Gembong Reksa Kawula

BIODATA DIRI

Gembong Reksa Kawula, NPM : 2406468633

Nama saya Gembong Reksa Kawula, Mahasiswa Pascasarjana S2 Departemen Teknik Mesin Universitas Indonesia dengan peminatan Sistem utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran. Pendidikan S1 saya berlatar belakang Arsitektur dan saat ini saya kuliah sambil bekerja di salah satu konsultan arsitektur di Jakarta Selatan,

Sebagai seorang arsitek, saya selalu percaya bahwa bangunan tidak hanya sekadar struktur fisik, tetapi juga wadah bagi kehidupan manusia. Oleh karena itu, keselamatan penghuni bangunan menjadi prioritas utama dalam setiap desain yang saya buat. Dengan mengambil kuliah Magister peminatan Sistem Utilitas dan Keselamatan Kebakaran di Departemen Teknik Mesin Universitas Indonesia, saya ingin memperdalam pemahaman saya tentang berbagai aspek keamanan bangunan, mulai dari material yang tahan api hingga sistem evakuasi yang efektif.

Seperti yang kita ketahui perkembangan Industri konstruksi di Indonesia saat ini semakin kompleks dan dinamis.Banyak bangunan tinggi dan infrastruktur besar terus dibangun. Namun, seringkali kita mendengar berita tentang kebakaran yang menimbulkan korban jiwa dan kerugian materi yang besar. Hal ini mendorong saya untuk mengambil peran yang lebih aktif dalam meningkatkan standar keselamatan bangunan di negara kita. dengan ilmu yang sedang saya pelajari ini saya berharap dapat berkontribusi dalam merumuskan kebijakan dan regulasi yang lebih baik. Dengan demikian, saya dapat merancang bangunan yang tidak hanya estetis, tetapi juga tahan terhadap berbagai ancaman, termasuk kebakaran.

CATATAN KULIAH PERTEMUAN KE 1

Selasa, 29 Oktober 2024

Framework DAI5

Pada pertemuan pertama dengan Bpk Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara (akrab dipanggil sebagai pak DAI), Pak DAI menjelaskan terkait akun air.eng.ui.ac.id dan meminta agar mahasiswa membuat akun air.eng.ui.ac.id untuk sebagai fasilitas kegiatan belajar untuk mata kuliah komputasi teknik. Semua catatan mengenai kegiatan kuliah dicatat pada wiki untuk memudahkan dalam mengarsip semua catatan yang berkaitan dengan perkuliahan komputasi teknik

Berdasarkan penjelasan Pak Dai dalam mata kuliah Komputasi Teknik pada hari Selasa 29 Oktober 2024, DAI 5 merupakan sebuah metoda problem solving yang dikembangkan oleh Pak DAI, DAI5 adalah metode pemecahan masalah yang melibatkan kesadaran penuh akan keberadaan Tuhan. Metode ini dimulai dengan niat mendekatkan diri kepada Tuhan saat mencari solusi. Metode DAI5 menggabungkan empat unsur: perangkat fisik (hardware), kemampuan berpikir (brainware), hasil pemikiran (software), dan perasaan atau hati (heartware).

dalam kelas diminta untuk mencari lebih lanjut terkait penjelasan DAI5 melalui Chat GPT, dengan hasil sebagai berikut :

Dalam metode DAI5, conscious thinking atau berpikir sadar berarti menggunakan kesadaran penuh, baik pikiran maupun hati, dengan kesadaran akan kehadiran Tuhan dalam setiap langkah penyelesaian masalah. Ini mencakup niat yang sungguh-sungguh untuk mendekatkan diri kepada Tuhan, berpikir dengan kejelasan tujuan, dan melakukan refleksi secara mendalam.

Conscious thinking dalam DAI5 mendorong seseorang untuk:

1) Menyadari kehadiran Tuhan dalam setiap proses berpikir.

2) Menjaga ketulusan niat dalam memecahkan masalah, bukan hanya untuk hasil duniawi, tetapi juga untuk memperkuat hubungan spiritual.

3) Berpikir secara holistik dengan menggabungkan logika, emosi, dan nilai-nilai spiritual, sehingga solusi yang diambil tidak hanya praktis tetapi juga selaras dengan nilai etika dan spiritual.

Framework DAI5 membantu dalam memahami konteks masalah secara holistik dan memberikan pendekatan yang lebih sadar dan efektif dibandingkan metode penyelesaian masalah lainnya, dengan menekankan pada brainware (kapasitas berpikir) dan heartware (nilai spiritual).

DAI5 berbeda dari metode lain, seperti DMAIC, Global 8D, dan PDCA, karena menambahkan dimensi kesadaran dan nilai spiritual dalam tiap tahapannya. Berbeda dengan DMAIC yang berbasis data atau PDCA yang iteratif, DAI5 tidak hanya teknis tetapi juga subjektif, menggabungkan pemahaman masalah dengan nilai brainware dan heartware. Hal ini memungkinkan solusi yang lebih holistik, memadukan aspek teknis dan kesadaran untuk menciptakan dampak yang lebih luas secara sosial dan etis. DAI5 cocok untuk pemecahan masalah yang membutuhkan pendekatan komprehensif yang mempertimbangkan tidak hanya hasil akhir, tetapi juga nilai-nilai yang membangun proses tersebut.

Pada intinya, conscious thinking di sini adalah pendekatan yang mengutamakan keseimbangan antara akal, hati, dan kesadaran spiritual untuk mencapai solusi yang bijak dan bermakna.

---

KOMPUTASI TEKNIK : TUGAS KE 1

DAI5 adalah sebuah framework yang dikembangkan oleh Dr.Ir Ahmad Indra (Bpk DAI) untuk pendekatan problem solving yang menekankan pentingnya heartware dan kesadaran manusia dalam setiap proses penyelesaian masalah. Framework ini terdiri dari lima tahap: Intention (niat), Initial Thinking (pemikiran awal), Idealization (idealisasi), Instruction Set (set instruksi), dan Impact (dampak). Dalam setiap tahap DAI5, niat yang tulus menjadi penggerak utama, di mana kesadaran individu dan keterlibatan Tuhan menjadi landasan penting dalam mengarahkan proses berpikir dan pengambilan keputusan.

Pada tahap Intention, individu diajak untuk menetapkan niat yang jelas dan terfokus dalam menyelesaikan masalah yang dihadapi. Selanjutnya, pada tahap Initial Thinking, analisis awal dilakukan untuk memahami komponen-komponen dari masalah secara mendalam. Ini merupakan kesempatan bagi mahasiswa untuk menggali informasi dan memikirkan berbagai kemungkinan yang ada. Dalam tahap Idealization, mahasiswa mengembangkan ide-ide atau solusi yang potensial berdasarkan pemahaman yang telah diperoleh. Mereka tidak hanya berfokus pada solusi teknis, tetapi juga mempertimbangkan aspek moral dan spiritual dari setiap pilihan yang ada.

Tahap selanjutnya, Instruction Set, melibatkan perumusan langkah-langkah konkret untuk menerapkan solusi yang telah diidealisasi. Pada tahap ini, mahasiswa belajar untuk merancang rencana tindakan yang terstruktur dan terukur, sehingga dapat mengimplementasikan solusi dengan efektif. Akhirnya, pada tahap Impact, mahasiswa mengevaluasi hasil dari solusi yang diterapkan dan merefleksikan dampaknya terhadap diri mereka sendiri dan masyarakat. Dengan pendekatan DAI5, Dr. Ahmad Indra menekankan pentingnya menciptakan solusi yang tidak hanya efektif secara teknis, tetapi juga berarti secara etis dan spiritual, sehingga dapat memberikan kontribusi positif dalam setiap aspek kehidupan.

