Difference between revisions of "Muhammad Pasha Wibisono"

From ccitonlinewiki
Jump to: navigation, search
 
(6 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 143: Line 143:
 
'''3A'''
 
'''3A'''
  
    from math import *
+
      import math
   
+
      from math import *
    g = 9.81
+
      import numpy as np
    m1 = eval(input("beratnya massa1: "))
+
      m1 = float(input("massa penarik 1: "))
    m2 = eval(input("beratnya massa2: "))
+
      m2 = float(input("massa penarik 2: "))
    m3 = eval(input("beratnya massa3: "))
+
      m3 = float(input("massa penarik 3: "))
    u1 = eval(input("koefisien gesekan1: "))
+
      m4 = float(input("massa tertarik: "))
    u2 = eval(input("koefisien gesekan2: "))
+
      g = 9.8
    u3 = eval(input("koefisien gesekan3: "))
+
      a = 5
    teta = eval(input("sudut teta: "))
+
      sin = m4 / (m1 + m2 + m3)
    a = eval(input("percepatan: "))
+
      print ("nilai sin sudut: ", sin)
    x = sin (teta)
+
      sudut = math.asin (sin) * 57.2958
    y = cos (teta)
+
      print ("nilai sudut: ", sudut)
   
+
      T = np.array ([[(m1*a) - (m1*g*sin)],[(m2*a) - (m2*g*sin)],[(m3*a) - (m3*g*sin)],[(m4*a) - (m4*g*sin)]])
    t1  = m1*g*(x-u1*y) - m1*a
+
      print ("matriks tegangan tali: ", T)
    t2  = m2*g*(x-u2*y) + t1 - m2*a
 
    t3  = m3*g*(x-u3*y) + t2 - m3*a
 
    ma = (t3 - m1*a)/g
 
   
 
    print ("berat massa ma adalah: ",ma)
 
  
 
'''3B'''
 
'''3B'''
  
    from math import *
+
      import math
    from sympy import *
+
      a = float(input("percepatan mobil dalam m/s kuadrat: "))
   
+
      v = 0
    g = 9.81
+
      x = 0
    pro = 1.2 #massa jenis udara
+
      t = 0
   
+
      cd = float(input("drag coefficient: "))
    cd = eval(input("drag coefficient: "))
+
      u = float(input("koefisien gesek ban dengan jalanan: "))
    area = eval(input("area (m^2): "))
+
      g = 9.8
    v1 = eval(input("velocity akhir: "))
+
      dragfric0 = 0
    m = eval(input("massa benda/mobil(kg): "))
+
      dragfric = ((cd * (v + (a*t)**(3/2))) + (u * g))
    u = eval(input("koeficien gesek: "))
+
      while dragfric0 < a:
    a = eval(input("percepatan(m/s^2): "))
+
      v3 = v + a - dragfric0
    #t = eval(input("waktu dari diam ke gerak(s): "))
+
      x = x + ((v3**2 - v**2) / (2 * a))
    #semua dibagi m
+
      v = v3
    fs = g*u
+
      dragfric0 = dragfric0 + dragfric
    f1 = a
+
      t += 1
    for v0 in range (0,v1) :
+
      print ("waktu tempuh: ",t," s")
        fdrag = (cd*area*pro*v0**2)/2*m
+
      print ("jarak tempuh: ",x," m")
    atot = f1 - (fdrag +fs)
+
      print ("kecepatan tertinggi : ",v3 / 3.6 ," km/h")
    t = (v1)/atot
+
 
    print ("percepatan total (m/s^2):",atot)
+
 
    print ("waktu yang dibutuhkan untuk semua v1:",t)
+
'''Video Kodingan Untuk Soal Ujian Tengah Semester'''
 +
[[File:Koding 3a dan 3b.mp4|700px|center|]]
 +
 
