PENDAHULUAN METODE NUMERIK
TATA TERTIB KULIAH 1. 2.
3.
4.
5. 6.
Bobot Kuliah 3 SKS Keterlambatan masuk kuliah maksimal 30 menit dari jam masuk kuliah Selama kuliah tertib dan taat aturan Dilarang makan dan minum selama kuliah berlangsung. Tugas dikumpulkan tepat waktu. Tidak diperkenankan memalsukan tanda tangan orang lain
UJIAN 1.
2.
3.
Ujian yang dimaksud adalah UTS dan UAS Tidak ada kartu ujian tidak dapat mengikuti ujian Tidak ada ujian susulan
NILAI Komposisi nilai meliputi : 1. 10% nilai kehadiran 2. 20% nilai tugas dan atau quis 3. 30% nilai UTS 4. 40% nilai UAS
PERKULIAHAN •
•
Teori 1. Pendahuluan Metode Numerik 2. Metode Pencarian Akar (Biseksi,Regula Falsi,Newton Raphson) 3. Interpolasi 4. Regresi 5. Analisa Fourier Praktek Menggunakan Matlab
Pendahuluan Persoalan yang melibatkan model matematika
banyak muncul dalam berbagai disiplin ilmu pengetahuan (bidang fisika, kimia, Teknik Sipil, Teknik Mesin, Elektro dsb) Sering model matematika tersebut rumit dan tidak dapat diselesaikan dengan metode analitik Metode Analitik adalah metode penyelesaian model matematika dengan rumus-rumus aljabar yang sudah lazim.
Mengapa menggunakan Metode Numerik ? Tidak
semua permasalahan matematis atau perhitungan dapat diselesaikan dengan mudah. Bahkan dalam prinsip matematik, dalam memandang permasalahan yang terlebih dahulu diperhatikan adalah apakah permasalahan tersebut mempunyai penyelesaian atau tidak. Hal ini menjelaskan bahwa tidak semua permasalahan dapat diselesaikan dengan menggunakan perhitungan biasa.
Persoalan matematika Bagaimana cara menyelesaikannya ? 1. Tentukan akar-akar persamaan polinom 23.4x7 - 1.25x6+ 120x4 + 15x3 – 120x2 – x + 100 = 0
2. Selesaikan sistem persamaan linier 1.2a – 3b – 12c + 12d + 4.8e – 5.5f + 100g = 18 0.9a + 3b – c + 16d + 8e – 5f - 10g = 17 4.6a + 3b – 6c - 2d + 4e + 6.5f - 13g = 19 3.7a – 3b + 8c - 7d + 14e + 8.4f + 16g = 6 2.2a + 3b + 17c + 6d + 12e – 7.5f + 18g = 9 5.9a + 3b + 11c + 9d - 5e – 25f + 10g = 0 1.6a + 3b + 1.8c + 12d - 7e + 2.5f + g = -5
Persoalan matematika Soal 1, biasanya untuk polinom derajat 2 masih dapat
dicari akar-akar polinom dengan rumus abc Sedangkan untuk polinom dg derajat > 2 tidak terdapat rumus aljabar untuk menghitung akar polinom. Dengan cara pemfaktoran, semakin tinggi derajat polinom, jelas semakin sukar pemfaktorkannya. Soal 2, juga tidak ada rumus yang baku untuk menemukan
solusi sistem pers linier. Apabila sistem pers linier hanya mempunyai 2 peubah, kita dapat menemukan solusinya dengan grafik, aturan Cramer
Persoalan Matematika Contoh Integral
L
1
sin( x) x dx 0
tersebut sangat sulit dan memerlukan pengetahuan matematis yang tinggi dan waktu yang cukup lama, padahal integral di atas adalah bentuk yang banyak digunakan di bidang teknik, khususnya pada analisa sinyal yang melibatkan sinyal frekwensi, filtering dan optimasi pola radiasi. Diperlukan metode tertentu yang dapat digunakan untuk menghitung integral tersebut. Meskipun metode tersebut tidak dapat menghasilkan nilai yang exact (tepat), setidaknya sudah mendekati nilai yang diharapkan.
Persoalan Matematika Persoalan lain adalah bagaimana menentukan
fungsi polynomial yang terbaik yang dapat mewakili suatu data seperti berikut:
Secara
analitik, untuk memperoleh fungsi polynomial dari jumlah data yang kecil (<20) masih bisa dilakukan, tetapi untuk jumlah data yang besar sulit sekali dilakukan karena akan membutuhkan waktu yang sangat lama. Untuk itulah digunakan perhitungan komputer, dan pemakaian metode numerik menjadi penting untuk menyelesaikan permasalahan ini.
