makalah metode numerik - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

MAKALAH METODE NUMERIK
Pemanfaatan Metode Numerik Turunan dan Integrasi Numerik
dalam Bidang IT
Disusun Oleh : Ismail Wibi Wicaksono
NRP
: 2103157011
Jurusan
: Teknik Informatika
POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA
2016
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kami panjatkan ke hadirat Allah S.W.T yamg atas karunia dan Hidayah –Nya
serta seizing-Nya lah kami dapat menyelesaikan makalah Metode Numerik ini. Tidak lupa shalawat
serta salam semoga selalu tercurah kepada junjungan kita nabi besar Muhammad S.A.W.
Dalam kesempatan ini saya mencoba membuat suatu Makalah yaitu : “Pemanfaatan
Metode Numerik Turunan dan Integrasi Numerikdalam Bidang IT”.
Makalah ini dibuat sebagai salah satu syarat tugas akhir semester genap.Selama pembuatan
makalah ini penulis banyak menghadapi kendala, namun atas bantuan dan dukungan moril maupun
materil dari semua pihak yang telah membantu kelancaran dalam menyelesaikan karya tulis ini, rasa
terima kasih tersebut penulis ucapkan kepada :
1. Orang tua kami yang selalu mendoakan dan membimbing kami ke jalan yang benar. Dan juga
membantu dalam bidang apapun selama praktek kerja ini dan terus menerus memberi
semangat kepada kami, semoga Allah SWT membalas atas semua apa yang telah diberikan
kepada kami selama ini “AMIN”.
2. Bapak Isbat Uzzin Nadhori, S.Kom, MT selaku dosen metode numerik kami.
3. Seluruh rekan-rekan D3 PJJ Teknik Informatika.
Penulis menyadari bahwa dalam pembuatan Makalah ini masih belum sepenuhnya sempurna
baik dalam ejaan ataupun dalam penyajiannya. Oleh karena itu penulis mengharapkan adanya saran
dan kritik yang membangun dari pembaca agar penulis mampu memperbaiki kekurangan yang ada.
Akhirnya penulis berharap makalah ini dapat memberikan manfaat khususnya bagi penulis
dan umumnya bagi pembaca.
Mojokerto, Agustus 2016
penulis
2
DAFTAR ISI
BAB 1 PENDAHULUAN…………………………………………………………………………4
1. 1. Latar Belakang…………………………………………………………………………………4
1.2. Rumusan Masalah………………………………………………………………………………4
1.3. Tujuan Masalah…………………………………………………………………………………4
BAB II METODE NUMERIK / IMPLEMENTASI / HASIL PEMBAHASAN……………..5
2.1. Metode Numerik………………………………………………………………………………5
2.1.1. Integrasi Numerik……………………………………………………………………..5
2.1.2. Turunan Numerik dan Interpolasi Polinomial………………………………………6
2.2. Implementasi / Hasil dan Pembahasan …………………………………………………….7
2.2.1. Integrasi Numerik………………………………………………………………….7
2.2.1.1 Kaidah Reimann…………………………………………………………..8
2.2.1.2 Kaidah Trapezoida……………………………………………………….10
2.2.1.3 Kaidah Gauss…………………………………………………………….11
2.2.2 Turunan Numerik dan Interpolasi Polinomial…………………………………..13
BAB III PENUTUP………………………………………………………………………………17
3.1. Kesimpulan……………………………………………………………………………………17
3.2. Saran………………………………………………………………………………………….17
3
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Metode Numerik adalah metode yang sudah tidak asing lagi bagi para mahasiswa yang
sedang mengambil jurusan dalam bidang rekayasa. Misalnya dalam bidang Pengolahan Citra
(Image Processing). Sementara dalam perhitungan numeric sendiri, turunan fungsi dalam orde
yang lebih tinggi sering dibutuhkan.Misalnya untuk menghitung batas-batas galat dengan rumus.
Berdasarkan hal tersebut nakalah ini saya buat.yang diharapkan para mahasiswa yang
mengambil konsentrasi jurusan bidang rekayasa bisa lebih memaksimalkan dari mata kuliah
metode numeric ini.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah di kemukakan diatas, saya mencoba mengidentifikasi
masalah yang merupakan dasar bagi makalah ini.Adapun masalah yang dapat di identifikasi
adalah :
1. Bagaimana pemanfaatan Metode Numerik Turunan dan Integrasi Numerik dalam Bidang
IT ?
