Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model pertumbuhan populasi dalam persamaan diferensial parsial (PDP) menggambarkan evolusi jumlah populasi dalam spasial dan waktu. Dalam penerapannya, telah diaplikasikan model PDP dalam ilmu matematika biologi yang disebut Model Diffusive Malthus dan Model Fisher-Kolmogorov.  Pada skripsi ini, model tersebut dikaji kembali dan dimodifikasi menjadi Model Modifikasi Fisher-Kolmogorov, di mana termasuk ke dalam persamaan reaksi-difusi yang dibentuk dari persamaan difusi dan persamaan logistik dengan melibatkan efek perburuan sebagai suku reaksinya. Kedua suku tersebut dan masing-masing parameter di dalamnya memiliki peranan penting karena digunakan untuk mempelajari perilaku solusi, baik secara analitik maupun numerik. Analisis numerik serta simulasinya untuk solusi model ini dikerjakan menggunakan metode beda hingga eksplisit berdasarkan kondisi nilai awal.

---

Population growth model on partial differential equation (PDE) describes the evolution of the number of population in spatial and time. In this application, there has been applied the PDE model in mathematical biology that is called Diffusive Malthus Model and Fisher-Kolmogorov Model. In this thesis, those model are reviewed and modified becoming Fisher-Kolmogorov Modified Model, where is classified as reaction-diffusion equation which is formed from diffusion equation and logistic equation with involving harvest effect as a reaction term. Both of those terms and each of the parameters on it have important roles that study the solution trajectories, both analytical and numerical. Numerical analysis and its simulation for this model solution are worked using explicit finite difference based on initial conditions."

"Model-model Persamaan Diferensial Stokastik (PDS) memiliki peranan yang sangat penting di berbagai bidang industri, misalnya ekonomi, keuangan, biologi, kimia, epidemiologi, juga mikroelektronik (Higham D. J., 2001). Metode numerik seringkali digunakan untuk mengaproksimasi solusi dari suatu model PDS, sehingga dibutuhkan suatu proses komputasi untuk memperoleh solusi dari suatu model PDS tersebut. Model-model PDS biasanya melibatkan data dalam jumlah besar ataupun proses komputasi yang banyak, sehingga berdampak pada waktu komputasi yang semakin lama. Untuk mempercepat waktu komputasi, maka diterapkan komputasi paralel. Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer/prosesor pada suatu waktu tertentu.Dalam skripsi ini diberikan algoritma paralel untuk mengaproksimasi solusi dari suatu model PDS. Algoritma-algoritma ini diimplementasikan dalam program yang dijalankan pada mesin multicore dengan MATLAB dan Parallel Computing Toolbox (versi trial). Diberikan juga kinerja algoritma paralel yang diukur dengan speed up dan efisiensi paralel.Stochastic Differential Equations (SDEs) models play a prominent role in a range of application areas, including biology, chemistry, epidemiology, mechanics, microelectronics, economics, and finance (Higham D. J., 2001). Numerical method is usually used to get an approximate solution of SDEs models which often involve huge data or many computation steps, hence need more computation time. Parallel computing is an alternative that can reduce the computation time.

This skripsi discuss some parallel techniques to solve SDEs problems especially in finance models. The parallel techniques is designed to utilize several processors simultaneously. In this case the algorithms run on multicore machine with MATLAB and Parallel Computing Toolbox (trial version). Parallel perfomance of the algorithms are also given which compared the speed up and efficiency of several parallel techniques."

"Model probit adalah salah satu jenis model pilihan diskrit dengan error yang diasumsikan saling bebas, berdistribusi normal, dan homoskesdastis. Model probit dengan komponen error dari observasi di suatu lokasi bergantung dengan komponen error dari observasi di lokasi lain disebut model probit spasial error. Parameter dari model probit spasial error akan ditaksir dengan metode maksimum likelihood parsial dalam dua cara. Cara pertama dengan memperhitungkan variansi dari error dalam pembentukan fungsi likelihood parsial. Cara kedua dengan membentuk n grup dari sejumlah 2n observasi dari lokasi berbeda, dimana setiap grup terdiri dari dua observasi di lokasi yang berbeda. Selanjutnya, dengan memperhatikan korelasi antar error di dalam grup, akan dibentuk fungsi kepadatan probabilitas dari setiap grup yang akan digunakan untuk membentuk fungsi likelihood parsial dalam penaksiran parameter.