 +
 
 +
'''Rabu, 6 November 2019'''
 +
 
 +
Pada pertemuan kali ini, kami mendapat pengetahuan dari Pak Ahmad Indra mengenai pentingnya logika dan cara berpikir. Berbagai masalah matematis yang ada tidak boleh hanya diselesaikan dengn diketahui, ditanya, mencari rumus yang digunakan, dan menjawab itu adalah kerja seorang operator yang jalan secara terbuku. Akan tetapi, penyelesaian suatu masalah harus melalui proses yang lebih mendalam yaitu dengan memahami masalah tersebut terlebih dahulu. Dengan bisa memahami masalah tersebut, kita bisa berfungsi sesuai seorang mahasiswa teknik mesin dengan menyusun masalah mennjadi suatu persamaan yang kemudian bisa diselesaikan.
 +
Juga pada pertemuan kali ini, kami membahas soal UTS yang sudah dikerjakan, yang ternyata seharusnya kami memasukkan nilai percepatan dari mobil tersebut. Namun, karena pada umumnya percepatan mobil tidak diketahui, jadi kami harus memasukkan nilai Horsepower dan RPM dari mobil tersebut.
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Rabu, 13 November 2019'''
 +
 
 +
Pada pertemuan hari ini, kami diberi materi oleh Pak Radon mengenai proses untuk mengelola data suatu grafik yaitu dengan regresi linier, curve fitting, dan least square. Hal ini dapat dilaksanakan dengan menggunakan data yang sudah dikumpulkan sebelumnya untuk diproses. Salah satu aplikasi dari regresi linier, curve fitting, dan least square ini merupakan Optimasi. Optimasi sendiri merupakan proses yang bertujuan untuk mencari nilai minimum atau maksimum dari suatu fungsi. fungsi ini dapat berasal dari data yang dikumpulkan atau model matematis yang dibuat. Dengan melakukan optimasi, kita bisa mendapatkan nilai efektif atau efisien dari suatu sistem. Contohnya, volume mobil agar bensin dapat diiritkan, desain suatu panel surya agar output daya maksimal, dan seterusnya.
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Rabu, 20 November 2019'''
 +
 
 +
Pada pertemuan hari ini, kami dikenalkan terhadap software yang baru, yaitu CFDSOF. CFDSOF adalah software yang digunakan untuk menganalisis gerak atau pengaruh suatu fluida dalam suatu Boundary Volume. secara langsung materi minggu ini juga berhubungan dengan salah satu jenis masalah matematis yaitu Boundary Value Problem. Masing-masing mahasiswa kelas Metode Numerik mempelajari CFDSOF ini dengan sebuah model contoh mobil yang sudah disediakan oleh asisten dosen, Bang Timo dan Bang Edo. Mereka mengajarkan kita langkah per langkah dari bagaimana mengimport model, membuat meshing volume serta konfigurasi jumlah mesh dan boundary, kemudian pemilihan model simulasi, input data boundary, running simulasi, hingga analisis hasil yang ada dengan aplikasi paraview. Untuk progress tugas ini, dapat dilihat di page kelompok saya, yaitu kelompok 1
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Rabu, 27 November 2019'''
 +
 
 +
Pada pertemuan hari ini, kami diberikan kuis oleh Pak Ahmad Indra, mengenai soal yang diberikan kepada kami pada saat pertemuan pertama, dan cara menjawabnya sesuai dengan metode analitik dan numerik. Selain itu, soal kuis tersebut menanyakan juga mengenai apa pemahaman kami tentang optimasi, dan bagaimana progress individu dalam tugas airfoil.
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Rabu, 4 Desember 2019'''
 +
 
 +
Pada pertemuan hari ini, beberapa kelompok maju kedepan kelas untuk mempresentasikan hasil airfoil yang sudah dibuat, juga kami belajar mengenai Neural Network, dan untuk tugas minggu ini, kami diminta untuk membuat ANN untuk diaplikasikan ke data CFD Airfoil yang sudah didapatkan sebelumnya.

Latest revision as of 09:51, 26 December 2019

Muhammad Pasha Wibisono

1506716812

Departemen Teknik Mesin

Saya.JPG


Selasa, 12 Februari 2019

Dalam matematika, tidak ada kata "Tak Hingga" karena walaupun kita tidak tahu angka pastinya, tapi kita tahu dan yakin bahwa Allah Maha Mengetahui. Dengan Metode Numerik, kita tidak langsung memasukkan X=1 tapi mendekati 1 terlebih dahulu contohnya, X=0, X=0.1 dan seterusnya. Dalam Metode Numerik ada tiga proses, yaitu Input, Proses dan Output. Aplikasi yang digunakan di pelajaran Metode Numerik adalah Python. Python merupakan sebuah program komputer yang digunakan untuk menyelesaikan persoalan matematika. Contoh kode yang digunakan adalah seperti i = baris ke ..., j = kolom ke..., k = letak pivot, dll. Istilah-istilah lain yang terdapat pada Python adalah Array, Numpy dan Loop.

