Difference between revisions of "-"

From ccitonlinewiki
Jump to: navigation, search
(5 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 7: Line 7:
 
Jurusan: Teknik Mesin
 
Jurusan: Teknik Mesin
  
[[File:Fotoalakbar.jpg|800px|thumb|left|]]
+
[[File:Fotoalakbar.jpg]]
  
  
Line 17: Line 17:
 
Deret taylor (''Taylor's Series'') merupakan sebah fungsi yang di temukan oleh seorang matimatikawan asal Inggris yaitu Brook Taylor. Deret Taylor ini digunakan untuk mencari pendekatan dari suatu konstanta atau nilai fungsi.
 
Deret taylor (''Taylor's Series'') merupakan sebah fungsi yang di temukan oleh seorang matimatikawan asal Inggris yaitu Brook Taylor. Deret Taylor ini digunakan untuk mencari pendekatan dari suatu konstanta atau nilai fungsi.
  
[[File:Bentuk Umum Deret Taylor.jpg|800px|thumb|left|Bentuk Umum Deret Taylor]]
+
[[File:Bentuk Umum Deret Taylor.jpg]]
  
 
Pada Selasa, 3 September 2019 kami belajar membuat permodelan matematis dari deret taylor pada software excel. Output dari pembuatan permodelan ini  adalah mencari hasil atau pendekatan dari nilai sin(pi/7) hingga orde ke-20.
 
Pada Selasa, 3 September 2019 kami belajar membuat permodelan matematis dari deret taylor pada software excel. Output dari pembuatan permodelan ini  adalah mencari hasil atau pendekatan dari nilai sin(pi/7) hingga orde ke-20.
  
[[File:Tabel Deret Taylor Sin(x).jpg|800px|thumb|left|Contoh Penggunaan Permodelan Matematis Deret Taylor]]
+
[[File:Tabel Deret Taylor Sin(x).jpg]]
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  
  
Line 49: Line 40:
  
 
1.Metode beda Maju
 
1.Metode beda Maju
[[File:Turnanmaju1.jpg|800px|thumb|left|kurva hampiran selisih maju]]
+
[[File:Turnanmaju1.jpg]]
[[File:Turunanmaju2.jpg|800px|thumb|left|rumus umum turunan selisih maju]]
+
[[File:Turunanmaju2.jpg]]
  
 
2.Metode beda Mundur
 
2.Metode beda Mundur
[[File:Turunanmundur1.jpg|800px|thumb|left|kurva hampiran selisih mundur]]
+
[[File:Turunanmundur1.jpg]]
[[File:Turunanmundur2.jpg|800px|thumb|left|rumus umum turunan selisih mundur]]
+
[[File:Turunanmundur2.jpg]]
  
 
3.Metode beda Pusat
 
3.Metode beda Pusat
[[File:Turunanpusat1.jpg|800px|thumb|left|kurva hampiran selisih pusat]]
+
[[File:Turunanpusat1.jpg]]
[[File:Turunanpusat2.jpg|800px|thumb|left|rumus umum turunan selisih pusat]]
+
[[File:Turunanpusat2.jpg]]
 +
 
 +
=='''Pertemuan 29 Oktober 2019'''==
 +
pada hari ini terdapat 2 pokok bahasan yang dibahas di kelas metode numerik dengan pak Dai. yang pertama yaitu pengenalan dasar python. pada bahasan tersebut diajarkan beberapa bagian dari python seperti '''Shell''' dan  '''IDE''' . shell adalah tempat program di jalankan sedangkan IDE merupkan interpreter dan tempat kita membuat dan membahasakan menjadi coding komputer.
 +
 
 +
Setelah pengenalan tentang python pak Dai menjelaskan kembali alur berpikir dari metode numerik yang merupakan bgaimana membuat penyelesaian terhadap  sebuah masalah matematis.
 +
 
 +
kemudian beliau mengenalkan salah satu cara berpikir runge-kutta.
 +
 
 +
'''Vehicle Top Speed Simulator'''
 +
 
 +
berikut merupakan judul tugas yang diberikan pak dai ke pada kelas metnum 01 selasa pukul 10.00. yaitu, membuat sebuah aplikasi yang dapat mengukur top speed dari sebuah kendaraan. dari hasil diskusi bersama teman kelompok saya (Faiz gading, Nur Qolbi) didapat sebuah gambaran umum dari persamaan yang akan digunakan sebagai berikut.
 +
 
