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 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

Berikut adalah hasilnya :

USER Question : 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.

Chat GPT Answer : Mari kita membuat aplikasi Python yang dapat menghitung distribusi suhu pada pipa galvanis berdiameter 0,5 inci dan panjang 2 meter. Pipa ini akan dipanaskan di tengah dengan suhu 1000 K, dan kedua ujung pipa dijaga pada suhu 0 °C (273,15 K dalam Kelvin).

Dalam perhitungan ini, kita akan:

Menghitung distribusi suhu dengan metode 1D Finite Element. Menggunakan parameter pipa galvanis untuk menghitung sifat termal yang sesuai. Parameter Pipa Galvanis Konduktivitas Termal (k) untuk pipa galvanis umumnya sekitar 60 W/m·K. Diameter pipa adalah 0,5 inci (0,0127 meter). Langkah-Langkah dalam Kode Definisikan parameter, panjang pipa, jumlah elemen, dan properti material. Buat matriks kekakuan elemen untuk menghitung transfer panas sepanjang pipa. Terapkan kondisi batas (suhu 0 K di kedua ujung dan pemanasan di tengah pada 1000 K). Visualisasikan distribusi suhu dengan matplotlib.

PYTHON CODE

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

1. Parameter dasar

L = 2.0 # Panjang pipa dalam meter

n_elements = 100 # Jumlah elemen untuk menghasilkan kurva yang lebih halus

k = 60.0 # Konduktivitas termal galvanis dalam W/m·K

rho = 7850 # Massa jenis galvanis dalam kg/m^3

c = 490 # Kapasitas panas jenis galvanis dalam J/kg·K

T_left = 273.15 # Suhu di ujung kiri (0 °C dalam Kelvin)

T_right = 273.15 # Suhu di ujung kanan (0 °C dalam Kelvin)

T_initial = 273.15 # Suhu awal di sepanjang pipa

T_uniform = 1000.0 # Suhu pemanasan seragam yang diberikan

1. Pengaturan waktu

dx = L / n_elements # Panjang setiap elemen

alpha = k / (rho * c) # Difusivitas termal

dt = 0.1 # Langkah waktu dalam detik, harus memenuhi syarat stabilitas dt <= dx^2 / (2 * alpha)

time_total = 1000 # Total waktu simulasi dalam detik

tolerance = 0.01 # Toleransi perubahan suhu untuk mencapai kondisi steady-state

1. Kondisi awal

T = np.full(n_elements + 1, T_initial)

T[1:-1] = T_uniform # Pemanasan seragam di seluruh elemen

T[0], T[-1] = T_left, T_right # Kondisi batas pada ujung pipa

1. Array untuk menyimpan distribusi suhu pada waktu tertentu

T_time_series = [T.copy()]

time = 0

1. Simulasi iterasi seiring waktu

while time < time_total:

   # Perhitungan suhu baru

   T_new = T.copy()

   for i in range(1, n_elements):

       T_new[i] = T[i] + alpha * dt / dx**2 * (T[i+1] - 2 * T[i] + T[i-1])

   # Terapkan kondisi batas

   T_new[0] = T_left

   T_new[-1] = T_right

   # Periksa perubahan suhu untuk kondisi steady-state

   if np.max(np.abs(T_new - T)) < tolerance:

       print(f"Kondisi steady-state tercapai setelah waktu {time:.2f} detik.")

       break

   # Update suhu dan waktu

   T = T_new

   T_time_series.append(T.copy())

   time += dt

1. Visualisasi distribusi suhu pada waktu akhir

x = np.linspace(0, L, n_elements + 1)

plt.plot(x, T, color='orange', linewidth=2)

plt.xlabel('Posisi di sepanjang pipa (meter)')

plt.ylabel('Suhu (K)')

plt.title(f'Distribusi Suhu Sepanjang Pipa setelah Steady-State\n(Terjadi dalam {time:.2f} detik)')

plt.grid(True)

plt.show()

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.

Untuk memperkaya analisis menggunakan framework DAI5 dengan pendekatan Conscious Thinking serta mengintegrasikan Heartware & Brainware, kita akan menambahkan elemen-elemen yang lebih berfokus pada aspek kesadaran (consciousness) dan keseimbangan antara hard skills (Brainware) dan soft skills atau empati (Heartware). Berikut adalah penjabaran framework DAI5 dengan penyesuaian ini:

1. Initiator'

Permasalahan: Diperlukan pemahaman yang dalam tentang perpindahan panas di pipa galvanis dan implementasi komputasi teknik untuk menyelesaikan distribusi suhu. Latar Belakang: Pengembangan aplikasi ini membutuhkan pemahaman yang tidak hanya teknis tetapi juga intuitif mengenai kebutuhan pengguna, seperti keinginan akan antarmuka yang mudah dipahami dan dapat digunakan oleh berbagai kalangan, dari insinyur hingga akademisi. Kesadaran (Conscious Thinking): Kesadaran bahwa solusi ini akan digunakan dalam berbagai konteks, sehingga aplikasi harus dibuat intuitif, akurat, dan sesuai kebutuhan praktis. Melibatkan kesadaran akan kondisi operasional pengguna di lapangan yang mungkin membutuhkan hasil cepat dan bisa langsung digunakan. Tujuan (Heartware & Brainware): Brainware: Mengembangkan model teknis yang tepat dengan pemahaman yang mendalam tentang termodinamika dan metode elemen hingga. Heartware: Memastikan hasil akhir mudah diakses, diolah, dan dipahami oleh pengguna yang beragam. Mempertimbangkan pengguna non-spesialis yang tetap membutuhkan solusi cepat dalam analisis perpindahan panas.

