Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Suatu hal yang baru untuk balikkan (invers) matrik [A] berorder (nxn) yang nonsingular, asinetris, dan diturunkan dalarn tulisan ini. Invers dari [A] ditulis dengan [A]-1 = [L][D][U], dimana [L] adalah matrik segitiga bawah, [D] adalah matrik diagonal, dan [U] adalah matrik segitiga atas. Dengan menggunakan metode ini, solusi dari tgl [A]{x} = {B} menjadi lebih mudah dan perhitungan komputernya menjadi lebih effisien, yaitu dengan menggunakan perkalian matrik dengan vektor sebagai {X} = [L][D][U] {B}. Tehnik ini memungkinkan jumlah memori komputer yang digunakan seminimal mungkin, dan dapat dengan mudah diterapkan pada proses paralel."

"Berbagai metode pengembangan roket telah dilakukan, namun tidak semua orang bisa mengikuti perkembangannya karena teknologi roket merupakan teknologi rahasia yang pada akhirnya menyebabkan tidak adanya referensi. Kendali roket merupakan tahapan yang paling penting dari pengembangan teknologi roket yang pengembangannya hanya bisa dilakukan jika mempunyai data atau model. Penelitian ini mencoba untuk mendapatkan data penerbangan roket dari simulator pesawat X-Plane kemudian mengembangkan kendali roket menggunakan Neural Network. Konsekuensi yang ditimbulkan karena pemakaian simulator pesawat untuk menerbangkan roket akan dijadikan bahan analisis apakah data yang dihasilkan dari penerbangan roket mempunyai mekanisme fisika layaknya roket. Pengujian terhadap sistem kendali Neural Network berbasis Direct Inverse Control Open-Loop dilakukan untuk mengetahui keandalan sistem kendali yang dirancang. Sistem kendali roket yang dibuat menggunakan metode backpropagation dengan pembatasan pengendalian yaitu hover, sebuah trajectory terbang roket yang mempunyai pengaruh paling besar dalam jangkauan dan arahnya. Dari hasil pengujian ini diketahui bahwa data yang dihasilkan mempunyai dinamika gerak layaknya roket dan sistem kendali hover roket yang dibuat mempunyai kemampuan yang baik.

---

Various methods of rocket development have been done, but not everyone can follow its development because rocket technology is a secret technology that ultimately leads to no reference Rocket control is the most important stage of development of rocket technology whose development can only be done if it has data or models. In this study trying to get rocket flight data from the X Plane aircraft simulator then develop rocket control using Neural Network. The consequences of using the aircraft simulator to fly the rocket will be used as an analysis material whether the data generated from the rocket flight has a rocket physics mechanism.

Testing of Neural Network control system based on Direct Inverse Control Open Loop is done to know the reliability of control system designed. The rocket control system created using backpropagation method with control limitation is hover, a rocket flying trajectory that has the greatest influence in its range and direction. From the results of this test is known that the resulting data has the dynamics of motion like a rocket and rocket hover control system is made to have good ability."

"Dalam usaha meningkatkan kehandalan penyediaan energi listrik diperlukan sistem proteksi yang handal juga. Sistem proteksi harus memenuhi syarat diantaranya Sensitif (dalam mendeteksi gangguan), Handal , Selektif (mampu memisahkan jaringan yang terganggu), Bekerja cepat. Jenis gangguan yang sering terjadi pada sistem tenaga listrik adalah gangguan 1 fasa tanah. Gangguan ini dapat menyebabkan gangguan simpatetik, yaitu gangguan yang menyebabkan salah satu relai pada penyulang lain yang berdekatan turut bekerja. Salah satu cara mengatasinya yaitu dengan menggunakan relai yang berkarakteristik inverse. Studi kasus dalam pembahasan ini difokuskan pada Gardu Induk Ancol ( 4 Penyulang : Buih, Artika, Nusa, dan Tanjung ) dimana dengan menggunakan inverse relai, gangguan simpatetik dapat dihilangkan.

---

In effort to increase relay on supplying electrical energy needful protection system rely on too. Protection system must fill condition in other thing. Sensitive (in detected fault), relay on, selective (can separate disturbed network), leaped a bounds. Kinds of fault often occurs at electrical energy system is 1 phase eath fault. This fault can engender symphatetic fault. It is fault causing one of relay in other feeder neighboring can works. One of manner solve this problem by use of inverse relay. Study case under consideration focused at Ancol Substation ( 4 feeder : Buih, Artika, Nusa, and Tanjung) where with inverse relay, symphatetic fault can be avoided."