2. Bagaimana mahasiswa dapat memaksimalkan dari metode Numerik itu sendiri ?
1.3. Tujuan Makalah
Adapun Tujuan pembuatan makalah ini adalah sebagai ssalah satu syarat tugas semester dari
mata kuliah metode numeric.Selain itu makalah ini bermanfaat bagi mahasiswa bagaimana
memaksimalkan metode numeric itu dalam bidang IT.
4
BAB II
METODE NUMERIK / IMPLEMENTASI / HASIL DAN PEMBAHASAN
2.1. Metode Numerik
2.1.1 Integrasi Numerik
Di dalam kalkulus, integral adalah satu dari dua pokok bahasan yang mendasar disamping
turunan (derivative). Dalam kuliah kalkulus integral, telah diajarkan cara memperoleh solusi
analitik (dan eksak) dari integral Tak-tentu maupun integral Tentu. Integral Tak-tentu dinyatakan
sebagai
∫ ( )
( )
Solusinya, F(x), adalah fungsi menerus sedemikian sehingga F'(x) = f(x), dan C adalah sebuah
konstanta. Integral Tentu menangani perhitungan integral di antara batas-batas yang telah
ditentukan, yang dinyatakan sebagai
∫
( )
( )∫
( )
( )
Secara geometri, integrasi Tentu sama dengan luas daerah yang dibatasi oleh kurva y = f(x), garis x
= a dan garis x = b (Gambar 6.1). Daerah yang dimaksud ditunjukkan oleh bagian yang diarsir
Fungsi-fungsi yang dapat diintegrasikan dapat dikelompokkan sebagai
1. Fungsi menerus yang sederhana, seperti polinomial, eksponensial, atau
trigonometri. Misalnya,
∫ (
( )
fungsi
)
Fungsi sederhana seperti ini mudah dihitung integralnya secara eksak dengan menggunakan
metode analitik. Metode-metode analitik untuk menghitung integral fungsi yang demikian
sudah tersedia, yaitu
∫
5
∫
∫
(
)
∫
(
)
∫
∫ | |
(
(
)
)
| |
| |
2. Fungsi menerus yang rumit,misalnya
Fungsi yang rumit seperti ini jelas sulit, bahkan tidak mungkin, diselesaikan dengan metodemetode integrasi yang sederhana. Karena itu, solusinya hanya dapat dihitung dengan metode
numerik.
3. Fungsi yang ditabulasikan, yang dalam hal ini nilai x dan f(x) diberikan dalam sejumlah titik
diskrit. Fungsi seperti ini sering dijumpai pada data hasil eksperimen di laboratorium atau
berupa data pengamatan di lapangan. Pada kasus terakhir ini, umumnya fungsi f(x) tidak
diketahui secara eksplisit. Yang dapat diukur hanyalah besaran fisisnya saja. Misalnya,
x
f(x)
0.00
6.0
0.25
7.5
0.50
8.0
0.75
9.0
1.00
8.5
Integrasi fungsi seperti ini jelas harus didikerjakan secara numerik.
2.1.2 Turunan Numerik dan Interpolasi Polinomial
Setiap mahasiswa yang pernah mengambil kuliah kalkulus tentu masih ingat dengan turunan
fungsi yang didefenisikan sebagai
Persoalan menghitung turunan fungsi cukup banyak muncul dalam bidang rekayasa. Misalnya
dalam bidang pengolahan citra (image processing), turunan fungsi diterapkan untuk mendeteksi sisi
(edge) obyek pada suatu citra (lihat bagian terakhir bab ini). Sementara dalam perhitungan numerik
sendiri, turunan fungsi dalam orde yang lebih tinggi, f ', f ", f "', ..., kadang-kadang diperlukan.
Misalnya untuk menghitung batas-batas galat interpolasi polinom dengan rumus
6
Atau untuk menghitung galat integrasi numeric dengan aturan trapezium
Bila persamaan fungsi f(x) diberikan secara eksplisit, maka kita dapat menentukan fungsi
turunannya, f '(x), f "(x), ..., f (n+1) (x), lalu menggunakannya untuk menghitung nilai turunan
fungsi di x = t.
Seringkali fungsi f(x) tidak diketahui secara eksplisit, tetapi kita hanya memiliki beberapa
titik data saja. Pada kasus seperti ini kita tidak dapat menemukan nilai turunan fungsi secara analitik.
