ANALISIS EVOLUSI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPRESENTASI MATRIK

dokumen-dokumen yang mirip
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear

PRESENTASI TUGAS AKHIR

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA

BAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

Penempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya

Kombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

Zullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang

Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

SIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH

Penggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

Simulasi Dampak Peningkatan Demand terhadap Energi Listrik dalam Pemodelan Pengoperasian Waduk Kaskade

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

BAB IV SIMULASI MODEL

PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS ABSTRACT

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

4. Hukum Dan Kaidah Rangkaian

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST

BAB II LANDASAN TEORI

Analisis Jalur / Path Analysis

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

V E K T O R Kompetensi Dasar :

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

Peramalan Jumlah Wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

Faradina GERAK LURUS BERATURAN

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK DARI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES HARGA OPSI PUT AMERIKA SURITNO

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

PEMODELAN ALJABAR MAX-PLUS DAN EVALUASI KINERJA JARINGAN ANTRIAN FORK-JOIN TAKSIKLIK DENGAN KAPASITAS PENYANGGA TAKHINGGA INTISARI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SECURITY CONSTRAINED UNIT COMMITMENT MENGGUNAKAN METODE FIREFLY ALGORITHM

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1

SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC

PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

(Indeks Rata-rata Harga Relatif, Variasi Indeks Harga, Angka Indeks Berantai, Pergeseran waktu dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014

REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

Analisis Sensitivitas

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

B a b 1 I s y a r a t

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

ANAII EVOUI MATRIK AA TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPREENTAI MATRIK Tas an Junaed Absra Mar Asal Tujuan (MAT) sebaga salah sau benu nformas pola perjalanan mempunya peranan yang sanga penng dalam banya sud ransporas Esmas MAT dar daa arus lalulnas adalah merupaan salah sau meode unu mengesmas MAT, namun fluuas arus lalulnas aan mengabaan MAT hasl esmas mengalam evolus Graf Represenas Mar yang dalam proses perhungan dan penggambarannya menggunaan nla araers mar (egen value dan egen vecor) dapa menunjuan lea masng-masng mar yang berbeda dalam graf dan meml sensfas yang ngg erhadap perubahan s sel mar ehngga graf represenas m ar dapa dgunaan unu melha pola evolus MAT dnams Kaa unc : MAT, egen value, egen vecor, graf represenas mar af Pengajar Jurusan Ten pl Unversas ampung Jl umanr Brojonegoro No Bandar ampung

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 PENDAHUUAN Mar Asal Tujuan (MAT) sebaga salah sau benu nformas pola perjalanan mempunya peranan yang sanga penng dalam banya sud ransporas eap usaha yang dlauan unu menanggulang permasalahan yang dmbulan oleh ransporas seper emacean, polus suara dan udara, pencemaran lngungan dan sebaganya, selalu membuuhan nformas enang pola perjalanan Apabla MAT dbebanan pada ruas jalan, maa aan menghaslan pola arus lalulnas Dengan mempelajar pola ersebu dapa ddenfasan permasalahan yang mbul dan beberapa solus yang dapa dlauan Konsep pengembangan model esmas MAT dnams dengan memanfaaan daa Area Traffc onroll ysem (AT) pada prnspnya adalah pemanfaaan daa arus lalulnas yang dream oleh ala deeor (loop deecor) sebaga daa arus lalulnas wau nyaa dan emudan dgunaan unu membua MAT dnams dengan melalu beberapa ahapan esmas Konsep n merupaan jawaban dar adanya endala baya dan wau yang sanga besar dalam pembuaan MAT dengan cara onvensonal Konds arus lalulnas d ap ruas da onsan, eap selalu mengalam perubahan aau berfluuas selama perode wau bulan-an, har-an, jam-an, maupun men-an Hal n dabaan adanya varas jumlah dan arah pergeraan endaraan, orang, maupun barang pada perode wau ersebu Melha fenomena n, fluuas yang erjad pada arus lalulnas aan mempengaruh benu MAT dnams yang dhaslan Oleh arena u perlu dcar meode yang bsa dgunaan unu melha pola evolus MAT ersebu TINJAUAN PUTAKA Mar Asal Tujuan (MAT) MAT merupaan mar berdmens dua yang bers nformas enang jumlah pergeraan anar zona d dalam suau daerah erenu Dalam ssem ransporas, MAT basanya menggambaran arus lalulnas, orang aau barang yang bergera dar sau empa (asal) e empa lan (ujuan) pada suau wau erenu Ada dua meode unu mendaparan MAT, yau Meode Konvensonal dan Meode Tda Konvensonal Meode MAT Meode Konvensonal Meode angsung Meode Tda langsung Wawancara d ep jalan Wawancara d rumah Meode menggunaan bendera Meode foo udara Meode mengu mobl Meode Analog eragam Raa-raa Fraar Dero Furness Meode Tda Konvensonal Meode Berdasaran Informas Arus alulnas Esmas Mars Enrop Masmum (EMEM) Model Esmas Kebuuhan Transporas (MEKT) Meode nes Model Opporuny Model Gravy Model Gravy- Opporuny Gambar Meode Esmas MAT Tas an Junaed Analss Evolus Mar 89

