Perbandingan Penggunaan Phyton dan Excel dalam Menyelesaikan Persamaan Tak Linier Metode Newton Raphson

Nurul Rohmawati; Istiqomah Sarah Nur Inayah; Ari Wibowo

doi:10.25217/numerical.v9i1.5798

Authors

Nurul Rohmawati Universitas Islam Negeri Raden Mas Said Surakarta
Istiqomah Sarah Nur Inayah Univeristas Islam Negeri Raden Mas Said Surakarta
Ari Wibowo Universitas Islam Negeri Raden Mas Said Surakarta https://orcid.org/0000-0002-2007-1784

DOI:

https://doi.org/10.25217/numerical.v9i1.5798

Keywords:

Microsoft Excel, Newton Raphson, Python

Abstract

Persamaan tak linier sering dijumpai dalam berbagai bidang, seperti fisika, teknik, dan ekonomi. Salah satu metode numerik yang sering digunakan untuk mencari akar dari persamaan tak linier adalah metode Newton-Raphson. Dengan kemajuan teknologi, berbagai perangkat lunak kini digunakan untuk mempermudah perhitungan numerik. Dalam konteks alat yang digunakan untuk analisis data, perbandingan antara Python dan Microsoft Excel telah menjadi bahan diskusi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode komparatif untuk menganalisis perbedaan hasil antara objek yang dibandingkan serta mengetahui mana yang lebih efektif dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Python lebih unggul dalam hal akurasi hasil, automasi iterasi, kecepatan perhitungan, fleksibilitas perubahan fungsi, reproduksibilitas, dan skalabilitas. Namun, Python memerlukan pengetahuan pemrograman dan kurang user-friendly bagi pemula. Sedangkan alat bantu Microsoft Excel lebih unggul dalam hal kemudahan penggunaan dan kompatibilitas dengan software Microsoft, tetapi kurang cocok untuk masalah yang kompleks atau memerlukan banyak iterasi. Microsoft Excel juga rentan terhadap kesalahan manual dan kurang skalabel.

References

Agustina, N. (2018). Kemampuan Pemahaman Konsep Siswa Smp Pada Materi Persamaan Garis Lurus Dalam Pembelajaran Berbasis Apos. HISTOGRAM: Jurnal Pendidikan Matematika, 2(1), 12. https://doi.org/10.31100/histogram.v2i1.34

Angeli, C., & Giannakos, M. (2020). Computational thinking education: Issues and challenges. Computers in Human Behavior, 105(January). https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.106185

Baiduri, B. (2018). Some Methods Used by Mathematics Teachers in Solving Equations. Journal of Education and Learning (EduLearn, 12(3), 340–349. https://doi.org/10.11591/edulearn.v12i3.6605

Batarius, P. (2018). Nilai Awal Pada Metode Newton-Raphson Yang Dimodifikasi Dalam Penentuan Akar Persamaan. Pi: Mathematics Education Journal, 1(3), 108-115. https://doi.org/10.21067/pmej.v1i3.2784

Dwi Estuningsih, R., Rosita Program Studi Analisis Kimia, T., No, A. K. A. B. J. P. S., P, B., T, U., B, B., K, & Barat, J. (2019). Perbandingan Metode Biseksi Dan Metode Newton Raphson Dalam Penyelesaian Persamaan Non Linear. Jurnal Warta Akab, 43(2), 21–23. https://jurnal.aka.ac.id/index.php/warta_akab/article/view/125/93

Fajar, A. P., Kodirun, K., Suhar, S., & Arapu, L. (2019). Analisis Kemampuan Pemahaman Konsep Matematis Siswa Kelas VIII SMP Negeri 17 Kendari. Jurnal Pendidikan Matematika, 9(2), 229. https://doi.org/10.36709/jpm.v9i2.5872

Frayudi, F., Bahri, S., & Bakar, N. N. (2019). Menentukan Akar Persamaan Nonlinier Dengan Metode Approksimasi Lingkaran. Jurnal Matematika UNAND, 4(2), 38. https://doi.org/10.25077/jmu.4.2.38-45.2015

Hsu, T. R. (2018). Applied Engineering Analysis. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/PDF/?uri=CELEX:32016R0679&from=PT%0Ahttp://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELEX:52012PC0011:pt:NOT

Khairudin. (2024). Pengenalan Bahasa Pemrograman Pyhton Untuk Meningkatkan Kompetensi Yatim Piatu RW 01 Kelurahan Panunggan Kec. Pinang. Praxis: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 4(3), 36–43. Retrieved from https://pijarpemikiran.com/index.php/praxis/article/view/716

Kreyszig, E. (2011). Advanced Engineering Mathematics. Laurie Rosatone. www.ieee.org.

