Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Telah berhasil dibuat rancang bangun hexacopter dengan diameter 70 cm dan massa 2,5 kg dengan parameter tunggal daya angkat. Target beban maksimum disesuaikan dengan pemilihan komponen motor dan baling-baling yang akan digunakan. Di sisi lain, hexacopter memanfaatkan Algoritma Genetik tipe A bertujuan untuk menentukan lintasan terpendek yang paling mungkin, mulai dari satu posisi hingga sebuah lokasi akhir yang diinginkan. Beberapa rintangan akan didaftarkan pada algoritma histogram warna sebagai teknik deteksi, kemudian A akan memanfaatkan posisi rintangan tersebut untuk menghitung ulang lintasan lain yang paling optimal agar hexacopter bergerak tanpa menabrak rintangan. Lepas landas take off hexacopter masih dilakukan menggunakan remote control Futaba SG 14 yang memanfaatkan kendali proporsional, integral dan diferensial sederhana yang dikenal dengan PID.Penentuan nilai konstanta kendali PID hexacopter ini memanfaatkan aplikasi auto-tuning dari MissionPlanner. Selanjutnya hexacopter diaktifkan dalam mode guided dimana algoritma A dan kendali mengambil alih pengaturan geraknya hingga mencapai tujuan. Ujicoba dilakukan dalam ruangan dengan grid-grid maya yang membagi lintasan dari titik awal ke lokasi tujuan di lapangan bulutangkis dalam ruangan indoor Dekanat FMIPA UI. Rintangan diletakkan pada posisi 1,5 meter diatas lantai sehingga dalam pengolahan citra di proyeksikan terhadap grid-grid maya tersebut. Posisi hasil proyeksi tersebut menjadi masukan A untuk mengkalkulasi ulang lintasan.Pengujian tahapan berikutnya dilakukan di lapangan Rotunda UI dengan pemanfaatan GPS sebagai pengganti grid. Hasil penelitian ini melaporkan bagaimana hexacopter akan bertindak dengan implementasi dari kecerdasan tersebut untuk mengendalikan geraknya secara semi otomatis.

---

Has successfully created design hexacopter with a diameter of 70 cm and a mass of2.5 kg with a single parameter lift. Target maximum load adjusted by the selectionof components and propeller motors that will be used. On the other hand,hexacopter utilizing Genetic Algorithm type A aims to determine the shortest pathis most likely, ranging from one position to a final desired location. Some obstacleswill be registered on the color histogram algorithm as detection techniques, then A will utilize the position of the obstacles to recalculate the most optimal path otherso hexacopter move without bumping into obstacles. Takeoff take off hexacopterstill done using the remote control Futaba SG 14 utilizing the control ofproportional, integral and differential simple known as PID. Determining the valueof this constant hexacopter PID control applications utilize auto tuning of theMission Planner. Furthermore hexacopter enabled in guided mode where the A algorithm and control took control of the motion until it reaches the destination.Experiments conducted in a room with virtual grids which share the track from thestarting point to the destination in indoor badminton court indoor Dean FacultyUI. The obstacles placed in the position of 1.5 meters above the floor so that theimage processing is projected to virtual grids. The position of the projected resultsbecome inputs A to calculate the trajectory. The next stage of testing conductedin the field Rotunda UI with the use of GPS in lieu grid. The results of this studyreported how hexacopter will act with the implementation of the intelligence tocontrol a semi automatic movement."

"Saat ini persaingan antara maskapai penerbangan sangat ketat sehingga masing-masing maskapai penerbangan selalu mencari cara untuk meningkatkan kualitas dan mengoptimalkan operasional perusahaan. Masalah yang menjadi salah satu faktor terbesar dalam pengeluaran operasional adalah bagian penjadwalan. Makalah ini menawarkan model optimasi untuk rotasi penugasaan awak pesawat di industri penerbengan untuk menyusun strategi dan pola untuk menemukan rute yang optimal dengan mempertimbangkan biaya penugasan para awak pesawat untuk salah satu jenis pesawat di suatu maskpai penerbangan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Breadth First Search untuk pencarian pairing dan Algoritma Genetika untuk mendapatkan biaya penugasan yang paling minimum. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat 147 rangkaian pairing dengan diperoleh total biaya penugasan sebanyak 186.062 dan terjadi penghematan sebesar 50.478 dari kondisi awal.

---

Currently the competition between airlines is so intense. Each airline is always looking for ways to improve their quality and optimize their operating costs. The problem that has become one of the biggest factors in operational rsquo s cost is the scheduling. This paper offers an optimization model for the rotation of aircraft crew assignments in the aircraft industry to devise strategies and patterns to find the optimal route to obtain the minimum total cost. The method used in this research is Breadth First Search algorithm for pairing search and Genetic Algorithm to get the minimum total hotel cost. The result of this research is there are 147 series of pairing with obtained the total hotel cost as much as 186.062 and there is savings of 50,478 from the initial conditions."