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Fluuas Arus alulnas Volume arus lalulnas bervaras pada perode wau bulan-an, har-an, jam-an, dan men-an Hal n sanga penng unu dmenger oleh seorang anals lalulnas eruama pada saa mengesmas nla arus lalulnas pada suau perode wau berdasaran nla arus lalulnas pada perode wau yang lan May (99) ebagamana volume lalulnas bervaras erhadap musm aau bulan-an, har-an, dan jam-an, volume lalulnas juga bervaras dalam men-an Fluuas arus lalulnas pada perode wau yang lebh pende aan nampa lebh jelas, dan varas arus lalulnasnya lebh ngg Ada ga penggolongan pola fluuas arus lalulnas dalam menan, yau : Random raffc flow, pola n erjad ea arus lalulnas sanga rendah ja dbandngan dengan apasas ruas jalan dan pola munculnya ebuuhan arus lalulnas da eraur (aca) Pola n serng djumpa pada jalan luar oa yang bervolume lalulnas rendah Nla PHF unu arus n bersar anara,8 onsan raffc flow, pola n erjad ea arus lalulnas mendea aau melebh apasas ruas jalan Pola n banya djumpa pada jalan-jalan dalam oa dan erjad pada perode jam punca Nla PHF bersar anara,9,98 Inermedae raffc flow, erjad ja arus lalulnas da melebh apasas ruas jalan dan edaangan arus da aca eap lebh cenderung eraur Nla PHF anara,8 dan,9 Unu menganalsa nermedae raffc flow n Hghway apacy Manual (HM) menganjuran menggunaan faor jam punca (pea hour focor / PHF) sebaga ndaor fluuas arus lalulnas dalam menan PHF ddefnsan sebaga perbandngan anara oal arus lalulnas dalam sau jam dengan arus lalulnas punca men-an selama sau jam Ja perode perhungan arus lalulnas yang dgunaan men-an, nla PHF ddapa dengan persamaan : V6 PHF () V dmana : V = nla arus men-an erngg dalam sau jam V 6 = nla arus oal dalam sau jam yang sama PHF = pea hour faor Nla PHF bersar anara eman ecl nla PHF (mendea ), maa fluuas arus lalulnas selama sau jam ersebu seman besar ebalnya ja seman besar nla PHF (mendea ), maa fluuas arus lalulnasnya seman ecl (cenderung daar) Dalam enyaaannya nla PHF umumnya bersar anara,7 98 Karaers Mar Karaers suau mar dunjuan dalam suau nla yang dsebu egenvalue dan egenvecor Kaa egenvalue dan egenvecor merupaan ramuan dar bahasa Jerman dan Inggrs Dalam bahasa Jerman egen dapa derjemahan sebaga sebenarnnya aau araers ; oleh arena u egenvalue aau nla egen dapa a erjemahan sebaga nla sebenarnya aau nla araers, dan egenvecor aau veor egen dapa a erjemahan sebaga veor sebenarnya aau veor araers Dalam leraur lama egenvalue adang-adang dsebu sebaga aar-aar laen, Howard Anon (99) Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Ja A adalah mar n x n, maa veor anol x d dalam R n dnamaan egenvecor dar A ja Ax adalah elpaan salar dar x; yan, Ax = x () unu suau salar alar dnamaan nla egen dar A dan daaan veor egen yang bersesuaaan dengan Veor egen A yang bersesuaan dengan nla adalah veor anol yang memenuh Ax = x ecara evalen, veor egen yang bersesuaan dengan adalah veor anol dalam ruang pemecahan dar ( - A)x = Unu mencar nla egen mar A yang beruuran n x n, maa a menulsan embal Ax = x sebaga Ax = x aau secara evalen ( - A) = () upaya menjad nla egen, maa harus ada pemecahan anol dar persamaan n Persamaan (9) d aas aan mempunya pemecahan anol ja dan hanya ja de ( - A) = () In dnamaan persamaan araers A; salar yang memenuh persamaan n adalah nla egen dar A Bla dperluas, maa deermnan de ( - A) adalah polnom yang a namaan polnom araers dar A Hal n dapa dunjuan bahwa ja A adalah mar n x n, maa polnom araers A harus memenuh n dan oefsen n adalah Jad, polnom araers dar mar n x n mempunya benu n n A c cn de () Pendeaan nla egen unu mar uadra (ordonya n x n) dapa dcar dengan menggunaan pemecahan persamaan araersnya Ja mar ersebu merupaan mar besar (nla ordonya besar), maa proses mencar nla egen mempunya banya perhungan yang rum, sehngga dperluan meode-meode lan unu menyelesaannya alah sau meode yang dapa dgunaan unu mencar nla egen suau mar besar adalah meode panga (power mehod) aau meode pengulangan (eraon mehod) Meode n menghaslan sebuah aprosmas erhadap nla egen dengan nla mula erbesar dan veor egen yang bersesuaan Graf Represenas Mar Msalan,,, B x Tr Tr Tr Tr Tr Tr Tr Tr Tr,,,,,, ;* Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Mar n dapa dpandang sebaga mar edeaan anar elemen d E Dengan mengeahu mar edeaan, maa edeaan anar mar yang sau relaf erhadap yang lan dapa deahu Oleh sebab u, aan dgunaan sebaga bass represenas graf elemen E Karena Tr( j ) = Tr( j ), maa j = j ; arnya smers, juga dengan pendefnsan n dapa dunjuan bahwa sem defn posf (nla egen mar selalu > ) Karena smers, abanya mar orogonal ( - = ) = ; = mar dagonal, dengan elemen dagonal uama adalah nla arars Msalan : ;; ; (6) dan,, (7) ;; ; ; Jad ; dengan (arena mar orogonal) Karena defn posf, maa dapa duls sebaga :,,, (8) dengan = nla egen mar = veor egen yang beroresponden dengan dan merupaan hmpunan oronormal Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 ;** dapa dhampr oleh (9) dmana : = nla egen erbesar dar mar = veor egen yang bersesuaan dengan = nla egen erbesar edua dar mar = veor egen yang bersesuaan dengan Dar (*) dperoleh : Tr = oal uadra norm/uuran dar mar-mar sampa dengan, dan dpandang sebaga oal uuran penyebaran mar-mar sampa edangan dar (**) dperoleh : Tr () ehngga () Menggunaan omponen uama, represenas yang palng ba aan a peroleh bla a gunaan m buah omponen uama (veor egen yang perama), dengan m < Dalam asus n a gunaan m = Jad represenas aan erlea pada dua bdang bdang (R ) dan djadan omponen uama (arena salng orogonal), sedangan dan menyaaan poss edeaan mar,,, pada bdang Nla abss dan ordna yang dgunaan dalam penggambaran graf represenas mar adalah sebaga beru : y dan x () Nla sudu (nla ) yang dbenu oleh - poss mar dalam graf erhadap gars horsonal (sumbu x) marupaan nla erenu dar pola suau mar erhadap pola mars-mar lannya ehngga dua buah mar aau lebh ja mempunya nla yang sama, maa mar-mar ersebu mempunya pola mar yang sama pula edangan nla r (jara anara poss mar dengan sumbu pusa graf) merupaan perbandngan salar dar mar-mar ersebu Oleh arena u edeaan pola suau mar erhadap pola mar lannya dapa dlha dar edeaan nla yang dbenu oleh poss mar-mar ersebu dalam graf represenas mar Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 y y y r r x x x Gambar Gambar Poss MAT Pada Graf Represenas Meode perhungan dan penggambaran Mar djelasan dalam dagram alr beru : MAT-MAT hasl esmas Mar bujur sangar eluruh mar mempunya ordo sama Is sel mar > Jumlah s sel mar selalu posf Pembuaan Mar Bass j = Tr( j ) Perhungan egen value () dan veor egen () dar mar bass dengan menggunaan program Mahlab Penenuan egen value () dan veor egen () erbesar perama dan edua Perhungan nla Abss dan Ordna : y x Penggambaran poss mar pada graf dua dmens Perhungan sudu () dan panjang jar-jar (r) Analss Gambar Dagram alr meode perhungan dan penggambaran Mar Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 IMPEMENTAI PADA MATRIK ARTIFIIA Unu menguju coba meode n, dgunaanlah conoh asus MAT dengan beberapa mar bujur sangar (ordo x ) dengan beberapa senaro : Mar perama adalah mar bujur sangar sembarang (ordo x ) Mar edua adalah mar perama dalan dua () Mar ega adalah mar perama dalan dengan seengah (,) Mar eempa adalah merupaan mer hasl ranspose dar mar perama Mar elma, eenam, dan eujuh adalah mar yang sama dengan mar perama, namun ada sau sel mar yang dubah Mar conoh yang dbua adalah sebaga beru : 6 8 8 6 7 Keerangan daa : Mar dplh sembarang daa Mar = x Mar = x Mar = Transpos mar Mar, 6, 7 : s sel marnya hampr sama dengan, hanya ada sau s sel mar yang dubah (danda dengan gars bawah) eelah dlauan perhungan dan penggambaran e dalam graf represenas mar, ddapaan nla abss, ordna, sudu (), dan jar-jar (r) sebaga beru : Tabel Nla Abss, Ordna, udu dan Jar-jar Mar onoh Abss Ordna sudu () jar-jar (r) -7 7689 97 779-67 78 97 79-67 88 97 89 79 6 767 779-89 689 9 9 6-6 98 8 7-978 6 98 8 Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 6 7 - - 6 7 8 Gambar Graf Poss Mar Arfcal eelah dlauan perhungan dan penggambaran erhadap mar-mar ersebu, maa dapa dambl pelajaran sebaga beru : Mar edua () yang merupaan x, meml poss pada graf yang cuup jauh bergesernya, hal n dmungnan arena masng-masng sel edua mar ersebu bedanya cuup jauh Mar ega () yang merupaan, x, meml lea yang da erlalu jauh dar mar perama, hal n arena masng-masng sel edua mar ersebu bedanya da erlalu jauh Mar eempa () yang merupaan ranspose mar perama leanya sanga jauh dar mar perama, bahan sampa beda graden dengan mar perama Mar elma, eenam, dan eujuh meml lea yang berdeaan dengan mar perama Hal n arena s sel marnya cenderung da berbeda, hanya sau sel saja yang berubah KEIMPUAN Kesmpulan yang dapa dambl dar uraan-uraan d aas anara lan : Egen value dan egen vecor adalah merupaan sebuah nla yang menunjuan araers dar suau mar, yang sanga dpengaruh oleh s ap-ap sel mar ersebu Graf hasl perhungan dan penggambaran beberapa mar menunjuan lea yang berbeda apabla s sel mar-mar ersebu berbeda Graf represenas mar meml sensfas yang cuup ngg erhadap perubahan s sel mar yang dgambaran Graf represenaf mar dapa dgunaan unu melha pola dan nga evolus Mar Asal Tujuan (MAT) Dnams yang esmas dar arus lalulnas DAFTAR PUTAKA Anon, Alh Bahasa Panur laban dan I Nyoman usla (99), Aljabar ner Elemener, Eds Kelma (Indonesa), Erlangga, Jaara, Indonesa haeln F (99), Egenvalues Of Marces, John Wley & ons, New Yor Junaed Tas an (), ud Evolus MAT Dnams Aba Adanya Fluuas Arus alulnas, Magser Thess, Insu Tenolog Bandung, Indonesa Tas an Junaed Analss Evolus Mar 96

Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Junaed Tas an (8), Analss Perubahan Arus alulnas dan Pengaruhnya Terhadap Mar Asal Tujuan (ud Kasus d Koa Bandar ampung), Jurnal Penelan MEDIA TEKNIK IPI, Volume VIII, Jurusan Ten pl, Faulas Ten, Unversas ebelas Mare, uraara Khsy J and all BK (998), Transporaon Engneerng an Inroducon, Inernaonal edon, Prence Hall Inernaonal (UK) d, london Kreyszg E (99), Advanced Engneerng Mahemacs, sevenh edon, John Wley and ons d, New Yor Magnus RJ (99), Marx Dfferenal alculus Wh Applcaons In ascs and Economeres, John Wley & ons, New Yor May AD (99), Traffc Flow Fundamenals, Prence Hall Inernaonal (UK) d, ondon Magd RA (98), Appled Marx Models (A econd ourse In near Algebra Wh ompuer Applcaons, John Wley & ons, New Yor Tamn OZ (997), Perencanaan dan Pemodelan Transporas, Penerb Insu Tenolog Bandung, Bandung, Indonesa Tamn OZ (988), The Esmaon of Transpor Demand Model from Trafc ouns, PhD Dsseraon of he Unversy of ondon, Unversy ollege ondon Tas an Junaed Analss Evolus Mar 97