UTS Metode NumerikTekmnik Informatika

Hari Santoso06550023

1). f(x)=cos2px+(2x+q), maka jika p dan q disesuaikan NIM menjadi cos(2*2*x)+(2*x+3) atau cos(4x)+(2x+3)Catatan khusus pekerjaan saya :Toleransi Lebar Selang = 0.0000001 (epsilon 1)Nilai Hampiran Akar = 0.00000000001 (epsilon 2); f(x) mendekati 0

A. Hampiran akar– Menggunakan metode Biseksi (Bagi Dua) hasilnya : -1.8016114476295115

dengan dua titik awal -3 dan 2– Menggunakan metode Regula Falsi : -1.8016114476286291

dengan dua titik awal -3 dan 2– Menggunakan metode Newton Raphson : -1.801611447628629

dengan titik awal -2– Menggunakan metode Secant : -1.8016114476267557

dengan dua titik awal -3 dan 2

B. Galat Relatif (εRA) dari Xn (hampiran akar ke n)– Metode Biseksi

n Xn X(n+1) (εRA) = ((X(n+1))-X)/X(n+1)

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738

0.0-0.5-1.75-2.375-2.0625-1.90625-1.828125-1.7890625-1.80859375-1.798828125-1.8037109375-1.80126953125-1.802490234375-1.8018798828125-1.80157470703125-1.801727294921875-1.8016510009765625-1.8016128540039062-1.8015937805175781-1.8016033172607422-1.8016080856323242-1.8016104698181152-1.8016116619110107-1.801611065864563-1.8016113638877869-1.8016115128993988-1.8016114383935928-1.8016114756464958-1.8016114570200443-1.8016114477068186-1.8016114430502057-1.8016114453785121-1.8016114465426654-1.801611447124742-1.8016114474157803-1.8016114475612994-1.801611447634059-1.8016114475976792

-0.5-1.75-2.375-2.0625-1.90625-1.828125-1.7890625-1.80859375-1.798828125-1.8037109375-1.80126953125-1.802490234375-1.8018798828125-1.80157470703125-1.801727294921875-1.8016510009765625-1.8016128540039062-1.8015937805175781-1.8016033172607422-1.8016080856323242-1.8016104698181152-1.8016116619110107-1.801611065864563-1.8016113638877869-1.8016115128993988-1.8016114383935928-1.8016114756464958-1.8016114570200443-1.8016114477068186-1.8016114430502057-1.8016114453785121-1.8016114465426654-1.801611447124742-1.8016114474157803-1.8016114475612994-1.801611447634059-1.8016114475976792-1.801611447615869

1.00.71428571428571430.26315789473684210.151515151515151520.081967213114754090.0427350427350427360.0218340611353711780.010799136069114470.00542888165038002150.00270709258256632370.00135538086202222836.772314777190844E-43.3873043831718716E-41.6939390859504693E-48.46897813309846E-54.234668383118918E-52.1173790235494895E-51.0587007201282299E-55.293475579609109E-62.6467307846021674E-61.3233636410074397E-66.616813826811779E-73.308408007961882E-71.6542037303418978E-78.27101796761205E-84.135509154830378E-82.0677545346590998E-81.033877278018572E-85.169386416815416E-92.584693215088347E-91.2923466058740138E-96.461733025194669E-103.230866511553485E-101.61543325551578E-108.077166276926494E-114.038583138300145E-112.019291569190848E-111.0096457845852301E-11

3940

-1.801611447615869-1.801611447624964

-1.801611447624964-1.8016114476295115

5.0482289229006665E-122.524114461443962E-12

– Metode Regula Falsin Xn X(n+1) (εRA) = ((X(n+1))-X)/X(n+1)

12345678

0.0-1.8035563490771485-1.797953034224506-1.801604801477325-1.8016114356729023-1.8016114476071223-1.8016114476285903-1.801611447628629

-1.8035563490771485-1.797953034224506-1.801604801477325-1.8016114356729023-1.8016114476071223-1.8016114476285903-1.801611447628629-1.8016114476286291