Sebaliknya, pada kasus lain, meskipun f(x) diketahui secara eksplisit tetapi bentuknya rumit sehingga
menentukan fungsi turunannya merupakan pekerjaan yang tidak mangkus dan tidak praktis, misalnya
pada fungsi-fungsi berikut ini :
Untuk kedua kasus terakhir, perhitungan nilai turunan dapat dikerjakan secara numerik
(numerical differentiation atau numerical derivative). Nilai turunan yang diperoleh merupakan nilai
hampiran. Sebagaimana halnya pada integrasi numerik, perhitungan turunan numerik juga
menggunakan nilai-nilai diskrit. Karena itu, fungsi dalam bentuk tabel merupakan bentuk alami
untuk perhitungan turunan.
2.2. Implementasi / Hasil dan Pembahasan
2.2.1 Integrasi Numerik
Integral mempunyai banyak terapan dalam bidang sains dan rekayasa. Dalam praktek
rekayasa, seringkali fungsi yang diintegrasikan (integrand) adalah fungsi empirik yang diberikan
dalam bentuk tabel, atau integrand-nya tidak dalam bentuk fungsi elementer (seperti sinh x, fungsi
Gamma G(a), dsb), atau fungsi eksplisit f yang terlalu rumit untuk diintegralkan [KRE88]. Oleh
sebab itu, metode
numerik dapat digunakan untuk menghampiri integrasi.
Di bawah ini diberikan beberapa contoh persoalan dalam bidang sains dan
rekayasa.
1) Dalam bidang fisika, integral digunakan untuk menghitung persamaan kecepatan. Misalkan
kecepatan sebuah partikel merupakan fungsi waktu menerus yang diketahui terhadap waktu,
v(t). Jarak total d yang ditempuh oleh partikel ini selama waktu t diberikan oleh:
d=∫
( )
2) Dalam bidang teknik elektro/kelistrikan, telah diketahui bahwa harga rata-rata suatu arus
listrik yang berosilasi sepanjang satu periode boleh nol. Disamping kenyataan bahwa hasil
7
netto adalah nol, arus tersebut mampu menimbulkan kerja dan menghasilkan panas. Karena
itu para rekayasawan listrik sering mencirikan arus yang demikian dengan persamaan
IRMS = √
∫
( )
yang dalam hal ini IRMS adalah arus RMS (root-mean-square), T adalah periode, dan i(t)
adalah arus pada rangkaian, misalnya
i(t) = 5e-2i sin 2Πt
=0
untuk 0 ≤ t ≤T/2
untuk T/2 ≤ t ≤ T
3) Contoh fungsi dalam bentuk tabel adalah pengukuran fluks panas matahari yang diberikan
oleh tabel berikut:
Data yang ditabulasikan pada tabel ini memberikan pengukuran fluks panas q setiap jam
pada permukaan sebuah kolektor sinar matahari. Diminta memperkiraan panas total yang
diserap oleh panel kolektor seluas 150.000 cm selama waktu 14 jam. Panel mempunyai
kemangkusan penyerapan (absorption), eab , sebesar 45%. Panas total yang diserap diberikan
oleh persamaan
Demikianlah beberapa contoh terapan integral dalam bidang sains dan rekayasa. Umumnya
fungsi yang diintegralkan bentuknya rumit sehingga sukar diselesaikan secara analitik.
Karena itu, perhitungan integral secara numerik lebih banyak diprak-tekkan oleh para
insinyur.
2.2.1.1 Kaidah Reimann
Pandang sebuah pias berbentuk empat persegi panjang dari x = x0 sampai x = x1 berikut
8
Luas satu pias adalah (Tinggi pias = f(xo))
∫
( )
( )
∫
( )
( )
Atau (tinggi pias = f(x1))
Jadi
Bagi setiap ruas persamaan hasil penjumlahan di atas dengan 2, untuk menghasilkan
Persamaan ini dinamakan kaidah reimann atau segi empat.Kaidah Reimann untuk satu pias dapat kita
perluuas untuk mengitung
I=∫
( )
Yang dalam hal ini.I samadengan luas daerah integrasi dalam selang (a,b).Luas derah tersebut
diperoleh dengan membagi selang (a,b) menjadi n buah pias segiempat dengan lebar h,yaitu dengan
absis [x0, x1], [x1, x2], [x2, x3],………Jumlah luas seluruh pias segiempat itu adalah hampiran lias
I.Kaidah integrasi yang diperoleh adalah kaidah segiempat gabungan
9
Bagi setiap ruas persamaan hasil penjumlahan diatas dengan 2, untuk menghasilkan
Dengan fr = f(xr),
r=0, 1, 2……n
2.2.1.2 Kaidah Trapezoida
Pandang sebuah pias berbentuk trapezium dari x = x0 sampai x = xi
Luas trapezium adalah
∫
( )
Persamaan ini dikenal dengan nama kidah trapezium.
