Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Akurasi adalah nilai yang menyatakan tingkat kebenaran hasil pengukuran sesuai dengan standard. Untuk mengetahui akurasi sebuah linear transducer diperlukan kalibrasi. Namun sering ditemukan, setelah dilakukan kalibrasi, akurasinya sudah keluar dari batas toleransi yang diijinkan, sehingga tidak layak digunakan lagi. Agar dapat digunakan kembali, perlu dilakukan perbaikan, sayangnya perbaikan secara hardware sangat mahal. Disini disampaikan rancangan metode perbaikan akurasi menggunakan software, dengan memanfaatkan data kalibrasi yang diproses dengan genetic algorithm. Keuntungannya adalah, hanya dengan memasukan data kalibrasi ke software untuk diolah menjadi parameter koreksi. Kemudian diprogramkan ke microcontroller sebagai kompensator maka akan segera diperoleh hasil peningkatan akurasinya.Dalam metode peningkatan akurasi ini, linear transducer didekati hanya dengan monomial dengan membagi sepanjang linear transducer menjadi segmen-segmen kecil dengan suatu algoritma khusus, kemudian dibentuk chromosome untuk monomial pada genetic algorithm (GA) dengan parameternya berupa bilangan integer untuk memudahkan pemrograman pada microcontroler. Kemudian melakukan modifikasi internal GA khususnya pada selection dan crossover operator. Dalam penelitian ini selection operator yang digunakan adalah stochastic universal sampling, dan crossover operator adalah multi point, ternyata kombinasi kedua operator tersebut menghasilkan nilai sum of squares error (SSE) terbaik, sekitar 68.6% dari SSE rata rata.Langkah berikutnya menerapkan metode elitisasi dengan memasukan kembali sebagian elite chromosome ke populasi generasi berikutnya. Dari percobaan diperoleh bahwa dengan 10% elite chromosome menghasilkan nilai root mean squared (RMS) lebih baik yaitu sekitar 38.9 % dari RMS rata rata.Untuk meningkatkan kinerja GA dilakukan segmentasi sepanjang linear transducer. Segmentasi adalah membatasi rentang kerja dengan membagi daerah kerja menjadi beberapa segmen kecil menggunakan nilai golden ratio (GR). Hasilnya ternyata, golden ratio segmentation method mempunyai kinerja lebih tinggi bila dibandingkan dengan hierarchical segmentation method. Nilai RMS menjadi sekitar 49.0% dan jumlah segmen sekitar 85.9%.Selanjutnya untuk mengetahui kinerja metode peningkatan akurasi yang merupakan gabungan dari genetic algorithm dan golden ratio (GA-GR) dilakukan simulasi. Tujuannya adalah untuk meyakinkan bahwa algoritma yang dikembangkan telah berjalan sesuai dengan tujuan penelitian. Dalam simulasi, GA-GR digunakan untuk tracking kurva karakteristik linear transducer. Hasilnya, nilai RMS dari metode GA-GR sekitar 50 - 900 kali lebih baik dari pada menggunakan polinomial.Kemudian untuk mengetahui hasil nyata metode GA-GR dalam meningkatkan akurasi, maka dilakukan percobaan pada linear transducer yang dipasang pada mechanical positioning system, lalu dilakukan kalibrasi menggunakan standard laser interferometer system calibrator dan prosedur British Standard BS 4656. Hasilnya diperoleh bahwa metode GA-GR dapat meningkatkan akurasi sampai dengan 45.1%.Accuracy is the value stating the true level of a measurement result according to the standard. To find out the accuracy of linear transducer, calibration is required. However, it is often found that after calibration is done, the accuracy is out of the permitted tolerance limit. Therefore, it is no longer appropriate to be used. In order to make it useable again, repair is needed to be done but hardware repair is definitely very costly. This dissertation designs a method to increase accuracy by using software, by utilizing calibration data processed by genetic algorithm (GA). The advantage is that it simply needs to enter the calibration data in the software to be processed as correction parameter and the procedure is to be programmed in the microcontroller as the compensator. Then it will soon get the result of the accuracy increment as required.

In this method, the linear transducer is tracked by using only monomial form each small segment of the transducer along its length with a special method of segmenting the linear transducer. Then using the GA to find the parameters of the monomial by putting them into the form of chromosome. To ease the programming in the microcontroller, the parameter values only use integer numbers. The next step the GA internal mechanism is modified, especially in the selection and crossover operators. In this research, the selection operator used is stochastic universal sampling, while the crossover operator is multi point because the combination of those two operators produces the best sum of squares error (SSE), around 68.6% from the average SSE.

The following step is to apply the elitism method by re-entering a subset of elite chromosomes to the next generation population. From the experiments, it can be seen that by re entering 10% of elite chromosomes it will produce better root mean squared (RMS) value, which is around 38.9% from the average RMS.

