POSISI PALSU ( REGULA FALSI )

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
SISTEM PERSAMAAN LINIER (SPL)
Advertisements

PERSAMAAN NON LINEAR.
Fungsi Kuadrat Grafik Fungsi Kuadrat Definisi 1.7 : Fungsi y = f (x) =
APROKSIMASI AKAR PERSAMAAN TAKLINEAR Ini beberapa contoh persamaan taklinear, secara umum akarnya tidak mudah dicari. Diperlukan metoda untuk aproksimasi.
PERSAMAAN NON LINEAR.
Mencari Solusi f(x) =0 dengan Pendekatan Beruntun
METODE BAGI DUA (Bisection Method)
AKAR PERSAMAAN NON LINEAR
SOLUSI PERSAMAAN NIRLANJAR RUMUSAN MASALAH, METODE PENCARIAN AKAR,METODE TERTUTUP, DAN METODE TERBUKA DISUSUN OLEH : DEVI WINDA MARANTIKA ( )
4. SOLUSI PERSAMAAN NON-LINIER.
AKAR PERSAMAAN NON LINEAR
METODE PENGURUNG SHINTA P, S.Si.
ASSALAMUALAIKUM WR WB.
Pertemuan ke – 4 Non-Linier Equation.
AKAR – AKAR PERSAMAAN Penyelesaian suatu fungsi ¦(x) = ax2 + bx + c = 0 pada masa “Pra Komputer” dapat dilakukan dengan cara : Metode Langsung (analitis);
Mata Kuliah : Metode Numerik Gianinna Ardanewari
4. SOLUSI PERSAMAAN NON-LINIER.
4. SOLUSI PERSAMAAN NON-LINIER.
4. SOLUSI PERSAMAAN NON-LINIER.
5. SOLUSI PERSAMAAN NON-LINIER.
Pertidaksamaan Kuadrat
X’2 xo x’1 y=f(x) f(x) x xo = solusi eksak x’1, x’2 = solusi pendekatan Solusi pendekatan yang baik: Cukup dekat dengan xo, yaitu | x’-xo|0 Nilai mutlak.
Persamaan Non Linier (lanjutan 02)
TE UB AKAR PERSAMAAN SATU VARIABEL AKAR PERSAMAAN SATU VARIABEL
PERSAMAAN non linier 3.
Metode NEWTON-RAPHSON CREATED BY : NURAFIFAH
Solusi Sistem Persamaan Nonlinear
Akar-Akar Persamaan.
Persamaan Non Linier (Lanjutan 1)
Metode Numerik untuk Pencarian Akar
PERSAMAAN NON –LINIER Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier
Pertemuan ke – 4 Non-Linier Equation.
AKAR PERSAMAAN Metode Pengurung.
Metode Terbuka.
X’2 xo x’1 y=f(x) f(x) x xo = solusi eksak x’1, x’2 = solusi pendekatan Solusi pendekatan yang baik: Cukup dekat dengan xo, yaitu | x’-xo|0 Nilai mutlak.
Solusi Persamaan Nonlinear
Akar-akar Persamaan Non Linier
BAB II Galat & Analisisnya.
Solusi persamaan aljabar dan transenden
PERSAMAAN NON –LINIER Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier
TE UNIBRAW AKAR PERSAMAAN SATU VARIABEL AKAR PERSAMAAN SATU VARIABEL
AKAR PERSAMAAN NON LINEAR
Metode Newton-Raphson
Metode Numerik untuk Pencarian Akar
Teknik Komputasi Persamaan Non Linier Taufal hidayat MT.
Materi I Choirudin, M.Pd PERSAMAAN NON LINIER.
“ METODA POSISI SALAH ATAU PALSU “
Assalamu’alaikum wr.wb
Universitas Abulyatama-2017
Persamaan Linier Metode Regula Falsi
Regula Falsi.
Metode Newton-Raphson
Sistem Persamaan Tak Linear
Sistem Persamaan Tak Linear
Daud Bramastasurya H1C METODE NUMERIK.
SISTEM PERSAMAAN NIRLANJAR (NONLINIER)
Materi II Persamaan Non Linier METODE BISEKSI Choirudin, M.Pd
MATA KULIAH METODE NUMERIK NOVRI FATMOHERI
PERSAMAAN NON –LINIER Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier
METODE BISECTION Hendri Lasut Nils Wonge Tugas Presentasi
PRAKTIKUM II METODE NUMERIK
PRAKTIKUM I METODE NUMERIK
Aplikasi Turunan.
AKAR-AKAR PERSAMAAN Muhammad Fitrullah, ST
Gunawan.ST.,MT - STMIK-BPN
Bab 2 AKAR – AKAR PERSAMAAN
METODE NUMERIK (3 SKS) STMIK CILEGON.
Gunawan.ST.,MT - STMIK-BPN
Persamaan Non Linier Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi
LIMIT.
Transcript presentasi:

POSISI PALSU ( REGULA FALSI ) By ARDI WISNU WIRANATA 60600110008 MATH A

DEFINISI Metode posisi palsu adalah metoda pencarian akar persamaan dengan memanfaatkan kemiringan dan selisih tinggi dari dua titik batas interval yang mengurung akar. Metode ini merupakan salah satu alternatif untuk mempercepat konvergensi.

Metode posisi palsu mirip dengan metode bagi dua Metode posisi palsu mirip dengan metode bagi dua. Kemiripannya terletak dalam hal diperlukan dua harga taksiran awal pada awal pengurungan akar persamaan. Sedangkan, perbedaannya terletak pada proses pencarian pendekatan akar persamaan selanjutnya setelah pendekatan akar saat ini ditemukan

Keunggulan Metode Regula Falsi Lebih cepat mendapatkan hampiran akar fungsi Hasil yang didapat lebih mendekati akar Hasilnya sudah pasti konvergen

GRAFIK METODE POSISI PALSU F(x)

r = - r = titik posisi palsu = batas pertama = batas kedua KETERANGAN : r = titik posisi palsu = batas pertama = batas kedua

Langkah-langkah Metode Regula Falsi Perkirakan akar fungsi Menentukan batas awal yang mengurung akar fungsi Tarik garis lurus penghubung nilai fungsi pada kedua batas, lalu cari titik potongnya (titik posisi palsu) Geser salah satu batas ke titik potong itu, sementara batas lain tidak berubah. Ulangi langkah 3 Ulangi langkah 4 sampai dianggap cukup yakni syarat kesalahan relatifnya terpenuhi. E = (r baru- r lama) / r baru Titik potong yg terakhir dinyatakan sebagai akar fungsi

Contoh Carilah akar fungsi dari dengan menggunakan metode regula falsi dan buatkan programnya !

penyelesaiaan 1. hitung fungsi pada interval awal misal Xa=1 dan Xb=2, didapatkan f(1)= -4 f(2) = 3 . Tentukan syarat kesalahan relatifnya. 2. hitung titik posisi palsu pertama r = 1,57142 f(r) = -1,36449 Tentukan posisi palsu berikutnya dengan r sbg Xa dan Xb tetap. Lakukan langkah 1 dan 2. Lakukan langkah 3 sampai syarat kesalahan relatif terpenuhi.

syms x; fc= subs(f,x,c); f=input('masukkan persamaan f(x): '); fprintf('%3.0f %6.4f %6.4f %12.10f %7.4f %7.4f %7.4f %7.4f \n', i, a, b, c, fa, fb, fc, e); a=input('masukkan nilai a : '); b=input('masukkan nilai b : '); if fa*fc < 0 et=input('masukkan Error Toleransi : '); b=c; %geser kiri e=abs(b-a)/b; else i=1; a=c; %geser kanan disp(' i a b c f(a) f(b) f(c) E'); end disp('----------------------------------------------------------'); e=abs(cbaru-clama)/clama; % menghitung error clama=a; cbaru=b; i=i+1; while (e > et ) & (clama ~= cbaru); fa=subs(f,x,a); fb=subs(f,x,b); %c=(a+b)/2; clama=cbaru; c=(fb*a-fa*b)/(fb-fa); cbaru=c;

Output Program masukkan persamaan f(x): x^3+x^2-3*x-3 masukkan nilai a : 1 masukkan nilai b : 2 masukkan Error Toleransi : 0.001 i a b c f(a) f(b) f(c) E ---------------------------------------------------------- 1 1.0000 2.0000 1.5714285714 -4.0000 3.0000 -1.3644 1.0000 2 1.5714 2.0000 1.7054108216 -1.3644 3.0000 -0.2477 0.2727 3 1.7054 2.0000 1.7278827285 -0.2477 3.0000 -0.0393 0.0786 4 1.7279 2.0000 1.7314048658 -0.0393 3.0000 -0.0061 0.0130 5 1.7314 2.0000 1.7319508527 -0.0061 3.0000 -0.0009 0.0020