10
(
)
(
)
Bila selang [a,b] dibagi atas n buah pias trapezium,kaidah integrasi yang diperoleh adalah Kaidah
Trapesium Gabungan
2.2.1.3 Kaidah Gauss
Sampai saat ini kita telah membahas kaidah integrasi yang berbasis titik-titik data
diskrit.Titik-titik diskrit tersebut harus berawal dan berahir di ujung-ujung selang a dan b.Trapesiumtrapesium yang menghampiri daerah integrasi harus berawal dan berahir di ujung-ujung
tersebut.Batasan ini mengakibatkan galat yang dihasilkan dengan mekanisme ini ternyata cukup
besar.
Pendekatan integrasi yang berbeda dengan metode Newton-Cotes dikembangkan oleh Gauss
dan dinamakan metode kuadratur Gauss (Gaussian Quadrature). Dengan metode kuadratur Gauss,
batasan-batasan yang terdapat pada metode Newton-Cotes kuadratur dihilangkan. Di sini kita tidak
perlu lagi menentukan titik-titik diskrit yang berjarak sama, tetapi nilai integrasi numerik cukup
diperoleh dengan menghitung nilai fungsi f(x) pada beberapa titik tertentu. Untuk memberi
gambaran tentang kuadratur Gauss, perhatikan Gambar 6.15. Sebuah garis lurus ditarik
menghubungkan dua titik sembarang pada kurva y = f(x). Titik-titik tersebut diatur sedemikian
sehingga garis lurus tersebut menyeimbangkan galat positif dan galat negatif. Luas daerah yang
dihitung sekarang adalah luas daerah di bawah garis lurus, yang dinyatakan sebagai
11
Dengan C1, C2, X1 dan X2 adalah sembarang nilai.Persamaan ini dinamakan kuadratur
Gauss.Perhatikan bahwa bila dipilih x1 = -1 , x2 = 1 dan c1= c2 = 1 maka persamaan kuadratur Gauss
menjadi kaidah trapezium.Jadi kaidah trapezium memenuhi kuadratur Gauss
Di atas telah dikatakan bahwa kaidah trapesium bersesuaian dengan kuadratur Gauss. Dapat
dilihat bahwa nilai integrasi numerik dengan kaidah trapesium akan tepat (galatnya = 0) untuk
fungsi tetap dan fungsi lanjar. Misalnya untuk f(x) = 1 dan f(x) = x . Dari dua buah fungsi tersebut,
diperoleh dua persamaan:
12
Kita memerlukan dua buah persamaan lagi agar x1, x2, c1, dan c2 dapat ditentukan. Dari
penalaran bahwa kaidah trapesium sejati untuk fungsi tetap dan fungsi lanjar, maka penalaran ini
juga kita perluas dengan menambahkan anggapan bahwa integrasinya juga sejati untuk
F(x) = x2 dan f(x) = x2
Sekarang kita mendaatkan dua persamaan tambahan yaitu :
Sekarang kita sudah mempunyai empat buah persamaan simultan
C1 + C2 = 2
C1X1 + C2X2 = 0
C1X12 + C2X22= 2/3
C1X3 + C2X3 = 0
Yang bila dipecahkan menjadi
C1 = C2 = 1
X1 = 1√
= 0.5773
X2 = -1√
Jadi
Persamaan dinamakan kaidah Gauss-Legendre 2-titik. Dengan kaidah ini, menghitung
integral f(x) di dalam selang [-1, 1] cukup hanya dengan mengevaluasi nilai fungsi f di x =1 √ dan
di x = -1√ .