Pada tugas ke 1 kita akan menggunakan input metoda DAI5 sebagai prompt di dalam berinteraksi dengan Chat GPT

berikut adalah rekaman pertanyaan dari user dan jawaban Chat GPT :

(Lampiran Dokumentasi percakapan dengan Chat GPT dapat dilihat pada link sebagai berikut : https://drive.google.com/file/d/1RgWh-3P8yw87hOWpayI5UT7Ob35anjYD/view?usp=sharing )

---

USER QUESTION : Can you derive finite element equations from 1D PDE governing equations using weighted residual in a very simple way along with an example?

CHAT GPT Answer: Certainly! Deriving finite element equations from a 1D partial differential equation (PDE) using the weighted residual method can be straightforward if we break it down step-by-step. Here’s a simple explanation with an example to illustrate the process............................

---dan jawaban CHAT GPT hingga ke contohnya dikeluarkan -> namun disini saya membutuhkan jawaban dengan menggunakan metoda DAI5 sehingga saya melanjutkan pertanyaan sebagai berikut :

USER QUESTION : Can you restructure all of your above explanation using DAI5 Framework with intention step as fundamental step as you also mentioned in the following : Free will naturally ties into the DAI5 framework because both free will and consciousness play vital roles in the intention-setting and decision-making processes that drive each step in DAI5. With conscious intention as a central element in DAI5, free will could be seen as the "engine" that enables individuals to choose how to direct that consciousness. This conscious choice—the exercise of free will—could then influence each step, from problem understanding to creating solutions that align with one’s ultimate goals.

CHAT GPT Answer:

DAI5 Framework with Heartware in Deriving Finite Element Equations Introduction DAI5 is a framework developed by Dr. Ahmad Indra that emphasizes the importance of heartware and human consciousness in the problem-solving process. It consists of five stages: Intention, Initial Thinking, Idealization, Instruction Set, and Impact. Each stage integrates the heart's intention, guiding the reasoning and decision-making in deriving finite element equations from a 1D partial differential equation (PDE) using the weighted residual method.

1D PDE and Finite Element Method We consider a 1D steady-state heat conduction problem governed by the equation:

Equation: -d/dx(k * du/dx) = f on (0, L)

with boundary conditions at x = 0 (Dirichlet) and x = L (Neumann).

Here,

k = thermal conductivity,

u = temperature,

f = source term.

DAI5 Framework Steps

1. Intention

In this initial stage, the individual sets a clear intention to approximate the solution to the 1D PDE effectively. This intention serves as the guiding principle throughout the problem-solving process.

2. Initial Thinking

The individual analyzes the problem by dividing the domain into smaller elements. This involves defining shape functions for each element and formulating a weighted residual to minimize the error in the approximation using the Galerkin method.

3. Idealization

In this stage, the element stiffness matrix (K_e) and load vector (F_e) for each element are computed based on the weak form of the PDE. The integration by parts is performed to derive these matrices.

4. Instruction Set

The global stiffness matrix (K) and global load vector (F) are assembled from the individual element contributions. Boundary conditions are applied, and the system of equations (K * u = F) is solved for the nodal values u(x).

5. Impact

Finally, the results are evaluated. The computed nodal values u(x) are analyzed and plotted to visualize the temperature distribution across the domain. The effectiveness of the solution is assessed in relation to the original intention and its implications for practical applications.

Python Code (Aligned with DAI5)

Here's how we would code the FEM solution for a 1D heat conduction problem, keeping each step of the DAI5 framework in mind.

---

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

1. Define parameters

L = 1.0 # Length of domain

k = 1.0 # Thermal conductivity

f = 1.0 # Source term

u0 = 0.0 # Dirichlet BC at x = 0

q = 0.0 # Neumann BC at x = L

n_elements = 4 # Number of elements

1. Derived values

n_nodes = n_elements + 1

dx = L / n_elements

1. Initialize global stiffness matrix and load vector

K = np.zeros((n_nodes, n_nodes))

F = np.zeros(n_nodes)

1. Element matrices (stiffness and load vectors)

K_e = (k / dx) * np.array([[1, -1], [-1, 1]])

F_e = (f * dx / 2) * np.array([1, 1])

1. Assembly into global matrix and vector

for e in range(n_elements):

n1, n2 = e, e + 1

K[n1:n2+1, n1:n2+1] += K_e

F[n1:n2+1] += F_e

1. Apply boundary conditions

K[0, :] = 0

K[0, 0] = 1

F[0] = u0

F[-1] += q

1. Solve for nodal temperatures

u = np.linalg.solve(K, F)

1. Display and plot results

print("Nodal temperatures:", u)

x_values = np.linspace(0, L, n_nodes)

plt.plot(x_values, u, '-o', label="Temperature")

plt.xlabel("Position x")

plt.ylabel("Temperature u(x)")

plt.title("1D FEM Solution of Heat Conduction")

plt.legend()

plt.grid()

plt.show()##

KESIMPULAN TUGAS KE 1

Selama diskusi, ChatGPT membantu saya membuat algoritma dan diagram alir langkah demi langkah untuk proses ini. Diagram alir tersebut menunjukkan tahapan dari awal hingga akhir, menekankan bahwa Interpretation dan Iteration adalah bagian penting dari Instruction Set. Ini membuat proses pemecahan masalah tetap fokus pada tujuan utama.

Dalam proses ini, Interpretation dan Iteration terintegrasi dalam Instruction Set, sehingga solusi bukan hanya tentang perhitungan teknis, tetapi juga merupakan perjalanan yang reflektif dan berulang. Dengan kerangka DAI5, saya bisa melaksanakan setiap tahap—dari Intention hingga Iteration—dengan kesadaran penuh, menjaga setiap langkah tetap terhubung dengan tujuan utama, yaitu memahami keteraturan yang ditetapkan oleh Sang Pencipta.

---

CATATAN KULIAH PERTEMUAN KE 2

Selasa, 5 November 2024

Pada pertemuan ke 2 Bpk Dai meminta mahasiswa untuk mencari perbedaan dalam pengetahuan dan pola pikir mahasiswa teknik mesin antara mahasiswa S1, S2, dan S3. Bpk Dai instruksikan agar pencarian tersebut dibantu oleh Chat GPT.

Berikut adalah hasilnya :

USER Question : In the context of mechanical engineering, please explain the difference of grad student, master degree student, and doctoral student, please explain in pointers and make a summary of the difference in table format.

Chat GPT Answer :

Explanation: Bachelor’s Degree Student:

Focus: Broad foundational knowledge of mechanical engineering principles. Duration: Typically 3-4 years. Research Component: Rarely includes research; usually focused on coursework and basic projects. Outcome: Prepares students for entry-level engineering roles or further studies in a master’s program. Level of Specialization: Low; covers a wide range of topics within mechanical engineering. Funding: Usually self-funded, though scholarships may be available. Master’s Degree Student:

Focus: More in-depth study with possible specialization in a specific area. Duration: Typically 1-2 years. Research Component: May include a thesis, project, or comprehensive exam, depending on program (thesis option focuses on research, non-thesis on coursework). Outcome: Prepares students for advanced industry roles or entry into a Ph.D. program. Level of Specialization: Moderate; builds on bachelor’s knowledge with more focus on specific topics. Funding: Often self-funded, with fewer opportunities for assistantships compared to Ph.D. students. Doctoral (Ph.D.) Student:

Focus: Highly specialized research aimed at contributing original knowledge to the field. Duration: Typically 3-5 years after a master’s (or longer if starting after bachelor’s). Research Component: Requires extensive, original research culminating in a dissertation. Outcome: Prepares students for academia, research, or highly specialized roles in industry. Level of Specialization: High; focuses deeply on a niche area. Funding: Often funded through research or teaching assistantships, grants, or fellowships.