Pada pertemuan kali ini yang dipimpin oleh bang edo, pak gun-gun dan pak azhari selain menjelaskan tentang aplikasi Phyton, juga menjelaskan mengenai penyelesain aljabar simultan.


terdapat 2 cara untuk menyelesaikan permasalahan ini yaitu dengan;

 1. Substitusi Depan (Segitiga Bawah) yaitu metode penyederhanaan dengan membuat nilai nol membentuk segitiga pada bagian bawah matriks tersebut.
 2. Substitusi Belakang (Segitiga Atas) yaitu metode penyederhanaan dengan membuat nilai nol membentuk segitiga pada bagian atas matriks tersebut. 

Selasa, 26 Februari 2019

Aplikasi python dapat menyelesaikan persamaan aljabar linear. Agar bisa menggunakan python, kita harus paham secara penuh tujuan dan bahasa python itu sendiri. Persamaan linear biasanya dilakukan dengan menggunakan matriks dengan ordo 3x3. Kita tentu sudah tidak asing lagi dengan yang namanya matriks.Matriks adalah susunan sekelompok bilangan dalam suatu jajaran berbentuk persegi panjang yang diatur berdasarkan baris dan kolom dan diletakkan antara dua tanda kurung. Tanda kurung yang digunakan untuk mengapit susunan anggota matriks tersebut dapat berupa tanda kurung biasa atau tanda kurung siku. Setiap bilangan pada matriks disebut elemen (unsur) matriks. Kumpulan elemen yang tersusun secara horizontal disebut baris, sedangkan kumpulan elemen yang tersusun secara vertikal disebut kolom. Suatu matriks yang memiliki m baris dan n kolom disebut matriks m x n dan disebut sebagai matriks yang memiliki orde m x n. Untuk dapat membuat matriks, kita perlu tahu apa yang dimaksud dengan Array. Array adalah suatu kunci pada python untuk mempermudah meringkas suatu variabel. Singkatnya, array adalah simplifikasi dari variabel itu sendiri.

Jumat, 1 Maret 2019 (Asistensi Tugas)

Dalam mengerjakan tugas ini, kita harus menentukan variabel yang berkaitan, seperti modal yang digunakan, permasukan dan biaya operasional, dimana biaya operasional dibagi lagi menjadi beberapa hal, yaitu listrik, air, keamanan dan internet.

Selasa, 5 Maret 2019

Pada pertemuan ke-4 ini kami melakukan program coding sama seperti minggu sebelumnya ditambah dengan konsep dari codingan kami ini. pak dai menjelaskan mengenai konsep dari array itu sendiri pada matriks. pada dasarnya matriks dibuat untuk menyederhanakan penulisan variabel agar tidak terlalu banyak. variabel ini bisa berbentuk numerik atau karakter, tergantung dari penelitian apa yang sedang kita lakukan.


Saya belum lulus pak mohon bimbingannya


Rabu, 4 September 2019

Apa itu kalkulus? Kalkulus adalah salah satu mata kuliah yang ada di Teknik dan juga dipelajari di Teknik Mesin. Newton adalah salah satu dari pengembang ilmu kalkulus, salah satu yang diajarkan dalam kalkulus adalah turunan, limit dan juga integral.


Selasa, 10 September 2019

Untuk tugas pertama dari mata kuliah Metode Numerik, kami diminta untuk membuat suatu algoritma yang dapat menyelesaikan persamaan : (x^2-1)/(x-1). Dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, saya dapat membuat algoritma seperti berikut:

def f(x):

return (x**2 - 1)/(x - 1)


q = 0

while q < 1:

print(f(q))

q +=0.001


Visualcodes3.PNG


Dapat kita lihat pada gambar diatas bahwa penyelesaian dari persamaan tersebut banyak jumlahnya; hal ini terjadi karena saya menggunakan limit untuk menyelesaikannya, dan untuk limit mendekati 1, ada banyak sekali nilai q yang dapat disubtitusi ke dalam persamaan, namun saya hanya mengambil tiga angka dibelakang koma.


