 Q (0) M Q (t ) ) (adj B)(A - C) Nilai ( C C 2 e rt e rt ( e rt(i 0 Q (0) (M Q (t ) e rt (I 0 Q (0) + I 0 Q (0) ) C = Q (t ) M+((I 0 Q (0)e rt ) e rt e rt Sehingga secara umum diperoleh dan C 2 = (Q (t ) M)+((I 0 Q (0) e rt ) e rt e rt C j = ( )j (Q (t ) M)+((I 0 Q (0) (j)e rt ) e rt e rt dengan j =,2. Berdasaran persamaan I = λ + P + VI untu t [0, T] serta (22) aan diperoleh λ = K(I P mi) sehingga λ = K(rC e rt rc 2 e rt + Q (t)) P m(c e rt + C 2 e rt + Q (t))) λ = K((rC e rt rc 2 e rt + Q (t)) P (mc e rt + mc 2 e rt + mq (t))) λ = K ((rc e rt rc 2 e rt + Q (t)) P mc e rt mc 2 e rt mq (t) λ = K(C (r m)e rt C 2 (r + m)e rt + Q P mq ) t [0, T] dan diperoleh t [0, T] λ = K x(c (r m)e rt C 2 (r + m)e rt + Q P mq ) t [0, T] (23) Berarti dengan menggunaan I(t M, λ(t 0, aan memberian : I(t C 2 e rt + C 22 e rt + Q 2 (t M λ(t C 2 (m r)e rt + C 22 (m + r)e rt Q 2 (t ) + P D + mq 2 (t 0 Sehingga dengan menggunaan persamaan matris diperoleh Berarti ( C 2 C 22 ( M 0 ( e rt e rt (m r)e rt (m + r)e rt ) ( C 2 Q 2 (t ) ) + ( C 22 Q 2 (t ) + P D + mq 2 (t ) ) e ( rt e rt (m r)e rt (m + r)e rt ) ( C 2 ( M C 22 0 ) ( Q 2 (t ) Q 2 (t ) + P D + mq 2 (t ) ) (m + r)e rt e ( rt (e rt )((m + r)e rt ) (e rt )((m r)e rt ) (m r)e rt e rt ) ( M Q 2 (t ) Q 2 (t ) P + D mq 2 (t ) )
6 Pardi Affandi., d. Kendali Optimal pada Masalah Inventori 75 Sehingga aan diperoleh C 2 =e rt [M C 22 e rt Q 2 (t )] C 22 = γ (m r)e rt e (T 2t )r Dimana γ = [Q 2 (t ) M](r v)e (T t)r Q 2 (T)+P + D(T) + mq 2 (T) Sehingga dari (23) dapat disubsitusian e persamaan P = λ + P dan diperoleh nilai P(t P + (C (r m)e rt C 2 (r + m)e rt + Q P mq ) t [0, T] Sedangan fungsi Q dan Q 2 dapat dihitung nilainya etia harga fungsi D dietahui. Fungsi h + m2 + m adalah onstan Pada saat nilai fungsi h + m2 + m adalah onstan, bentu dari solusi diperoleh berdasaran nilai onstannya positif atau negatif, aan dibahas solusinya dalam dua ondisi tersebut. Kondisi Fungsi onstan positif. Berarti h + m2 + m = 2 h + m2 + m adalah (24) Sehingga persamaan diffrensial dari (20) aan berubah menjadi I ( 2 )I = α (t) t [0, T] (25) Catatan bahwa untu menyelesaian (23), perlu menghitung m terlebih dahulu untu mendapatan solusi (24) dan (25). Solusi (25) tergantung dari jenis onstan dari 2 h. Mari ita tinjau bentu 2 h bentu positif. Andaian ita ambil 2 h = a2, maa penyelesaian persamaan (25) menjadi: m 2 + m = 2 h m 2 + m = a 2 sehingga bentunya menjadi dv dt = a2 m 2 atau a 2 m 2 = dt Bentu tersebut dapat diselesaian dengan cara (a m)(a+m dt Dengan mengintegralan edua ruas diperoleh (a m)(a+m t Bentu integral ruas iri dapat diselesaian dengan cara A + B = a m a+m (a m)(a+m) (A+B)a+m(A B) (a m)(a+m) Sehingga A+B = a diperoleh nilai A = = (a m)(a+m) dan A B = 0 aan 2a dan B = 2a selanjutnya disubsitusian embali e persamaan integralnya menjad: (a m)(a+m t = 2a (a m) dv A (a m) + B (a+m) B 2a (a+m) t = Ln(a m) Ln(a + m) 2a 2a t = (a m) Ln atau t = [Ln (a m ) 2a ] 2a (a+m) a+m = t
