Andika Ramadhan Gurnida

Nama : Andika Ramadhan Gurnida
NPM  : 1506742943
Hobi : Panjat Tebing, Musik

Pertemuan 1

Pada pertemuan ini para mahasiswa di kelas Metnum-02 diperkenalkan dengan web air.eng.ui.ac.id . Web yang dibuat oleh Pak DAI itu digunakan untuk mengupload tugas-tugas selama kuliah metode numerik ini. Pada pertemuan ini kami diajarkan cara membuat page, dimana post pertama kami adalah "mengapa kita harus belajar kalkulus"

Metoda numerik merupakan bagian dari ilmu matematika. Numerik dapat digunakan sebagai pemecah masalah bagi mereka yang sudah memiliki ide, namun saja perhitungan akan sangat banyak. Pada mata kuliah ini, bahasa pemrograman yang akan digunakan merupakan Python

Pertemuan 2

Pada pertemuan ini dijelaskan tentang bahasa pemrograman Python. Keuntungan dari Python sendiri antara lain: 1. Merupakan software yang bersifat open-source, 2. Tersedia untuk major operating system, 3. Lebih mudah untuk dipelajari, 4. Mudah untuk diinstall

AI merupakan rekayasa yang dibuat oleh manusia untuk membantu manusia tersebut. Manusia membutuhkan AI dikarenakan kemampuannya yang terbatas, terutama dalam memproses angka yang sangat banyak jumlahnya, kemudian juga manusia mempunyai kemampuan menghapal yang lemah. Contohnya apabila manusia bermain catur melawan komputer, tentunya komputer tersebut akan meaning dikarenakan sudah menyimpan sejumlah database gerakan. Namun perbedaan manusia dengan AI yang terbesar adalah manusia mempunyai hati.

Pak DAI juga menyampaikan bahwa industri 5.0 adalah pancasila karena seharusnya teknologi tidak membodohi dan melemahkan manusia, tetapi harus membantu manusia.

Di akhir kelas kami diberi tugas untuk membuat "Hello World" menggunakan bahasa pemrograman Python.

Pertemuan 3

Pada pertemuan ketiga kami diberi tugas untuk membuat program untuk menyelesaikan deret fibonacci :

Syntax

Hasil

QUIZ 2

#ProbSet 2.1 no.6
#jawaban
from numpy import linalg
import numpy as np
#Definisi
row1 = [0,0,2,1,2]
row2 = [0,1,0,2,-1]
row3 = [1,2,0,-2,0]
row4 = [0,0,0,-1,1]
row5 = [0,1,-1,1,-1]
nmat = np.array([row1,row2,row3,row4,row5])
print("n matrix are:")
print(nmat)
cons = np.array([1,1,-4,-2,-1])
print("Y matrix are:")
print(cons)
#Penyelesaian
Ans = linalg.solve(nmat,cons)
x1val=int(Ans[0])
x2val=int(Ans[1])
x3val=int(Ans[2])
x4val=int(Ans[3])
x5val=int(Ans[4])
print("x result are:")
print("x1=",x1val)
print("x2=",x2val)
print("x3=",x3val)
print("x4=",x4val)
print("x5=",x5val) 

Ujian Tengah Semester

'''No.1''' from math import *

g = 9.81
m1 = eval(input("mass 1: "))
m2 = eval(input("mass 2: "))
m3 = eval(input("mass 3: "))
alpha = eval(input("alpha: "))
u = eval(input("friction coefficient: "))
x = sin(alpha)
y = cos(alpha)
t1 = m1*g*(x-(u*y))
t2 = (m2*g*(x-(u*y))) + t1
t3 = (m3*g*(x-(u*y))) + t2
t4 = t3
#Hasil
print("t1:  ",t1)
print("t2:  ",t2)
print("t3:  ",t3)
print("t4: ",t4)

