Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Air bagi manusia dan mahluk hidup lainnya merupakan unsur penting yang harus dipenuhi sebagai kebutuhan dasar sehari-hari. Dalam upaya memenuhi kebutuhannya akan air, sebagian besar masyarakat menggunakan air tanah yang terdapat pada lapisan tanah jenuh air. Laboratorium Hidrolika, Hidrologi, dan Sungai Fakultas Teknik Universitas Indonesia telah mengembangkan suatu model matematika yang diharapkan dapat mensimulasikan aliran air tanah sehingga elevasi muka air tanah dan bentuk alirannya untuk suatu tempat pengamatan dapat diketahui. Perlu dilakukan pengujian secara fisik di laboratorium terlebih dahulu agar dapat teruji kevaliditasan model tersebut sehingga dapat mensimulasi keadaan sesungguhnya di alam. Proses pengujian tersebut dilakukan dengan cara melaksanakan serangkaian percobaan untuk kasus-kasus yang dapt mewakili kejadian sesungguhnya di alam, seperti kasus aliran tanah dengan lapisan kedap air di bagian hulu dan hilir, tanpa mengabaikan kriteria teori dasar air tanah tentang pengaruh keragaman akifer bebas terhadap tinggi tekanan dan perilaku aliran air tanah. Setelah dilakukan pengujian, ternyata model matematik tersebut mampu memberikan hasil simulasi yang menyerupai hasil simulasi fisik dan sesuai dengan teori dasar aliran sehingga model matematik tersebut dapat dikatakan valid. Selanjutnya model matematik tersebut dapat digunakan untuk melakukan simulasi fisik di lapangan yang hasilnya dapat dipertanggungjawabkan."

"Tugas akhir ini bertujuan membahas model asosiasi yang merupakan pengembangan Model Loglinier, untuk dua variabel kategorik yang salah satu atau keduanya berskala ordinal; yaitu nominal-ordinal, ordinal-nominal dan ordinal-ordinal. Model-model yang sesuai untuk kombinasi variabel tersebut adalah Model Uniform (Model U), Model Efek Baris (Model R), dan Model Efek Kolom (Model C). Model-model asosiasi tersebut bertujuan untuk menganalisis asosiasi antara dua variabel kategorik, dengan memasukkan sifat keterurutan dari variabel berskala ordinal dalam analisis. Masing-masing model akan memuat taksiran nilai harapan dan statistik goodness of fit. Contoh penggunaan masing-masing model dilakukan pada data kategorik dengan skala pengukuran ordinal-ordinal, nominal-ordinal, dan ordinal-nominal, disertai interpretasi hasil-hasil pemodelan. "

"Air merupakan salah satu kebutuhan pokok bagi manusia. Untuk mendapatkan air tersebut sebagian besar manusia mengambil air dari tanah. Untuk mencegah terjadinya pencemaran lingkungan, karakteristik air tanah harus diketahui. Untuk mengetahui ketinggian muka air tanah, Laboratorium Hidrolika Fakultas Teknik Universitas Indonesia telah mengembangkan suatu model matematik untuk mensimulasi aliran air tanah. Untuk memastikan bahwa model ini dapat mensimulasi aliran air tanah seperti yang terjadi pada kondisi di lapangan, maka model matematik ini harus divalidasi di laboratorium sebelum dilakukan pengujian langsung di lapangan. Pada skripsi ini dilakukan pengujian model matematik di laboratorium dengan cara membandingkan hasil simulasi model matematik dengan hasil simulasi model fisik. Simulasi aliran air tanah yang dihasilkan oleh model fisik sesuai dengan teori dasar aliran air tanah, sehingga hasil simulasi aliran air tanah pada model fisik dapat dijadikan sebagai acuan untuk menguji model matematik. Hasil keluaran dari model matematik dapat dibandingkan dengan hasil keluaran model fisik. Oleh karena itu model matematik dinyatakan valid dalam kasus pengujian."

"Tugas akhir ml membahas tentang uji kehomogenanmarginal dengan model log linier pada tabel kontingensi 2 dan3 dimensi yang mempunyal kategori dengan jumlah dan definisiyang sama. Untuk menguji kehomogenan marginal dengan modellog linier mi diperlukan syarat bahwa tabel kontingensitidak simetri tapi simetri semu."