 +
[[File:Gambar1GeneralEquation.jpg]]
 +
[[File:Gambar2generalequation.jpg]]
 +
 
 +
== '''Pertemuan pada tanggal 5 November 2019''' ==
 +
 
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 
 +
Pada hari selasa 5 November 2019, kita diajarkan tentang perhitungan konsep top speed oleh Skanda dan kevin dijelaskan bahwa dalam mengendarai kendaaran ada drag force yang menghambat mobil tersebut dan mempengaruhi kecepatan dari mobil tersebut, pada tanggal 5 november kita diajarkan dasar dari CFDNG, untuk mencari drag force dan dimasukkan kedalam perhitungan tugas kelompok dan tugas tersebut diperbaiki
 +
 
 +
== '''Pertemuan pada tanggal 12 November 2019''' ==
 +
 
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 
 +
Pada hari selasa 12 November 2019, kita disuruh mengunduh CFD ke laptop masing-masing untuk kita dapat mengerjakan dirumah menggunakan CFD, dan diajarkan kembali pemakaian CFD agar kita dapat mengerti kembali, kita disuruh menghitung drag force dalam mobil yang memiliki spoiler apakah dragforce mempengaruhi kecepatan mobil atau tidak. diakhir sampai kita ke aplikasi paraview untuk melihat letak dimana dragforce maksimum yang mengenai sebuah mobil tetapi itu masih dalam bentuk tekanan kita harus ubah kedalam dragforce dan kita harus ubah draforce menjadi Cd.
 +
 
 +
== '''Pertemuan pada tanggal 19 November 2019''' ==
 +
 
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 
 +
Pada hari selasa 19 November 2019, kita diajakarkan optimasi aerodinamik automobile, bang edo menjelaskan tentang Optimasi adalah sebagai aktivitas untuk mendapatkan nilai minimum suatu fungsi karena untuk mendapatkan nilai maksimum suatu fungsi dapat dilakukan dengan mencari mininum dari negatif fungsi yang sama. diberikan suatu contoh untuk menghitung optimasi dipapan tulis lalu ada juga contoh pengerjaan atau untuk mempermudah kita dalam menghitung optimasi dengan python. seperti gambar dibawah ini.
 +
 
 +
[[File:Optimasi.png|800px]]
 +
 
 +
== '''Pertemuan pada tanggal 26 November 2019''' ==
 +
 
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 
 +
Pada hari selasa 26 November 2019, kami sekelas diberikan kuis untuk mengevaluasi diri kita agar dapat bisa dinilai oleh pak dai agar dapat menjadi bahan evaluasi dalam menilai diri kita. dengan menanyakan kenapa harus belajar metode numerik, Governing equation, dan kenapa pak dai memakai peci karena pak dai tidak ingin mengikat akal dan pikiran terus ada di kepala. di akhir kelas kita mendapatkan pengantar tentang perhitungan optimasi, dengan mencari global minimum dan local minimum, karena dari global minimum kita juga dapat global maksimum dikarenakan angkannya sama hanya perbedaan tanda +/-.
 +
 
 +
[[File:1200px-Extrema example original.svg.png|800px]]
 +
 
 +
 
 +
== '''Pertemuan pada tanggal 3 Desember 2019''' ==
 +
 
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 
 +
Pada pertemuan hari ini, Kami diberikan tugas untuk presentasi setiap kelompok. ada 3 kelompok yang maju menjelaskan di depan kelas. Salah satunya termasuk kelompok kami. Kelompok kami menjelaskan tentang Optimasi Airfoil Menggunakan Python dengan Simulasi CFDSOF-NG., saya mendapat bagian menjelaskan menghitung drag dan lift menggunakan CFDSOF-NG dan disitu saya menggunakan turbulence RANS dan konsep menggunakan CFD itu sendiri.
 +
 
 +
Pada presentasi ini kami ditugaskan untuk mencari sudut optimal airfoil dengan menggunakan CFDSOF-NG.
 +
 
 +
hal pertama yang dilakukan adalah modelling menggunakan inventor.
 +
 
 +
[[File:Screenshot (19).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (101).png|600px]]
 +
 
 +
Selanjutnya kami mencari persamaan dengan regresi linear.
 +
Grafik naik turun mendekati persamaan polynomial pangkat enam.
 +
 
