Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Telah dibuat suatu program penentuan parameter loop histerisis bahan ferromagnet berdasarkan model Jiles-Atherton. Program itu dibuat dengan memanfaatkan algoritma genetika yang telah terintegrasi dalam perangkat lunak MATLAB. Validasi program dilakukan melalui dua tahap yaitu validasi program simulasi dan validasi program penentuan parameter. Program ini memberikan hasil yang memuaskan dengan kesalahan relatif dibawah 6,5% pada saat ujicoba. Hasil yang memuaskan diperlihatkan pada saat program ini dipergunakan untuk menentukan paramater dari data pengukuran histerisis nickel 99,9%. Sebaliknya hasil yang kurang memuaskan diperoleh ketika dipergunakan untuk menentukan parameter dari data pengukuran histerisis barium ferrit.

---

There has been designed a program to identify parameter from ferromagnetic material hysteresis loop based on Jiles-Atherton model. That program used genetic algorithm toolbox which is integrated in MATLAB software. Its validation is conducted through two steps, namely validation of simulation program and validation of identification parameter program. The program gave satisfactory result when it is applied in trial with error relative less than 6,5%. Satisfactory result is shown when it is used to identify model parameter from nickel 99,9% hysteresis measured data. In the contrary, dissatisfied result obtained when it is applied to identify model parameter from barium ferrite hysteresis measured data."

"Pada penelitian ini dilakukan studi sifat magnetik bahan magnet permanen melalui simulasi dan optimasi parameter model Jiles-Atherton (JA) dan model JAmodifikasi, yaitu model JA-gaussian dan model JA-extended. Simulasi dan optimasi parameter model dilakukan terhadap dua buah data histeresis magnet bahan BaFe12O19 dan SrFe12O19 yang diukur menggunakan permagraph. Algoritma genetika digunakan untuk optimasi parameter setiap model dan metode euler digunakan untuk mensimulasikan setiap model, yang keduanya diimplementasikan menggunakan program MATLAB.Hasil dari optimasi parameter dan simulasi model menunjukkan bahwa modifikasi yang dilakukan pada model JA-gaussian dan model JA-extended menghasilkan kecocokan yang lebih baik dari model JA dalam memodelkan kurva histeresis bahan BaFe12O19. Akan tetapi kedua model modifikasi ini tidak lebih baik dari model JA dalam memodelkan dan SrFe12O19. Hal tersebut disebabkan oleh sifat keanisotropian bahan SrFe12O19 yang tidak didefinisikan dalam model JA-modifikasi.

---

This research focused on a magnetic properties study of permanent magnet materials through simulation and parameters optimization of Jiles-Atherton (JA) model and modified-JA model that are gaussian JA model and extended JA model. Simulation and parameters model optimization conducted to BaFe12O19 and SrFe12O19 materials using their magnetic hysteresis data that measured by using permagraph. Genetic algorithm is utilized to optimize the parameters for each model and euler method is used to simulate the models and both of them are implemented by using MATLAB program.

The results of parameters optimization and model simulations show that the modification made by Gaussian JA model and extended JA-model produce a better match than the JA model in modeling of BaFe12O19 hysteresis curve. However, these modified JA-model are not better than JA model in modeling of SrFe12O19 hysteresis curve. This is due to the anisotropic properties that is shown by SrFe12O19 which can not defined in the modified-JA model."

"Jalur perdagangan dunia sebagian besar dilakukan menggunakan transportasi laut, yang memicu peningkatan permintaan kapal yang siap untuk berlayar. Keadaan ini menuntut galangan untuk mampu bekerja maksimal dalam membangun kapal. Namun, terdapat masalah yang dihadapi dalam proses manufaktur kapal di lapangan. Masalah tersebut adalah tingginya material handling cost karena kebanyakan tata letak galangan kapal dibuat berdasarkan pengalaman dan pengetahuan para ahli saja. Pemanfaatan teknologi sudah seharusnya digunakan untuk meminimalkan material handling cost dan menghasilkan tata letak galangan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan metode baru dalam menentukan desain galangan kapal dengan bantuan algoritma pemrograman. Metode penelitian ini menggunakan simulasi software dan analisis numerik. Simulasi software dilakukan menggunakan phyton dan microsoft excel sebagai data input. Analisis numerik dilakukan menggunakan algoritma genetika untuk membuat aturan dan batasan dalam pemrograman penelitian ini. Penurunan material handling cost dianalisis melalui jarak antar bangunan di galangan dan kuantitas perpindahan material antar bangunan. Berdasarkan hasil penelitian ini, algoritma genetika dapat menurunkan nilai material handling cost tanpa mempengaruhi alur produksi kapal di galangan.