Lee, I., Grover, S., Martin, F., Pillai, S., & Malyn-Smith, J. (2020). Computational Thinking from a Disciplinary Perspective: Integrating Computational Thinking in K-12 Science, Technology. Engineering, and Mathematics Education. Journal of Science Education and Technology, 29(1), 1–8. https://doi.org/10.1007/s10956-019-09803-w

Maharani, S., & Suprapto, E. (2018). Analisis Numerik Berbasis Grup Investigation Untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis. In CV. Ae Media Grafika (1st ed.). CV. Ae Media Grafika. https://doi.org/10.2307/3718634

Nadiyah, A., I, N. H., & Karim, A. (2024). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Penilaian Layanan Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa Universitas Nurul Jadid. Jurnal Advanced Research Informatika, 2(2), 23–30. https://doi.org/10.24929/jars.v2i2.3431

Oktavian, R. (2024). Python vs Excel untuk Analisis Data. https://mindstem.id/2024/02/06/Python-vs-excel-untuk-analisis-data/

Pandia, W., & Sitepu, I. (2021). Penentuan Akar Persamaan Non Linier Dengan Metode Numerik. Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 6(2), 122–129. https://doi.org/10.51544/mutiarapendidik.v6i2.2326

Pandu, Y. K. (2019). Penerapan Integral Numerik Dalam Menghitung Luas Daerah Tidak Beraturan. Asimtot : Jurnal Kependidikan Matematika, 1(2), 127–132. https://doi.org/10.30822/asimtot.v1i2.278

Rosidi, M. (2019). Metode Numerik Menggunakan R Untuk Teknik Lingkungan. https://bookdown.org/moh_rosidi2610/Metode_Numerik/

Rozi, S., & Rarasati, N. (2022). Template Metode Numerik Pada Excel Untuk Menemukan Solusi Dari Persamaan Nonlinier. AXIOM : Jurnal Pendidikan Dan Matematika, 11(1), 33. https://doi.org/10.30821/axiom.v11i1.11254

Saidin, N. D., Khalid, F., Martin, R., Kuppusamy, Y., & Munusamy, N. A. P. (2021). Benefits and challenges of applying computational thinking in education. International Journal of Information and Education Technology, 11(5), 248–254. https://doi.org/10.18178/ijiet.2021.11.5.1519

Setiawan, A. (2007). Pengantar Metode Numerik. CV. Andi Offset.

Siagan, M. V., Saragih, S., & Sinaga, B. (2019). Development of Learning Materials Oriented on Problem-Based Learning Model to Improve Students' Mathematical Problem Solving Ability and Metacognition Ability. International Electronic Journal of Mathematics Education, 14(2), 331–340. https://doi.org/10.12973/EU-JER.11.4.1947

Sumartini, T. S. (2016). Kemampuan Pemecahan Masalah Matematika dalam Menyelesaikan Soal Cerita Berdasarkan Langkah Polya. Jurnal Pendidikan Matematika STKIP Garut, 5(2), 1–7. https://scholar.googleusercontent.com/scholar?q=cache:jfDgJQUQWmcJ:scholar.google.com/+Peningkatan+Kemampuan+Pemecahan+Masalah+Matematis+Siswa+melalui+Pembelajaran+Berbasis+Masalah&hl=id&as_sdt=0,5

Sunandar, E., & Indrianto, I. (2020). Perbandingan Metode Newton-Raphson & Metode Secant Untuk Mencari Akar Persamaan Dalam Sistem Persamaan Non-Linier. Petir, 13(1), 72–79. https://doi.org/10.33322/petir.v13i1.893

Swaid, S. I. (2015). Bringing Computational Thinking to STEM Education. Procedia Manufacturing, 3(July 2015), 3657–3662. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2015.07.761

Taufik, M., & Susanti, R. D. (2024). Solving numerical method problems with mathematical software: Identifying computational thinking. Pedagogical Research, 9(3), 0209. https://doi.org/10.29333/pr/14583

Yeh, C. Y. C., Cheng, H. N. H., Chen, Z.-H., Liao, C. C. Y., & Chan, T.-W. (2019). Enhancing achievement and interest in mathematics learning through Math-Island. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 14(1). https://doi.org/10.1186/s41039-019-0100-9