7 76 Jurnal Fisia FLUX, Vol. 2 No., Februari 205 (70 76) Berarti ( a m ) 2a = e t dan a m = a+m a+m e2at Maa diperoleh a-m = (a+m)(e 2at ) a v = ae 2at + me 2at a ae 2at = me 2at + m a( e 2at m(e 2at + ) Sehingga m(t a e2at e 2at + Maa diperoleh rata-rata enaian produsi adalah m(t a e2at e 2at + KESIMPULAN DAN SARAN Model Inventori saat terjadi peningatan inventori, biasanya disebaban arena adanya inventori awal dan emudian terjadinya penambahan inventori sedangan permintaan terhadap inventori masih sediit, dengan dietahui panjang perencaannya adalah T dari model Inventori diperoleh tingat fungsi Inventori serta rata-rata enaian produsi. DAFTAR PUSTAKA Anton, H., 988. Calculus. Drexel University, John Wiley & Sons, New Yor. Affandi, P., 20. Kendali Optimal system pergudangan dengan produsi yang mengalami emerosotan. Tesis, Yogyaarta. Burghes, D.N Introduction to Control Theory Including Optimal Control. John Wiley & Sons. New Yor. Chi-Tsong Chen, 984. Linear System Theory and Design, Madison Avenue New Yor. Danese, A. E Advanced Calculus an introduction to Applied Mathematics. Edwin K.P Chong, 996. An introduction to Optimization, John Wiley & Sons. New Yor. Fran L.Lewis, Applied Optimal Control & Estimation. The University of Texas at Arlington. New Yor. Hamdy A.Taha.998. Operations Research an Introduction.Prentice Hall International, Inc.Philippines. Murray R. Spiegel Statistic Schaum, 2 edition Renselaer Polytechnic Institut Hartford. Olsder, G.J., 994. Mathematical System Theory,. Delft University of Technlogy. Netherlands. Shepley L.Ross.984. Differential Equation. 3 Editions, John Wiley & Sons. New Yor. Shety S.P and Thompson G.L 985. Optimal Control Theory: Applied to Management science and economics. 2 editions.
PENERAPAN TEORI KENDALI PADA MASALAH PROGRAM DINAMIK
PENERAPAN TEORI KENDALI PADA MASALAH PROGRAM DINAMIK Pardi Affandi, Dewi A, Nur Salam Program Studi Matematika Universitas Lambung Mangkurat Jl Jend A Yani km 35, 8 Banjarbaru Email: pardi_affandi@yahoocom
Lebih terperinciMENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL
MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL Sarta Meliana 1, Mashadi 2, Sri Gemawati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan
Lebih terperinciJurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.