'''No.2'''

from math import *
from sympy import *
g = 9.81
pro = 1.2
cd = eval(input("drag coefficient: "))
area = eval(input("area : "))
v0 = 0
m = eval(input("car mass: "))
u = eval(input("friction: "))
a = eval(input("acceleration: "))
vt = eval(input("top speed: "))
fs = g*u
fdrag= (cd*area*pro*v0**2)/2*m
f1 = a
atot = f1 - (fdrag + fs)
t = (vt-v0)/atot
print("time to reach top speed : ",t)

Video Muhasabah : https://youtu.be/RUl5zqLGhoE

Perbaikan UTS

Perbaikan kasus A dengan menggunakan metode eliminasi Gauss :

import math
import numpy as np
#matrix C & D
C = np.array([[1., 0., 0.],
        [-1., 1., 0.],
        [0., -1., 1.]], float)
D = np.array([21.37, 14.24, 7.12], float)
n = len(C) #panjang dari baris c
print('Matriks C :')
print(C,'\n')
print('Matriks C mempunyai ', n , ' baris','\n')
print('Matriks D :')
print(D,'\n')
for k in range(0,n-1): #menggunakan metode eliminasi gauss
for i in range(k+1,n):
    if C[i,k]!=0 :
        lam = C[i,k]/C[k,k] 
        C[i,k:n] = C[i,k:n]-(C[k,k:n]*lam)
        D[i] = D[i]-(D[k]*lam)
      
print('matrix C:', '\n', C, '\n')
print('Nilai tegangan tali :')
x = np.zeros(n,float)
for m in range(n-1,-1,-1):
 x[m]=(D[m]-np.dot(C[m,m+1:n],x[m+1:n]))/C[m,m]
 print('T',m+1,'=', x[m])

Kasus B dengan menggunakan metode Runge Kutta :

g = 9.81
u = eval(input("Friction Coefficient: "))
a = eval(input("Percepatan mobil : "))
cd = eval(input("Drag coefficient : "))
m = eval(input("Massa mobil : "))
t0 = 0
v0 = 0
dt = 1
error = 100
F = a - g*u #dibagi dengan massa
fs = cd/m #dibagi dengan massa
lst = []
def dvdt(t0, v0):
   return F-(fs*(v0)**(1.5))
  
while error > 0.005:
   k1 = dvdt(t0, v0) 
   k2 = dvdt(t0 + 0.5 * dt, v0 + 0.5 * dt * k1)
   k3 = dvdt(t0 + 0.5 * dt, v0 + 0.5 * dt * k2) 
   k4 = dvdt(t0 + dt, v0 + dt * k3) 
   v1 = v0 + (1.0 / 6.0)*(k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4)
   t0 = t0 + dt
   error = ((v1 - v0) / v1)*100 #persentase error
   v0 = v1
   lst.append(v1)
  
waktu = len(lst)
print ("Waktu yang dibutuhkan mobil untuk mencapai top speed dari diam: ", waktu+1, "s")
print ("top speed: ", v1, "m/s")

Neural Network

Artificial Neural Network adalah sistem jaringan pembelajaran terawasi yang terdiri dari elemen sederhana. Elemen tersebut adalah neuron dan perceptron. Setiap neuron dapat membuat keputusan sederhana, dan memberi makan keputusan itu ke neuron lain, yang diorganisasikan dalam lapisan yang saling berhubungan.

'Back Propagation Arsitektur algoritma backpropagation terdiri dari tiga layer, yaitu input layer, hidden layer dan output layer. Pada input layer tidak terjadi proses komputasi, namun pada input layer terjadi pengiriman sinyal input X ke hidden layer. Pada hidden dan output layer terjadi proses komputasi terhadap bobot dan bias dan dihitung pula besarnya output dari hidden dan output layer tersebut berdasarkan fungsi aktivasi tertentu. Dalam algoritma backpropagation ini digunakan fungsi aktivasi sigmoid biner, karena output yang diharapkan bernilai antara 0 sampai 1.

Langkah membangun ANN:

1. Data Preprocessing

2. Add input layer

3. Random w init

4. Add Hidden Layers

5. Select Optimizer, Loss, and Performance Metrics

6. Compile the model

7. use model.fit to train the model

8. Evaluate the model

9. Adjust optimization parameters or model if needed