 +
Dilakukan regresi polynomial dengan tiga cara :
 +
 
 +
''Excel''
 +
 
 +
''Polynomial regression''
 +
 
 +
''Multiple linear regression''
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Dengan excel'''
 +
 
 +
 
 +
 
 +
[[File:Screenshot (2).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (103).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (4).png|600px]]
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Dengan multiple linear regression'''
 +
 
 +
 
 +
 
 +
[[File:12345.PNG]]
 +
 
 +
[[File:Screenshot (6).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (7).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (80).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (9).png|600px]]
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Dengan Polynomial Regression'''
 +
 
 +
 
 +
 
 +
[[File:1234.PNG]]
 +
 
 +
[[File:Screenshot (11).png|600px]]
 +
[[File:Screenshot (12).png|600px]]
 +
 
 +
 
 +
 
 +
Lalu didapatkan regresi linearnya sebagai berikut :
 +
 
 +
[[File:Screenshot (131).png|600px]]
 +
 
 +
 
 +
Setelah itu dilakukan coding didalam phyton, ada 2 metode yang kami lakukan dalam optimasi kali ini, yaitu SLSQP dan Gradient Method.
 +
 
 +
[[File:Example.jpg|600px]]
 +
 
 +
'''SLSQP'''
 +
 
 +
[[File:Picture11111.png|600px]]
 +
[[File:Picture2222.png|600px]]
 +
[[File:Picture3333.png|600px]]
 +
 
 +
'''Gradient method'''
 +
 
 +
Pada gradient method, Digunakan penurunan secara metode numerik. pada metode ini, ,menggunakan fungsi dari excel karena paling mendekati bentuk hasil simulasi. Pada metode ini juga, dilakukan while loop hingga gradien sama dengan nol.
 +
 
 +
[[File:Picture4444.png]]
 +
[[File:Picture5555.png]]
 +
 
 +
 
 +
== '''Pertemuan pada tanggal 10 Desember 2019''' ==
 +
 
 +
 
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 
 +
Pada pertemuan terakhir ini kita dijelaskan tentang ANN( Artificial Neural Network ), ANN adalah suatu sistem pembelajaran yang terawasi layaknya seperti neuron pada tubuh manusia yang saling berhubungan satu sama lain dan memberikan info keseluruh saraf yang bersangkutan pada tubuh kita, setiap neuoron saling dapat mengambil keputusan dan dapat memprediksi hasil yang kita inginkan. Pada hari ini juga kita diberikan simulasi dan praktikum untuk mempraktekkan dengan google colab menggantikan jupyther  untuk menghitung ANN dan mendapatkan output yang aktual dan Prediction jika grafiknya sama maka benar pembuatan prediksi ANN kita jika tidak berarti kita mengalami kesalahan.
 +
 
 +
[[File:Screenshot (126).png|600px]]
 +
 
 +
[[File:Screenshot (127).png|600px]]
 +
 
 +
[[File:Screenshot (128).png|600px]]
 +
 
 +
[[File:Screenshot (129).png|600px]]
 +
 
 +
[[File:Screenshot (130).png|600px]]
 +
 
 +
terlihat dari gambar terakhir bahwa grafik dari Output real dan Prediction ANN sama , menandakan bahwa saya melaksanakan step-step dengan benar dan jika tidak benar mungkin bisa ada faktor dari jumlah data yang ada dikarenakan semakin banyak semakin terlihat perbedaan grafik yang ada.

Revision as of 15:16, 17 December 2019

Profil

Nama: Al Akbar Keumgang Yoksa

NPM: 1806201421

Jurusan: Teknik Mesin

Fotoalakbar.jpg


MEETING 1

Metode Numerik merupakan sebuah metode untuk menyelesaikan permasalahan model matematis. Metode Numerik dapat digunakan dalam menyelesaikan masalah baik dalam bidang sains maupun non-sains. Penyelesain masalah ini tidak lepas dari penggunaan program komputer untuk menyelesaikan masalah matematis tersebut.


Taylor's Series

Deret taylor (Taylor's Series) merupakan sebah fungsi yang di temukan oleh seorang matimatikawan asal Inggris yaitu Brook Taylor. Deret Taylor ini digunakan untuk mencari pendekatan dari suatu konstanta atau nilai fungsi.

