Sarah Mahira Adrian

بِسْمِ اللهِ الرَّحْمٰنِ الرَّحيمِ

assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh

Perkenalkan, nama saya Sarah Mahira Adrian, mahasiswa Teknik Mesin angkatan 2017.

Profile
Nama Lengkap	Sarah Mahira Adrian
NPM	1706986492
Jurusan	Teknik Mesin

Pertemuan Pertama

Hari, Tanggal : Selasa, 3 September 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T. dan Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan pertama kelas Metode Numerik ini, kami diajarkan tentang pengertian metode numerik dan contoh pengaplikasiannya. Metode numerik sangat dibutuhkan oleh seorang engineer karena dalam praktiknya sering sekali ditemukan berbagai data yang sangat kompleks dimana tidak cukup apabila hanyak memanfaatkan kalkulator. Contoh aplikasi dari metode numerik yang dijelaskan oleh Pak Engkos adalah pengolahan data menggunakan microsoft excel dengan menggunakan Deret Taylor.

Rumus dari Deret Taylor tersebut adalah sebagai berikut:

Apabila deret tersebut terpusat di titik nol, deret tersebut dinamakan sebagai Deret Maclaurin

Pada pertemuan pertama ini, kami diberikan tugas untuk mencari nilai dari Sin(π/7) menggunakan Deret Taylor tersebut di microsoft excel.

Berikut hasilnya:

Diperoleh bahwa hasil dari Sin(π/7) adalah 0,433883739

Keterangan:

1. Nilai x adalah π/7

2. Untuk mencari Rasio pada kotak C3 dapat menggunakan rumus =-1*B2^2/(2*A3)/(2*A3+1)

3. Untuk mencari Suku pada kotak D3 dapat menggunakan rumus = D2*C3 atau disebut juga dengan mengalikan suku sebelumnya dengan rationya

4. Untuk mencari Fungsi pada kotak E3 dapat menggunakan rumus = E2+D3 atau disebut juga dengan menjumlahkan fungsi sebelumnya dengan suku sekarang

5. Untuk mencari Error pada kotak F3 dapat menggunakan rumus = ABS(D3/E3) atau disebut juga dengan mencari nilai absolut dari hasil pembagian suku dengan fungsi

Pertemuan Kedua

Hari, Tanggal : Selasa, 10 September 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T.

Pada pertemuan kedua kelas Metode Numerik, Pak Engkos mengajarkan tentang Pseudocode. Pseudocode merupakan cara penulisan algoritma menggunakan bahasa yang baku agar lebih mudah dipahami oleh manusia. Pseudocode mirip dengan Bahasa Pemrograman namun ditulis lebih sederhana. Tujuan dari penggunaan Pseudocode yaitu untuk memudahkan programer dalam memahami suatu kerangka awal atau ide suatu program dengan jelas dengan cara mendeskripsikan suatu algoritma. Contoh dari penulisan Pseudocode yaitu Basic, pascal, C++ dan lain-lain.

Pada pertemuan ini, kami diberikan latihan soal tentang Pseudocode dimana kita harus menentukan rasio, suku, error, dan nilai i dari fungsi yang sudah diberikan oleh Pak Engkos. Fungsi-fungsi tersebut antara lain adalah sin x, cos x, dan e^x.

Pertemuan Ketiga

Hari, Tanggal : Selasa, 17 September 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T. dan Bang Hanif Furqon

Pada pertemuan ketiga kelas Metode Numerik, kami diajarkan tentang Turunan Numerik. Persoalan turunan numerik ialah menentukan hampiran nilai turunan fungsi f yang diberikan dalam bentuk tabel. Terdapat 3 jenis turunan numerik, yaitu:

1. Beda maju (forward difference): Hampiran menggunakan informasi di titik xi dan beberapa titik di kanannya, yaitu xi+1, xi+2, ....

2. Beda mundur (backward difference) : Hampiran menggunakan informasi di titik xi dan beberapa titik di kirinya, yaitu ..., xi−2, xi−1.

3. Beda pusat/tengah (central difference) : Hampiran menggunakan informasi di titik xi dan beberapa titik di kiri dan kanannya secara simetris (sama banyak).

Pertemuan Keempat

Hari/Tanggal : Selasa, 24 September 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T.