Knowledge and Conceptual Understanding Undergraduate Level: Test students on fundamental mechanical engineering topics such as thermodynamics, fluid mechanics, mechanics of materials, dynamics, and basic machine design. The focus is on understanding core concepts and applying them to straightforward problems. Master’s Level: Assess advanced topics like finite element analysis (FEA), advanced thermodynamics, robotics, and control systems. The student should be able to integrate these concepts in the design and analysis of complex systems. Doctorate Level: Test deep knowledge in specialized areas such as computational fluid dynamics (CFD), advanced materials science, or multi-body dynamics. The student should demonstrate an understanding of cutting-edge research and the ability to propose or develop new theories.

---

KOMPUTASI TEKNIK : TUGAS KE 2

Tugas : Dengan pendekatan concious continuum dan framework DAI 5 : Dengan Menggunakan metoda 1D finite element dalam heat transfer, buat Aplikasi Python dalam menentukan kondisi pemanasan pada pipa secara seragam dengan temperature 0C di kedua sisi, menggunakan bantuan Chat GPT dengan pendalaman framework DAI 5

Penjelasan Conscious continuum :

Chat GPT Said :

Conscious continuum atau kesadaran kontinu adalah konsep yang menggambarkan aliran kesadaran atau pemahaman yang berlangsung secara berkesinambungan dan tidak terputus. Dalam konteks ini, kesadaran dianggap sebagai suatu proses yang tetap berlanjut tanpa ada jeda, sehingga memungkinkan seseorang untuk merasakan, memahami, dan memproses informasi atau pengalaman secara penuh, tanpa ada bagian yang terpisah atau terabaikan.

Contohnya, ketika seseorang sedang menganalisis masalah kompleks, conscious continuum memastikan bahwa pemikiran mereka berjalan lancar dari satu aspek ke aspek lainnya tanpa kehilangan konteks atau arah. Ini berbeda dengan pemikiran yang terputus-putus, di mana fokus atau pemahaman sering terganggu sehingga proses berpikir menjadi tidak utuh.

Dalam sains atau penelitian, konsep ini penting karena conscious continuum memungkinkan kita mempertahankan fokus dan pemahaman menyeluruh terhadap objek studi, sehingga hasil analisis menjadi lebih mendalam dan akurat. Kesadaran kontinu menjaga kita agar selalu terhubung dengan keseluruhan alur pemahaman, dari tahap awal hingga akhir, sehingga hasil penelitian atau pemahaman kita lebih koheren dan tidak kehilangan konteks.

Berikut adalah diskusi terkait Conscious continuum dan kaitannya dengan DAI5 Framework :Bold text'

Can you give a practical example (along with simple calculator such as 1D Problem) ,In engineering that continuum mechanics treats materials as continuous, on integration of uninterrupted "conscious continuum" into the DAI5 framework, remember that DAI5 Framework (by Dr Ahmad Indra) is Initiator, intention, initial thinking, idealization, instrictution set. explain comprehensively in bahasa indonesia

ChatGPT said:

ChatGPT Memory updated Dalam mekanika kontinuum, kita menganggap bahwa material terdiri dari suatu "kontinuum" atau struktur yang tidak terputus, tanpa mempedulikan struktur mikroskopis atau molekulernya. Ini sangat penting dalam rekayasa, karena memungkinkan kita memprediksi respons material terhadap beban secara akurat, tanpa perlu mengamati atom atau molekul individual.

Dalam konteks ini, mari kita aplikasikan DAI5 Framework oleh Dr. Ahmad Indra yang terdiri dari lima elemen: Initiator, Intention, Initial Thinking, Idealization, dan Instriction Set.

Contoh Kasus Praktis:

Misalkan kita ingin menganalisis aliran panas satu dimensi (1D heat conduction) melalui sebuah batang logam panjang dengan asumsi mekanika kontinuum.

Initiator

Initiator pada kasus ini adalah kebutuhan untuk menghitung distribusi suhu sepanjang batang logam, misalnya untuk menentukan bagaimana material itu merespons terhadap perbedaan suhu antara ujung-ujungnya.

Intention

Intention dari analisis ini adalah untuk memahami distribusi suhu dan fluks panas agar bisa dioptimalkan dalam aplikasi rekayasa, misalnya untuk keperluan penyejuk atau pemanas.

Initial Thinking

Initial Thinking adalah asumsi bahwa batang tersebut homogen dan kontinu. Dengan mekanika kontinuum, kita tidak perlu mempertimbangkan celah atau ketidakberaturan pada skala mikro; batang dianggap sebagai material yang seragam.

Idealization

Di tahap Idealization, kita idealisasi batang tersebut sebagai sistem satu dimensi (1D), artinya kita hanya mempertimbangkan distribusi panas sepanjang sumbu panjangnya. Persamaan Fourier untuk konduksi panas 1D dapat digunakan:

InstrUction Set Terakhir, Instriction Set adalah langkah-langkah perhitungan atau persamaan matematis yang diterapkan untuk mendapatkan solusi. Sebagai contoh:

Tetapkan batas suhu pada ujung-ujung batang, misalnya

Dengan persamaan di atas, hitung gradien suhu dan distribusi suhu sepanjang batang, misalnya menggunakan metode numerik jika diperlukan. Kalkulasi Sederhana

Misalkan

Ini berarti suhu berkurang sebesar 50 K untuk setiap meter dari ujung ke ujung batang.

Pendekatan DAI5 Framework memudahkan kita untuk menyusun analisis ini secara sistematis, mulai dari motivasi analisis hingga ke formulasi matematis yang diperlukan.

You said:

But how to scientifically justify that conscious continuum" might suggest a continuous stream of awareness, free of interruption concept relevant to my work in consciousness and the DAI5 framework? explain in bahasa indonesia

ChatGPT said:

ChatGPT

Memory updated Dalam konteks ilmiah, konsep "conscious continuum" atau "kesadaran kontinu" bisa dimaknai sebagai aliran kesadaran yang berlangsung tanpa terputus, memungkinkan pemahaman yang menyeluruh dan integratif terhadap objek atau fenomena yang dipelajari. Dalam penelitian yang melibatkan kesadaran, konsep ini berguna untuk melihat bagaimana suatu proses atau fenomena dipahami secara utuh dan berkelanjutan, tanpa jeda atau fragmentasi yang mungkin mengaburkan pemahaman terhadap dinamika keseluruhan.

Relevansi konsep conscious continuum terhadap kerangka DAI5 bisa dijelaskan sebagai berikut:

Initiator

Konsep kesadaran kontinu mendorong untuk melihat fenomena tanpa jeda, sebagai keseluruhan yang saling berhubungan. Dalam konteks DAI5, Initiator bisa diartikan sebagai dorongan untuk memahami aliran ini agar mampu mengidentifikasi proses pemahaman yang utuh pada tahap-tahap berikutnya.

