BAB 2 Solusi Persamaan Fungsi Polinomial Denition (Metoda numeris) Metoda numeris adalah suatu model pendekatan dengan menggunakan teknik-teknik

dokumen-dokumen yang mirip
MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2.

p2(x)

1.1 Definisi dan Teorema Dalam Kalkulus Representasi bilangan dalam komputer Algoritma Software Komputer...

BAB 1 Konsep Dasar 1

PERSAMAAN NON LINIER

BAB Solusi Persamaan Fungsi Polinomial

BAB 1 Konsep Dasar 1

Pengantar Metode Numerik

Persamaan Non Linier

Pertemuan I Mencari Akar dari Fungsi Transendental

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER

Pertemuan 3: Penyelesaian Persamaan Transedental. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014

BAB IV. Pencarian Akar Persamaan Tak Linier. FTI-Universitas Yarsi

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN TAKLINIER

Ilustrasi Persoalan Matematika

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4

Modul 5. METODE BIDANG-PARUH (BISECTION) untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL

METODE NUMERIK SOLUSI PERSAMAAN NON LINEAR

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR

Pertemuan ke 4. Non-Linier Equation

Kunci Jawaban Quis 1 (Bab 1,2 dan 3) tipe 1

1 Penyelesaian Persamaan Nonlinear

Persamaan Non Linier 1

PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier

PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier

Studi Pencarian Akar Solusi Persamaan Nirlanjar Dengan Menggunakan Metode Brent

BAB II AKAR-AKAR PERSAMAAN

Akar-Akar Persamaan. Definisi akar :

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (2) Pertemuan ke - 4. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

Bab 2. Penyelesaian Persamaan Non Linier

Persamaan Non Linier

METODE NUMERIK AKAR-AKAR PERSAMAAN. Eka Maulana Dept. of Electrcal Engineering University of Brawijaya

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Metode Numerik. Persamaan Non Linier

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1

Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear

Modul 8. METODE SECANT untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL. A. Pendahuluan

Program Studi Pendidikan Matematika UNTIRTA. 10 Maret 2010

BAB 1 Konsep Dasar 1

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) METODE NUMERIK

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1

BAB PDB Linier Order Satu

METODE NUMERIK TKM4104. KULIAH KE-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1

APLIKASI ANALISIS TINGKAT AKURASI PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER DENGAN METODE BISEKSIDAN METODE NEWTON RAPHSON

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

2 Akar Persamaan NonLinear

Modul Praktikum Analisis Numerik

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER GLOBAL INFORMATIKA MDP

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-2

PERBANDINGAN BEBERAPA METODE NUMERIK DALAM MENGHITUNG NILAI PI

PERSAMAAN NON LINIER. Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier. Sumarni Adi S1 Teknik Informatika STMIK AmikomYogyakarta 2014

ITERASI 1 TITIK SEDERHANA METODE NEWTON RAPHSON

ISBN: Cetakan Pertama, tahun Semua informasi tentang buku ini, silahkan scan QR Code di cover belakang buku ini

Perbandingan Kecepatan Komputasi Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar

SILABUS MATAKULIAH. : Mahasiswa menyelesaikan permasalahan matematika yang bersifat numerik.

11. FUNGSI MONOTON (DAN FUNGSI KONVEKS)

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Bentuk umum : SPL. Mempunyai penyelesaian disebut KONSISTEN. Tidak mempunyai penyelesaian disebut TIDAK KONSISTEN TUNGGAL BANYAK

Perhitungan Nilai Golden Ratio dengan Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

METODA NUMERIK PRAKTIKUM 3 : APROKSIMASI PERSAMAAN TAKLINEAR Pokok Bahasan: Metoda Newton dan Iterasi Titik Tetap

Persamaan yang kompleks, solusinya susah dicari. Contoh :

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi. Metode Newton Metode Spline

Course Note Numerical Method Akar Persamaan Tak Liniear.

1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras.

