Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam tesis ini dilakukan simulasi komputer untuk mempelajari efek pre-chirping pada perambatan dan interaksi soliton di dalam single mode dispersion shifted fiber. Simulasi dilakukan dengan cara menyelesaikan Non-Linear Schrodinger Equation (NLSE), yaitu suatu persamaan yang memodelkan perambatan pulsa optik di dalam non-linier fiber optik Solusi NLSE diperoleh secara numerik dengan Symmetrized Split Step Fouried Method (SSSFM). Penyelesaian SSSFM dilakukan dengan membuat program menggunakan software MatLab 7.0. Program simulasi SSSFM yang dibuat akurasinya diuji dengan membandingkannya dengan solusi eksak dari perambatan soliton di dalam lossless fiber optik.Hasil perbandingan menunjukan SSSFM memberikan hasil yang sangat akurat dalam menyelesaikan NLSE, dimana Normalized Square Deviation (NSD)-nya sangat kecil (dalam circle -8 sampai -9) dibandingkan dengan solusi eksak NLSE. Loss pada fiber dikompensasi dengan dilakukan pengamatan secara periodik dan metode pre-emphasis.Dari hasil-hasil dan evaluasi yang diperoleh maka didapatkan bahwa efek pre-chirping menimbulkan efek merugikan bagi perambatan dan interaksi soliton di dalam single mode dispersion skied fiber. Sehingga untuk menghasilkan sistem komunikasi soliton yang baik maka pulsa input sebaiknya bebas chirp, atau memiliki nilai chirp yang rendah dan bernilai positif.

---

In this thesis, computer simulation is made to study pre-chirfing effects on propagation and soliton interaction in single mode dispersion shifted fiber. The Non-Linear Schrodinger Equation (NLSE), the equation that governs propagation of optical pulse envelope in non-linear fiber optics, is solved numerically by Symmetrized Split Step Fouried Method (SSSFM) using, MatLab 7.0.

The validity of SSSFM in determined by comparing with exact solution of NLSE, that show SSSFM gives accurate result with Normalized Square Deviation (NSD) is in order -S to -9. Fiber loss is compensated by amplifies' which is placed periodically along t he fiber link and pre-emphasis method.

From the results and evaluation, it is shown that pre-chirping effects degrade the performance of propagation and soliton interaction in single mode dispersion shifted fiber, so to achieve a good performance of soliton communication system, the input pulse is chirp free, or minimized and have positive value."

"Limbah cair sefadroksil sintesik diozonasi menggunakan reaktor hibrida ozon-plasma (RHOP) rancangan mahasiswa peserta kuliah teknologi plasma ozon dan ozonator komersial merk O3. Penelitian dilakukan dengan dua variasi konfigurasi sistem operasi, yaitu: (a) ozonator dan (b) kombinasi ozonator dengan RHOP. Kondisi operasi yang divariasikan adalah kondisi pH limbah cair (asam=4, basa=10,5, dan netral=6,7) dan tegangan dari RHOP (8 kv, 9,33 kv, 10,66 kv, dan 12 kv).Penelitian ini menghasilkan kondisi terbaik untuk degradasi limbah cair sintesik sefadroksil, yaitu: kondisi basa pH 10,5 menggunakan sistem operasi ozonator. Persentase degradasi yang dihasilkan mencapai 79,62%, dengan konsentrasi akhir 10,19 ppm dari konsentrasi awal limbah sebesar 50 ppm.

---

Synthetic liquid waste ozonated using ozone-plasma hybrid reactor designed by students of class plasma-ozone technology and commercial ocefadroxilzonator. This research was conducted with two variations of operating system configurations, namely: (a) ozonator and (b) a combination ozonator with ozone-plasma hybrid reactor. Operating conditions are varied wastewater pH conditions (acidic = 4, base = 10.5, and neutral = 6.7) and the voltage of ozone-plasma hybrid reactor (8 kV, 9.33 kV, 10.66 kV, and 12 kV). This research resulted in the best conditions for the degradation of wastewater sintesik cefadroxil, namely: base conditions pH 10.5 using the ozonator. The resulting degradation percentage reached 79.62%, with a final concentration 10.19 ppm from initial waste concentration 50 ppm."

