Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permasalahan saluran transmisi merupakan persoalan syarat batas awal (Initial Boundary Problem), selam ini solusi dari masalah saluran transmisi baru sampai pada penjabaran matematis saja. Metoda Transformasi Laplace dalam bentuk elemen hingga telah dipakai pada permasalahan persamaan rambatan gelombang. Dengan cara melihat kesamaan yang ada dari kedua permasalahn tersebut, yakni: -Bentuk gelombang penyebabnya yaitu: Pada rambatan gelombang dalam air berupa 0 Pada rambatan gelombang dalam saluran transmisi yang bebas hambatan berupa tegangan (e) atau arus (i). Di mana kedua persamaan rambatan gelombang tersebut merupakan fungsi dari waktu (t). -Sifat rambatan gelombang di dalam media mempunyai bentuk yang sama. Dengan demikian dapat diterapkan pemakaiannya pada permasalahan saluran transmisi yang bebas hambatan. Dalam kasus ini saluran transmisi yang bebas hambatan (lossless line) mempunyai kesamaan bentuk dengan persamaan rambatan gelombang pada air. Metoda Transformasi Laplace dalam bentuk Elemen hingga dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan satu dan dua dimensi, sedang saluran transmisi yang bebas hambatan merupakan persoalan satu dimensi dengan variabel bebasnya jarak (x) dan waktu (t). Di mana waktu (t) pada saluran transmisi yang bebas hambatan hanya merupakan parameter saja. Tahapan dasar penyelesaian dari transformasi Laplace dalam bentuk Elemen hingga hanya ada pada persoalan dua dimensi, walaupun demikian dapat pula digunakan untuk persoalan satu dimensi. Konsep asar teorema yang digunakan tidak dibahas secara mendalam, hanya dititikberatkan pada teknik-teknik pemakaiannya guna memecahkan pokok bahasan yang diinginkan. Pembahasan lebih lanjut, akan diberikan contoh eksperimen permasalahan saluran transmisi yang bebas hambatan (losslessline). Dalam menyelesaikan permasalahan ini, digunakan alat bantu komputer sebagai pengolahnya. Adapun komputer yang digunakan adalah jenis personal komputer yaitu IBM PC XT. Bahasa pemrogram yang digunakan adalah bahasa Pascal, dengan alat kompilasinya Turbo Pascal."

"Tugas akhir ini membahas penyelasaian masalah nilai batas, dengan pokok bahasan: pengertian masalah nilai batas, deret Fourier, integral Fourier dan pemakaiannya. Pemakaian yang digunakan pada tugas akhir ini adalah pemakaian deret Fourier dan integral Fourier untuk menyelesaikan masalah nilai batas pada konduksi panas dan getaran."

"Skewness menyatakan bentuk kesimetrisan suatu distribusi. Ukuran skewness multivariat yang telah dikenal adalah skewness pada distribusi multivariat normal. Dalam tesis ini ukuran skewness yang akan ditentukan adalah skewness pada distribusi multivariat Laplace. Ukuran skewness tersebut diperoleh dengan mencari cumulant ketiga dari fungsi karakteristik pada distribusi multivariat Laplace. Penaksiran parameter dilakukan untuk keperluan simulasi. Data sampel dalam simulasi dibangun dengan menggunakan algoritma dengan dua peubah yaitu y_1 yang berdistribusi Laplace univariat dan y_2 yang juga berdistribusi Laplace univariat. Untuk vektor meannya 0 maka nilai skewness pada distribusi multivariat Laplace yang dihasilkan adalah 0 sedangkan untuk nilai vektor meannya bukan 0 maka skewness yang dihasilkan adalah bukan 0. Hasil simulasi menunjukan bahwa untuk ukuran sampel n yang semakin besar, nilai skewness sampel akan semakin mendekati nilai skewness populasinya. Hal ini terlihat dari MSE pada simulasi yang semakin kecil untuk n yang semakin besar.

---

Skewness indicates the symmetry of a distribution. Measure of multivariate skewness that we have known is skewness of the multivariate normal distribution. In this thesis, we will determine the skewness of the distribution of multivariate Laplace. Measure of skewness is obtained by using a third cumulant of the characteristic function in the multivariate Laplace distribution. Parameter estimation performed for simulation purposes. Data samples in a simulation are built using an algorithm with two variables, namely y_1 has univariat Laplace distributions and y_2 has univariat Laplace distributions. For the mean vector 0, skewness of multivariate Laplace distributions value is 0 and if value of the mean vector is not 0, skewness of multivariate Laplace distributions value is not 0. The result of simulation shows when the samples size n increase, the value of skewness samples will to get closer to the value skewness of population. This case can be seen from MSE value of the simulation decrease."