2.2.2 Turunan Numerik dan Interpolasi Polinomial
Citra (image) merupakan kumpulan elemen gambar (picture element = pixel) yang secara
keseluruhan merekam suatu adegan (scene) melalui pengindera visual (kamera) . Citra intensitas
ialah citra yang setiap pixel merekam intensitas cahaya yang dipantulkan dari setiap titik di objek,
misalnya citra biner, graylevel, berwarna, dan banyak-alur (multi-channel). Untuk kebutuhan
pengolahan dengan komputer, citra disajikan dalam bentuk diskrit yang disebut citra digital. Citra
digital dapat disajikan oleh matriks f yang berukuran M ´ N dengan bentuk:
13
Tiap elemen matriks adalah bilangan bulat dalam rentang [0..255] untuk citra 8 bit
Salah satu proses yang terdapat dalam pengolahan citra ialah pendeteksian tepi. Tepi merupakan
feature yang penting pada suatu citra. Tepi didefinisikan sebagai perubahan intensitas yang besar
dalam jarak yang singkat. Perbedaan intensitas inilah yang menampakkan rincian pada gambar. Tepi
biasanya terdapat pada batas antara dua daerah berbeda pada suatu citra. Tepi memberikan informasi
batas-batas objek dengan lingkungannya atau dengan objek yang lain, feature
untuk
mengidentifikasi objek, dan untuk terapan penapisan citra.
Pendeteksian tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi
mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi
objek di dalam citra. Tujuan operasi pendeteksian tepi adalah untuk meningkatkan penampakan
garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra.
Salah satu pendekatamyang dipakai dalam pendeteksian sisi adalah dengan kemiringan diferensial
(differential gradient). Secara matematis perubahan intensitas yang besar dalam jarak yang sangat
singkat dapat dipandang sebagai suatu fungsi yang memiliki kemiringan yang besar. Pengukuran
kemiringan suatu fungsi dilakukan dengan menghitung turunan pertamanya. Dalam citra digital,
pendeteksian tepi dapat dilakukan dengan cara yang mirip, yaitu dengan turunan pertamanya secara
parsial dalam ruang diskrit:
Yang dalam hal ini kedua turunan parsial didefinisikan sebagai
Biasanya
14
, sehingga persamaan turunan pertama menjadi:
Kekuatan tepi pada setiap pixel citra dihitung dengan rumus :
Atau dengan rumus
Suatu pixel dianggap sebagai pixel sisi jika kekuatan tepinya di atas nilai ambang (threshold)
tertentu.
D1(x) dan D1( y) merupakan hampiran selisih-maju. Hampiran lain yang dipakai adalah hampiran
selisih-pusat, yaitu:
Operator lain yang digunakan untuk mendeteksi sisi adalah yang berdasarkan pada operasi turunan
kedua, yang dikenal dengan operator Laplace (Laplacian). Operator Laplace mendeteksi lokasi tepi
lebih akurat khususnya pada tepi yang curam.
Pada Gambar 7.3, kurva pada baris pertama menunjukkan perubahan intensitas suatu tepi. Baris
kedua adalah turunan pertamanya, dan baris ketiga adalah turunan keduanya. Kolom kiri (a) adalah
untuk sisi yang landai sedangkan kolom (b) untuk sisi yang curam. Dari Gambar 7.3 terlihat juga
bahwa turunan kedua dari tepi yang landai tidak terdapat persilangan-nol (zerro crossing), sedangkan
pada tepi yang curam terdapat persilangan-nol yang ditandai dengan titik (·). Persilangan-nol ialah
titik perubahan dari nilai positif ke negatif atau sebaliknya.
15
Jika digunakan hampiran selisih-maju, maka operator Laplace diturunkan sebagai berikut:
Biasanya ∆x = ∆x = 1 sehingga bentuk menjadi lebih sederhana.Gambar 7.4 memperlihatkan
pendeteksian tepi pada citra botol dengan operator Laplace
16
BAB III
PENUTUP
3.1. Kesimpulan
Metode Numerik adalah metode hampiran yang digunakan dalam menghitung suatu
permasalahan dibidang Sains dan Rekayasa.Dan Metode Numerik juga dipakai dalam IT
untuk menyelesaikan atau mempermudah dalam mencari jalan keluar suatu masalah seperti
yang digunakan dalam menghitung tepi dalam Pengolahan Citra.Selain itu Metode Numerik
adalah metode yang dipakai oleh computer untuk mengeksekusi atau menghitung suatu
permasalahan sehingga computer tetap teratur dan terstruktur dalam menyelesaikan suatu
permasalahn tersebut.
Dan fungsi utama seorang IT adalah ketika ia hendak untuk membuta program sebaiknya
ia mempelajari dahulu bagaimana computer itu menyelesaikan suatu permasalahan.
3.2. Saran
Hasil proyek makalah ini belum sempurna, oleh karena itu ada beberapa saran yg mungkin dapat
menjadi masukan untuk rekan-rekan.
17