Jurnal MIPA 38 (1) (2015): 79-88 Jurnal MIPA http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jm KENDALI OPTIMAL DARI SISTEM INVENTORI DENGAN PENINGKATAN DAN PENURUNAN BARANG P Affandi Faisal, Y Yulida Prodi Matematika,
Lebih terperinciBAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK
BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang
Lebih terperinciBAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA
BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas
Lebih terperinciDeret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII
Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam
Lebih terperinciVARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL
SEMINAR NASIONAL PENDIDIKAN SAINS Peningatan Kualitas Pembelajaran Sains dan Kompetensi Guru melalui Penelitian & Pengembangan dalam Menghadapi Tantangan Abad-1 Suraarta, Otober 016 VARIASI NILAI BATAS
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN
BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa
Lebih terperinciANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK
PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3
Lebih terperinciPENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU
PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU Wahyudi 1, Adhi Susanto 2, Sasongo P. Hadi 2, Wahyu Widada 3 1 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni, Universitas Diponegoro, Tembalang,
Lebih terperinciEstimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS ol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunaan Metode Redusi Kalman Filter dengan Pendeatan Elemen Hingga Muyasaroh, Kamiran,
Lebih terperinciANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT
Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry
Lebih terperinciBAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING
Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,
Lebih terperinciAplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov
J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan
Lebih terperinciStudi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson
1 Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunaan Metode Beda Hingga dan Cran-Nicholson Durmin, Drs. Luman Hanafi, M.Sc Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Tenologi
Lebih terperinciBEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si
BEBERAPA ODIFIKASI ETODE NEWTON RAPHSON UNTUK ENYELESAIKAN ASALAH AKAR GANDA Suriadi Putra,,Si Laboratorium Komutasi Numeri Jurusan atematia Faultas atematia & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kamus
Lebih terperinciSTUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT
TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciKumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k
Kumpulan soal-soal level selesi Kabupaten: 1. Sebuah heliopter berusaha menolong seorang orban banjir. Dari suatu etinggian L, heliopter ini menurunan tangga tali bagi sang orban banjir. Karena etautan,
Lebih terperinciKAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 8, No. 2, November 2011, 43 49 KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W Sunarsini. 1, Sadjidon 2 Jurusan
Lebih terperinci( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode
3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode
Lebih terperinciADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoko Sumaryono ABSTRACT
Jurnal Teni Eletro Vol. 3 No.1 Januari - Juni 1 6 ADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoo Sumaryono ABSTRACT Noise is inevitable in communication
Lebih terperinciSOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)
Prosiding Semirata15 bidang MIPA BKS-PTN Barat Hal 357-36 SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Budi Rudianto 1, Narwen Jurusan
Lebih terperinciKINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB 2012
KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB Konsep Kinetia/ Laju Reasi Laju reasi menyataan laju perubahan onsentrasi zat-zat omponen reasi setiap satuan watu: V [ M ] t Laju pengurangan onsentrasi
Lebih terperinciPELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.
JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Lup [1] Sistem endali dapat diataan sebagai hubungan antara omponen yang membentu sebuah onfigurasi sistem, yang aan menghasilan tanggapan sistem yang diharapan.
Lebih terperinciSISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Oleh : Pandapotan Siagia, ST, M.Eng (Dosen tetap STIKOM Dinamia Bangsa Jambi) Abstra Sistem pengenal pola suara atau yang lebih dienal dengan
Lebih terperinciSISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Pandapotan Siagian, ST, M.Eng Dosen Tetap STIKOM Dinamia Bangsa - Jambi Jalan Sudirman Theoo Jambi Abstra Sistem pengenal pola suara atau
Lebih terperinciBAB 2 TEORI PENUNJANG
BAB EORI PENUNJANG.1 Konsep Dasar odel Predictive ontrol odel Predictive ontrol P atau sistem endali preditif termasu dalam onsep perancangan pengendali berbasis model proses, dimana model proses digunaan
Lebih terperinciPemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai
Pemodelan Dan Esperimen Untu enentuan Parameter Tumbuan Non Elasti Antara Benda Dengan Lantai Puspa onalisa,a), eda Cahya Fitriani,b), Ela Aliyani,c), Rizy aiza,d), Fii Taufi Abar 2,e) agister Pengajaran
Lebih terperinciPEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA
PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat
Lebih terperinciINTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh
INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON Maalah Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numeri yang dibimbing oleh Dr. Nur Shofianah Disusun oleh: M. Adib Jauhari Dwi Putra 146090400111001
Lebih terperinciPENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium
Lebih terperinciMODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU
MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com
Lebih terperinciMENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT
MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/(x DAN h(x/(x Yuliana Saitri 1, Sri Gemawati 2, Musraini 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan
Lebih terperinciPERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU
PERTEMUAN 2 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU 2. SISTEM WAKTU DISKRET Sebuah sistem watu-disret, secara abstra, adalah suatu hubungan antara barisan masuan dan barisan eluaran. Sebuah
Lebih terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir
Maalah Seminar ugas Ahir Simulasi Penapisan Kalman Dengan Kendala Persamaan Keadaan Pada Kasus Penelusuran Posisi Kendaraan (Vehicle racing Problem Iput Kasiyanto [], Budi Setiyono, S., M. [], Darjat,
Lebih terperinciKENNETH CHRISTIAN NATHANAEL
KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL. Sistem Bilang Real. Fungsi dan Grafi. Limit dan Keontinuan 4. Limit Ta Hingga 5. Turunan Fungsi 6. Turunan Fungsi Trigonometri 7. Teorema Rantai 8. Turunan Tingat Tinggi 9.