"ABSTRAKInefisiensi industri gula nasional yang terjadi pada berbagai subsistem dalam sistem pergulaan nasional, menimbulkan kecaman dari banyak pihak. Efisiensi tersebut akan dapat ditingkatkan bila seluruh subsistem yang ada telah menjadi efisien. Tujuan kebijakan pergulaan nasional yang terlalu kompleks dan sangat sulit dicapai secara simultan, perlu skala prioritas agar tidak berakibat tiada satupun tujuan yang dapat dicapai. PT. Rajawali Nusantara Indonesia adalah salah satu BUMN yang bisnis intinya di bidang industri gula. Pada akhir-akhir ini kinerja industri gula tersebut cenderung menurun. Di sisi lain isu globalisasi dan liberalisasi ekonomi sudah tidak mungkin ditawar lagi, sedangkan kesiapan untuk tetap eksis dalam percaturan ekonomi belum juga dimiliki. Pengembangan keunggulan kompetitif berkelanjutan untuk meraih daya saing merupakan senjata ampuh yang dibutuhkan dalam menghadapi kompetisi global tersebut. Penelitian dilakukan bertolak dari kinerja keuangan industri gula PT. Rajawali, sebagai upaya pengembangan keunggulan kompetitif berkelanjutan dimaksud. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi PT. Rajawali dan BUMN Indonesia secara keseluruhan, terutama industri gula nasional. Data yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi data primer dan sekunder yang relevan dengan aktivitas industri gula. Data primer dikumpulkan melalui observasi, wawancara dan kuesioner sebagai pemandu responden dalam menyediakan data, sedangkan data sekunder diperoleh dari studi kepustakaan dan dokumentasi. Analisis rantai nilai merupakan gagasan Michael E. Porter (1985) yang diuraikan kembali oleh John K. Shank dan Vijay Govindarajan (1993), sebagai paradigma baru di dalam konsep manajemen biaya strategis. Konsep ini meletakkan fokus perhatian eksternal perusahaan, yang berbeda dengan akuntansi manajemen tradisional yang lebih berfokus pada internal. Dengan kata lain akuntansi manajemen mengambil perspektif nilai tambah, yang dimulai terlalu lambat dan diakhiri terlalu cepat menyebabkan tidak membahas adanya masalah keterkaitan dengan pemasok dan dengan pelanggan. Dari analisis rantai nilai yang dilakukan terhadap industri gula PT. Rajawali Nusantara Indonesia tampak jelas beberapa penyebab biaya yang tidak mendukung keunggulan kompetitif. Analisis lebih lanjut terhadap penyebab biaya yang berpengaruh negatif menuntun pada penyebab inti, yaitu adanya regulasi di bidang tebu rakyat intensifikasi atau TRI dan tata niaga gula pasir serta kalkulasi harga yang ditetapkan oleh Pemerintah. Pengembangan keunggulan kompetitif berkelanjutan industri gula dapat dilakukan dengan : pertama, mengendalikan secara efektif penyebab biaya, dan kedua, menyusun konfigurasi ulang aktivitas nilai. Kesediaan Pemerintah untuk melakukan deregulasi terhadap regulasi yang berlaku, sehingga mengarah pada kebijakan kondusif dan adaptif, merupakan langkah yang sangat strategis. Tindak lanjut yang diambil oleh pabrik gula bersama petani tebu dan pihak-pihak yang terkait, akan mendorong pengembangan keunggulan kompetitif industri gula nasional dan akan membalikkan keadaan dari industri bermasalah menjadi berdaya saing, siap menghadapi pasar bebas ASEAN, yaitu AFTA dan APEC yang dimulai pada tahun 2003 mendatang. "