Pendekatan permasalahan Bila
persoalan merupakan persoalan yang sederhana atau ada teorema analisa matematika yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan tersebut, maka penyelesaian matematis (metode analitik) adalah penyelesaian exact yang harus digunakan. Penyelesaian ini menjadi acuan bagi pemakaian metode pendekatan.
Pendekatan permasalahan Bila persoalan sudah sangat sulit atau tidak
mungkin diselesaikan secara matematis (analitik) karena tidak ada teorema analisa matematik yang dapat digunakan, maka dapat digunakan metode numerik. Bila persoalan sudah merupakan persoalan yang mempunyai kompleksitas tinggi, sehingga metode numerikpun tidak dapat menyajikan penyelesaian dengan baik, maka dapat digunakan metodemetode simulasi.
Metode Analitik vs Metode Numerik Kebanyakan persoalan matematika tidak dapat
diselesaikan dengan metode analitik. Metode analitik disebut juga metode exact yang menghasilkan solusi exact (solusi sejati). Metode analitik ini unggul untuk sejumlah persoalan yang terbatas. Padahal kenyataan persoalan matematis banyak yang rumit, sehingga tidak dapat diselesaikan dengan metode analitik.
Metode Analitik vs Metode Numerik Kalau metode analitik tidak dapat diterapkan,
maka solusi dapat dicari dengan metode numerik. Metode Numerik adalah teknik yang digunakan untuk memformulasikan persoalan matematika sehingga dapat dipecahkan dengan operasi perhitungan biasa (+, - , / , *)
Contoh Selesaikan integral di bawah ini 1
sin( x) L dx x 0 Metode Analitik
Contoh Metode Numerik
Error = |7.25-7.33| = 0.0833
Prinsip-prinsip Metode Numerik Digunakan
untuk menyelesaikan persoalan di mana perhitungan secara analitik tidak dapat digunakan
Berangkat dari pemikiran bahwa permasalahan
dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan-pendekatan yang dapat dipertanggungjawabkan secara analitik. Disajikan dalam bentuk algoritma-algoritma yang
dapat dihitung secara cepat dan mudah.
Prinsip-prinsip Metode Numerik Pendekatan yang digunakan merupakan pendekatan
analisis matematis. Sehingga dasar pemikirannya tidak keluar jauh dari dasar pemikiran analitis, hanya saja pemakaian grafis dan teknik perhitungan yang mudah merupakan pertimbangan dalam pemakaian metode numerik. Karena algoritma yang digunakan adalah algoritma pendekatan maka dalam algoritma tersebut akan muncul istilah iterasi yaitu pengulangan proses perhitungan. Perhitungan yang dilakukan secara berulang-ulang untuk terus-menerus diperoleh hasil yang mendekati nilai penyelesaian exact.
Prinsip-prinsip Metode Numerik Dengan
menggunakan metode pendekatan semacam ini, setiap nilai hasil perhitungan akan mempunyai nilai error (nilai kesalahan).
Pendekatan metode analitik selalu membahas
tingkat kesalahan dan tingkat kecepatan proses yang akan terjadi.
Metode Numerik vs Metode Analitik Metode Numerik • •
Solusi selalu berbentuk angka Solusi yang dihasilkan solusi pendekatan sehingga terdapat error
Metode Analitik • •
Solusi dapat berupa fungsi matematik Solusi yang dihasilkan solusi exact
Kesalahan Numerik Kesalahan numerik adalah kesalahan yang timbul
karena adanya proses pendekatan. Hubungan kesalahan dan penyelesaian adalah :
xˆ x e
ˆ = nilai yang sebenarnya (nilai eksak) x x = nilai pendekatan yang dihasilkan dari metode numerik e adalah kesalahan numerik. Kesalahan fraksional adalah prosentase antara kesalahan dan nilai sebenarnya. e x100 % xˆ
Kesalahan Numerik Pada banyak permasalahan kesalahan fraksional di
atas sulit atau tidak bisa dihitung, karena nilai eksaknya tidak diketahui. Sehingga kesalahan fraksional dihitung berdasarkan nilai pendekatan yang diperoleh: e 100 % x Di mana e pada waktu ke n adalah selisih nilai
pendekatan ke n dan ke n-1 Perhitungan kesalahan semacam ini dilakukan untuk mencapai keadaan konvergensi pada suatu proses iterasi.
Peranan Komputer dalam Metode Numerik Perhitungan
dalam metode numerik berupa operasi aritmatika dan dilakukan berulang kali, sehingga komputer untuk mempercepat proses perhitungan tanpa membuat kesalahan
Dengan komputer kita dapat mencoba berbagai
kemungkinan solusi yang terjadi akibat perubahan beberapa parameter. Solusi yang diperoleh juga dapat ditingkatkan ketelitiannya dengan mengubah nilai parameter.