Rabu, 18 September 2019

Pada kelas kali ini, kami mengerjakan kuis, dan setelah kuis tersebut kami belajar lebih lanjut mengenai Python dan fitur-fitur yang terdapat di dalam Python editor. Sebagai contoh, ini adalah fungsi loop di dalam Python editor yang saya gunakan untuk mengerjakan soal kuis:

Ambiyo.PNG

Rabu, 25 September 2019

Pada pembelajaran hari ini kami diajarkan tentang model tetapi sebelum itu kami diberi penjelasan tentang apa itu pemodelan komputer.

Model adalah sebuah representasi yang diasumsikan agar dapat mensimplifikasi dari keadaan real yang rumit menjadi llebih simple.

Dari penjelasan diatas didapatkan bahwa model terdiri dari 3 unsur, yaitu:

1. Representasi

2. Simplifikasi

3. Asumsi

Rabu, 2 Oktober 2019

Pada pertemuan kali ini, kami mempelajari tentang aplikasi aljabar yang dimodellkan pada sistem pegas. Pertama tama, asisten dosen menjelaskan penggunaan model pada sistem pegas yang akan diubah menjadi persamaan linear dengan rumus pada materi pegas menjadi matrix. Kemudian kami juga mempelajari cara pembuatan matrix pegas dengan menerapkan Superposisi Matrix untuk pegas yang bukan tunggal.

QUIZ 2

Rabu, 16 Oktober 2019

1. Berikut adalah kodingan saya untuk soal 2a pada quiz kedua yaitu, pada problems 2.1 nomor 6

Kuis 2a.png


2. Berikut adalah kodingan saya untuk soal 2b pada quiz kedua yaitu, pada problemm 7.1 nomor 2

   return ((x**2 - 4*y)) 
   
   Finds value of y for a given x using step size h and initial value y0 at x0.
   def rungeKutta(x0, y0, x, h):
   
      # Count number of iterations using step size or 
      # step height h 
      n = (int)((x - x0)/h)  
      # Iterate for number of iterations 
      y = y0 
      for i in range(1, n + 1): 
      "Apply Runge Kutta Formulas to find next value of y"
          k1 = h * dydx(x0, y) 
          k2 = h * dydx(x0 + 0.5 * h, y + 0.5 * k1) 
          k3 = h * dydx(x0 + 0.5 * h, y + 0.5 * k2) 
          k4 = h * dydx(x0 + h, y + k3) 
    
          # Update next value of y 
          y = y + (1.0 / 6.0)*(k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4) 
    
          # Update next value of x 
          x0 = x0 + h 
      return y 
    

misalkan : x0 = 0 y = 1 x = 0.03 h = 0.01 print ('The value of y at x is:', rungeKutta(x0, y, x, h))


UJIAN TENGAH SEMESTER

Rabu, 23 Oktober 2019

Kodingan untuk nomor 3 soal UTS

3A

      import math
      from math import *
      import numpy as np
      m1 = float(input("massa penarik 1: "))
      m2 = float(input("massa penarik 2: "))
      m3 = float(input("massa penarik 3: "))
      m4 = float(input("massa tertarik: "))
      g = 9.8
      a = 5
      sin = m4 / (m1 + m2 + m3)
      print ("nilai sin sudut: ", sin)
      sudut = math.asin (sin) * 57.2958
      print ("nilai sudut: ", sudut)
      T = np.array ([[(m1*a) - (m1*g*sin)],[(m2*a) - (m2*g*sin)],[(m3*a) - (m3*g*sin)],[(m4*a) - (m4*g*sin)]])
      print ("matriks tegangan tali: ", T)

3B

      import math
      a = float(input("percepatan mobil dalam m/s kuadrat: "))
      v = 0
      x = 0
      t = 0
      cd = float(input("drag coefficient: "))
      u = float(input("koefisien gesek ban dengan jalanan: "))
      g = 9.8
      dragfric0 = 0
      dragfric = ((cd * (v + (a*t)**(3/2))) + (u * g))
      while dragfric0 < a:
      v3 = v + a - dragfric0
      x = x + ((v3**2 - v**2) / (2 * a))
      v = v3
      dragfric0 = dragfric0 + dragfric
      t += 1
      print ("waktu tempuh: ",t," s")
      print ("jarak tempuh: ",x," m")
      print ("kecepatan tertinggi : ",v3 / 3.6 ," km/h")