BAB I PENDAHULUAN. kehidupan sehari-hari dan juga merupakan disiplin ilmu yang berdiri sendiri serta

PENDAHULUAN METODE NUMERIK

Modul Praktikum Analisis Numerik

PETUNJUK PRAKTIKUM MATLAB LANJUT

BAB 4 PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR

METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR ABSTRACT

Penyelesaian Secara Numerik? Penyelesaian Secara Numerik Selesaikanlah persamaan nonlinier f(x) = x x -8 Solve : Misal f(x) = 0 x x 8 = 0 (x 4)(x + )

Analisis Riil II: Diferensiasi

PENDAHULUAN A. Latar Belakang 1. Metode Langsung Metode Langsung Eliminasi Gauss (EGAUSS) Metode Eliminasi Gauss Dekomposisi LU (DECOLU),

DIKTAT KULIAH (3 sks) MX 211: Metode Numerik

PRAKTIKUM 1 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Tabel

Definisi 4.1 Fungsi f dikatakan kontinu di titik a (continuous at a) jika dan hanya jika ketiga syarat berikut dipenuhi: (1) f(a) ada,

METODE ITERASI BARU BERTIPE SECANT DENGAN KEKONVERGENAN SUPER-LINEAR. Rino Martino 1 ABSTRACT

METODE NEWTON TERMODIFIKASI UNTUK PENCARIAN AKAR PERSAMAAN NONLINEAR

MODUL 1. Command History Window ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap matlab.

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (1) Pertemuan ke - 3. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SYIAH KUALA Darussalam, Banda Aceh

Studi Kasus Penyelesaian Pers.Non Linier. Studi Kasus Non Linier 1

PRAKTIKUM 2 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Tabel

PEMROGRAMAN DAN METODE NUMERIK Semester 2/ 2 sks/ MFF 1024

Pencarian Akar pada Polinom dengan Kombinasi Metode Newton-Raphson dan Metode Horner

Penyelesaian Fungsi Kontinu menggunakan Decrease and Conquer

DIKTAT PRAKTIKUM METODE NUMERIK

Bab 1. Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

FAMILI METODE ITERASI DENGAN KEKONVERGENAN ORDE TIGA. Rahmawati ABSTRACT

BAB I PENDAHULUAN. hanya ditunjukkan oleh meningkatnya jumlah modal yang diinvestasikan ataupun

Ëalah satu masalah yang paling umum ditemui di dalam matematika dan teknik adalah mencari akar suatu persamaan; yakni jika diketahui

Program Studi Pendidikan Matematika UNTIRTA. 17 Maret 2010

Modul Dasar dasar C. 1. Struktur Program di C++

Metode Numerik Analisa Galat & Deret Taylor. Teknik Informatika-Unitomo Anik Vega Vitianingsih

PRAKTIKUM 2 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Biseksi

PENENTUAN FAKTOR KUADRAT DENGAN METODE BAIRSTOW

BAB I PENDAHULUAN. Tahap-tahap memecahkan masalah dengan metode numeric : 1. Pemodelan 2. Penyederhanaan model 3.

Transkripsi:

BAB 1 Konsep Dasar 1

BAB 2 Solusi Persamaan Fungsi Polinomial Denition 2.0.1 (Metoda numeris) Metoda numeris adalah suatu model pendekatan dengan menggunakan teknik-teknik kalkulasi berulang (teknik iterasi) untuk mecari penyelesaian hampiran suatu masalah tertentu. Selanjutnya teknikteknik yang digunakan itu mempunyai potensi membuat suatu nilai kesalahan yang dievaluasi secara bertahap untuk mendapatkan nilai kesalahan yang sangat kecil. Untuk mengawali penjelasan teknik-teknik aproksimasi ini, dalam bab ini akan dimulai dengan pembahasan aproksimasi terhadap suatu titik melalui penyelesaian persamaan fungsi polinomial. f := a 1 x n + a 2 x n;1 + a 3 x n;2 + + a n = 0 10