---

Probit Model is one of discrete choice model whose error is assumed to be independent, normal distributed, and homoscedastic. Probit model whose error component from observations on a location that depends on error components on the other location is called spatial error probit model. Parameters of spatial error probit model will be estimated by partial maximum likelihood in two ways. The first way is to take into account the variance of the error in the form of the partial likelihood function.

The second is to form n groups from 2n observations at different location, which each group consists of two observations at different location. Furthermore, by taking into account the correlation between errors in a group, the probability density function of each group will be formed, and later will be used to form a partial likelihood function in parameter estimation."

"Perkembangan ilmu pengetahuan serta teknologi yang kian pesat saat ini menuntut setiap individu untuk terus berkarya. Berbagai institusi juga berlomba-lomba untuk melakukan riset yang dapat bermanfaat bagi kehidupan manusia. Salah satu fenomena yang sering dijumpai dalam menunjang keseharian kita adalah fenomena penguapan. Suatu proses penguapan yang terjadi pada bahan bakar cair, yang saat ini masih menjadi sumber energi utama di dunia. Pengujian tetesan merupakan salah satu langkah yang dapat dipergunakan untuk mengetahui karakteristik yang dimiliki sehingga dapat meningkatkan kinerja yang efektif dan juga efisien. Salah satu parameter utama dari analogi perpindahan panas dan massa yang dimiliki pada pengujian tetesan adalah nilai dari bilangan Lewis yang dimiliki adalah sama dengan satu. Berbagai model telah dirumuskan guna memperoleh kesesuaian perhitungan perpindahan panas dan massa suatu zat. Berbagai peneliti juga telah melakukan percobaan menggunakan cairan yang berbeda. Permasalahan yang ditemukan adalah cairan yang memiliki nilai Lewis tidak sama dengan satu akan menunjukkan korelasi yang kurang baik. Pada penelitian kali ini, dilakukan analisis lebih mendalam mengenai fenomena yang dapat menyebabkan korelasi kurang baik tersebut. Didapatkan hasil bahwa korelasi yang kurang baik tersebut timbul karena pengaruh dari stagnan film model yang digunakan. Konsentrasi cairan pada stagnan film menuju lingkungan tampak patah dan hal tersebut dirasa tidak natural.

---

The development of science and technology which is rapidly increasing now requires each individual to continue working. Various institutions are also competing to conduct research that can benefit human life. One phenomenon that is often found in supporting our daily life is the phenomenon of evaporation. An evaporation process that occurs in liquid fuels, which is still the main energy source in the world. Drop test is one step that can be used to determine the characteristics possessed so as to improve effective and efficient performance. One of the main parameters of the analogy of heat and mass transfer in the droplet test is that the value of the Lewis number is equal to one. Various models have been formulated in order to obtain a suitable calculation of the heat transfer and mass of a substance.