Bentuk Umum Deret Taylor.jpg

Pada Selasa, 3 September 2019 kami belajar membuat permodelan matematis dari deret taylor pada software excel. Output dari pembuatan permodelan ini adalah mencari hasil atau pendekatan dari nilai sin(pi/7) hingga orde ke-20.

Tabel Deret Taylor Sin(x).jpg


MEETING 2

Pada selasa, 10 september 2019 materi kelas Metode Numerik membahas tentang bahasa pemrograman yaitu, bahasa C++.Bahasa C++ banyak digunakan dalam pemrograman karena bahasa ini dapat dikembangkan sehingga mampu didjadikan sebuah cara atau tools yang digunkan untuk memecahkan masalah matematis sehingga bisa mendpatkan solusi.

Materi kedua yang dibahas yaitu, Pseudo Code.Pseudo Code adalah sebuah bahasa informal yang menjelaskan dasar-dasar dari sebuah algoritma pemrograman pada komputer. Kode ini biasa digunakan unutk menjadi struktur dasar dari sebuah pemrograman.



MEETING 3

Pada Selasa 17 September 2019 materi kelas metode Numerik oleh Pak Engkos membahas tentang turunan numerik.

Turunan Numerik, merupakan langkah-langkah yang digunakan untuk mencari turunan/differential dari sebuahfungsi dengan metode numerik. Ada 3 metode dalam Turunan Numerik yaitu;

1.Metode beda Maju Turnanmaju1.jpg Turunanmaju2.jpg

2.Metode beda Mundur Turunanmundur1.jpg Turunanmundur2.jpg

3.Metode beda Pusat Turunanpusat1.jpg Turunanpusat2.jpg

Pertemuan 29 Oktober 2019

pada hari ini terdapat 2 pokok bahasan yang dibahas di kelas metode numerik dengan pak Dai. yang pertama yaitu pengenalan dasar python. pada bahasan tersebut diajarkan beberapa bagian dari python seperti Shell dan IDE . shell adalah tempat program di jalankan sedangkan IDE merupkan interpreter dan tempat kita membuat dan membahasakan menjadi coding komputer.

Setelah pengenalan tentang python pak Dai menjelaskan kembali alur berpikir dari metode numerik yang merupakan bgaimana membuat penyelesaian terhadap sebuah masalah matematis.

kemudian beliau mengenalkan salah satu cara berpikir runge-kutta.

Vehicle Top Speed Simulator

berikut merupakan judul tugas yang diberikan pak dai ke pada kelas metnum 01 selasa pukul 10.00. yaitu, membuat sebuah aplikasi yang dapat mengukur top speed dari sebuah kendaraan. dari hasil diskusi bersama teman kelompok saya (Faiz gading, Nur Qolbi) didapat sebuah gambaran umum dari persamaan yang akan digunakan sebagai berikut.

Gambar1GeneralEquation.jpg Gambar2generalequation.jpg

Pertemuan pada tanggal 5 November 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada hari selasa 5 November 2019, kita diajarkan tentang perhitungan konsep top speed oleh Skanda dan kevin dijelaskan bahwa dalam mengendarai kendaaran ada drag force yang menghambat mobil tersebut dan mempengaruhi kecepatan dari mobil tersebut, pada tanggal 5 november kita diajarkan dasar dari CFDNG, untuk mencari drag force dan dimasukkan kedalam perhitungan tugas kelompok dan tugas tersebut diperbaiki

Pertemuan pada tanggal 12 November 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada hari selasa 12 November 2019, kita disuruh mengunduh CFD ke laptop masing-masing untuk kita dapat mengerjakan dirumah menggunakan CFD, dan diajarkan kembali pemakaian CFD agar kita dapat mengerti kembali, kita disuruh menghitung drag force dalam mobil yang memiliki spoiler apakah dragforce mempengaruhi kecepatan mobil atau tidak. diakhir sampai kita ke aplikasi paraview untuk melihat letak dimana dragforce maksimum yang mengenai sebuah mobil tetapi itu masih dalam bentuk tekanan kita harus ubah kedalam dragforce dan kita harus ubah draforce menjadi Cd.

