Metnum03-Kevan Jeremy Igorio

BIODATA DIRI

Foto Diri

Nama : Kevan Jeremy Igorio

NPM : 1806233266

Program Studi : S1 Teknik Mesin Pararel Universitas Indonesia

Pertemuan 1 (9 November 2020)

Pada pertemuan ini pak Dai menyampaikan 4 penilaian utama dari kelas Metode Numerik

• Mengenal atau mengetahui progres pengetahuannya
• Mengerti Konsep
• Mampu membantu dalam memecahkan masalah dengan pemahaman tersebut di dunia keteknikan
• Mendapat nilai tambah (moral value) dan lebih mengetahui diri sendiri

Lalu, pada pertemuan 1 ini saya juga akan membahas mengenai Materi Metode Numerik Sebelum UTS dan OpenModelica

Materi Metode Numerik Sebelum UTS

Secara garis besar Metode Numerik memiliki beberapa cakupan bahasan, yaitu :

• Mencari akar - akar
• Regresi linear
• Turunan Numerik

Cakupan bahasan pertama, mencari akar - akar, terdiri dari dua metode yaitu Open Methods dan Closed Methods (Bracketing Methods). Pada Closed Methods digunakan batas batasan yang terdiri dari batas atas dan batas bawah. Terdapat 3 metode yang dipelajari, yaitu : Graphical Methods, Bisection Methods, dan False-Position Methods. Lalu untuk Open Methods terdapat 3 metode yang dipelajari, yaitu : Fixed-Point Iteration, Newton-Rapshon, dan Secant Method.

Regresi linear adalah sebuah pendekatan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat Y dan satu atau lebih variabel bebas yang disebut X. Salah satu kegunaan dari regresi linear adalah untuk melakukan prediksi berdasarkan data-data yang telah dimiliki sebelumnya. Regresi liner memiliki persamaan

Y = a + bx

Sebelum UTS, saya juga mempelajari mengenai Turunan Numerik. Terdapat 3 metode yaitu, Forward, Backward, dan juga Central.

OpenModelica

Pertemuan 2 (16 November 2020)

Pada pertemuan ini, kami diminta untuk membahas kembali apa yang telah kami pelajari tentang OpenModelica. Lalu kami membuat simulasi untuk menghitung rata-rata dari 10 angka.

Tugas Pertemuan 2

Setelah pertemuan, Pak Dai memberikan tugas kepada kami untuk membuat simulasi modelica mengenai perhitungan aljabar simultan seperti Gauss elimination, Gauss Seidel, dsb. Untuk tugas kali ini, saya menggunakan OpenModelica untuk menyelesaikan sistem persamaan linier dengan menggunakan metode Gauss elimination. Metode Gauss melibatkan perubahan bentuk sistem persamaan menjadi bentuk matrix. berikut adalah coding yang sudah saya buat:

Saya melakukan penyelesaian dari 3 persamaan linier dengan 3 variabel. Setelah membuat coding, saya mengecek coding yang telah saya buat

setelah mengecek coding, saya menjalankan simulasi tersebut dan melakukan plotting dari hasil simulasi tersebut

Dapat dilihat dari hasil plotting bahwa terdapat 3 garis yang menyatakan penyelesaian pada ketiga sistem persamaan yang ingin diselesaikan.