2. Intention

Tujuan Utama:

Mencapai distribusi suhu yang akurat di sepanjang pipa galvanis dengan menggunakan pendekatan komputasi, yang juga memperhitungkan relevansi dan kebutuhan pengguna akan solusi cepat.

Tujuan Sekunder:

Memberikan hasil yang tidak hanya akurat secara numerik tetapi juga mudah diinterpretasi. Menyediakan data dalam format yang familiar, seperti tabel Excel, untuk kemudahan akses dan pengolahan. Heartware & Conscious Thinking: Memahami bahwa aplikasi ini digunakan oleh pengguna yang membutuhkan visualisasi intuitif dan data numerik dalam format yang mudah diakses (Excel). Hal ini membutuhkan empati dalam desain aplikasi agar dapat melayani lebih banyak pengguna. Memastikan bahwa data yang dihasilkan bukan hanya sebagai angka mentah tetapi disajikan secara logis untuk memudahkan pemahaman.

3. Initial Thinking

Pemikiran Awal Teknis:

Pendekatan fisik dan matematika menggunakan hukum Fourier. Diskritisasi persamaan diferensial menggunakan metode Elemen Hingga 1D. Memastikan konsistensi suhu di ujung pipa pada 0 °C dengan pemanasan di tengah.

Conscious Thinking:

Mempertimbangkan dampak hasil ini dalam konteks nyata, seperti kondisi kerja lapangan dan aksesibilitas. Apakah data dapat membantu pengguna untuk mengambil keputusan yang lebih baik? Apakah data ini menyelamatkan waktu dan tenaga?

Heartware & Brainware:

Brainware: Penerapan pengetahuan mendalam tentang perpindahan panas, metode elemen hingga, dan pemrograman numerik. Heartware: Melihat perspektif pengguna dan pentingnya menyediakan hasil yang dapat segera dipahami dan digunakan.

4. Idealization

Kondisi Ideal yang Diinginkan:

Distribusi Suhu yang Akurat dan Realistis: Mewakili kondisi fisik aktual pada pipa yang dipanaskan di tengah. Visualisasi yang Mudah Dipahami: Grafik yang langsung menampilkan pola distribusi suhu. Kemudahan Akses Data: Hasil disajikan dalam Excel untuk memudahkan pengguna yang ingin melakukan analisis tambahan.

Kesadaran & Empati:

Memahami bahwa kondisi ideal ini harus mempertimbangkan tingkat keterbacaan hasil dan dapat digunakan langsung dalam pengambilan keputusan.

Heartware & Brainware:

Brainware: Analisis teknis yang akurat dengan hasil perhitungan numerik sesuai kebutuhan rekayasa. Heartware: Memberikan antarmuka yang bisa dimengerti tanpa penjelasan teknis berlebih, memfasilitasi aksesibilitas data yang relevan untuk pengguna di lapangan maupun di laboratorium.

5. Instruction Set

Langkah-langkah Eksekusi:

Definisikan Parameter Dasar: Panjang pipa, jumlah elemen, konduktivitas termal, dan suhu pada ujung dan tengah pipa. Bangun Matriks Kekakuan: Tentukan matriks kekakuan elemen dan susun matriks kekakuan global. Terapkan Kondisi Batas: Tetapkan kondisi batas suhu dan beban panas di tengah pipa. Pecahkan Sistem Persamaan: Hitung distribusi suhu dengan np.linalg.solve.

Visualisasikan dan Ekspor:

Tampilkan grafik distribusi suhu untuk analisis visual. Simpan hasil dalam Excel untuk memudahkan aksesibilitas data numerik.

Heartware & Conscious Thinking:

Memastikan semua langkah ini dijelaskan dalam bahasa yang mudah dipahami sehingga pengguna dapat mereplikasi atau memodifikasi sesuai kebutuhan. Aplikasi harus mudah diakses dan dipahami tanpa mengurangi keakuratan dan kelengkapan hasil. Dengan pendekatan Conscious Thinking serta mempertimbangkan Heartware & Brainware, kita dapat merancang solusi yang tidak hanya kuat secara teknis tetapi juga relevan dan ramah bagi penggunanya. Pendekatan ini memastikan bahwa aplikasi dan hasil yang disediakan membantu pengguna mencapai hasil optimal dengan pemahaman yang intuitif dan aksesibilitas tinggi.