Peran Metode Numerik Metode
Numerik merupakan alat bantu pemecahan masalah matematika yang sangat ampuh. Metode numerik mampu menangani sistem persamaan linier yang besar dan persamaan-persamaan yang rumit. Merupakan penyederhanaan matematika yang lebih tinggi menjadi operasi matematika yang mendasar.
Persoalan yang diselesaikan dengan Metode Numerik 1. Menyelesaikan persamaan non-linier a. b.
Metode Tertutup : Tabel, Biseksi, Regula Falsi, Metode Terbuka : Secant, Newton Raphson, Iterasi Sederhana
2. Menyelesaikan pers linier
Eliminasi Gauss, Eliminasi Gauss Jordan, Gauss Seidel 3. Differensiasi
Numerik
Selisih Maju, Selisih Tengahan, Selisih Mundur 4. Integrasi Numerik
Integral Reimann, Integrasi Trapezoida, Simpson, Gauss 5. Interpolasi
Interpolasi Linier, Quadrat, Kubik, Polinom Lagrange, Polinom Newton 6. Regresi
Regresi Linier dan Non Linier 7. Penyelesaian Persamaan Differensial
Euler, Taylor
Error Walaupun kita berusaha untuk memperoleh
jawaban eksak, namun jawaban demikian jarang diperoleh secara numeris Pada tiap langkah penyelesaian masalah, dari formulasi hingga komputasi numerisnya, error dan ketidakpastian dapat terjadi
Proses Problem Solving Berlangsung dalam tahap: Perumusan secara tepat dari model matematis dan model numeris Penyusunan metode untuk pemecahan masalah. Penerapan metode untuk menghitung dan mencari jawaban.
Dalam perumusan model biasanya dilakukan: IDEALISASI APROKSIMASI
IDEALISASI: • Menganggap ideal • Tidak mengenal ketidakpastian • Kurang sesuai dengan realita
APROKSIMASI: • •
Dapat dilakukan dengan cara pendekatan atau penyederhanaan perumusan masalah Solusi pendekatan terhadap solusi eksak
Pendekatan dilakukan sedemikian rupa sehingga hanya hal-hal penting saja yang dimasukkan dalam model.
Pada umumnya metode numeris tidak mengutamakan diperolehnya jawaban yang eksak, namun mengusahakan perumusan metode yang menghasilkan jawaban pendekatan yang dapat diterima berdasar pertimbangan praktis, tetapi cukup dapat memberikan solusi atas persoalan yang dihadapi.
Penggunaan Software Program (software) yang istimewa tidak dapat menggantikan pilihan metode yang buruk Program (software) yang buruk dapat merusak metode yang baik Penggunaan software yang siap pakai tetap menuntut pengetahuan akan tujuan dan kemampuan dan keterbatasan software tersebut, serta apakah sesuai dengan kasus/permasalahan yang dihadapi.
Jenis Error • Penyelesaian secara numeris hanya memberikan nilai perkiraan yang mendekati nilai eksak dari penyelesaian analitis • Berarti dalam penyelesaian numeris tersebut terdapat error terhadap nilai eksak
Asal dari error: Asumsi-asumsi yang digunakan untuk mengubah peristiwa real ke dalam model matematis 2. Kesalahan aritmatik dan programming 3. Ketidakpastian dalam data 1.
Jenis Error 1.Error Bawaan (Inheren) 2.Error Pemotongan (truncation error) 3.Error Pembulatan (round-off error) 4.Error Pemrograman
Error Bawaan (Inheren) •
Merupakan kesalahan dari nilai data.
•
Dapat terjadi karena salah menyalin data, salah membaca skala.
•
Kesalahan karena kurangnya pengertian atau pemahaman mengenai data yang diukur
•
Kadang disebut juga sebagai error eksperimen jika terjadi saat eksperimen.
Error Pemotongan (truncation error) Error inheren berhubungan dengan error pada data, sedang dua error yang lain berhubungan dengan error yang disebabkan oleh cara pelaksanaan prosedur numeris.
Error
pemotongan terjadi karena tidak dilakukannya hitungan sesuai dengan prosedur matematis yang benar Sebagai contoh suatu proses tak berhingga diganti dengan proses berhingga.
ERROR PEMBULATAN (round-off error) • Terjadi
karena tidak diperhitungkannya beberapa angka terakhir dari suatu bilangan, • Bilangan dibulatkan pada posisi ke-n dengan membuat semua angka di sebelah kanannya menjadi nol. Contoh: 8632574 dibulatkan menjadi 8633000 3,1415926 dibulatkan menjadi 3,14
Error Pemrograman Error
pemrograman dapat terjadi saat penerapan metode ke dalam software/program. Untuk itu program harus dibuat seteliti mungkin untuk menghindarkan kesalahan dan perlu dilakukan pemeriksaan sebelum aplikasi real.