Video Kodingan Untuk Soal Ujian Tengah Semester


Rabu, 6 November 2019

Pada pertemuan kali ini, kami mendapat pengetahuan dari Pak Ahmad Indra mengenai pentingnya logika dan cara berpikir. Berbagai masalah matematis yang ada tidak boleh hanya diselesaikan dengn diketahui, ditanya, mencari rumus yang digunakan, dan menjawab itu adalah kerja seorang operator yang jalan secara terbuku. Akan tetapi, penyelesaian suatu masalah harus melalui proses yang lebih mendalam yaitu dengan memahami masalah tersebut terlebih dahulu. Dengan bisa memahami masalah tersebut, kita bisa berfungsi sesuai seorang mahasiswa teknik mesin dengan menyusun masalah mennjadi suatu persamaan yang kemudian bisa diselesaikan. Juga pada pertemuan kali ini, kami membahas soal UTS yang sudah dikerjakan, yang ternyata seharusnya kami memasukkan nilai percepatan dari mobil tersebut. Namun, karena pada umumnya percepatan mobil tidak diketahui, jadi kami harus memasukkan nilai Horsepower dan RPM dari mobil tersebut.


Rabu, 13 November 2019

Pada pertemuan hari ini, kami diberi materi oleh Pak Radon mengenai proses untuk mengelola data suatu grafik yaitu dengan regresi linier, curve fitting, dan least square. Hal ini dapat dilaksanakan dengan menggunakan data yang sudah dikumpulkan sebelumnya untuk diproses. Salah satu aplikasi dari regresi linier, curve fitting, dan least square ini merupakan Optimasi. Optimasi sendiri merupakan proses yang bertujuan untuk mencari nilai minimum atau maksimum dari suatu fungsi. fungsi ini dapat berasal dari data yang dikumpulkan atau model matematis yang dibuat. Dengan melakukan optimasi, kita bisa mendapatkan nilai efektif atau efisien dari suatu sistem. Contohnya, volume mobil agar bensin dapat diiritkan, desain suatu panel surya agar output daya maksimal, dan seterusnya.


Rabu, 20 November 2019

Pada pertemuan hari ini, kami dikenalkan terhadap software yang baru, yaitu CFDSOF. CFDSOF adalah software yang digunakan untuk menganalisis gerak atau pengaruh suatu fluida dalam suatu Boundary Volume. secara langsung materi minggu ini juga berhubungan dengan salah satu jenis masalah matematis yaitu Boundary Value Problem. Masing-masing mahasiswa kelas Metode Numerik mempelajari CFDSOF ini dengan sebuah model contoh mobil yang sudah disediakan oleh asisten dosen, Bang Timo dan Bang Edo. Mereka mengajarkan kita langkah per langkah dari bagaimana mengimport model, membuat meshing volume serta konfigurasi jumlah mesh dan boundary, kemudian pemilihan model simulasi, input data boundary, running simulasi, hingga analisis hasil yang ada dengan aplikasi paraview. Untuk progress tugas ini, dapat dilihat di page kelompok saya, yaitu kelompok 1


Rabu, 27 November 2019

Pada pertemuan hari ini, kami diberikan kuis oleh Pak Ahmad Indra, mengenai soal yang diberikan kepada kami pada saat pertemuan pertama, dan cara menjawabnya sesuai dengan metode analitik dan numerik. Selain itu, soal kuis tersebut menanyakan juga mengenai apa pemahaman kami tentang optimasi, dan bagaimana progress individu dalam tugas airfoil.


Rabu, 4 Desember 2019

Pada pertemuan hari ini, beberapa kelompok maju kedepan kelas untuk mempresentasikan hasil airfoil yang sudah dibuat, juga kami belajar mengenai Neural Network, dan untuk tugas minggu ini, kami diminta untuk membuat ANN untuk diaplikasikan ke data CFD Airfoil yang sudah didapatkan sebelumnya.