1.00.00311649678605717930.00202695244252481873.6823675993484088E-66.624191954642433E-91.191596476933161E-112.144511310016917E-141.2324777643775381E-16

– Metode Newton Raphsonn Xn X(n+1) (εRA) = ((X(n+1))-X)/X(n+1)

1234

-2.0-1.807719189790674-1.8016450051978534-1.8016114486748949

-1.807719189790674-1.8016450051978534-1.8016114486748949-1.801611447628629

0.106366526004291280.00337146584110416431.8625837987006956E-55.807389624069679E-10

– Metode Secantn Xn X(n+1) (εRA) = ((X(n+1))-X)/X(n+1)

123456789101112

2.0-3.8035563490771485-1.2231320622744302-1.527154917782535-0.09544665943497099-2.0018169103475882-1.5513403115519542-1.7477976253246201-1.8301133003465275-1.8000848729605656-1.801573851656067-1.801611501216167

-3.8035563490771485-1.2231320622744302-1.527154917782535-0.09544665943497099-2.0018169103475882-1.5513403115519542-1.7477976253246201-1.8301133003465275-1.8000848729605656-1.801573851656067-1.801611501216167-1.8016114476267557

1.52582368090465042.1096857538051820.1990779402718050315.0000876596734610.95231998543842960.29037896807115080.112402781034891120.044978458440972550.0166816730905441748.264877368933529E-42.0897713005595138E-52.9745265786088064E-8

C. Grafik Konvergensi Akar

Bentuk Grafik dalam Aplikasi

Grafik Konvergensi Akar

Dari grafik, bisa diperhatikan konvergensinya terjadi di sekita -1,8. Pada daerah itu, nilainya sudah mengalami kekontinuan yang digambarkan dengan garis lurus. Pada grafik konvergensi di atas, metode yang digunakan yaitu Biseksi. Jadi untuk metode yang lain, tentu akan sedikit berbeda, tapi konvergensinya tetap pada sekitar titik -1,8 seperti yang telah dicari sebelumnya. Nah biar lebih jelas, silakan perhatikan tabel pada bagian D.

D. Analisa Kecepatan Iterasi mencari akar dengan Java– Metode Biseksi (Bagi Dua)

r a c b f(a) f(c) f(b) Lebar

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

-3.0-3.0-3.0-2.375-2.0625-1.90625-1.828125-1.828125-1.80859375-1.80859375-1.8037109375-1.8037109375-1.802490234375-1.8018798828125-1.8018798828125-1.801727294921875-1.8016510009765625-1.8016128540039062-1.8016128540039062-1.8016128540039062-1.8016128540039062-1.8016128540039062-1.8016116619110107-1.8016116619110107-1.8016116619110107-1.8016115128993988-1.8016115128993988-1.8016114756464958-1.8016114570200443-1.8016114477068186-1.8016114477068186-1.8016114477068186-1.8016114477068186-1.8016114477068186-1.8016114477068186-1.8016114477068186-1.801611447634059-1.801611447634059-1.801611447634059-1.801611447634059

-0.5-1.75-2.375-2.0625-1.90625-1.828125-1.7890625-1.80859375-1.798828125-1.8037109375-1.80126953125-1.802490234375-1.8018798828125-1.80157470703125-1.801727294921875-1.8016510009765625-1.8016128540039062-1.8015937805175781-1.8016033172607422-1.8016080856323242-1.8016104698181152-1.8016116619110107-1.801611065864563-1.8016113638877869-1.8016115128993988-1.8016114383935928-1.8016114756464958-1.8016114570200443-1.8016114477068186-1.8016114430502057-1.8016114453785121-1.8016114465426654-1.801611447124742-1.8016114474157803-1.8016114475612994-1.801611447634059-1.8016114475976792-1.801611447615869-1.801611447624964-1.8016114476295115