"Compressive sensing (CS) adalah teknik yang menghasilkan pengurangan dimensi pada akuisisi sinyal dengan cara mengalikan suatu matriks proyeksi dengan sinyal. Sparse Synthesis Model Based (SSMB) memodelkan sebuah sinyal sebagai kombinasi linier kolom-kolom pada matriks synthesis dictionary menggunakan sedikit koefisien. Cosparse Analysis Model Based (CAMB) memberikan model alternatif di mana koefisien cosparse didapatkan dengan mengalikan analysis dictionary (operator) dengan sinyal. Matriks proyeksi yang digunakan pada CS dapat dioptimasi untuk meningkatkan kualitas sinyal rekonstruksi. Optimasi matriks proyeksi banyak dilakukan pada SSMB-CS sedangkan optimasi matriks proyeksi pada CAMB-CS sejauh yang diketahui sampai saat ini belum ada yang mengusulkan.Di dalam penelitian ini diusulkan metode optimasi matriks proyeksi pada CAMB- CS dengan memperhitungkan parameter amplified Cosparse Representation Error (CSRE) dan relative amplified CSRE, di samping parameter mutual coherence. Matriks proyeksi teroptimasi pada CAMB-CS diperoleh menggunakan algoritma alternating minimization dan metode nonlinear conjugate gradient. Matriks acak Gaussian digunakan sebagai matriks proyeksi mula-mula dalam algoritma optimasi tersebut.Matriks proyeksi teroptimasi yang dihasilkan menurunkan average mutual coherence rata-rata sebesar 35,62% dari matriks acak Gaussian. Matriks proyeksi teroptimasi pada CAMB-CS memiliki average mutual coherence rata-rata sebesar 12,47% lebih kecil dari matriks proyeksi teroptimasi pada SSMB-CS. Matriks proyeksi teroptimasi pada CAMB-CS juga memberikan relative amplified CSRE berorde 10-6 – 10-5, lebih kecil dibandingkan dengan matriks acak Gaussian CAMB-CS (10-4 – 10-2) dan relative amplified Sparse Representation Error (SRE) matriks proyeksi teroptimasi SSMB-CS (10-3 – 10-1).Penurunan average mutual coherence dibarengi dengan relative amplified CSRE yang kecil akan meningkatkan kualitas citra rekonstruksi yang diukur menggunakan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dan Structural Similarity Index Measure (SSIM). Hasil-hasil simulasi menunjukkan peningkatan PSNR dan SSIM citra rekonstruksi masing-masing sampai dengan 15,22% dan 9,24%, dibandingkan matriks acak Gaussian. Dibandingkan matriks proyeksi teroptimasi SSMB-CS, metode yang dikembangkan meningkatkan PSNR dan SSIM citra rekonstruksi masing-masing sampai dengan 23,66% dan 17,11%.

---

The Compressive Sensing (CS) technique provides a signal acquisition dimensional reduction by multiplying a projection matrix with the signal. Sparse Synthesis Model Based (SSMB) models a signal as a linear combination of columns on the synthesis dictionary matrix using a few coefficients. The projection matrix used in CS can be optimized to improve the quality reconstructed signal. The projection matrix optimization is mostly done in SSMB-CS, while the optimization of the projection matrix in CAMB-CS as far as is known has not yet been proposed.

In this research, the projection matrix optimization method in CAMB-CS is proposed by taking into account the amplified Cosparse Representation Error (CSRE) parameter and the relative amplified CSRE to optimize the projection matrix, in addition to the mutual coherence parameter. The optimized projection matrix in CAMB-CS is obtained using an alternating minimization algorithm and nonlinear conjugation gradient method. In the optimization algorithm, the Gaussian random matrix is used as the initial projection matrix.

The resulting optimized projection matrix reduces average mutual coherence by 35.62% from the Gaussian random matrix. The optimized projection matrix in CAMB-CS has average mutual coherence, 12.47% less than the optimized projection matrix in SSMB- CS. The optimized projection matrix in CAMB-CS also provides a relative amplified CSRE of order 10-6 – 10-5, which is smaller than the Gaussian random matrix in CAMB-CS (10-4 – 10-2) and relative amplified Sparse Representation Error (SRE) of the optimized projection matrix in SSMB-CS (10-3 – 10-1).

The decrease in average mutual coherence and a small relative amplified CSRE will improve the reconstructed image quality as measured using the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and the Structural Similarity Index Measure (SSIM). The simulation results showed an increase in the PSNR and SSIM of the reconstructed image up to 15.22% and 9.24%, respectively, compared to the Gaussian random matrix. Compared to the SSMB-CS optimized projection matrix, the developed method increases the PSNR and SSIM of the reconstructed image up to 23.66% and 17.11%, respectively."