"Tugas akhir ini membahas mengenai distribusi invers gaussian yang merupakan distribusi probabilitas kontinu yang dapat mengatasi masalah kemencengan dan long-tail. Pembahasan meliputi fungsi kepadatan probabilitas, fungsi distribusi, fungsi survival, fungsi hazard, serta membentuk fungsi pembangkit momen. Kemudian, dicari bentuk mode, mean, variansi, kemencengan, dan kurtosis distribusi invers gaussian. Terakhir, dicari taksiran parameter dan distribusi dari taksiran parameter menggunakan MLE. Data Jug Bridge mengenai drainase digunakan sebagai ilustrasi.......This paper discusses about Inverse Gaussian Distribution, the continued probability distribution which can solve skew and long tail problem. At first, we study about probability density function, cumulative distribution function, survival function, hazard function, and form moment generating function. Then, we seek mode, mean, variance, skewness, and kurtosis of inverse gaussian distribution. Finally, we try to discover parameter estimation and distribution of parameter estimation using MLE. Jugde Bridge data about drianage will be used as illustration."

"Analisis mengenai data waktu tunggu memiliki peran penting dalam berbagai bidang disiplin ilmu. Pada umumnya data waktu tunggu memiliki pola penyebaran yang menceng. Distribusi Weibull merupakan salah satu distribusi yang sering digunakan untuk memodelkan data waktu tunggu. Namun, distribusi Weibull tidak sesuai digunakan untuk memodelkan data dengan fungsi hazard non-monoton, salah satunya bentuk upside-down bathtub. Menurut Sharma et al. (2015), invers dari beberapa distribusi probabilitas dapat memodelkan data dengan fungsi hazard berbentuk upside-down bathtub, salah satunya adalah distribusi invers Weibull. Pada penelitian ini, dibahas distribusi Alpha Power Invers Weibull (APIW) yang merupakan generalisasi dari distribusi invers Weibull. Distribusi ini dibentuk dengan menggunakan metode Alpha Power Transformation. Modifikasi dilakukan dengan penambahan parameter shape pada distribusi invers Weibull dengan tujuan untuk meningkatkan fleksibilitasnya. Beberapa karakteristik distribusi Alpha Power Invers Weibull yang dibahas meliputi fungsi kepadatan peluang, fungsi distribusi, fungsi survival, fungsi hazard, dan momen ke-r. Fungsi kepadatan peluang dari distribusi APIW berbentuk menceng kiri dan unimodal. Lebih lanjut, fungsi hazard dari distribusi APIW berbentuk upside-down bathtub. Penaksiran parameter distribusi dilakukan dengan menggunakan metode maksimum likelihood. Terakhir, diberikan data waktu hingga pasien penderita kanker lambung meninggal yang dimodelkan dengan distribusi invers Weibull dan distribusi Alpha Power Invers Weibull sebagai ilustrasi. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa distribusi Alpha Power Invers Weibull lebih baik dalam memodelkan data waktu hingga pasien penderita kanker lambung meninggal dibandingkan dengan distribusi invers Weibull.......Lifetime data analysis has an essential role in various fields of science. In general, lifetime data have a skewed distribution pattern. The Weibull distribution is one of the frequently used distributions for modelling lifetime data. However, the Weibull distribution is not suitable for modelling data with non-monotonous hazard functions, one of which is an upside-down bathtub shape. According to Sharma et al. (2015), the inverse version of several probability distributions can model the data with an upside-down bathtub shape, one of which is the inverse Weibull distribution. This study explained the Alpha Power Inverse Weibull (APIW) distribution as a generalized version of the inverse Weibull distribution. This distribution is constructed by using the Alpha Power Transformation method. The modification is done by adding a shape parameter to the inverse Weibull distribution to increase flexibility. The characteristics of Alpha Power Inverse Weibull distribution discussed include probability density function, distribution function, survival function, hazard function, and the r-th moment. The probability density function of APIW distribution is left-skewed and unimodal. In addition, the hazard function of APIW distribution has an upside-down bathtub shape. The distribution parameter estimation is done by using the maximum likelihood method. Finally, for illustration purposes, the data about the time until gastric cancer patients die are modelled with the inverse Weibull distribution, and the Alpha Power Inverse Weibull distribution is given. The modelling result shows that the Alpha Power Inverse Weibull distribution is better at modelling the time until gastric cancer patients die data than the inverse Weibull distribution."