2.0-0.5-1.75-1.75-1.75-1.75-1.75-1.7890625-1.7890625-1.798828125-1.798828125-1.80126953125-1.80126953125-1.80126953125-1.80157470703125-1.80157470703125-1.80157470703125-1.80157470703125-1.8015937805175781-1.8016033172607422-1.8016080856323242-1.8016104698181152-1.8016104698181152-1.801611065864563-1.8016113638877869-1.8016113638877869-1.8016114383935928-1.8016114383935928-1.8016114383935928-1.8016114383935928-1.8016114430502057-1.8016114453785121-1.8016114465426654-1.801611447124742-1.8016114474157803-1.8016114475612994-1.8016114475612994-1.8016114475976792-1.801611447615869-1.801611447624964

-2.1561460412675078-2.1561460412675078-2.1561460412675078-2.7471721561963784-1.510747937452222-0.5855141432845307-0.14084376281497168-0.14084376281497168-0.03647253654195837-0.03647253654195837-0.010918155089783221-0.010918155089783221-0.004564879615149953-0.0013936041850319825-0.0013936041850319825-6.01345870745118E-4-2.0530091988679722E-4-7.299505949576179E-6-7.299505949576179E-6-7.299505949576179E-6-7.299505949576179E-6-7.299505949576179E-6-1.1121880566511422E-6-1.1121880566511422E-6-1.1121880566511422E-6-3.387742844029873E-7-3.387742844029873E-7-1.454208748974395E-7-4.87441751406692E-8-4.058264835293812E-10-4.058264835293812E-10-4.058264835293812E-10-4.058264835293812E-10-4.058264835293812E-10-4.058264835293812E-10-4.058264835293812E-10-2.818312250241206E-11-2.818312250241206E-11-2.818312250241206E-11-2.818312250241206E-11

1.58385316345285760.2539022543433046-2.7471721561963784-1.510747937452222-0.5855141432845307-0.140843762814971680.06435608928769787-0.036472536541958370.014408685484931905-0.0109181550897832210.0017740808647616069-0.004564879615149953-0.00139360418503198251.906878632146336E-4-6.01345870745118E-4-2.0530091988679722E-4-7.299505949576179E-69.169593440627732E-54.2198653149583265E-51.7449683327619425E-55.075116120578649E-6-1.1121880566511422E-61.981465746370148E-64.3463927346110154E-7-3.387742844029873E-74.793252128543202E-8-1.454208748974395E-7-4.87441751406692E-8-4.058264835293812E-102.376334751197362E-81.167876051422212E-85.63646707085752E-92.6153202936640696E-91.104746849556193E-93.494602385245571E-10-2.818312250241206E-111.606385024999213E-106.622768999875461E-111.9022339259322507E-11-4.580447132696008E-12

6.8544999661913861.58385316345285760.25390225434330460.25390225434330460.25390225434330460.25390225434330460.25390225434330460.064356089287697870.064356089287697870.0144086854849319050.0144086854849319050.00177408086476160690.00177408086476160690.00177408086476160691.906878632146336E-41.906878632146336E-41.906878632146336E-41.906878632146336E-49.169593440627732E-54.2198653149583265E-51.7449683327619425E-55.075116120578649E-65.075116120578649E-61.981465746370148E-64.3463927346110154E-74.3463927346110154E-74.793252128543202E-84.793252128543202E-84.793252128543202E-84.793252128543202E-82.376334751197362E-81.167876051422212E-85.63646707085752E-92.6153202936640696E-91.104746849556193E-93.494602385245571E-103.494602385245571E-101.606385024999213E-106.622768999875461E-111.9022339259322507E-11

5.02.51.250.6250.31250.156250.0781250.03906250.019531250.0097656250.00488281250.002441406250.0012207031256.103515625E-43.0517578125E-41.52587890625E-47.62939453125E-53.814697265625E-51.9073486328125E-59.5367431640625E-64.76837158203125E-62.384185791015625E-61.1920928955078125E-65.960464477539062E-72.980232238769531E-71.4901161193847656E-77.450580596923828E-83.725290298461914E-81.862645149230957E-89.313225746154785E-94.6566128730773926E-92.3283064365386963E-91.1641532182693481E-95.820766091346741E-102.9103830456733704E-101.4551915228366852E-107.275957614183426E-113.637978807091713E-111.8189894035458565E-119.094947017729282E-12