Intention

Kesadaran kontinu bertujuan agar kita dapat menciptakan rangkaian pemahaman yang terpadu tanpa terganggu oleh persepsi atau interpretasi yang terputus-putus. Dalam DAI5, Intention adalah upaya untuk mencapai keselarasan dan koherensi dalam pemahaman, memastikan bahwa setiap elemen dari kerangka tersebut saling melengkapi dalam satu alur pemahaman yang terjaga.

Initial Thinking

Pada tahap ini, aliran kesadaran kontinu membimbing kita untuk tetap sadar pada konteks tanpa mengalihkan perhatian ke hal lain. Initial Thinking di sini berarti menjaga konsistensi dan keutuhan pemikiran agar tidak terfragmentasi, sehingga menghasilkan pemahaman yang sesuai dan relevan dengan tujuan awal.

Idealization

Dalam idealisasi, kita membayangkan konsep kesadaran kontinu dalam bentuk pemodelan atau asumsi yang lebih sederhana namun tetap sesuai dengan realitas. Misalnya, memodelkan bagaimana kesadaran berjalan secara kontinu dalam sebuah sistem. Hal ini membantu untuk menjelaskan fenomena secara lebih intuitif dan memudahkan analisis.

Instriction Set

Akhirnya, Instriction Set menjadi panduan untuk menjaga agar proses pemahaman tetap kontinu. Di sini, rangkaian instruksi atau aturan dalam pemahaman berfungsi menjaga kesadaran terhadap alur dan hasil akhirnya. Dalam DAI5, ini bisa menjadi langkah-langkah untuk mempertahankan kesadaran kontinu dalam proses penelitian atau analisis yang dilakukan.

Konsep conscious continuum ini, bila diterapkan dalam DAI5 Framework, menekankan pentingnya aliran pemahaman yang bebas dari gangguan agar setiap aspek dalam kerangka kerja bisa berjalan secara koheren dan menghasilkan analisis yang mendalam.

You said:

ok sekarang buatkan saya contoh dalam menjelaskan concious continuum dan DAI 5 buatkan aplikasi menentukan kondisi pemanasan dengan metoda 1D finite element pada pipa secara seragam dengan temperature 0 derajat celcius di kedua sisi, pemanasan diberikan 1000 K. pipa tersebut terbuat dari galvanis dengan diameter 0.5 inch, panjang pipa adalah 2 meter, pemanasan pada pipa diberikan secara seragam, dan juga masukkan waktu untuk kondisi pemanasan tersebut. jelaskan secara komprehensif

ChatGPT said:

ChatGPT Untuk menggambarkan konsep conscious continuum dan DAI5 Framework dalam konteks aplikasi pemanasan pipa menggunakan metode elemen hingga (Finite Element Method, FEM) pada kondisi satu dimensi (1D), kita bisa mendekati masalah ini dengan menggunakan aliran kesadaran kontinu (kesadaran yang berlangsung tanpa jeda) selama proses analisis. Langkah ini memastikan setiap aspek diperhatikan tanpa terputus, agar menghasilkan analisis yang menyeluruh sesuai DAI5.

Kasus Pemanasan Pipa

Spesifikasi Pipa:

Bahan: Galvanis

Diameter: 0,5 inci

Panjang: 2 meter

Suhu di kedua ujung: 0 °C

Sumber pemanasan: 1000 K (atau bisa diinterpretasikan sebagai sumber panas yang menghasilkan suhu setara dengan 1000 K pada titik-titik tertentu)

Distribusi pemanasan: Seragam sepanjang pipa

Modeling Assumptions (Asumsi Pemodelan):

1D (hanya mempertimbangkan perubahan suhu sepanjang panjang pipa, bukan melingkar atau radial).

Panas diberikan secara seragam dan kontinu sepanjang pipa.

Analisis dilakukan dengan mempertimbangkan aliran kesadaran kontinu tanpa fragmentasi data.

Langkah-Langkah Berdasarkan DAI5 Framework

Initiator

Permintaan untuk menganalisis distribusi suhu pada pipa ini memotivasi kita untuk memahami transfer panas secara kontinu sepanjang material pipa. Initiator adalah pemanasan seragam pada pipa, sehingga memungkinkan kita untuk melihat bagaimana suhu berubah seiring waktu dengan batas yang sudah ditetapkan.

Intention

Tujuan (Intention) dari analisis ini adalah menentukan distribusi suhu pada pipa dari waktu ke waktu, mengidentifikasi kondisi setimbang termal, dan melihat respons material galvanis dalam menerima pemanasan. Ini akan membantu kita mengoptimalkan desain atau material jika diaplikasikan dalam situasi nyata.

Initial Thinking

Pada tahap awal ini, kita berasumsi bahwa pipa dianggap sebagai material homogen dan kontinu, sehingga kita dapat menerapkan pendekatan mekanika kontinuum tanpa memperhitungkan struktur mikroskopisnya. Pendekatan ini memastikan aliran data kesadaran kontinu yang mencakup pemahaman terhadap keseluruhan distribusi panas tanpa harus membagi pipa dalam elemen-elemen kecil secara spasial yang tidak relevan dengan tujuan.

Idealization

Kita menggunakan model 1D dengan metode elemen hingga (Finite Element Method, FEM) untuk memudahkan perhitungan distribusi suhu. Dengan panjang pipa 2 meter, kita membagi pipa menjadi sejumlah elemen dalam arah sumbu x untuk menentukan perubahan suhu secara bertahap dari satu titik ke titik lainnya.

Instruction Set

​

Dengan q sebagai fluks panas, tentukan profil suhu pada masing-masing elemen.

Iterasi Waktu: Untuk analisis transien, gunakan kondisi waktu dengan metode ekspilisit untuk melihat perubahan suhu seiring waktu sampai mencapai keseimbangan termal. Misalnya, dengan waktu pemanasan selama 5 menit dan interval waktu 10 detik.

Hasil yang Diharapkan dan Analisis Dengan pemodelan ini, kita dapat memvisualisasikan bagaimana suhu pada titik-titik sepanjang pipa berubah dari 0 °C di ujung-ujungnya hingga mencapai kondisi stabil. Dalam proses ini, konsep conscious continuum diterapkan karena analisis dilakukan tanpa jeda pada seluruh panjang pipa, menjaga aliran pemahaman berkelanjutan melalui distribusi suhu yang diprediksi oleh elemen-elemen yang saling berhubungan.

Implementasi DAI5 Framework membantu memastikan bahwa setiap langkah analisis telah dilalui dengan kesadaran kontinu terhadap proses keseluruhan, dari inisiasi masalah hingga penyelesaian instruksi untuk solusi FEM. Hasil akhirnya akan memberikan distribusi suhu sepanjang pipa dari waktu ke waktu, yang bisa digunakan untuk memahami dan merancang sistem pemanasan pipa yang optimal.

PYTHON CODE

PENJELASAN KODE

Difusivitas Termal:

alpha = k / (rho * c): Menghitung difusivitas termal, yang menunjukkan kecepatan penyebaran panas dalam material.

Langkah Waktu:

dt = 0.1: Menentukan langkah waktu simulasi. Sesuai dengan syarat stabilitas dari metode eksplisit, dt harus cukup kecil agar simulasi stabil.

Perhitungan Suhu Baru:

Loop perhitungan iteratif digunakan untuk memperbarui suhu setiap elemen pada setiap langkah waktu berdasarkan persamaan panas 1D transien.