"Penentuan harga opsi (option pricing) memegang peranan penting pada perdagangan saham agar dapat membuat keputusan yang dapat memperoleh keuntungan yang optimal baik untuk pembeli maupun penjual opsi. Salah satu model pasar yang dapat digunakan pada option pricing ini adalah model Black-Scholes dengan volatilitas stokastik dari harga saham yang berdasarkan proses Ornstein-Uhlenbeck. Model ini digunakan agar dapat menggambarkan sifat dari volatilitas yang ada pada pasar saham sesungguhnya. Untuk mengaproksimasi harga opsi call Eropa berdasarkan model tersebut, digunakan metode Euler-Maruyama. Diteliti juga laju konvergensi dari aproksimasi tersebut. Kemudian, dilakukan analisis terhadap hasil simulasi harga opsi menggunakan beberapa fungsi volatilitas harga saham yang berdasarkan proses Ornstein-Uhlenbeck. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pemilihan fungsi volatilitas pada model pasar perlu dipertimbangkan lebih lanjut karena berkaitan dengan konsep mean-reversion yang diharapkan dari volatilitas pasar saham di dunia nyata.

---

Option pricing holds a crucial role in trading to make decision that would lead to the best benefit for both the option buyer and seller. The market model that could be used for option pricing is Black-Scholes model with stochastic stock prices volatility driven by Ornstein-Uhlenbeck process. This model is used in order to reflect the properties of the volatility in the real market. In this short thesis, Euler-Maruyama method is used to approximate the price of the European call option based on that model. The rate of convergence of the approximation is also determined. The simulation of the option price approximation is performed with some Ornstein-Uhlenbeck-driven volatility functions for the stock price model. The result of the simulation shows that the choice of the volatility function for the stock price model needs to be scrutinized since it is related to the mean-reversion concept that is expected from the stock prices volatility in real market."

"Seiring dengan dinamika aktivitas perkotaan, dampak negatif dari alih fungsi lahan mengakibatkan pada meningkatnya limpasan permukaan. Low Impact Development (LID) merupakan serangkaian praktik yang menirukan proses drainase alami dan mengelola limpasan sedekat mungkin dengan sumbernya dalam mengurangi limpasan. Pemanfaatan LID diyakini mempengaruhi perencanaan kota dalam pengembangan zonasi untuk mengelola limpasan hujan. Pemahaman mengenai proses, besarnya limpasan permukaan serta pemanfaatan LID sangat diperlukan sebagai acuan untuk pelaksanaan manajemen pada kawasan perkotaan yang lebih baik. Studi ini dilakukan di DAS Mampang yang sebagian besar areanya masuk dalam Kota Administrasi Jakarta Selatan. Tujuan dari studi ini adalah mengevaluasi pemanfaatan LID pada DAS Mampang terhadap skenario Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) dalam pengelolaan limpasan hujan menggunakan model SWAT (Soil and Water Assesment Tool). Data input yang digunakan dalam pemodelan SWAT yaitu Digital Elevation Model (DEM), peta tanah, peta penggunaan lahan (eksisting dan RDTR), data iklim, konfigurasi LID serta debit observasi untuk keperluan kalibrasi dan validasi menggunakan perangkat lunak SWAT-CUP. Rentang waktu simulasi adalah selama 12 tahun, dimulai dari 1 Januari 2010 sampai dengan 31 Desembr 2021. Hasil studi ini menunjukkan bahwa rata-rata limpasan tahunan eksisting, skenario RDTR dan pemanfaatan LID berturut turut adalah sebesar 1697 mm/tahun, 1667 mm/tahun dan 1659 mm/tahun. Koefisien limpasan untuk kondisi eksisting, skenario RDTR dan pemanfaatan LID berturut turut adalah sebesar 0.60, 0.59 dan 0.58. Pola reduksi limpasan menunjukkan bahwa pemanfaatan LID bekerja lebih baik pada musim kemarau (Bulan Juni sampai dengan Bulan September). Meskipun reduksi limpasan relatif kecil, namun pemanfaatan LID berfungsi sebagai konservasi, menyimpan air pada periode hujan untuk dipergunakan pada musim kemarau. Pemanfaatan LID berbasis guna lahan dapat menjadi bagian dari usaha mengoptimalkan produktivitas pemanfaatan ruang dalam melestarikan lingkungan untuk mengembalikan fungsi hidrologis.