To increase the GA performance, segmentation a long the length of the linear transducer is done. Segmentation means limiting the work span by dividing the working area into several segments using golden ratio (GR). The result shown that, the golden ratio segmentation method has a higher performance if compared to that with the hierarchical segmentation method. The value of RMS becomes around 49.0% and the number of segments is around 85.9%

Furthermore, to find out the performance of the accuracy increase method which is a combination of genetic algorithm and golden ratio (GA-GR), simulation is conducted. The aim is to make is to make sure that the development algorithm runs in accordance with the objective of the research. In the simulation, GA-GR is used for tracking the curve characteristics of linear transducer. The result is the value of RMS from the GA-GR method is around 50 to 900 times better than using polynomial.

Moreover, to find out the real result of the GA-GR method in increasing accuracy, an experiment on linear transducer on the mechanical positioning system is conducted, using the standard laser interferometer system calibrator and the procedure of British Standard BS 4656. The result obtained is that the GA-GR method can increase accuracy up to 45.1%."

"Masalah penjadwalan bus sekolah merupakan masalah penentuan rute dalam melayani semua trip oleh sejumlah bus, untuk mengantarkan sejumlah siswa ke sekolah mereka masing-masing. Dengan trip terdiri dari sederetan halte bus dan sekolah tujuan dari masing-masing trip tersebut. Setiap bus dapat melayani lebih dari satu trip. dimana armada bus yang berada di depot adalah heterogen, yaitu kapasitas dari bus yang tersedia berbeda-beda. Dengan menganggap trip sebagai virtual stop, maka masalah penjadwalan bus sekolah dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan construction algorithm untuk membangun solusi awal. Setelah itu solusi tersebut diperbaiki dengan menggunakan improvement algorithm.

---

The school bus scheduling problem is a problem to assign some buses to serve all trips. A trip consists of a sequence of bus stops and their designated school. Each bus can serve more than one trip. The bus fleet is assumed heterogen or the capacity for each bus is different. A school bus scheduling problem can be modeled as a vehicle routing problem with time windows (VRPTW) by considering trips as virtual stops. The initial solution can be generated by construction algorithm and it will be improved by improvement algorithm."

"ABSTRAKDi Indonesia, jalan nasional mempunyai peran penting untuk meningkatkan perekonomian daerah, jaringan jalan juga berfungsi untuk menghubungkan antar satu provinsi dengan provinsi lainnnya atau antar provinsi dengan kabupaten / kota. Jaringan jalan di Indonesia memiliki panjang yang cukup signifikan, yaitu sekitar 516.239 kilometer, sebagian besar masih banyak kekurangn informasi terkait dengan data pemantauan dan evaluasi, sehingga pemeliharaan jalan belum dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Tujuan dari studi ini adalah melakukan pengembangan Algoritma Genetika GA berdasarkan multi objective perkerasan guna mendapatkan opsi strategi optimasi pemeliharaan yang dapat diterapkan sebagai fungsi kondisi kerusakan jalan dan keterbatasan biaya. Studi ini mengambil data dari database yang ada pada Interurban Road Management System IRMS dengan mempertimbangkan kondisi jalan dan biaya pemeliharaan. Strategi optimasi ini menggunakan model software yang dikembangkan untuk menyelesaikan masalah keterbatasan biaya dihadapi penanggung oleh pengelola jalan; yaiu meminimalkan biaya dan memaksimalkan pelayanan jalan.

---

ABSTRACTIn Indonesia, the national road has an important role to increase the region rsquo;s economy, the road has the function to preserve inter- provincial or inter-provincial and regencies/cities. Road network in Indonesia has a significant length, of approximately 516,239 kilometers, where the majority presents lack of information related to monitoring data and evaluation. As a consequence, road maintenance is not appropriated. The objective of this paper is to describe the development of a Genetic Algorithm GA based on multi objectives programming of pavement and to investigate the optimal maintenance strategy options applied as function of road surface distress conditions. This is supported by database of an Integrated Road Management System IRMS and taking into account of both road network condition and agency costs. The optimization strategies provided by the developed soft computing tool can help solving agency problems; minimizing costs and maximizing road services. "

"Community Development Program (CDP) is a required subject in Universitas Gadjah Mada for undergraduate students to earn a bachelor?s degree. One of the big problem in CDP implementation is student placement process into available thematic units. Each unit as much as possible filled by students which have balanced composition based on specified criteria. Balances in gender ratio and clusters composition are needed to have an objective assigned team students in a unit. In this paper, a genetic algorithm is proposed to solve this placement problem. The results of this paper is a simulation in CDP student placement process which using genetic algorithm to produce recommendation units which have good composition.Program Pengabdian kepada Masyarakat adalah mata kuliah wajib yang diperlukan mahasiswa Universitas Gadjah mada untuk mendapatkan gelar sarjana. Salah satu masalah dalam implementasi program ini adalah proses penempatan mahasiswa menjadi unit-unit tematik yang tersedia. Setiap unit, sebanyak mungkin diisi oleh mahasiswa yang memiliki komposisi yang seimbang berdasarkan kriteria tertentu. Keseimbangan dalam rasio jenis kelamin dan komposisi kelompok diperlukan untuk memastikan obyektivitas penugasan tim dalam unit. Dalam paper ini, algoritma genetika diusulkan untuk memecahkan masalah penempatan. Hasil dari penelitian ini adalah simulasi dalam proses penempatan mahasiswa yang menggunakan algoritma genetika untuk mengahasilkan rekomendasi unit yang memiliki komposisi yang baik."