Pada pertemuan ini kami diajarkan tentang Secant Method, Bisect Method, dan Newton Raphson Method.

Bisect Method adalah prosedur numerik yang paling sederhana untuk menemukan akar yaitu dengan berulang kali membagi separuh persediaan [a, b], menjaga separuh dari yang mana f(x) berubah tanda.

Secant Method adalah adalah algoritma pencarian-akar yang menggunakan suksesi akar garis potong untuk memperkirakan lebih baik akar dari suatu fungsi f. Metode garis potong dapat dianggap sebagai pendekatan perbedaan-terbatas dari metode Newton. Rumus dari Secant Method sendiri dapat didefinisikan sebagai

Newton Rhapson Method adalah adalah algoritma pencarian-akar yang menghasilkan perkiraan yang lebih baik berturut-turut ke akar (atau nol) dari fungsi bernilai nyata. Versi paling dasar dimulai dengan fungsi variabel tunggal f yang ditentukan untuk variabel nyata x, turunan fungsi f ′, dan tebakan awal x0 untuk akar f.

Pertemuan Kelima

Hari/Tanggal : Selasa, 1 Oktober 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T.

Pada pertemuan ini, kami diajarkan tentang Truncation Errors and Validations.

Pertemuan Ke-enam

Hari/Tanggal : Selasa, 29 Oktober 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan ini kami diajarkan tentang cara membuat sebuah Pseudocode mengguakan aplikasi Python.

1. Print

2. Import

3. Memasukan dan menghitung operasi dari variabel

4. String

5. Mencari nilai maksimum

Pertama, kita masukan variabel terlebih dahulu

lalu di run

Selain itu kami juga dijelaskan tentang Runge Kutta, dimana merupakan sebuah metode alternatif lain dari metode deret Taylor yang tidak membutuhkan perhitungan turunan.

Kami diberikan tugas untuk membuat sebuah Governing Equation

Pertemuan Ketujuh

Hari/Tanggal : Selasa, 5 November 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan ini kami dijelaskan tentang Engineering Problem. Contoh-contoh engineering problem dalam kehidupan sehari-hari, yaitu:

1. Initial Value problem, permasalahan ini biasanya mengenai bagaimana mencari kecepatan maksimum suatu kendaraan

2. Boundary Value Problem, permasalahan ini biasanya mengenai aerodynamics.

Metode numerik terdiri dari 3 komponen yaitu brainware, software, dan hardware. namun komponen utamanya adalah software yang dioperasikan oleh manusia.

Setelah itu kami juga diajarkan tentang gaya hambat yang dapat mempengaruhi kecepatan suatu mobil yang sedang melaju. Untuk mengetahui berapa besar gaya hambat suatu kendaraan yang sedang melaju pada kecepatan tertentu, kami dikenalkan dengan sebuah aplikasi metode numerik yang dapat menyelesaikan masalah tersebut. Aplikasi tersebut bernama CFDSOF-NG. Setelah itu kami disuruh untuk memperbaiki tugas minggu lalu dengan menggunakan apliaksi CFDSOF-NG ini.

Pertemuan Kedelapan

Hari/Tanggal : Selasa, 12 November 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan ini, kami kembali diajarkan mengenai CFDSOF-NG serta kami disuruh untuk mengunduh aplikasi ini pada laptop masing-masing. Setelah itu kami kembali disuruh untuk mencari Drag Force dari sebuah mobil yang sedang melaju dengan kecepatan tertentu, tetapi kali ini mobil yang disimulasikan memiliki spoiler. Dengan tambahan spoiler pada mobil tersebut, kita harus mencari tahu apakah Drag Force tetap berpengaruh dengan kecepatan mobil tersebut atau tidak.

Pertemuan Kesembilan

Hari/Tanggal : Selasa, 19 November 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan ini kami diajarkan tentang Optimasi Aerodinamik. Optimasi merupakan proses untukmencapai hasil yang maksimal.

Kami diberikan tugas untuk kelompok yaitu untuk mencari Optimasi sudut dari sebuah Airfoil dengan Python.