Various researchers have also conducted experiments using different liquids. The problem found is a liquid that has a Lewis value not equal to one will show a bad correlation. In this study, a more in-depth analysis of the phenomena that can cause such unfavorable correlations. The results show that the unfavorable correlation arises because of the influence of the stagnant film model used. The concentration of fluid in the stagnant film into the environment seems broken and this is not natural."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pendeteksian Differential Item Functioning (DIF) pada tes personality berdasarkan jenis Kelamin dan tingkat pendidikan pada siswa di Sekolah Atlet Ragunan, Jakarta. Cara awal untuk mengetahui ada tidaknya bias item pada suatu tes adalah dengan melakukan analisis DIF atau dikenal dengan keberbedaan fungsi butir. DIF adalah perbedaan probabilitas sukses/kategori tertentu dalam merespon butir dari dua kelompok yang berbeda setelah mengontrol tingkat kemampuan/trait. Oleh karena itu agar sebuah alat ukur tidak menguntungkan satu kelompok tertentu perlu dilakukan pendeteksian DIF. Penelitian dilakukan pada bulan April sampai dengan bulan Juni 2014 di sekolah atlet Ragunan Jakarta dengan teknik pengambilan sampel nonprobability accidental dan diperoleh total responden sebanyak 202 siswa, dimana 136 siswa terdiri dari siswa laki-laki dan 66 orang siswa perempuan, dengan tingkat pendidikan 146 Siswa merupakan siswa SMA serta 56 siswa SMP. Metode pertama dalam pendeteksian DIF pada penelitian ini didasarkan pada Partial Credit Model (PCM) dan dibantu dengan menggunakan sofware QUEST untuk mengestimasi delta dari hasil respon. Metode kedua adalah dengan menggunakan metode Mantel Haenszel (MH) yang kemudian diolah dengan menggunakan program SPSS. Hasil dari deteksi DIF yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode yang paling banyak mendeteksi DIF adalah metode berdasarkan PCM. Melalui PCM dapat disimpulkan berdasarkan jenis kelamin dimana ditemukan terdapat 37 Item dari 90 item yang terdeteksi DIF. Metode yang paling sedikit mendeteksi DIF adalah metode MH berdasarkan tingkat pendidikan yaitu sebanyak 3 item dari 90 item.

---

This study aims to determine how the detection of Differential Item Functioning (DIF) on personality tests by gender and level of education to students in the School Athletes Ragunan , Jakarta . how early to determine whether there is bias on a test item is to perform analysis of DIF or known as Differential Item Functioning . DIF is the difference in the probability of success to take grain from two different groups after controlling for ability level/trait. Therefore, for a measuring instrument is not favorable to one group needs to be done DIF detection.

The study was conducted in April to June 2014in the School Athletes Ragunan taken nonprobability accidental engineering and obtained a total of 202 respondents, which consisted of 136 male students and 66 female students, by level of education 146 high school students and 56 junior high school students.

First method for Detection DIF in this study is using Partial Credit Model (PCM) and assisted by using software QUEST to estimate the delta of the results of the response. Second method is using Mantel Haenszel (MH) which is then processed using SPSS.

The results of the detection of DIF have shown that the method most widely detected DIF is a PCM, through the method based on PCM can be concluded by Gender where it was found there were 37 item of 90 items were affected by DIF. Method for at least detecting DIF is MH method based on education level were found 3 irem of 90 items."

"Air secara alamiah mengandung ion-ion logam terlarut di dalamnya, salah satunya adalah ion Ca2+ yang dapat berpresipitasi dengan ion CO32- sehingga membentuk kerak. Anti-scale Magnetic Treatment (AMT) merupakan suatu metode yang dapat mengurangi pembentukan kerak tanpa mengubah sifat kimia dari air. Hingga saat ini, penelitian mengenai AMT dengan fluida dinamik masih terus dikembangkan. Data yang dihasilkan cukup lengkap, oleh karena itu diperlukan suatu pengembangan model matematis dari data-data yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya, sehingga dapat diperkirakan hasil yang diperoleh pada suatu kondisi operasi tertentu. Data yang dihasilkan dari pengembangan model mempunyai harga yang mendekati hasil percobaan. Pengembangan model ini didapat waktu efektif magnetisasi dan variabel yang mempunyai pengaruh dominan terhadap presipitasi CaCO3, yaitu kecepatan alir dan konsentrasi larutan.

---

Naturally water contains of ionics metal which dissolved within, one of the ionic metal is calcium ion (Ca2+) which could precipitate with CO32- forming scale. Anti-scale Magnetic Treatment (AMT) is an alternative method that could reduce the forming scale without changing it's chemical properties. Now a days, experiment about AMT with dynamic fluid is still being developed. The datas from the experiment that have been conducted are sufficient, because of that, the needs of mathematics modelling from the data from previous reseach is important to forecast the result that will be obtained from certain operation conditions. The modelling data obtained from modelling development were closed enough with the experiment data. From this modelling development the most influenced precipitation CaCO3 which were the liquid flow and the cocentration of the solution."