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai optimasi jaringan pipa untuk distribusi gas. Nilai investasi yang terkecil merupakan tujuan dari optimasi. Hal ini dapat diperoleh dengan menggunakan diameter pipa yang paling sesuai untuk jaringan pipa dengan total cost yang paling rendah. Algoritma genetik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan optimasi.

---

Abstract

This thesis discusses the optimization of gas pipelines for distribution. The smallest investment value is the purpose of optimization. This can be obtained by using the most appropriate pipe diameter for the pipeline network and with the total lowest cost. Genetic algorithms are one of the methods that can be used to perform optimization."

"Neuro fuzzy system has been shown to provide a good performance on chromosome classification but does not ofter a simple methods to obtain the accurate parameter values required to yield the best recognition rate....."

"Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) merupakan masalah penjadwalan produksi beberapa item pada mesin tunggal sehingga tingkat permintaan dapat tercapai tanpa adanya backorder dan total biaya (jumlah dari biaya penyimpanan inventori dan biaya setup) dapat diminimumkan. Tujuan dari penyelesaian ELSP adalah menentukan lamanya pemrosesan item yang sejenis yang disebut dengan panjang run atau ukuran lot dan menentukan urutan lot (sekuens produksi) yang meminimumkan total biaya. Salah satu jenis pendekatan ELSP adalah Time-varying Lot Sizes Approach, yaitu pendekatan yang memungkinkan ukuran lot yang berbeda bagi setiap item yang berbeda. Time-varying Lot Sizes ELSP dikenal sebagai masalah NP-hard sehingga banyak dilakukan penelitian menggunakan metode heuristik untuk menyelesaikan masalah ini. Pada skripsi ini, digunakan Algoritma Genetika Hibrida (Algoritma Genetika yang digabungkan dengan algoritma lain) untuk menyelesaikan Time-varying Lot Sizes ELSP sehingga diperoleh sekuens produksi yang meminimumkan total biaya.

---

Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) is a problem of scheduling several items on a single machine in order to meet the demand without any backorder, so as to minimize the total cost (sum of inventory holding cost and setup cost). The purpose of solving ELSP is to determine the duration of processing the same item (called as run length or lot size) and determine the sequence of the lots (called as production sequence) that can minimize the total cost. One of the ELSP approaches is Time-varying Lot Sizes Approach, that is an approach which different lot sizes is possible to be produced for any item in the production sequence. Time-varying Lot Sizes ELSP is known as NP-hard problem and there are numerous research on heuristic algorithms to solve this problem. In this skripsi, Hybrid Genetic Algorithm (combination of Genetic Algorithm with another algorithm) is used to solve Time-varying Lot Sizes ELSP in order to get the production sequence which minimizes the total cost."

"Suatu line digraph dari graf berarah adalah suatu graf berarah dengan simpul-simpul pada merupakan busur-busur berarah pada dan simpul bertetangga ke simpul pada jika dan hanya jika ujung dari busur merupakan pangkal dari busur pada . Menurut Wang dan Yuan (2005), suatu graf merupakan graf DNA jika dan hanya jika graf tersebut merupakan line digraph. Sehingga, jika diberikan sembarang graf, untuk mengetahui graf tersebut apakah merupakan graf DNA, dapat dilakukan dengan memeriksa apakah graf tersebut merupakan line digraph. Melalui penelitiannya, Syslo (1982) membuat suatu algoritma untuk mengidentifikasi apakah suatu graf merupakan line digraph dari suatu graf berarah. Beberapa tahun berikutnya, Blazewicz dkk. (1999) mendefinisikan pelabelan- dan mengidentifikasi bahwa suatu graf adalah line digraph jika dapat dilabel dengan pelabelan-. Dalam skripsi ini, dibahas mengenai modifikasi algoritma yang dibuat oleh Syslo sedemikian sehingga simpul graf yang dihasilkan algoritma tersebut memenuhi definisi pelabelan- untuk kemudian diterapkan dalam identifikasi line digraph jika diberikan sembarang graf berarah terhubung.

---

A line digraph of directed graph is a directed graph with the vertices in are the arcs in and vertex is adjacent to vertex in if and only if the head of the arc is the tail of the arc in . According to Wang and Yuan (2005), a graph is DNA graph if and only if the graph is a line digraph. So, if given an arbitrary graph, to find out whether the graph is DNA graph, can be done by checking whether the graph is a line digraph.

Syslo (1982) gave an algorithm to identify line digraph. The next few years, Blazewicz et al. (1999) defined an -labeling and identify that a graph is a line digraph if can be labeled by -labeling.

This reseacrh gives modification of the algorithm created by Syslo such that the algorithm satisfy the definition of -labeling and then be applied to identify line digraph, if given any connected directed graph."