Langsung ke konten utama

RIVIEW JURNAL

1. Jurnal Pertama

Judul
Pemahaman Metode Numerik (Sudi Kasus Metode New-Rhapson) Menggunakan Pemograman Matlab
Halaman / Vol
Halaman 1-6 / Vol. 1
No NISN
2580-7927
Penulis
Siti Nurhabibah Hutagalung
Penerbit
Siti Nurhabibah Hutagalung
Reviewer
Larasati Mayan Pramesti
Idendifikasi Masalah
Dalam permasalahan non-linier, terutama permasalahan yang mempunyai hubungan fungsi eksponensial dalam pembentukan polanya dapat dianalisis secara eksperimental maupun teoritis. Salah satu bagian dari analisa teoritis adalah dengan melakukan komputasi dengan metode numerik. Metode numerik dalam komputasi akan sangat membatu dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang rumit diselesaikan secara aritmatika. Metode numerik akan sangat membantu setiap penyelesaian permasalahan apabila secara matematis dapat dibentuk suatu pola hubungan antar variabel/parameter. Hal ini akan menjadi lebih baik jika pola hubungan yang terbentuk dapat dijabarkan dalam bentuk fungsi.
Metode
Pencarian Inkremental Dan Penentuan Tebakan Awal Disamping pengecekan jawaban masingmasing, anda harus menentukan apakah semua akar kemungkinan telah ditempatkan. Seperti telah diutarakan sebelumnya, sebuah grafik fungsi biasanya sangat bermanfaat untuk menuntun anda dalam tugas. Pilihan lainnya adalah mengikutsertakan suatu carian inkremental pada saat memulai pemrograman komputer. Pilihan ini bermula pada suatu ujung daerah yang diinginkan, lalu membuat evaluasi fungsi dengan kenaikan (inkremen) disepanjang daerah tersebut. Jika tanda fungsi berubah, harus dianggap bahwa suatu akar terletak dalam kenaikan itu. Harga x pada permulaan dan akhir dari inkremen kemudian dapat memberikan tebakan awal bagi salah satu teknik mengurung.
Latar Belakang
Studi tentang karakteristik fungsi non-liier dapat dilakukan secara eksperimental maupun teoritis. Salah satu bagian dari analisa teoritis adalah dengan melakukan komputasi. Untuk keperluan komputasi ini, metode numerik dapat dipakai dalam menyelesaikan persamaan-persamaan yang rumit, misalnya persamaan non-linear. Ada sejumlah metode numerik yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persamaan nonlinear, adalah metode Newton-Raphson.
Solusi / Pembahasan
Algoritma

Input :
a. Masukkan persamaan non-linear f(x) dan f’(x).
b. Masukkan toleransi yang diinginkan dalam persen (%). Toleransi merupakan batas kesalahan (galat) yang diinginkan, semakin mendekati nilai 0 semakin baik.
c. Masukkan maksimum iterasi yang diinginkan. Iterasi awal = 0 
d. Masukkan nilai pendekatan awal x0

 Proses :
 a. Hitung x0
     Dengan metode Newton Raphson 
 b. Nilai iterasi = iterasi +1 atau i=i+1
 c. Hitung nilai x1 dengan kembali ke langkah a 
 d. Hitung nilai galat Ea 
 e. Jika iterasi< maksimum iterasi lanjutkan proses, jika tidak proses           berhenti. 
 f. Jika nilai Ea < Es, lanjutkan ke proses selanjutnya 
    Jika nilai Ea > Es, kembali ke proses 

Output :
 a. Tampilkan tabel iterasi, x, f(x), f’(x),galat.
b. Tampilkan akar persamaan.
c. Tampilkan grafik.
Kesimpulan
Metode numerik digunakan untuk menyelesaikan persoalan dimana perhitungan secara analitik tidak dapat digunakan. Metode numerik ini berangkat dari pemikiran bahwa permasalahan dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatanpendekatan yang dapat dipertanggung-jawabkan secara analitik. Metode numerik ini disajikan dalam bentuk algoritma-algoritma yang dapat dihitung secara cepat dan mudah.
Kelebihan