– Metode Regula Falsir a c b f(a) f(c) f(b) Lebar

12345678

-3.0-1.8035563490771485-1.8035563490771485-1.8035563490771485-1.8035563490771485-1.8035563490771485-1.8035563490771485-1.8035563490771485

-1.8035563490771485-1.797953034224506-1.801604801477325-1.8016114356729023-1.8016114476071223-1.8016114476285903-1.801611447628629-1.8016114476286291

2.02.0-1.797953034224506-1.801604801477325-1.8016114356729023-1.8016114476071223-1.8016114476285903-1.801611447628629

-2.1561460412675078-0.010112795266789765-0.010112795266789765-0.010112795266789765-0.010112795266789765-0.010112795266789765-0.010112795266789765-0.010112795266789765

-0.0101127952667897650.018923225133255843.449524358623002E-56.205369573741848E-81.1162604174330681E-102.0117241206207837E-136.661338147750939E-16-4.440892098500626E-16

6.8544999661913866.8544999661913860.018923225133255843.449524358623002E-56.205369573741848E-81.1162604174330681E-102.0117241206207837E-136.661338147750939E-16

5.03.80355634907714850.0056033148526424270.0019515475998235220.00194491340424618460.0019449014700261280.00194490144855818950.0019449014485195537

– Metode Newton Raphsonr Xr Xr+1 Xr+1 - Xr

1234

-2.0-1.807719189790674-1.8016450051978534-1.8016114486748949

0.0-2.0-1.807719189790674-1.8016450051978534

2.00.192280810209326080.0060741845928204973.355652295855549E-5

– Metode Secantr Xr Xr+1 Xr+1 - Xr

123456789101112

2.0-3.8035563490771485-1.2231320622744302-1.527154917782535-0.09544665943497099-2.0018169103475882-1.5513403115519542-1.7477976253246201-1.8301133003465275-1.8000848729605656-1.801573851656067-1.801611501216167

-3.8035563490771485-1.2231320622744302-1.527154917782535-0.09544665943497099-2.0018169103475882-1.5513403115519542-1.7477976253246201-1.8301133003465275-1.8000848729605656-1.801573851656067-1.801611501216167-1.8016114476267557

5.8035563490771482.58042428680271830.30402285550810481.4317082583475641.90637025091261720.450476598795634060.196457313772665950.08231567502190740.0300284273859618980.00148897869550146393.764956009999487E-55.358941135291673E-8

Jadi dalam kasus ini, metode Newton Raphson memiliki kecepatan menghapiri akar yang paling cepat dibanding metode yang lain. Tapi dalam kasus lain, bisa saja metode Newton Raphson memiliki kelemahan yang tidak bisa dipecahkan terutama rumus-rumus yang rumit. Dan hal ini kemudian ada metode Secant sebagai modifikasi dari Newton Raphson yang bisa memperbaiki Newton Raphson.

2). Lagrange

x 1,0 1,3 1,6 1,9 2,2y 0,7652 0,6201 0,4554 0,2818 0,1104

Hitung f(1.5p) → p= angka nim trakhir, maka f(1.53)

code here8<---------------------------------------------------------------

class lagrange{ public static void main (String haripinter[]){ int i,j; double a=1, b=0, z=1.53, c=0; double[] x={1,1.3,1.6,1.9,2.2}; double[] y={0.7652,0.6201,0.4554,0.2818,0.1104};

for (i=0;i<x.length ;i++ ){ a=1; for (j=0;j<y.length ;j++ ){ if(i!=j){ a=a*(z-x[j])/(x[i]-x[j]); } } b=a*y[i]; c=c+b; } System.out.println("+--------------------+"); System.out.println("| "+c+" |"); System.out.println("+--------------------+"); }}

8<----------------------------------------------------------------

Output :+--------------------+| 0.4950260080452676 |+--------------------+