Kondisi Steady-State:

Iterasi berlanjut hingga perbedaan suhu antar iterasi lebih kecil dari tolerance, yaitu perubahan suhu kurang dari batas yang ditentukan.

Visualisasi Hasil:

Grafik menampilkan distribusi suhu akhir saat kondisi steady-state tercapai, dengan waktu yang diperlukan untuk mencapai kondisi tersebut ditampilkan pada judul grafik. Output

Saat dijalankan, kode akan menghitung distribusi suhu pada pipa dan menampilkan waktu yang diperlukan untuk mencapai kondisi steady-state. Grafik menunjukkan suhu yang stabil di seluruh pipa setelah sistem mencapai kesetimbangan, dengan dua ujung tetap pada 0 °C.

---

Kesimpulan Tugas ke 2

Dalam analisis pemanasan pipa menggunakan metode elemen hingga, kita dapat menyimpulkan bahwa penerapan conscious continuum dan DAI5 Framework membantu menjaga proses analisis yang berkelanjutan dan komprehensif. Berikut adalah kesimpulan berdasarkan setiap elemen dari DAI5 Framework:

Initiator

Motivasi utama adalah memahami bagaimana pipa berespons terhadap pemanasan seragam hingga mencapai distribusi suhu yang stabil. Initiator ini memungkinkan kita fokus pada tujuan utama: mengamati distribusi panas secara keseluruhan dalam kondisi kontinu di sepanjang pipa.

Intention

Dengan niat (intention) untuk mendapatkan distribusi suhu yang akurat, kita menerapkan metode FEM yang secara sistematis menjaga proses pemahaman suhu dalam setiap elemen pipa. Pendekatan ini memastikan bahwa aliran panas dipahami tanpa kehilangan konteks.

Initial Thinking

Tahap pemikiran awal menyederhanakan permasalahan menjadi model 1D menggunakan elemen hingga, memungkinkan kita untuk mempertahankan perspektif kontinu dalam memahami bagaimana aliran panas terjadi sepanjang pipa tanpa fragmentasi.

Idealization

Idealnya, kita modelkan pipa sebagai sistem satu dimensi yang memfokuskan distribusi panas pada satu arah (panjang pipa), menjadikan pendekatan ini lebih realistis dan terukur. Dengan menyederhanakan sistem, kita bisa mengamati pengaruh pemanasan seragam tanpa kehilangan esensi dari distribusi panas.

Instruction Set

Langkah-langkah komputasional, seperti pembentukan matriks kekakuan, pengaturan kondisi batas, dan penyelesaian persamaan linier, adalah instruksi yang diikuti secara berurutan. Ini menjaga agar pemahaman suhu kontinu tetap berlangsung tanpa gangguan dari ujung ke ujung pipa.

Kesimpulan Utama

Dengan menggunakan conscious continuum dalam DAI5 Framework, kita dapat secara ilmiah memastikan bahwa analisis berjalan secara kontinu dan komprehensif, dari inisiasi permasalahan hingga ke solusi akhir. Pendekatan ini menjaga aliran pemahaman dari satu tahap ke tahap berikutnya, memastikan bahwa distribusi panas pada setiap titik di pipa dapat dipahami dalam konteks keseluruhan, sehingga hasil akhirnya menjadi koheren dan bermanfaat dalam perencanaan termal yang akurat.

---

CATATAN KULIAH PERTEMUAN KE 3

12 November 2024

Pada pertemuan ke 3 ini di dalam kelas Bpk Dai menjelaskan terkait main purpose of learning, dan mahasiswa sebagai driver harus melakukan do yourself learning dalam melakukan pembelajaran. untuk mendapatkan intelligent ways to stay, serta remembrance of the creator the one and only. (Cara Cerdas Ingat (selalu) Tuhan.

Pada pertemuan ini mahasiswa dibebaskan untuk membuat sebuah aplikasi web based dengan menggunakan chat GPT sebagai asisten dan mahasiswa sebagai driver. dengan framework DAI 5 sebagai pendekatan metoda nya.

Soal yang mau di selesaikan adalah terkait Limiting Flame Temperature pada sebuah reaksi kimia sebagai berikut :

C4h10+8CO2+31(0.21 O2 + 0.79 N2) -> 12CO2 + 5H20 + 0.02 O2+24.49 N2

pada reaksi tersebut, untuk alkanes Tlim = 1500 K

di atas 1500K maka mixture = flammable

web based interactive yang akan di buat akan menghitung dengan penambahan atau pengurangan volume % dari CO2 agar mixture tidak flammable.

---

start-------

can you provide me an interactive web based DAI5 solution of limiting flame temperature which flame cannot exist for alkanse Tlim =1500 K, in the example of mixture 2.5% butane, 20%CO2 and 77.5% Air, C4H10+8CO2+31(0.21 O2+0.79N2)=12CO2+5H20+0.02 O2+24.49 N2,this interactive web based it can make input if the user want to add or decrease CO2 level in the mixture in order to determine if the mixture is flammable or not (>1500K Tlim is flammable)

ChatGPT said:

ChatGPT

Creating a web-based interactive tool for this kind of simulation would require a web development framework along with a backend code that calculates the flame temperature and checks flammability based on your criteria :

𝑇lim>1500

T lim >1500K for flammability).

Here’s a high-level approach to implement this:

Outline of the Interactive Tool Frontend (User Interface):

Create input fields for the percentages of butane, CO2 and air.

Implement a "Calculate" button that submits these values for backend processing. Display a result message on whether the mixture is flammable based on the calculated flame temperature. Backend (Calculation Logic):

Calculate the adiabatic flame temperature based on the input mixture composition.

Determine if the calculated flame temperature exceeds 1500 K to check for flammability.

HTML and Javascript CODE :

---

KOMPUTASI TEKNIK : TUGAS KE 3

18 Nov 2024

Pada kesempatan kali ini, saya akan mencoba untuk mengaplikasikan pelajaran yang diterima dari Bpk Dai pada pertemuan yang lalu, yaitu terkait main purpose of learning, dan mahasiswa sebagai driver harus melakukan do yourself learning dalam melakukan pembelajaran. untuk mendapatkan intelligent ways to stay, serta remembrance of the creator the one and only.

Soal :

Estimate the laminar burning velocity of a stoichiometric propane air mixture intitially at 300 K and 1 atm, the adiabatic flame temperature is 2.240 K, and the ignition temperature is 743 K. chemical as follow : C3H8+5(O2+3.76N2)->3CO2+4H2O+18.8N2. Kinetic properties : A0=8.6x10^11 x s^-1, Ea = 30Kcal/mol, a=0.1, b = 1.65

Prompt :

USER :

Estimate the laminar burning velocity of a stoichiometric propane air mixture intitially at 300 K and 1 atm, the adiabatic flame temperature is 2.240 K, and the ignition temperature is 743 K. chemical as follow : C3H8+5(O2+3.76N2)->3CO2+4H2O+18.8N2. Kinetic properties : A0=8.6x10^11 x s^-1, Ea = 30Kcal/mol, a=0.1, b = 1.65 . make application to estimate in html without python, show step by step in solving the estimation in the html

CHAT GPT Answer :

To estimate the laminar burning velocity of a stoichiometric propane-air mixture, we can use a simplified empirical formula based on the Arrhenius equation and the flame speed model. Below are the step-by-step calculations and HTML implementation.