---

Along with the dynamic of urban activities, the negative impact of land use change is the increasing of the runoff. Low Impact Development (LID) is a series of practices imitating natural drainage process and manage the runoff to be as closest to the source to reduce the runoff. The use of LID is believed to influence urban planning in zoning development to manage stormwater. The understanding of the process, the amount of the runoff and the LID utilization are really crucial to a better implementation in urban area. This study has been conducted in Mampang watershed which mostly located in Southern Jakarta District. The purpose of the study is to evaluate the LID implementation in Mampang watershed towards spatial plan (RDTR) scenario to manage stormwater using SWAT Model. The input data used in the SWAT modeling are the Digital Elevation Model (DEM), soil maps, land use maps (existing and RDTR), climate data, LID configuration and observation discharge for calibration and validation purposes using the SWAT-CUP software. The simulation period is 12 years, starting from 1^st January 2010 to 31^st December 2021. The results of this study show that the annual average existing runoff, RDTR scenario and LID utilization are respectively 1697 mm/year, 1667 mm/year dan 1659 mm/year. Runoff coefficients for existing conditions, RDTR scenarios and LID utilization are 0.60, 0.59 and 0.58, respectively. The runoff reduction pattern shows that LID utilization works better in the dry season (June to September). Although the reduction in runoff is relatively small, the utilization of LID serves as a conservation function, storing water during the rainy season for use in the dry season. Utilization of land-use-based LIDs can be part of an effort to optimize spatial use productivity in preserving the environment to restore hydrological functions."

"Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki apakah model averaging diperlukan dalam menghitung koefisien aktivitas terintegrasi waktu (TIAC) menggunakan model non-linear mixed-effects (NLME). Dua jenis data biokinetik dikumpulkan dari pasien: [¹¹¹In]In-DOTATATE untuk terapi radionuklida reseptor peptida (PRRT) dan [¹⁷⁷Lu]Lu-PSMA I&T untuk terapi kanker prostat. Parameter dari dua belas fungsi sum of exponentials (SOE) di-fit untuk memberikan estimasi TIAC (eTIAC). Pemilihan model mempertimbangkan koefisien variasi, inspeksi visual, dan bobot AICc untuk menentukan fungsi model terbaik dan menghitung TIAC (bTIAC). Menggunakan pemodelan NLME dan 8193 nilai awal acak, TIAC yang di-ratakan model (mTIAC) dihitung. Root-mean square errors (RMSE) dari deviasi relatif antara mTIAC dan eTIAC (meRMSE) serta antara bTIAC dan eTIAC (beRMSE) dianalisis. Fungsi model terbaik untuk PSMA memiliki bobot Akaike 76,2%. Untuk PRRT, dua fungsi SOE memiliki bobot Akaike 47,4% dan 39,2%. Rata-rata (SD) meRMSE dan beRMSE untuk PRRT adalah 0,02 (1,3×10^-2) dan 0,03 (1,4×10^-2), dan untuk PSMA adalah 0,06 (5×10^-3) dan 0,07 (4×10^-3). Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan model terbaik dari proses seleksi sudah cukup untuk perhitungan TIAC, memberikan hasil yang serupa dengan model averaging.

---

The research aimed to investigate whether model averaging is necessary in calculating time-integrated activity coefficients (TIACs) using non-linear mixed-effects (NLME) models. Two types of biokinetic data were collected from patients: [¹¹¹In]In-DOTATATE for peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) and [¹⁷⁷Lu]Lu-PSMA I&T for prostate cancer therapy. Parameters of twelve sum of exponentials (SOE) functions were fitted to provide estimated TIACs (eTIACs). Model selection considered the coefficient of variation, visual inspection, and AICc weights to determine the best model function and calculate TIACs (bTIACs). Using NLME modeling and 8193 random starting values, model-averaged TIACs (mTIACs) were calculated. Root-mean square errors (RMSE) of relative deviations between mTIACs and eTIACs (meRMSE) and between bTIACs and eTIACs (beRMSE) were analyzed. The best model function for PSMA had an Akaike weight of 76.2%. For PRRT, two SOE functions had Akaike weights of 47.4% and 39.2%. The mean (SD) of meRMSE and beRMSE for PRRT were 0.02 (1.3×10^-2) and 0.03 (1.4×10^-2), and for PSMA, they were 0.06 (5×10^-3) and 0.07 (4×10^-3). The study demonstrates that using the best model from the selection process is sufficient for TIAC calculation, providing results similar to model averaging."