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 11 2.1 Metoda Biseksi Denition 2.1.1 (Prosedur Biseksi) Misal f adalah fungsi kontinyu terdenisi pada interval [a b], dimana f(a) berbeda tanda dengan f(b). Dengan teori "nilai tengah" maka ada p 2 (a b) dengan f(p) = 0 dengan asumsi akar dalam interval (a b) adalah tungal. Selanjutnya untuk melakukan perhitungan yang akurat kita set a 1 = a dan b 1 = b dan tentukan p 1 lewat p 1 = 1 2 (a 1 + b 1 ) Jika f(p 1 ) = 0, maka p = p 1. Jika tidak, f(p 1 ) akan mempunyai tanda yang sama dengan f(a 1 ) atau f(b 1 ). Jika f(p 1 ) dan f(a 1 ) mempunyai tanda yang sama maka p 2 (p 1 b 1 ) jika tidak maka p 2 (a 1 p 1 ). Selanjutnya set a 2 dan b 2 yang baru dan tentukan p 2 melalui perhitungan yang sama dengan p 1, dan lakukan pengulangan sampai tingkat akurasi tertentu. Untuk menghentikan pengulangan penghitungan dalam mencari solusi yang akurat harus dikonrmasikan dengan nilai kesalahan (selanjuntya kita sebut toleransi) dimana toleransi dalam hal ini dapat dipilih jp n ; p n;1j < e jp n ; p n;1j jp n j jf(p n )j < e < e p n 6= 0 Algoritma Metoda Biseksi INPUT batas interval a b, (Toleransi), Jumlah iterasi maximum (N) OUTPUT nilai aproksimasi p

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 12 Step 1 Set i=1 FA = f(a) Step 2 While i N do Steps 3-6 Step 3 Set p = a + (b ; a)=2 FP = f(p) Step 4 IF FP = 0, atau (b ; a)=2 < OUTPUT(p) STOP Step 5 Set i = i + 1. Step 6 If FA FP > 0 then a = p FA = FP else Set b = p. Step 7 OUTPUT (Metoda gagal setelah N iterasi) 2.2 Metoda Newton-Raphson Jika f 2 C 2 [a b], dan x 2 [a b] adalah nilai aproksimasi terhadap p sehingga f 0 (x) 6= 0 dan jx ; pj sangat kecil, maka polynomial Taylor dapat dikembangkan untuk x sebagai: f(x) = f(x) + (x ; x)f 0 (x ; x)2 (x) + f 00 ((x)) + : : : 2! f(x) = f(x) + (x ; x)f 0 (x ; x)2 (x) + f 00 ((x)) (x) 2 (x x): (2.1) 2 Jika f(p) = 0 maka untuk x = p persamaan (2.1) menjadi 0 = f(x) + (p ; x)f 0 (x) + (p ; x)2 f 00 ((p)) 2

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 13 Telah diasumsikan jx ; pj sangat kecil, maka suku ketiga dapatlah diabaikan sehingga 0 = f(x) + (p ; x)f 0 (x): Formulasikan untuk p didapat p x ; f(x) f 0 (x) : Dengan menggati x = p n;1 maka formulasi Newton-Raphson dapat diturunkan untuk menggeneralisasi suatu deret fp n g melalui p n = p n;1 ; f (p n;1 ) f 0 (pn;1) for n 1. (2.2) Sama halnya dengan metoda biseksi, untuk menghentikan pengulangan penghitungan dalam mencari solusi yang akurat harus dikonrmasikan dengan nilai kesalahan yang telah ditentukan sehingga jp n ; p n;1j < e jp n ; p n;1j jp n j jf(p n )j < e < e p n 6= 0 Algoritma Metoda Newton-Raphson INPUT nilai awal p 0, (Toleransi), Jumlah iterasi maximum (N) OUTPUT nilai aproksimasi p Step 1 Set i=1 Step 2 While i N do Steps 3-6 Step 3 Set p = p 0 ; f(p 0 )=f 0 (p 0 )

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 14 Step 4 IF jp ; p 0 j < OUTPUT(p) Step 5 Set i = i + 1. Step 6 Set p 0 = p (Perbaharui p 0 ) Step 7 OUTPUT (Metoda gagal setelah N iterasi) Metoda Newton ini lebih baik dibandingkan metoda Biseksi, namun demikian proses menentukan f 0 (x) kadangkala merupakan proses yang lebih susah dibandingkan dengan operasi artmatikanya. Untuk menghindari hal tersebut dikembangkan metoda berikut. Ingat denisi turunan f 0 (p n;1) = lim x!pn;1 f(x) ; f(p n;1) : x ; p n;1 Misal x = p n;2 maka f 0 (p n;1) f(p n;2) ; f(p n;1) p n;2 ; p n;1 = f(p n;1) ; f(p n;2) : p n;1 ; p n;2 Substitusikan rumusan ini kedalam rumusan Newton diperoleh rumus: p n = p n;1 ; f (p n;1 )(p n;1;pn;2 ) f (pn;1 );f (p n;2 ) : (2.3) Rumus ini kemudian disebut Metoda Secant Algoritma Metoda Secant INPUT nilai awal p 0 p 1, (Toleransi), Jumlah iterasi maximum (N) OUTPUT nilai aproksimasi p Step 1 Set i=2 q 0 = f(p 0 ).