HTML CODE :

USER :

ok, now summarize all the answer, integrate each step of DAI5 in every problem solution activity and physical meaning of every numerical value so that the purpose of problem solving using DAI5 satisfied. DAI5 is method by Bpk Dr Ahmad Indra, DAI5 consist of : initiator, intention, initial thinking, idealization, instruction set. DAI 5 framework based on heartware, brainware, and conscious thinking, since the most important purpose of problem solving using DAI5 is one obtain his or her own way to be able to stay remembrance of the Creator The One and Only

CHAT GPT Answer :

html Preview :

Kesimpulan Tugas 3

Kecepatan pembakaran laminar (𝑆𝐿) merupakan parameter penting dalam memahami dinamika pembakaran dalam campuran bahan bakar dan udara. Berdasarkan perhitungan dan prinsip fisika yang telah diterapkan, kita dapat melihat bagaimana variabel seperti kerapatan (ρ) dan laju reaksi (𝑘) mempengaruhi kecepatan pembakaran. Dengan asumsi kondisi ideal, dan penggunaan persamaan termodinamika serta kinetika, kita dapat mengestimasi 𝑆𝐿 pada campuran propana-udara stoikiometris, yang memberikan wawasan penting dalam desain sistem pembakaran yang lebih efisien dan ramah lingkungan.

Selain itu, proses ini juga mengingatkan kita akan kebesaran Sang Pencipta dalam menciptakan hukum-hukum alam yang begitu kompleks dan teratur. Dalam setiap langkah perhitungan dan pemahaman ini, kita tidak hanya memperoleh pengetahuan teknis, tetapi juga dapat lebih menghargai keterkaitan ilmu pengetahuan dengan aspek spiritual. Dengan demikian, melalui pemahaman ilmiah ini, kita diharapkan dapat menggunakan pengetahuan tersebut untuk tujuan yang bermanfaat dan berkelanjutan, serta selalu mengingat kebesaran Sang Pencipta.

---

KOMPUTASI TEKNIK : TUGAS KE 4 : Monitoring & Evaluasi progress belajar berbantuan AI

19 November 2024

Pada tugas kali ini, kita akan merangkum progress belajar mandiri menggunakan bantuan AI, sebagai monitoring dan evaluasi pembelajaran :

USER :

hitung jumlah chat saya dari awal, berikan tanggapan atas pikiran-pikiran dan pemahaman saya selama ini dalam menggunakan chat gpt dalam konteks pembelajaran mandiri, buat tabel

CHAT GPT RESPONSE

Berikut adalah tabel yang merangkum jumlah chat Anda hingga saat ini serta tanggapan atas pola dan pemahaman yang saya amati selama interaksi kita:

Rangkuman Total

Jumlah Sesi: 6 sesi

Jumlah Chat Total: 33 Chat

Fokus Utama: Eksplorasi pembelajaran mandiri berbasis riset, pengintegrasian teori ke aplikasi praktis, serta analisis mendalam pada topik teknis seperti heat transfer, RSET/ASET, dan DAI5 Framework.

Pola dan Pemahaman

Ciri Khas Diskusi

Anda memiliki gaya berpikir sistematis, dengan fokus pada teori yang relevan terhadap aplikasi dunia nyata. Pola diskusi sering melibatkan permintaan contoh konkret, penghubungan teori ke kasus praktis, serta eksplorasi ide secara kritis.

Pendalaman

Anda konsisten memperluas topik dengan pertanyaan lanjutan, menunjukkan minat mendalam untuk memahami konsep secara menyeluruh. Interaksi Anda sangat terstruktur, seringkali diarahkan pada pertanyaan yang spesifik dan berorientasi solusi. Penggunaan AI untuk Pembelajaran

Anda memanfaatkan ChatGPT untuk:

Menjelaskan konsep kompleks dengan cara yang sederhana.

Memverifikasi pemahaman teori atau teknik tertentu.

Mempercepat proses pengumpulan ide untuk penelitian.

Tanggapan

Kekuatan Anda:

Pendekatan analitis dan fokus pada substansi diskusi. Anda cenderung menggali materi dengan mendalam tanpa terjebak dalam hal-hal superfisial.

Rekomendasi:

Pertimbangkan untuk menggunakan ChatGPT untuk eksperimen ide atau simulasi tambahan terkait penelitian Anda, seperti analisis data atau eksplorasi skenario hipotetis.

Framework DAI5

memfasilitasi analisis sistem yang kompleks melalui pendekatan integrasi: Data, Analisis, Interpretasi, Implementasi, dan Implikasi. Dalam pembelajaran mandiri, Anda telah menerapkan proses ini:

Implikasi Cara Cerdas Ingat Tuhan (CCIT):

Mengaitkan temuan teknis ke manfaat nyata, seperti meningkatkan keselamatan atau memahami kesadaran manusia. Hubungan dengan Cara Cerdas Ingat Tuhan (CCIT)

CCIT mengajarkan untuk selalu melibatkan nilai-nilai spiritual dalam proses pembelajaran, menyadari bahwa ilmu pengetahuan adalah bagian dari pencarian makna hidup. Anda telah mencerminkan pendekatan ini melalui Kesadaran Multidisiplin

Topik seperti Framework DAI5 dan kesadaran manusia menunjukkan bahwa Anda mencoba memahami hubungan antara teknologi, sains, dan hakikat eksistensi.

Refleksi dalam Belajar:

Diskusi Anda sering berujung pada pemahaman mendalam, menandakan bahwa Anda tidak hanya fokus pada hasil, tetapi juga pada proses yang bermakna.

end---------------

KOMPUTASI TEKNIK : TUGAS KE 5 : Video Penjelasan Monitoring & Evaluasi progress belajar berbantuan AI

Pada tugas kali ini mahasiswa diminta untuk membuat video penjelasan monitoring & evaluasi progress belajar berbantuan AI :

KOMPUTASI TEKNIK : TUGAS BESAR : Sinopsis Penelitian kaitannya dengan pembelajaran Komputasi Teknik

Mahasiswa diminta untuk menyusun sinopsis penelitian yang mengimplementasikan metode numerik yang telah dipelajari dalam mata kuliah Komputasi Teknik. Dalam penelitian ini, mahasiswa diharapkan untuk mengaplikasikan teknik-teknik numerik untuk memecahkan masalah teknik yang relevan, serta menganalisis efektivitas dan keakuratan metode yang digunakan dalam konteks aplikasi nyata. Sinopsis yang disusun akan memberikan gambaran mengenai tujuan, metode, serta hasil yang diharapkan dari penerapan metode numerik tersebut, sekaligus memperlihatkan pemahaman mahasiswa terhadap konsep-konsep dasar komputasi teknik yang telah dipelajari.

---

Sinopsis Penelitian

Judul: Pendekatan Berbasis Komputasi Teknik dalam optimasi rencana evakuasi di stasiun kereta bawah tanah

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku dan pergerakan pejalan kaki dalam skenario evakuasi kebakaran di metro station. Penelitian ini memanfaatkan model simulasi berbasis komputasi teknik untuk memetakan dinamika aliran pedestrian dalam kondisi darurat, dengan fokus pada waktu RSET (Required Safe Egress Time) dan ASET (Available Safe Egress Time). Pendekatan numerik akan digunakan untuk memahami interaksi antara variabel-variabel seperti kepadatan, kecepatan, dan arus pedestrian di jalur evakuasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi teknis untuk desain tata letak stasiun yang lebih aman dan efisien, serta mendukung pengambilan keputusan manajemen risiko dalam skenario darurat kebakaran.