"Sistem boiler pada pembahasan tesis ini merupakan sistem mutivariabel, yang mempunyai empat variabel keadaan, dua variabel masukan dan dua variabel keluaran. Dengan variabel pengendali adalah tekanan drum (drum pressure) (y1) dan selisih tingkat air/level air didalam drum (drum water level) (y3 ), sedangkan variabel yang dimanipulasi adalah laju aliran bahan bakar (fuel flow rate) ( u1 ) dan laju aliran air pengisi drum (feedwater flow rate) (u3).Tujuan dari sistem pengendalian boiler adalah untuk mengatur tekanan uap (drum pressure) (y1) disekitar 320 psi dan level air di dalam drum (drum water level) (y3) disekitar 0 inch terhadap perubahan beban uap. Salah satu pengendalian sistem boiler adalah pengendali PI. Pengendali PI ini akan mengendalikan boiler agar boiler mampu memiliki kinerja yang baik karena pengendali PI dapat mempercepat respon sistem menuju setpoint dan dapat menghilangkan offset atau error steady state.Pada pembahasan tesis ini pengendalian sistem boiler akan melakukan penalaan parameter pengendali PI berbasis algoritma genetika untuk mendapatkan nilai parameter yang optimal.Hasil yang diperoleh dari penalaan PI berbasis algoritma genetika pada pembahasan tesis ini sudah dapat mencapai kriteria yang diinginkan seperti overshoot, rise time dan settling time. Dan respon keluaran dari pengendali PI yang ditala dengan algoritma genetika ternyata menunjukkan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan respon keluaran dari pengendali PI yang ditala dengan cara trial error seperti pada acuan [2] dan [3].

---

Boiler system described in this thesis is multivariable system, which have four state variable, two input and two output variable. Where variable control is drum pressure (y1) and delta drum water level (y3), whereas the manipulated variable is fuel flow rate (u1 ) and feedwater flow rate (u3 ).

The purpose in this boiler control is to make the drum pressure (y1) around 320 psi and drum water level (y3) around 0 inch towards the changes of steam load. One of boiler system control is PI controller. PI controller will control the boiler to make the boiler have a good performance, because PI controller can enforce system response more quicker into the set point and can eliminate offset or error steady state.

In this thesis a boiler system controller will do a tunning parameter on PI controller based on Genetic Algoritms to produce optimal parameter value.

The result from PI tunning based on Genetic Algorithm in this thesis already fulfill the criteria like overshoot, rise time, and settling time. And output respons from PI controller that have been tunning with genetic algoritms shows the better result when compares with output response from PI controller which tunning with trial error method [2] , [3]."

"Tol Laut adalah program pemerintah yang bertujuan menjadikan Indonesia sebagai poros maritim dunia, dengan cara meningkatkan kapasitas ekonomi nasional dan menurunkan disparitas ekonomi antar daerah. Mulai 2021 pembuatan jaringan berdasarkan hub and spoke mulai dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan mengurangi biaya total dengan memanfaatkan economies of scale. Penelitian ini dilakukan untuk membuat design jaringan yang optimal dalam segi total biaya pengiriman dengan memanfaatkan genetika algoritma, pada penilitian ini terdapat dua kasus yang dinyatakan dalam bentuk model hub and spoke yaitu model tipe single allocation model dan model dengan hub tier satu dan hub tier dua. Pada kedua model tersebut dilakukan perhitungan dimana dipertimbangkan faktor diskon dengan yang tidak, kemudian perbandingan hasil biaya pelayaran dari kedua kasus tersebut dilakukan. Hasil penelitian ini memberikan desain jaringan dengan biaya pengiriman terminimum pada kedua kasus.

---

The Sea Highway is a government program that aims to make Indonesia the world's maritime axis, by increasing national economic capacity and reducing economic disparities between regions. Starting in 2021, the government will start making networks based on hub and spokes with the aim of reducing total costs by taking advantage of economies of scale. This research was conducted to create an optimal network design in terms of total shipping costs by utilizing genetic algorithms, in this study there are two cases expressed in the form of a hub and spoke model, namely the single allocation model and the model with tier one hub and tier two hub. In both models, a calculation is carried out with and without the discount factor, then the results of the shipping costs from the two cases are compared. The results of this study provide a network design with the minimum shipping cost for both cases."

"Desain optimal dari bangunan hemat energi menghadapi dua kebutuhan yang saling bertentangan, yaitu biaya yang seekonomis mungkin dan dampak lingkungan yang seminimal mungkin. Tingginya biaya bangunan hemat energi seperti near Zero Energy House disebabkan oleh tingginya harga peralatan dan material yang diaplikasikan seperti panel surya, insulasi dan lain-lain. Tujuan dari penelitan ini adalah menemukan desain yang optimal dari sebuah near Zero Energy House, dengan studi kasus terhadap rumah 1 tingkat. Sasaran dari optimasi desain ini adalah kinerja biaya siklus hidup yang lebih ekonomis jika dibandingkan dengan bangunan konvensional. Metode optimasi dengan algoritma genetika adalah metode optimasi paling sesuai untuk permasalahan optimasi desain yang memiliki banyak variabel. Sangat sulit untuk menemukan solusi tunggal, atau solusi terbaik untuk optimasi desain. Dengan menggunakan algoritma genetika, perancang bangunan dapat memilih salah satu dari solusi terbaik hasil optimasi yang sesuai dengan permintaan dan batasan-batasan yang ada.