Lebih terperinciBAB III HASIL DAN PEMBAHASAN
15 BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1Relasi Dispersi Pada bagian ini aan dibahas relasi dispersi untu gelombang internal pada fluida dua-lapisan.tinjau lapisan fluida dengan ρ a dan ρ b berturut-turut merupaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Keadaan dunia usaha yang selalu berubah membutuhan langah-langah untu mengendalian egiatan usaha di suatu perusahaan. Perencanaan adalah salah satu langah yang diperluan
Lebih terperinciBAB III METODE SCHNABEL
BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan
Lebih terperinciVariasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D
Variasi Spline Kubi untu Animasi Model Wajah 3D Rachmansyah Budi Setiawan (13507014 1 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinci4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem
Dalam pembahasan terdahulu ita telah mempelajari penerapan onsep dasar probabilitas untu menggambaran sistem dengan jumlah partiel ang cuup besar (N). Pada bab ini, ita aan menggabungan antara statisti
Lebih terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir. Aplikasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self Tuning Regulator (STR)
Maalah Seminar ugas Ahir Apliasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self uning Regulator (SR) Oleh : Muhammad Fitriyanto e-mail : D_3_N2@yahoo.com Maalah Seminar ugas Ahir Apliasi
Lebih terperinciPenggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan
Jurnal Penelitian Sains Volume 16 Nomor 1(A) Januari 013 Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untu Menari Aar-aar Suatu Persamaan Evi Yuliza Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indonesia Intisari:
Lebih terperinciOSN 2014 Matematika SMA/MA
Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan
Lebih terperinci( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil
Lebih terperinciKumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi:
Kumpulan soal-soal level selesi provinsi: 1. Sebuah bola A berjari-jari r menggelinding tanpa slip e bawah dari punca sebuah bola B berjarijari R. Anggap bola bawah tida bergera sama seali. Hitung ecepatan
Lebih terperinciPENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )
PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132
Lebih terperinciBAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.
BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas
Lebih terperinciPenggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler
Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciPENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL
PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL A. PENDEKATAN PRODUKSI (PRODUCTION APPROACH) Menghitung besarnya pendapatan nasional dengan menggunaan pendeatan produsi didasaran atas perhitungan dari jumlah nilai barang-barang
Lebih terperinciMODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract
Lebih terperinciSISTEM ANTRIAN PELAYANAN BONGKAR MUAT KAPAL DI TERMINAL BERLIAN PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA
SISTEM ANTRIAN PELAYANAN BONGKAR MUAT KAPAL DI TERMINAL BERLIAN PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA Ruhana Khabibah, Hery Tri Sutanto 2, Yuliani Puji Astuti 3 Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu
Lebih terperinciTEKNIK REAKSI KIMIA III SISTEM REAKSI BIOKIMIA. Oleh : Prof. Dr. Ir. SRI REDJEKI MT JURUSAN TEKNIK KIMIA FTI UPN Veteran JAWA TIMUR
TEKNIK EKSI KII III SISTE EKSI BIOKII Oleh : Prof. Dr. Ir. SI EDJEKI T JUUSN TEKNIK KII FTI UPN Veteran JW TIU Sistem easi Bioimia Terdiri dari : I. Fermentasi Enzym II. Fermentasi iroorganisme III. Fermentasi
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp
Lebih terperinciAKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA
AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA Aris Puji Widodo, Suhartono 2, Eo Adi Sarwoo 3, dan Zulfia Firdaus 4,2,3,4 Departemen Ilmu Komputer/Informatia,
Lebih terperinciBahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :
Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV
PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV Nama Mahasiswa : Husien Haial Fasha NRP : 1207 100 011 Jurusan : Matematia FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Drs. Suharmadi, Dipl.