Kekurangan


2. Jurnal Kedua

Judul
Metode Numerik Rosenberg Dengan Arah Pencarian Termodifikasi Penambahan Konstanta lk Untuk Beberapa Nilai 0 ≤ lk ≤ 1 
Halaman / Vol
Halaman 1-13 / Vol. 6
No NISN
2301-9891
Penulis
Rukmono Budi Utomo
Penerbit
Rukmono Budi Utomo
Reviewer
Larasati Mayan Pramesti
Idendifikasi Masalah
Tidak selamanya permasalahan matematis khususnya pada model optimisasi dapat diselesaikan dengan metode analitik. Terkadang pada kondisi tertentu, solusi analitik dari permasalahan matematis tersebut tidak dapat ditemukan sehingga diperlukan metode numerik. Metode Analitik merupakan metode penyelesaian model matematika dengan rumusrumus aljabar yang telah baku atau lazim[1] sedangkan metode numerik merupakan metode hampiran atau pedekatan. Karena metode numerik merupakan metode pendekatan atau hampiran, maka solusi yang dihasilkan bukanlah nilai sesungguhnya, namun merupakan solusi yang cukup dekat dengan solusi aslinya atau analitik. Apabila berbicara mengenai solusi hampiran atau pendekatan maka erat kaitannya dengan seberapa akurat solusi numerik yang diperoleh dengan solusi analitik, dengan demikian pembicaraan mengarah pada seberapa besar kesalahan atau eror yang dapat ditoleransi.
Metode
Metode Rosenberg merupakan salah satu metode numerik yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi baik dengan atau tanpa kendala dengan n variabel bebas disamping metode lainnya seperti aksial, Hooke and Jeeves, Stepest Descent dan Arah konjugasi. Terdapat beberapa kesamaan metode ini dengan metode lainnya, diantaranya adalah memulai dari nilai awal X = {x1,x2,.,.x3} Î Rn dan penentuan kriteria iterasi berhenti, yakni ketika || Xk – Xk-1 || <Î kseperti halnya, metode Hook and Jeeves dan metode arah konjugasi dengan  Î > 0 merupakan sebarang konstanta positif yang merepresentasikan kesalahan atau eror yang dapat ditoleransi
Latar Belakang
Mengkaji teori metode numerik Rosenberg variabel dengan arah pencarian termodifikasi. Arah pencarian termodifikasi di sini merupakan penambahan kostanta lk untuk beberapa nilai lk antara 0 sampai dengan 1 dengan k =1,2,..,n pada metode Rosenberg biasa. Penelitian dilakukan dengan memahami terlebih dahulu metode Rosenberg, kemudian memodifikasi arah pencariannya untuk menentukan solusi numerik dari suatu permasalahan optimisasi. Pada makalah ini turut disertakan contoh perhitungan numerik antara metode Rosenberg dan Metode Rosenberg termodifikasi beserta analisis perhitungannya.

Solusi / Pembahasan
Berdasarkan algoritma Rosenberg, akan dikembangkan suatu metode baru yang merupakan turunan dari metode Rosenberg, yang disebut metode numerik Rosenberg termodifikasi yakni dengan menambahkan lk pada arah pencarian dengan  0 ≤ lk ≤ 1 

Kesimpulan


Kelebihan

Kekurangan


Komentar

Postingan populer dari blog ini

ALGORITMA A* DAN DEPTH FIRST SEARCH

       ALGORITMA A* / ALGORITMA A-Star A. PENGERTIAN ALGORITMA A* Algoritma A Star merupakan salah satu algoritma yang menggunakan fungsi biaya. Atau algoritma pencarian graf/pohon yang mencari jalur dari satu titik awal ke sebuah titik akhir yang telah ditentukan. Perbedaan algoritma A Star dan algoritma Greedy terletak pada rumus yang digunakan oleh kedua algoritma, algoritma greedy hanya menggunakan rumus perkiraan atau estimasi saja tetapi algoritma A Star selain menggunakan rumus perkiraan atau estimasi, juga menghitung cost yang diperlukan untuk mengembalikan puzzle ke posisi berurut. Inilah yang membuat algoritma A Star lebih baik daripada algoritma Greedy. Tetapi dengan lebih banyaknya rumus yang dihitung, hal ini menyebabkan algoritma A Star bekerja dengan lambat sehingga waktu yang diperlukan untuk menemukan solusi akan semakin besar pula karena selain menghitung biaya yang diperlukan untuk berjalan dari simpul satu ke simpul lainnya, Algori...

PROGRAM METODE BISEKSI DAN TABULASI

A. Metode Biseksi      Contoh soal :  f(x) = xe⁻   ͯ + 1 Algoritma Deskripsi Definisikan fungsi f(x) yang akan dicari akarnya Tentukan nilai a dan b Tentukan torelansi e dan iterasi maksimum N Hitung f(a) dan f(b) Jika f(a).f(b)>0 maka proses dihentikan karena tidak ada akar, bila tidak dilanjutkan Hitung x=(a+b)/2 Hitung f(x) Bila f(a).f(x)<0 maka b=x dan f(b)=f(x), bila tidak a=x dan f(a)=f(x) Jika |b-a|<e atau iterasi>iterasi maksimum maka proses dihentikan dan didapatkan akar = x Flowchart      3. Program          Implementasi pada program menggunakan bahasa pemograman phyton           Test Program B. Metode Tabulasi       Contoh Soal :  F(x) = X 2  – 27 Algoritma Deskripsi Definisikan fungsi F(x) = X 2  – 27 Tentukan batas bawah, batas atas, nilai x dan jumlah itera...

UTS Kecerdasan Buatan

   Nama: Larasati Mayan Pramesti    NIM: 1730511081 1.  Dalam bahasan Kecerdasan Buatan sebuah software/hardware disebut cerdas jika memiliki kemampuan untuk  Searching, Reasoning, Planning,  dan  Learning . Jelaskanlah pernyataan tersebut disertai dengan Contoh!  Jawaban: 1. Searching di dalam AI (Artificial Intellegence) adalah salah satu metode penyelesaian masalah dengan pencarian solusi pada suatu permasalahan yang dihadapi. Contohnya pada algoritma A-star, metode yang digunakan secara luas dalam mencari jalur (path finding) dan grafik melintang (graph traversal), proses plotting sebuah jalur melintang secara efisien antara titik-titik, disebut node.  2. Reasoning (penalaran) yang merupakan teknik penyelesaian masalah dengan cara merepresentasikan masalah ke dalam basis pengetahuan (knowledge base) menggunakan logic atau Bahasa formal (Bahasa yang dipahami computer). Contohnya : Apel adalah buah-buahan. Itu me...