---

Optimal design of energy efficient buildings facing two conflicting requirements, namely costs as economical as possible and minimal environmental impact. The high cost of energy efficient buildings as near Zero Energy House due to the high price of equipment and materials that are applied as solar panels, insulation and others.

The purpose of this research is to find the optimal design of a near Zero Energy House, with a case study on the first level. The goal of this design is the optimization of life cycle cost performance is more economical when compared to conventional buildings.

Optimization method with genetic algorithm optimization is the most suitable method for design optimization problem that has many variables. It is very difficult to find a single solution, or the best solution for design optimization. By using genetic algorithms, building designer can choose one of the best results of the optimization solution according to the demand and constraints that exist."

"DNA Sequencing by Hybridization (DNA SBH) adalah suatu proses pembentukan barisan nukleotida suatu rantai DNA dari kumpulan fragmen yang disebut spektrum. Spektrum tersebut diperoleh dari proses biokimia yang disebut hibridisasi. DNA SBH dapat dipandang sebagai masalah optimisasi yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma genetik. Prinsip kerja algoritma genetik berdasarkan pada teori evolusi Charles Darwin. Pada skripsi ini akan dibahas penerapan kinerja algoritma genetik pada DNA SBH. Terdapat tiga tahapan penting dalam algoritma genetik, yakni proses seleksi, crossover, dan mutasi. Jenis metode yang digunakan pada proses seleksi, crossover, dan mutasi secara berturut-turut adalah metode yang merupakan kombinasi antara roulette wheel dan deterministic, structured crossover, dan swap mutation. Kinerja algoritma genetik akan diuji dengan menggunakan data dari Gen Bank dan masalah DNA SBH yang dibuat secara acak. Selain itu juga akan dilihat pengaruh perubahan nilai probabilitas crossover (c) dan probabilitas mutasi (m) terhadap kinerja algoritma genetik untuk DNA SBH. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh bahwa algoritma genetik cukup baik digunakan pada DNA SBH. Selain itu, perubahan nilai probabilitas crossover (c) dan probabilitas mutasi (m) ternyata mempengaruhi kinerja algoritma genetik dalam memperoleh solusi."

"Pengiriman barang dari depot terakhir menuju ke lokasi pelanggan adalah pengiriman last mile. Pengiriman last mile sering dianggap sebagai tahap yang paling mahal dan kurang efisien. Beberapa permasalahan yang dihadapi dalam pengiriman last mile adalah biaya yang tinggi, waktu pengiriman yang lama, dan kemungkinan barang rusak. Penggunaan sistem kendaraan truck-drone dalam pengiriman last mile dapat dijadikan sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan dalam last mile. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan rute pengiriman barang yang meminimalkan biaya pengiriman dengan menggunakan sistem truck-drone dalam last mile. Pendekatan yang diusulkan untuk mencari rute optimal terdiri dari dua fase yaitu fase clustering dan routing. Dalam fase clustering menggunakan mean shift clustering untuk mengelompokkan lokasi pelanggan dan mencari lokasi parkir (pusat cluster). Dalam fase routing menggunakan algoritma genetika untuk menemukan rute optimal. Implementasi pada 90 pelanggan didapatkan penggunaan metode mean shift clustering diikuti oleh algoritma genetika, dapat menghasilkan rute optimal yang meminimalkan total biaya. Hal ini ditunjukkan dari penurunan biaya pada rute mean shift clustering mencapai 3,51% dibandingkan clustering dengan metode intuitif. Selain itu, analisis hasil juga mencerminkan bahwa penerapan mean shift clustering mampu mengurangi total jarak sebesar 27,93 % dan waktu tempuh sebesar 25,83 % delivery.

---

Last-mile delivery is often considered the most expensive and less efficient stage. Some challenges in last-mile delivery include high costs, long delivery times, and the possibility of damaged goods. The use of a truck-drone system in last-mile delivery can be a solution to address these challenges. The objective of this research is to find delivery routes that minimize delivery costs using a truck-drone system in the last mile. The proposed approach to finding optimal routes consists of two phases: clustering and routing. In the clustering phase, mean shift clustering is used to group customer locations and identify parking locations (cluster centers). In the routing phase, a genetic algorithm is employed to find the optimal routes. The implementation on 90 customers showed that the use of mean shift clustering followed by a genetic algorithm could generate optimal routes that minimize the total cost. This is evident from the cost reduction in mean shift clustering routes by 3,51% compared to the initial clustering solution with intuitif method. Furthermore, the results analysis also reflects that the implementation of Mean Shift Clustering can reduce the total distance by 27.93% and travel time by 25.83%."