Untuk mencari optimasi sudut dari sebuah airfoil, pertama kami mendesain airfoil terlbih dahulu menggunakan inventor lalu mensimulasikan airfoil tersebut pada CDFSOF-NG dan akan didapat Lift Force dan Drag Force pada setiap sudut yang kami tentukan. Selanjutnya kami memasukan data-data tersebut pada Microsoft Excel dan didapatkan grafik gaya terhadap sudut kemiringan beserta persamaannya. Persamaan yang didapat tersebut selanjutnya akan disimulasikan pada aplikasi python yaitu Jupyter dan dari aplikasi tersebut akan didapatkan hasil optimasinya.

Berikut adalah hasil dari tugas yang kami buat:

1. Design Airfoil

2. Simulasi pada CFDSOF-NG

3. Paraview

Lift

Drag

4. Data yang Didapat

5. Grafik dan Persamaan

Grafik Drag:

y = 0.0102x3 - 0.4434x2 + 0.8334x + 113.04�R2 = 0.9964

Grafik Lift:

y = -0.0027x3 + 0.2733x2 + 2.1534x - 42.817�R2 = 0.9211

6. Optimasi

'7. Hasil dari Optimasi Sudut Airfoil'Bold text

Pertemuan Kesepuluh

Hari/Tanggal : Selasa, 26 November 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan kali ini, kami diberikan kuis. Kuis yang diberikan oleh Pak Dai terdiri dari 4 soal, yakni:

1. Apa perbedaan paham dengan tahu

2. Apa yang didapat dari belajar Metode Numerik selama ini

3. Mengapa Pak Dai memakai peci

4. Cara/metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persamaan Limit

Tujuan dari Pak Dai memberikan kuis ini agar kami dapat merefleksi diri. Pak Dai juga membahas tentang kesadaran dan menanyakan kepada mahasiswa apa yang membuat diri kita sadar akan sesuatu.

Pertemuan Kesebelas

Hari/Tanggal : Selasa, 3 Desember 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan kali ini, kami mendengarkan teman-teman kami yang mempresentasikan tugas tentang Optimasi Sudut Airfoil. Terdapat tiga kelompok yang maju untuk mempresentasikan tugas mereka. Sisa kelompok yang belum mendapat giliran untuk presentasi maka akan presentasi menyusul di depan asisten dosen.

Pertemuan kedua-belas

Hari/Tanggal : Selasa, 10 Desember 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan kali ini, kami dijelaskan tentang Artificial Neural Networks atau disingkat ANN. ANN merupakan sistem pembelajaran terawasi yang dibangun dari sejumlah besar elemen sederhana, yang disebut neuron atau perceptron. Setiap neuron dapat membuat keputusan sederhana, dan memberi makan keputusan itu ke neuron lain, yang diorganisasikan dalam lapisan yang saling berhubungan.

Pada pertemuan ini kami diajarkan serta langsung dipraktikan cara untuk membuat ANN. Pembuatan ANN ini dapat dilakukan pada aplikasi Jupyter atau di Google Collab. Pada kali ini, kami diajarkan cara untuk membuat ANN pada Google Collab. Dari hasil perhitungan ANN akan didapatkan dua grafik yaitu grafik prediksi dan grafik aktual. Apabila kedua grafik sama persis, maka pembuatan ANN kita benar. Apabila kedua grafik tidak sama, maka pembuatan ANN kita salah.

Berikut adalah tahapan-tahapan dalam pembuatan ANN:

1. Masukan Library yang ada.

2. Upload file xlsx ke aplikasi Jupyter atau Google Collab

Pada kali ini, kami menggunakan Google Collab. Apabila menggunakan Jupyter, upload file pada halaman Jupyter Notebook. Data yang kami gunakan adalah data optimasi sudut Airfoil dari tugas sebelumnya. Data harus berbentuk xlsx.

Setelah di upload maka akan keluar data tersebut beserta grafiknya dengan skala yang masih besar

3. Normalisasi agar matrixnya tidak terlalu besar (max =1, min = 0)

4. Ubah semua list ke numpy array agar sistem tidak bingung jika tercampur-campur

5. Akan muncul grafik target

Dimana data kami bagi 2 yang pertama untuk training ANN, yang kedua untuk testing ANN. komposisi data = 70% untuk training ANN, 30% untuk testing ANN. Grafik output real hanya mewakili 30% dari data saja.

6. Membuat ANN

7. Unormalize untuk mendapatkan nilai sebenarnya

Akan didapat hasil grafik prediksi dan juga grafik aktual.