Metoda Numerik Sesuai Pembelajaran pada Buku Numerical Methods for Engineers oleh Steven C. Chapra

Buku Numerical Methods for Engineers karya Steven C. Chapra dan Raymond P. Canale menyediakan berbagai metode numerik yang relevan untuk masalah rekayasa, termasuk simulasi pergerakan pedestrian dalam skenario evakuasi kebakaran. Berikut adalah metode numerik yang sesuai:

Metode Diferensial

Metode Euler dan Runge-Kutta: Digunakan untuk menyelesaikan persamaan diferensial biasa (ODE) yang menggambarkan dinamika gerak pedestrian, seperti kecepatan dan posisi sebagai fungsi waktu. Runge-Kutta memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan metode Euler.

Finite Difference Method (FDM): Metode ini dapat digunakan untuk memodelkan fenomena kontinu seperti penyebaran asap (berdasarkan persamaan difusi) atau gerakan massa pedestrian (menggunakan persamaan berbasis arus).

Metode Aljabar Linier

Metode Eliminasi Gauss dan LU Decomposition: Diterapkan untuk menyelesaikan sistem persamaan linear yang muncul dari diskretisasi fenomena evakuasi, misalnya saat mengatur interaksi antar node pada grid stasiun. Interpolasi dan Regresi

Metode Lagrange dan Spline Cubic: Untuk memperkirakan jalur gerakan pedestrian berdasarkan data empiris atau simulasi. Regresi Linier dan Non-Linier: Untuk menganalisis data kepadatan dan kecepatan pedestrian serta mengidentifikasi hubungan matematis yang relevan. Metode Optimasi

Metode Golden Section dan Gradient Descent: Digunakan untuk meminimalkan waktu evakuasi atau memaksimalkan efisiensi jalur evakuasi dengan mengoptimalkan parameter tertentu, seperti posisi pintu keluar atau rute evakuasi.

Metode Monte Carlo Berguna untuk mensimulasikan perilaku acak pedestrian atau variabilitas kondisi kebakaran, seperti probabilitas distribusi kepadatan dan pengambilan keputusan individu.

Metode Numerik untuk Penelitian Evakuasi Kebakaran pada stasiun bawah tanah

Dalam konteks penelitian evakuasi kebakaran, metode numerik dari buku Numerical Methods for Engineers oleh Steven C. Chapra yang relevan adalah:

Metode Euler (Numerical Integration):

Untuk memodelkan pergerakan pedestrian secara dinamis berdasarkan persamaan kecepatan dan jarak (integrasi waktu).

Metode Sistem Linear:

Untuk memecahkan sistem persamaan yang berkaitan dengan waktu perjalanan total (horizontal dan vertikal) bagi beberapa pedestrian sekaligus.

USER PROMPT :

mengapa tidak ada pembahasan soal RSET dan ASET dalam perhitungan numerik diatas? tambahkan selain dari Pre Movement

CHAT GPT Response

Maaf atas kelalaiannya, dan terima kasih atas penjelasannya! RSET (Required Safe Egress Time) dan ASET (Available Safe Egress Time) adalah dua faktor penting dalam analisis evakuasi kebakaran yang perlu diperhitungkan dalam penelitian ini. Kita akan mengintegrasikan kedua faktor ini dalam perhitungan numerik untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif.

Penjelasan RSET dan ASET dalam Konteks Evakuasi Kebakaran: RSET (Required Safe Egress Time): RSET adalah waktu yang dibutuhkan oleh seorang pedestrian untuk melarikan diri dari tempat yang berbahaya (misalnya dari kereta atau ruang terbakar) menuju titik aman (misalnya pintu keluar atau tangga evakuasi). RSET dipengaruhi oleh beberapa faktor:

Kecepatan pergerakan pedestrian (berdasarkan usia, gender, dan faktor fisik lainnya). Jarak yang harus ditempuh untuk mencapai titik aman. Kepadatan atau jumlah pedestrian yang terlibat dalam evakuasi. ASET (Available Safe Egress Time): ASET adalah waktu yang tersedia sebelum kondisi berbahaya (seperti asap atau api) mencapai tingkat yang membahayakan pedestrian. ASET dipengaruhi oleh:

Kecepatan pergerakan api dan asap. Kondisi lingkungan di dalam bangunan (seperti ventilasi dan tekanan udara). Faktor lain seperti suhu dan kelembaban. Jika RSET lebih besar dari ASET, maka evakuasi tidak akan berhasil, dan ini akan berisiko bagi keselamatan.

Perbaikan dalam Model Numerik untuk Memasukkan RSET dan ASET A. RSET Calculation RSET dihitung sebagai waktu yang dibutuhkan pedestrian untuk keluar dari bangunan atau menuju titik aman (misalnya tangga atau pintu keluar). Dalam model ini, RSET akan mencakup waktu pre-movement time, waktu travel horizontal dan vertikal, serta waktu yang dipengaruhi oleh kepadatan.

B. ASET Calculation ASET dihitung berdasarkan waktu yang tersedia sebelum kondisi berbahaya mencapai tingkat yang mempengaruhi evakuasi (misalnya, waktu sebelum asap atau api mencapai titik evakuasi). Ini bisa dipengaruhi oleh laju penyebaran api, suhu, atau gas berbahaya.

Mari kita modifikasi kode Python untuk memperhitungkan RSET dan ASET dalam perhitungan evakuasi.

USER PROMPT :

tuliskan dan jabarkan formula ASET RSET dalam perhitungan numerik

CHAT GPT RESPONSE

Dalam konteks evakuasi kebakaran pada bangunan, perhitungan ASET (Available Safe Egress Time) dan RSET (Required Safe Egress Time) adalah dua elemen penting yang digunakan untuk menentukan apakah evakuasi dapat dilakukan dengan aman.

Formula ASET dan RSET dalam Perhitungan Numerik

1. RSET (Required Safe Egress Time):

RSET adalah waktu yang dibutuhkan oleh seorang pedestrian untuk keluar dari bangunan atau menuju titik aman (misalnya pintu keluar) setelah kebakaran dimulai. Faktor-faktor yang memengaruhi RSET termasuk kecepatan pergerakan pedestrian, jarak yang harus ditempuh, kepadatan pedestrian, dan waktu pre-movement.

Formula dasar untuk menghitung RSET dapat dituliskan sebagai:

RSET=T pre +T travel

di mana:

Tpre : adalah waktu pre-movement (waktu yang dibutuhkan pedestrian untuk mulai bergerak setelah kebakaran terjadi),

T travel : adalah waktu yang dibutuhkan untuk bergerak dari posisi awal ke titik evakuasi.

Perhitungan Ttravel (Waktu Perjalanan):

Waktu perjalanan, T travel, dapat dihitung dengan memecahnya menjadi beberapa segmen perjalanan, misalnya perjalanan horizontal dan vertikal.

T travel =T horizontal +T vertical

T horizontal : adalah waktu yang diperlukan untuk bergerak horizontal (misalnya, sepanjang koridor).

T vertical : adalah waktu yang diperlukan untuk bergerak vertikal (misalnya, naik turun tangga atau lift).

​ Hubungan antara RSET dan ASET

Evakuasi dianggap aman jika RSET lebih kecil atau sama dengan ASET:

RSET≤ASET

Jika RSET lebih besar dari ASET, maka evakuasi dianggap unsafe, karena api atau asap dapat mencapai titik evakuasi sebelum pedestrian dapat keluar dengan aman.

