:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Sistem pengamatan gerak brown dan pengukuran konstanta difusi microbead 3μm pada temperatur 36-40C berbasis machine learning = Machine learning based system design for observing the brownian motion of 3 μm polystyrene microbeads and calculating diffusion coefficient at 36-40C temperature

Abby Rafdi Cakrasena; Djati Handoko, supervisor; Isnaeni, examiner; Santoso, examiner; Adhi Harmoko Saputro, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021)

 Abstrak

Dalam melakukan pengamatan gerak Brown untuk mencari nilai koefisien difusi, dibutuhkan sebuah sistem yang memiliki akurasi tinggi untuk pendeteksian koordinat partikel dalam orde mikrometer. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem untuk menganalisa pergerakan partikel microbead dalam larutan nanogold dengan variasi temperatur dalam bentuk input berupa video dan menghasilkan output berupa nilai koefisien difusi dari partikel yang terdapat pada video. Sistem ini memanfaatkan machine learning sebagai detektor koordinat partikel. Digunakan TensorFlow Object Detection API sebagai backend sistem ini dan CenterNet sebagai aristektur model yang digunakan. Koordinat partikel berhasil dideteksi dengan rata-rata error pada pendeteksian senilai 0.6 piksel. Metode mean squared displacement digunakan untuk menghitung koefisien difusi. Didapatkan nilai koefisien difusi untuk microbead pada suhu 36, 37, 38, 39, 40oC secara berurutan sebesar 8.581 x 10-14, 9.925 x 10-14, 10.113 x 10-14, 10.374 x 10-14, 14.875 x 10-14 m2/s. Didapati nilai kenaikan koefisien difusi setiap kenaikan 1oC sebesar 1.3037 x 10-14 m2/s.

In observing Brownian motion to find the value of the diffusion coefficient, a system that has high accuracy is needed for the detection of particle coordinates in domain of micrometers. In this study, a system was created to analyze the movement of microbead particles in a nanogold solution with temperature variations with video file as an input and produce diffusion coefficient value of the particles in the video as the output. This system utilizes machine learning as a particle coordinate detector. The TensorFlow Object Detection API is used as the backend of this system and CenterNet as the model architecture. The particle coordinates were detected successfully with an average detection error of 0.6 pixels. The mean squared displacement method is used to calculate the diffusion coefficient. The diffusion coefficient values ​​for microbeads at a temperature of 36, 37, 38, 39, 40oC respectively were 8,581 x 10-14, 9.925 x 10-14, 10,113 x 10-14, 10,374 x 10-14, 14,875 x 10-14m2/s. It was found that the value of the increase in the diffusion coefficient for every 1oC increase was 1.3037 x 10-14 m2/s.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Abby Rafdi Cakrasena .pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xiv, 50 pages : illustration + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-22-69457137 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20515797