Pertemuan pada tanggal 19 November 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada hari selasa 19 November 2019, kita diajakarkan optimasi aerodinamik automobile, bang edo menjelaskan tentang Optimasi adalah sebagai aktivitas untuk mendapatkan nilai minimum suatu fungsi karena untuk mendapatkan nilai maksimum suatu fungsi dapat dilakukan dengan mencari mininum dari negatif fungsi yang sama. diberikan suatu contoh untuk menghitung optimasi dipapan tulis lalu ada juga contoh pengerjaan atau untuk mempermudah kita dalam menghitung optimasi dengan python. seperti gambar dibawah ini.

Optimasi.png

Pertemuan pada tanggal 26 November 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada hari selasa 26 November 2019, kami sekelas diberikan kuis untuk mengevaluasi diri kita agar dapat bisa dinilai oleh pak dai agar dapat menjadi bahan evaluasi dalam menilai diri kita. dengan menanyakan kenapa harus belajar metode numerik, Governing equation, dan kenapa pak dai memakai peci karena pak dai tidak ingin mengikat akal dan pikiran terus ada di kepala. di akhir kelas kita mendapatkan pengantar tentang perhitungan optimasi, dengan mencari global minimum dan local minimum, karena dari global minimum kita juga dapat global maksimum dikarenakan angkannya sama hanya perbedaan tanda +/-.

1200px-Extrema example original.svg.png


Pertemuan pada tanggal 3 Desember 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan hari ini, Kami diberikan tugas untuk presentasi setiap kelompok. ada 3 kelompok yang maju menjelaskan di depan kelas. Salah satunya termasuk kelompok kami. Kelompok kami menjelaskan tentang Optimasi Airfoil Menggunakan Python dengan Simulasi CFDSOF-NG., saya mendapat bagian menjelaskan menghitung drag dan lift menggunakan CFDSOF-NG dan disitu saya menggunakan turbulence RANS dan konsep menggunakan CFD itu sendiri.

Pada presentasi ini kami ditugaskan untuk mencari sudut optimal airfoil dengan menggunakan CFDSOF-NG.

hal pertama yang dilakukan adalah modelling menggunakan inventor.

Screenshot (19).png Screenshot (101).png

Selanjutnya kami mencari persamaan dengan regresi linear. Grafik naik turun mendekati persamaan polynomial pangkat enam.

Dilakukan regresi polynomial dengan tiga cara :

Excel

Polynomial regression

Multiple linear regression


Dengan excel


Screenshot (2).png Screenshot (103).png Screenshot (4).png


Dengan multiple linear regression


12345.PNG

Screenshot (6).png Screenshot (7).png Screenshot (80).png Screenshot (9).png


Dengan Polynomial Regression


1234.PNG

Screenshot (11).png Screenshot (12).png


Lalu didapatkan regresi linearnya sebagai berikut :

Screenshot (131).png


Setelah itu dilakukan coding didalam phyton, ada 2 metode yang kami lakukan dalam optimasi kali ini, yaitu SLSQP dan Gradient Method.

Example.jpg

SLSQP

Picture11111.png Picture2222.png Picture3333.png

Gradient method

Pada gradient method, Digunakan penurunan secara metode numerik. pada metode ini, ,menggunakan fungsi dari excel karena paling mendekati bentuk hasil simulasi. Pada metode ini juga, dilakukan while loop hingga gradien sama dengan nol.

Picture4444.png Picture5555.png


Pertemuan pada tanggal 10 Desember 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan terakhir ini kita dijelaskan tentang ANN( Artificial Neural Network ), ANN adalah suatu sistem pembelajaran yang terawasi layaknya seperti neuron pada tubuh manusia yang saling berhubungan satu sama lain dan memberikan info keseluruh saraf yang bersangkutan pada tubuh kita, setiap neuoron saling dapat mengambil keputusan dan dapat memprediksi hasil yang kita inginkan. Pada hari ini juga kita diberikan simulasi dan praktikum untuk mempraktekkan dengan google colab menggantikan jupyther untuk menghitung ANN dan mendapatkan output yang aktual dan Prediction jika grafiknya sama maka benar pembuatan prediksi ANN kita jika tidak berarti kita mengalami kesalahan.

Screenshot (126).png

Screenshot (127).png

Screenshot (128).png

Screenshot (129).png

Screenshot (130).png

terlihat dari gambar terakhir bahwa grafik dari Output real dan Prediction ANN sama , menandakan bahwa saya melaksanakan step-step dengan benar dan jika tidak benar mungkin bisa ada faktor dari jumlah data yang ada dikarenakan semakin banyak semakin terlihat perbedaan grafik yang ada.