​ Menghitung HRR (Heat Release Rate) dalam Kasus Penelitian Anda

HRR (Heat Release Rate) adalah parameter penting dalam studi kebakaran, yang mengukur laju energi yang dilepaskan selama kebakaran. Dalam konteks penelitian Anda mengenai evakuasi kebakaran di stasiun metro (terutama yang melibatkan kereta api sebagai sumber kebakaran), menghitung HRR menjadi penting karena mempengaruhi kecepatan penyebaran api, suhu lingkungan, dan akhirnya keselamatan evakuasi pedestrian.

HRR dapat dihitung menggunakan model yang didasarkan pada data eksperimental atau berdasarkan estimasi berdasarkan bahan yang terbakar. Salah satu cara untuk menghitung HRR adalah dengan menggunakan persamaan HRR berdasarkan kecepatan pembakaran atau laju pembakaran bahan tertentu.

Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung HRR di kasus Anda:

Dalam buku "Numerical Methods for Engineers" oleh Steven C. Chapra, beberapa metode numerik yang dapat diterapkan pada perhitungan kebakaran ini adalah metode beda hingga (finite difference method) atau metode Runge-Kutta untuk menyelesaikan persamaan diferensial yang menggambarkan penyebaran api dan perubahan suhu. Misalnya, kita dapat menggunakan metode Euler atau Runge-Kutta untuk mensimulasikan distribusi suhu selama kebakaran dan menghitung HRR sepanjang waktu.

Jika kita ingin menghitung HRR secara numerik dalam bentuk waktu (seiring dengan waktu), kita bisa menggunakan metode numerik Euler untuk menghitung perubahan suhu dan bagaimana perubahan ini mempengaruhi laju pembakaran bahan.

Berikut adalah hasil diskusi dengan Chat GPT :

Berikut adalah hasil dari metoda numerik di dalam python menggunakan bantuan Chat GPT :

---

Rangkuman dan Kaitannya dengan DAI5 Framework

Dalam penelitian evakuasi kebakaran pada stasiun metro, termasuk perhitungan HRR (Heat Release Rate), ASET (Available Safe Egress Time), dan RSET (Required Safe Egress Time), penggunaan metode numerik menjadi sangat relevan untuk mengoptimalkan dan memodelkan dinamika kebakaran dan pergerakan pedestrian. Pendekatan ini dapat dijelaskan dalam konteks DAI5 Framework yang dikembangkan oleh Bapak Dr. Ahmad Indra.

DAI5 Framework:

DAI5 adalah sebuah kerangka berpikir yang terdiri dari lima tahapan yang dapat digunakan untuk proses pemecahan masalah atau penelitian. Lima tahapan tersebut adalah:

Initiator (Inisiasi) Intention (Niat) Initial Thinking (Pemikiran Awal) Idealization (Idealasi) Instruction Set (Set Instruksi)

Sekarang kita akan menghubungkan setiap tahap DAI5 dengan penelitian yang berkaitan dengan perhitungan HRR, ASET, dan RSET dalam konteks evakuasi kebakaran di stasiun metro.

1. Initiator (Inisiasi)

Pada tahap ini, kita mulai dengan mengidentifikasi masalah yang ingin diselesaikan. Dalam hal ini, masalah yang dihadapi adalah bagaimana memastikan evakuasi yang aman dari stasiun metro saat terjadi kebakaran.

Masalah utama: Penelitian ini berfokus pada penghitungan HRR untuk mengestimasi seberapa cepat api menyebar, serta ASET dan RSET untuk menentukan apakah waktu yang tersedia cukup bagi pedestrian untuk evakuasi sebelum kondisi berbahaya tercapai. Tujuan: Untuk menentukan waktu yang aman bagi evakuasi dengan menggunakan simulasi numerik, berdasarkan faktor-faktor seperti kecepatan api, kecepatan pergerakan pedestrian, dan kondisi lingkungan stasiun metro.

2. Intention (Niat)

Tahap ini adalah tempat untuk menetapkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian. Tujuannya adalah untuk menghitung dan membandingkan ASET dan RSET dalam konteks kebakaran di stasiun metro dengan mempertimbangkan HRR.

Niat utama:

Memprediksi apakah evakuasi dari stasiun metro bisa dilakukan dengan aman dengan memodelkan dan menghitung ASET, RSET, dan HRR, serta membandingkan dampak faktor-faktor seperti usia, jenis kelamin, dan pre-movement time terhadap waktu evakuasi. 3. Initial Thinking (Pemikiran Awal) Pada tahap ini, kita mulai untuk mengembangkan pemahaman awal tentang bagaimana masalah dapat dipecahkan.

Pemikiran awal:

Untuk menghitung HRR, kita menggunakan model pembakaran berdasarkan laju pembakaran bahan dan kalor pembakaran. ASET dihitung berdasarkan waktu yang dibutuhkan api untuk mencapai titik evakuasi, yang dipengaruhi oleh kecepatan penyebaran api dan jarak ke pintu keluar. RSET dihitung berdasarkan waktu yang dibutuhkan pedestrian untuk bergerak dari posisi mereka ke titik evakuasi, dengan mempertimbangkan waktu pre-movement dan kecepatan pergerakan. Metode numerik yang digunakan (misalnya metode Euler atau Runge-Kutta) untuk menghitung perubahan suhu seiring waktu dalam simulasi kebakaran membantu memodelkan dinamika ini dan memperkirakan waktu yang tersedia untuk evakuasi. 4. Idealization (Idealasi) Pada tahap ini, kita menyederhanakan atau mengidealisasi model untuk mempermudah perhitungan. Dalam hal ini, kita mengasumsikan beberapa hal yang dapat menyederhanakan model dan membuatnya lebih praktis untuk perhitungan numerik.

Idealasi:

Kita mengasumsikan kecepatan pergerakan pedestrian konstan berdasarkan faktor seperti usia dan jenis kelamin (misalnya, usia yang lebih tua atau kondisi fisik yang lebih buruk dapat memperlambat pergerakan). Kecepatan penyebaran api juga diasumsikan konstan atau mengikuti model empiris berdasarkan jenis bahan yang terbakar. Kita menyederhanakan model dengan memperhitungkan hanya beberapa faktor kunci, seperti pre-movement time, kecepatan api, dan jarak ke pintu keluar. 5. Instruction Set (Set Instruksi) Pada tahap ini, kita mengimplementasikan instruksi dan metode yang telah dikembangkan dalam bentuk algoritma atau kode numerik.

Instruksi:

Menggunakan metode numerik seperti Euler atau Runge-Kutta untuk menghitung perubahan suhu kebakaran seiring waktu. Menggunakan rumus HRR untuk menghitung laju pelepasan energi oleh api berdasarkan bahan yang terbakar. Menghitung ASET dan RSET dengan memasukkan faktor-faktor seperti waktu pre-movement, kecepatan pedestrian, dan jarak evakuasi. Membandingkan RSET dengan ASET untuk menentukan apakah evakuasi dapat dilakukan dengan aman. Berikut adalah langkah-langkah dalam kode Python yang digunakan untuk menghitung HRR, RSET, dan ASET:

Menghitung HRR menggunakan laju pembakaran bahan dan kalor pembakaran. Menghitung ASET dengan memprediksi waktu yang dibutuhkan api untuk mencapai pintu keluar. Menghitung RSET berdasarkan kecepatan pergerakan pedestrian dan waktu yang dibutuhkan untuk evakuasi. Membandingkan RSET dengan ASET untuk mengevaluasi keamanan evakuasi.