Miftah Dhia Falah
huhu
Contents
Personal Information
Name : Miftah Dhia Falah
NPM : 1806149684
Jurusan : Teknik Perkapalan
Date of Birth : 14 december 2000
Biography at Glance
Inspired by Atta S Gibran
Pengalaman mengenai perkomputeran dan pemrograman
- MS Word
- MS Excell
- MS Power Point
- Autocad
- Inventor
- Maxsurf
- Thinkercad
- Basic HTML
- Basic C
Daftar tiap pertemuan
Pertemuan 2
14 February 2020
Dari buku ( aan Kiusalaas, Numerical Methods in Engineering with Python 3, cambridge university press )
saya menemukan soal yang menarik pada bab 3 section 3.2 ,
soal ini sangat menarik bagi saya karena salah satu bentuk dari implementasi matematika dalam pengambilan rata2 dalam data percobaan.
metode ini juga sangat dibutuhkan dalam pengolahan data percobaan khususnya bagi mahasiswa yang akan menjalani
skripsi, disertasi, maupun thesis. materi ini sendiri masuk kepada bidang ilmu statistika dan problabilitas dari suatu himpunan data.
Tugas 1
Soal Tugas 1
Jawaban Manual
Diberikan fungsi seperti pada gambar di soal sebelumnya, dan dicari niali dari fungsi tersebut jika mendekati nilai 1.
Saat fungsi tersebut dimasukkan nilai x = 1 secara langsung maka menghasilkan 0/0,
hal ini mengharuskan kita untuk memecah persamaan tersebut menjadi lebih sederhana dan melakukan metoda eliminasi.
dari hasil perhitungan diatas, diketahui bahwa nilai fungsi tersebut tidak 0/0 setelah dilakukan eliminasi,
dan fungsi akhir setelah dilakukannya eliminasi menjadi f(x) = ( x + 1 ), dengan memasukkan nilai x sebesar 1
f(1) = ( 1 + 1 ) = 2
Jawaban Menggunakan Python
Komputasi telah saya lakukan menggunakan Python ver 3.8.1
Tugas 2
Soal Tugas 2
Soal ini diambil dari buku ( aan Kiusalaas, Numerical Methods in Engineering with Python 3, cambridge university press )
pada bab 3 section 3.2 , no 2.
Jawaban Manual
Jawaban Menggunakan Python
Komputasi telah saya lakukan menggunakan Python ver 3.8.1
dengan meng-import function numphy
dari perhitungan menggunakan python diatas, diketahui bahwa persamaan garis regresi linear tersebut adalah
y = 1,2364 + 1,170 x yang dimana hasil ini selaras dengan perhitungan manual data tersebut.