---

The world trade path is mostly using sea transportation which triggers an increase in the demand for ships ready for sailing. This situation demands the shipyard to be able to work optimally in building ships. However, there are problems encountered in the ship manufacturing process in the field. The problem is the high material handling cost because most of the shipyard layout is designed based on the experience and knowledge of experts. Utilization of technology is already supposed to be used to minimize material handling cost and produce optimal shipyard layout. The study aims to demonstrate a new method of determining shipbuilding design with the help of programming algorithms. This method of study uses software simulations and numerical analysis. Simulated software is done using Python and Microsoft Excel as the input data. Numerical analysis is done using a genetic algorithm to create rules and constraints in this research programming. The decrease in a material handling cost is analyzed through the distance between departments in the shipyard and quantity of material displacement between departments. Looking at the results of this study, the genetic algorithm can reduce material handling cost without affecting the vessel production flow in the shipyard."

"ABSTRAKSalah satu kendala penerapan pembangkit diesel untuk melistriki wilayah terpencil di Indonesia adalah transportasi bahan bakarnya, yang dapat meningkatkan biaya operasinya. Sistem pembangkit yang lebih efisien dapat dirancang dengan mengkombinasikan pembangkit listrik tenaga diesel dengan pembangkit listrik bersumberdaya energi terbarukan yang disebut pembangkit hibrida.Tesis ini membahas tentang optimalisasi pembangkit hibrida yang terdiri dari Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS), Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB) dan Pembangkit Listrik Tenaga Diesel (PLTD) dengan tujuan untuk memperoleh biaya produksi energi yang minimum dengan menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan teknik pencarian paralel yang ampuh, khususnya dalam menyelesaikan persoalan optimalisasi suatu fungsi yang memiliki banyak optima lokal. Teknik pencarian paralel pada algoritma genetika ini mendapat inspirasinya dari mekanisme seleksi alam Charles Darwin dengan prinsip yang kuat yang menang atau survival of the fittest.Pada tesis ini semua solusi kontribusi energi masing-masing pembangkit direpresentasikan kedalam string sepanjang 30 bit, selanjutnya akan dicari kontribusi energi yang optimum dari PLTS, PLTB dan PLTD sesuai dengan kendala-kendala yang diterapkan.

---

ABSTRACT

One of the constraints in supplying electricity using small diesel generators at remote areas in Indonesia is diesel fuel transportation to those areas which increase operating costs. A more efficient power generation system can be designed by combining conventional diesel electric generators with renewable energy electric generators, which is called hybrid power plants.

This thesis presents the optimization of a hybrid power plant, consisting of a photovoltaic, a wind turbine and a diesel electric generator in order to have a minimum energy production cost. Genetic Algorithms is a powerful parallel searching technique especially to finish an optimization problem having many local optimal. The Genetic Algorithms was inspired by natural selection mechanism of Charles Darwin in which the rule of survival of the fittest is applied to a population of individuals. By representing energy contribution solutions into a string of 30 bit length in this thesis, the algorithms will search the optimum energy contribution of the photovoltaic, wind turbine generator and diesel electric generator subject to constraints being applied."