Lebih terperinci001 Persamaan diferensial persamaan diferensial biasa persamaan diferensial parsial Ilustrasi (1) (2) (3) (1) (2)
00 Persamaan diferensial Persamaan diferensial adala suatu persamaan yang mengaitan fungsi dan turunan atau diferensialnya Untu fungsi satu peuba pada persamaannya terlibat turunan biasa, seingga disebut
Lebih terperinciSEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 TUNING PARAMETER MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC) FOR MAX PLUS LINEAR (MPL) SYSTEMS
MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK 010 Kelomo Matematia TUNING PRMETER MODEL PREDITIVE ONTROL (MP) FOR MX PLUS LINER (MPL) SYSTEMS Nurwan 1 and Subiono 1 Magister Student of Mathematics Deartment Lecturer of
Lebih terperinciVISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB
KARYA TULIS ILMIAH VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB Oleh: Drs. Ida Bagus Alit Paramarta, M.Si. Dra. I.G.A. Ratnawati, M.Si. JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 271-278 BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman trianisr@yahoo.com.au ABSTRACT.
Lebih terperinciBAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI
BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana
Lebih terperinciKORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK
Jurnal Pengaaran MIPA, Vol. 0 No. Desember 007 ISSN: -097 KORELASI ANARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANIAIF DALAM ANALISIS KANONIK Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si. Jurusan Pendidian Matematia FPMIPA Universitas
Lebih terperinciMEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3
MEKANIKA TANAH MODUL 3 HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Setor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 Silus hidrologi AIR TANAH DEFINISI : air yang terdapat
Lebih terperinciBAB IV Solusi Numerik
BAB IV Solusi Numeri 4. Algoritma Genetia Algoritma Genetia (AG) [2] merupaan teni pencarian stoasti yang berdasaran pada meanisme selesi alam dan prinsip penurunan genetia. Algoritma genetia ditemuan
Lebih terperinciRuang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 2, No. 1, May. 2005, 37 45 Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya Sadjidon Jurusan Matematia Institut Tenologi Sepuluh Nopember,
Lebih terperinciPenerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik
Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciSoal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks.
