Difference between revisions of "Faundra Ihsan Pratama"
Line 10: | Line 10: | ||
[[Pengenalan Terhadap Metode Numerik]] | [[Pengenalan Terhadap Metode Numerik]] | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
== Pertemuan 2 == | == Pertemuan 2 == |
Revision as of 11:38, 19 March 2019
Pertemuan 1
'Faundra Ihsan Pratama 1706070583 Teknik Mesin Program Paralel'
Pengenalan Terhadap Metode Numerik
Pertemuan 2
Faundra Ihsan Pratama 1706070583 Teknik Mesin Program Paralel
Pertemuan kedua mata kuliah metode numerik kali ini pimpin dan diajar oleh Asisten Dosen. Terdapat 3 mahasiswa Pak DAI pada kuliah kali ini, salah satunya adalah Pak Gungun.
Pada perkuliahan kali ini asisten dosen menjelaskan bagaimana cara menyelesaikan persamaan 3 variabel. metode yang digunakan menggunakan aplikasi phyton. Aplikasi phyton ini bisa menyelesaikan persamaan berbentuk matriks. Matriks yang ada berorde m x n. Matriks kali ini berorde 3x3. Penyelesaian matriks ini dilakukan dengan kode-kode yang biasa kita sebut coding atau mengcoding.
Hasil dari pembelajaran ini kami dapat mengoperasikan phyton dengan model sederhana dan kamipun diberi tugas oleh asisten dosen untuk menyelesaikan suatu persamaan.
Pertemuan 3
Pada pertemuan 3 ini membahas pengaplikasian Python dalam pembuatan matriks. Matriks ini merupakan kumpulan bilangan yang disusun dalam susunan baris dan kolom, kegunaan matriks ini untuk menyederhanakan data agar semakin mudah untuk diolah. Matriks ini memiliki banyak kegunaan, yaitu seperti : 1. Menyelesaikan masalah matematika deperti persamaan linear 2. Dapat diaplikasikan ke dalam kehidupan engineering seperti pengolahan dan penyelesaian data dan masalah 3. Memudahkan analisis beberapa masalah seperti masalah-masalah bisnis yang mengandung variabel. 4. Sangat digunakan dalam ilmu statistik, manajemen, perteknikan, perancangan dan perencanaan
jadi dalam dunia teknik mesin, matriks itu sangat diperlukan dan dibutuhkan, karena sangat berguna dalam menyelesaikan masalah dan mencari solusi terbaik dari sebuah permasalahan. untuk penerapan matriks tersebut ke dalam python dapat dilakukan dengan arahan berikut:
import numpy as np from numpy import numpy
1 define the matrix A=np. array ([[4, -2, 1], [-2, 4, -2], [1, -2, 4]], float) #array berfungsi sebagai library pada python, ini berguna untuk menginstruksikan bentuk yang kita inginkan, disini berupa perintah untuk matriks
print (A)
setelah tekan run akaan keluar matriks dengan baris dan kolom berisi angka di atas dan memiliki orde 3x3
Pertemuan 4
Pada pertemuan 4 yang dipimpin oleh pak DAI atau Pak Ahmad Indra Siswantara, dilakukan penanaman konsep mahasiswa dalam melakukan simulasi.
Dalam melakukan simulasi, ada beberapa tahapan yang harus dilakukan dahulu oleh subject, yaitu pertama kali menganalisis masalah, ketika subject menganalisis masalah maka akan didapatkan model matematika, model matematika ini bisa berupa persamaan. lalu setelah didapatkamn model matematika, model matematika ini akan dipecahkan dan diselesaikan dengan algoritma dan flowchart lain. setelah didapatkan solusi dari masalah tersebut, subject menulis dan menjalankan proses dan hasil dari analisis masalah tersebut. setelah itu baru bisa dilakukan simuulasi.
Hal di atas harus dilakukan subject dalammelakukan simulasi, karena simulasi komputer itu bukan hanya ingin membuktikan sesuatu, tapi bisa membawa kita(subject) ke suatu permasalahan untuk kedepannya yang bisa kita(subject) putuskan.
Dalam menganalisis dan membuat model matematika kita juga bisa menyederhanakannya, hal ini seperti mengubah struktur 3d menjadi 2d dan menjadi 1d, begitupun pada permasalahan strukturnya. Mengapa kita harus dapat menyederhanakan sebuah model? hal ini karena jika sebuah model disederhanakan, maka kita bisa lebih mudah menganalisis yang terjadi dan lebih mudah untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi, hal ini juga berdampak kepada permodelan dan simulasinya, karena dengan sederhananya model dan solusi maka akan semakin sederhana juga simulasi dan lebih sederhana untuk dapat dimengerti.