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 15 q 1 = f(p 1 ). Step 2 While i N do Steps 3-6 Step 3 Set p = p 1 ; q 1 (p 1 ; p 0 )=(q 1 ; q 0 ). (hitung p i ) Step 4 IF jp ; p 1 j < OUTPUT(p) Step 5 Set i = i + 1. Step 6 Set p 0 = p 1 (Perbaharui p 0 q 0 p 1 q 1 ) q 0 p 1 q 1 = q 1 = p = f(p). Step 8 OUTPUT (Metoda gagal setelah N iterasi) 2.3 Metoda Posisi Palsu Metoda ini menggabungkan ide metoda biseksi dan metoda secant. Dalam penyelesaian f(x) = 0, ditentukan suatu interval [p 0 p 1 ] dimana f kontinyu pada interval ini, dan f(p 0 ):f(p 1 ) < 0 (berlawanan tanda). Prosedur selanjutnya dapat dilihat dalam algoritma berikut ini. Algoritma Metoda Posisi Palsu INPUT nilai awal p 0 p 1, (Toleransi), Jumlah iterasi maximum (N) OUTPUT nilai aproksimasi p Step 1 Set i=2 q 0 = f(p 0 ).

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 16 q 1 = f(p 1 ). Step 2 While i N do Steps 3-7 Step 3 Set p = p 1 ; q 1 (p 1 ; p 0 )=(q 1 ; q 0 ). (hitung p i ) Step 4 IF jp ; p 1 j < OUTPUT(p) Step 5 Set i = i + 1. q = f(p) Step 6 IF q q 1 < 0 maka p 0 = p 1 q 0 = q 1 Step 7 p 1 = p 1 q 1 = q Step 8 OUTPUT (Metoda gagal setelah N iterasi)

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 17 Latihan Tutorial 2 1. Gunakan algoritma biseksi untuk menentukan anilai aproksimasi pada p 3 dan 3 p 25 2. Suatu model yang dipakai untuk mengadakan aproksimasi terhadap suatu masalah adalah metoda numeris, sebutkan denisi formal metoda ini. Selanjutnya implikasi dari penggunaan metoda ini, komputer programming merupakan hal yang sangat penting. Untuk mempermudah menginterpretasikan suatu metoda menjadi suatu programming dibutuhkan algoritma, jelaskan apa yang disebut dengan algoritma. Salah satu algoritma yang digunakan untuk menginterpretasikan proses kalkulasi metoda numeris adalah metoda Newton-Raphson dengan rumusan p n = p n;1 ; f(p n;1) f 0 (p n;1) untuk n 1 Metoda ini adalah metoda yang cukup terkenal, namun proses menentukan f 0 (x) kadangkala merupakan proses yang lebih sulit dibandingkan dengan operasi artmatiknya. Untuk menghindari hal tersebut ditawarkan metoda lain yaitu Metode Secant dengan rumus p n = p n;1 ; f(p n;1)(p n;1 ; p n;2) f(p n;1) ; f(p n;2) untuk n 1: Uraikan bagaimana metoda Newton dikembangkan sehingga menjadi metoda Secant ini. Kemudian bila kalkulasi iteratif diterapkan terhadap metoda ini, maka kalkulasi berulang (looping) akan terus dilakukan, jelaskan apa yang harus dilakukan untuk menghentikan kalkulasi tersebut. 3. f(x) = ;x 3 ; cos x dan p 0 = ;1, gunakan metoda Newton Raphson untuk menentukan p 2

BAB 2. SOLUSI PERSAMAAN FUNGSI POLINOMIAL 18 4. Gunakan algoritma Newton untuk menentukan masing-masing soal dibawah ini dengan tingkat ketelitian (toleransi) e = 1e ; 5 (a) e x + 2 ;x + 2 cos x ; 6 = 0 untuk [1,2] (b) ln(x ; 1) + cos(x ; 1) = 0 untuk [1.3,2] (c) 2x cos 2x ; (x ; 2) 2 = 0 untuk [2,3] 5. Ulangi soal nomor 8 diatas dan gunakan metoda secant 6. Ulangi soal nomor 8 diatas dan gunakan metoda posisi palsu