"Asynchronous Transfer Mode adalah suahi teknolog i yang didumium pada bandwidth yang tinggi dan delay yang rendah. Banyak care yang dipergunaksn untuk mengalokasiken bandwidth pada jwingan ATM. Salah sate cara yang dapat dipergunaloau adalah mempergunaksa teknik yang disebut Algoritrna Genetika Algoritma Genetika. sesuai dengan namanya mempunyai seperangkat teknik yang menyerupai teori genetik, eeperti crossover(persilangan), mite i den reproduksi. Dalam setiap reproduksi baik itu melalui crossover maupun mutasi akan didapat lndlvidu (dalam hal ini adalah konfigurasi jaringam yang memiliki pegplokasian bandwidth tertentu) dengan delay tedentu. Semakin besar delay maka semakin kecil kemungkinan konfigurasi jaringan itu, diikut sertakan pada tahap reproduksi berikutya. Pada skripsi ini akan dianalisa pengalokasian bandwidth pada jaringau ATM dengan metoda algoritma genetika. Penganalisaan dilakukan dengan memperunakan hasil dari simulasi. Pada skripsi ini juga akan dijelaskau tentang pembuatan program simulasi penggalokasian bandwidth jariagan ATM dengan mempergunakan algoritma genetika. Penglokasian bandwidth pada jaringan ATM juga akan mempengaruhi routing jaringan ATM itu sendiri. Routing pada program simulasi ini diperoleh dengan cara mencarii semua path dari setiap koneksi. Jadi pada program simulasi yang akan dikembangkan, selain algoritma genetika juga akan akan cara untuk mencari path setiap koneksi. Cara mencari path pada yang diperguaskan pada Program simulasi disebut teknik carian Depth First. Sedangken path yang mane yang akan dipergunalm akan ditentvlcan melalui proses algoritma genetika yang skan dilsm oleh program simalasi. Hasil program simulasi alm membuddiksn bahwa dengan mempergunakan algoritma genetika maim delay yang tedadi dapat diperkecil."

"Closed loop supply chain yang merupakan gabungan dari forward supply chain dan reverse supply chain pada produksi aki merupakan masalah optimasi yang dapat dimodelkan dalam pemrograman linier bilangan bulat campuran. Masalah optimasi pada pada model ini adalah meminimalkan biaya total dari semua proses pada closed loop supply chain dan dapat diselesaikan menggunakan algoritma genetika.

---

Close loop supply chain, that is a set combination of forward and reverse supply chain for lead-acid battery production is an optimization problem that can be modelled by mixed integer linear programming. The optimization of this model focus on minimalizing total cost from all processes and can be solved by using the genetic algorithm."

"Transportasi dan distribusi adalah dua kegiatan penting bagi perusahaan karena melalui kegiatan ini perusahaan memenuhi kebutuhan konsumen. Salah satu solusi untuk melakukan efisiensi tersebut adalah dengan menyusun rute pengiriman yang optimal dengan mencari jarak terpendek. Vehicle Routing Problem (VRP) dikenal sebagai konsep yang dapat digunakan untuk mendapatkan rute terbaik bagi kendaraan.Tujuan dari VRP adalah mengatur urutan rute pemberhentian dalam pengiriman sehingga menghasilkan jarak tempuh total seminimal mungkin. Tabu Search (TS) adalah salah satu solusi metaheuristik yang berbasis pada pencarian lokal. PT Kawan Lama Sejahtera adalah sebuah perusahaan penyediaan peralatan teknik, industri, dan permesinan di Indonesia. Penentuan rute pengiriman barang yang sesuai instuisi sopir menyebabkan terjadinya ketidakefisien. Guna menyelesaikan masalah pengiriman barang di Distribution Center PT Kawan Lama Sejahtera tersebut, maka dikembangkan model penyelesaian VRP dengan metode Tabu Search (TS). Dengan sistem usulan ini menghasilkan penurunan persentase sebesar 5,1 % dari sistem yang sekarang ada.

---

Transportation and distribution are two important activity for the company because through these activities meet the needs of enterprise customer. One solution for such efficiency is to develop an optimaldelivery route to find the shortest distance. Vehicle Routing Problem ( VRP ) is known as a concept that can be used to obtain the best route for vehicle.

The purpose of the VRP is to set the order of dismissal in the delivery route resulting in a total mileage to a minimum. Tabu Search ( TS) is one of metaheuristic solution based on local search. Kawan Lama Sejahtera,pt is a company providing engineering equipment, industrial, and machinery in Indonesia. Determination of delivery routes in accordance driver instuisi. In order to solve problem in the delivery, then the model developed by the VRP Tabu Search. With this proposed system produce a percentage decrease 4,3 % of the existing system."