Soal-Jawab Fisia OSN - ( poin) Sebuah pipa silinder yang sangat besar (dengan penampang lintang berbentu lingaran berjarijari R) terleta di atas tanah. Seorang ana ingin melempar sebuah bola tenis dari
Lebih terperinciPEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA
PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia
Lebih terperinciOptimasi Non-Linier. Metode Numeris
Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini disampaian beberapa pengertian dasar yang diperluan pada bab selanutnya. Selain definisi, diberian pula lemma dan teorema dengan atau tanpa buti. Untu beberapa teorema
Lebih terperinciStudi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya
Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciKoko Martono FMIPA - ITB
Koo Martono FMIPA - ITB 7 Persamaan diferensial Persamaan diferensial adala suatu persamaan yang mengaitan fungsi dan turunan atau diferensialnya Untu fungsi satu peuba pada persamaannya terlibat turunan
Lebih terperinciBAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
Lebih terperinciK13 Revisi Antiremed Kelas 11 Kimia
K3 Revisi Antiremed Kelas Kimia Persiapan Penilaian Ahir Semester (PAS) Ganjil Doc. Name: RK3ARKIM0PAS Version : 06- halaman 0. Untu memperoleh onsentrasi Cl - =0,0 M, maa 50 ml larutan CaCl 0,5 M harus
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIAK LINIER ENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER 3.1 Pengantar Model ARIMA digunaan untu analisis data deret watu pada ategori data berala tunggal, atau sering diategorian
Lebih terperinciMANAJEMEN DISTRIBUSI MULTI PRODUK BERDASARKAN BOBOT PROSENTASE PENJUALAN DAN EFISIENSI BIAYA DISTRIBUSI (STUDI KASUS DI PT THAMRIN BROTHERS)
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2011 (SNATI 2011) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 17-18 Juni 2011 MANAJEMEN DISTRIBUSI MULTI PRODUK BERDASARKAN BOBOT PROSENTASE PENJUALAN DAN EFISIENSI BIAYA DISTRIBUSI
Lebih terperincitidak mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilakukan dengan memberikan kompensator terdesentralisasi. Fixed mode terdesentralisasi pertama
BB IV PENGENDLIN TERDESENTRLISSI Untu menstabilan sistem yang tida stabil, dengan syarat sistem tersebut tida mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilauan dengan memberian ompensator terdesentralisasi.
Lebih terperinciAPLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID
APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas
Lebih terperinciPenentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway
Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA
Lebih terperinciFUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 2 Otober 27 FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL Ridwan Pandiya #, Emi Iryanti #2 # S Informatia, Faultas Tenologi Industri dan
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti
Lebih terperinciKONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION
Konferensi Nasional Sistem dan Informatia 29; Bali, November 14, 29 KONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION Sofyan Tan, Lie Hian Universitas Pelita Harapan,
Lebih terperinciSeminar Tesis AKAR KUADRAT ENSEMBLE KALMAN FILTER (AK-EnKF) UNTUK ESTIMASI POSISI PELURU KENDALI
Seminar Tesis AKAR KUADRAT ENSEMBLE KALMAN FILTER () UNTUK ESTIMASI POSISI PELURU KENDALI OLEH : Teguh Herlambang (121 21 14) DOSEN PEMBIMBING: Subchan, PhD (1971513 19972 1 1 ) Dr. Erna Apriliani, M.Si
Lebih terperinciPENERAPAN AKAR KUADRAT PADA ENSEMBLE KALMAN FILTER (EnKF) ABSTRAK
PENERAPAN AKAR KUADRA PADA ENSEMBLE KALMAN FILER (EnKF) Jasmir 1, Erna Apriliani 2, Didi Khusnul Arif 3 Email: ijas_1745@yahoo.co.id ABSRAK Ensemble Kalman Filter (EnKF) merupaan salah satu metode untu
Lebih terperinciMAT. 12. Barisan dan Deret
MAT.. Barisan dan Deret i Kode MAT. Barisan dan Deret U, U, U3,..., Un,... Un a + (n-)b U + U +..., Un +... n?? Sn? BAGIAN PROYEK PENGEMBANGAN KURIKULUM DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN DIREKTORAT
Lebih terperinciEstimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunakan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (16) 337-35 (31-98X Print) A-1 Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunaan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman Popy Febritasari, Erna Apriliani
Lebih terperinciAgar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :
ara memperoleh data Zaman dahulu, dgn cara : 1. Melempar dadu 2. Mengoco artu Zaman modern (>1940), dgn cara membentu bilangan aca secara numeri/ aritmati(menggunaan omputer), disebut Pseudo Random Number
Lebih terperinciALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER
ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER Oleh: Supardi SEKOLAH PASCA SARJANA JURUSAN ILMU FISIKA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 1 PENDAHULUAN Liquid Crystal elastomer (LCE
Lebih terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir
Maalah Seminar Tugas Ahir PENDETEKSI POSISI MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER MMA7260Q BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 Muhammad Riyadi Wahyudi, ST., MT. Iwan Setiawan, ST., MT. Abstract Currently, determining
Lebih terperinci