Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTransducer merupakan suatu peralatan yang telah menjadi bagian yang tidak bisa dipisahkan dari kehidupan manusia. Sejalan dengan perkembangan teknologi optik belakangan ini, aplikasinya semakin meluas. Penelitian dan eksperimen juga dilakukan untuk mencapai tingkat pengoperasian yang lebih baik.Dalam skripsi ini dibahas suatu transducer optik untuk pendeteksian warna. Unit yang disebut "Color Tell" tersebut didisain dalam bentuk yang kompak, rendah biaya, dan memberikan kemudahan bagi tuna netra untuk mengenali warna yang mereka sentuh."

"Akurasi adalah nilai yang menyatakan tingkat kebenaran hasil pengukuran sesuai dengan standard. Untuk mengetahui akurasi sebuah linear transducer diperlukan kalibrasi. Namun sering ditemukan, setelah dilakukan kalibrasi, akurasinya sudah keluar dari batas toleransi yang diijinkan, sehingga tidak layak digunakan lagi. Agar dapat digunakan kembali, perlu dilakukan perbaikan, sayangnya perbaikan secara hardware sangat mahal. Disini disampaikan rancangan metode perbaikan akurasi menggunakan software, dengan memanfaatkan data kalibrasi yang diproses dengan genetic algorithm. Keuntungannya adalah, hanya dengan memasukan data kalibrasi ke software untuk diolah menjadi parameter koreksi. Kemudian diprogramkan ke microcontroller sebagai kompensator maka akan segera diperoleh hasil peningkatan akurasinya.Dalam metode peningkatan akurasi ini, linear transducer didekati hanya dengan monomial dengan membagi sepanjang linear transducer menjadi segmen-segmen kecil dengan suatu algoritma khusus, kemudian dibentuk chromosome untuk monomial pada genetic algorithm (GA) dengan parameternya berupa bilangan integer untuk memudahkan pemrograman pada microcontroler. Kemudian melakukan modifikasi internal GA khususnya pada selection dan crossover operator. Dalam penelitian ini selection operator yang digunakan adalah stochastic universal sampling, dan crossover operator adalah multi point, ternyata kombinasi kedua operator tersebut menghasilkan nilai sum of squares error (SSE) terbaik, sekitar 68.6% dari SSE rata rata.Langkah berikutnya menerapkan metode elitisasi dengan memasukan kembali sebagian elite chromosome ke populasi generasi berikutnya. Dari percobaan diperoleh bahwa dengan 10% elite chromosome menghasilkan nilai root mean squared (RMS) lebih baik yaitu sekitar 38.9 % dari RMS rata rata.Untuk meningkatkan kinerja GA dilakukan segmentasi sepanjang linear transducer. Segmentasi adalah membatasi rentang kerja dengan membagi daerah kerja menjadi beberapa segmen kecil menggunakan nilai golden ratio (GR). Hasilnya ternyata, golden ratio segmentation method mempunyai kinerja lebih tinggi bila dibandingkan dengan hierarchical segmentation method. Nilai RMS menjadi sekitar 49.0% dan jumlah segmen sekitar 85.9%.Selanjutnya untuk mengetahui kinerja metode peningkatan akurasi yang merupakan gabungan dari genetic algorithm dan golden ratio (GA-GR) dilakukan simulasi. Tujuannya adalah untuk meyakinkan bahwa algoritma yang dikembangkan telah berjalan sesuai dengan tujuan penelitian. Dalam simulasi, GA-GR digunakan untuk tracking kurva karakteristik linear transducer. Hasilnya, nilai RMS dari metode GA-GR sekitar 50 - 900 kali lebih baik dari pada menggunakan polinomial.Kemudian untuk mengetahui hasil nyata metode GA-GR dalam meningkatkan akurasi, maka dilakukan percobaan pada linear transducer yang dipasang pada mechanical positioning system, lalu dilakukan kalibrasi menggunakan standard laser interferometer system calibrator dan prosedur British Standard BS 4656. Hasilnya diperoleh bahwa metode GA-GR dapat meningkatkan akurasi sampai dengan 45.1%.Accuracy is the value stating the true level of a measurement result according to the standard. To find out the accuracy of linear transducer, calibration is required. However, it is often found that after calibration is done, the accuracy is out of the permitted tolerance limit. Therefore, it is no longer appropriate to be used. In order to make it useable again, repair is needed to be done but hardware repair is definitely very costly. This dissertation designs a method to increase accuracy by using software, by utilizing calibration data processed by genetic algorithm (GA). The advantage is that it simply needs to enter the calibration data in the software to be processed as correction parameter and the procedure is to be programmed in the microcontroller as the compensator. Then it will soon get the result of the accuracy increment as required.

In this method, the linear transducer is tracked by using only monomial form each small segment of the transducer along its length with a special method of segmenting the linear transducer. Then using the GA to find the parameters of the monomial by putting them into the form of chromosome. To ease the programming in the microcontroller, the parameter values only use integer numbers. The next step the GA internal mechanism is modified, especially in the selection and crossover operators. In this research, the selection operator used is stochastic universal sampling, while the crossover operator is multi point because the combination of those two operators produces the best sum of squares error (SSE), around 68.6% from the average SSE.

The following step is to apply the elitism method by re-entering a subset of elite chromosomes to the next generation population. From the experiments, it can be seen that by re entering 10% of elite chromosomes it will produce better root mean squared (RMS) value, which is around 38.9% from the average RMS.

To increase the GA performance, segmentation a long the length of the linear transducer is done. Segmentation means limiting the work span by dividing the working area into several segments using golden ratio (GR). The result shown that, the golden ratio segmentation method has a higher performance if compared to that with the hierarchical segmentation method. The value of RMS becomes around 49.0% and the number of segments is around 85.9%

Furthermore, to find out the performance of the accuracy increase method which is a combination of genetic algorithm and golden ratio (GA-GR), simulation is conducted. The aim is to make is to make sure that the development algorithm runs in accordance with the objective of the research. In the simulation, GA-GR is used for tracking the curve characteristics of linear transducer. The result is the value of RMS from the GA-GR method is around 50 to 900 times better than using polynomial.

Moreover, to find out the real result of the GA-GR method in increasing accuracy, an experiment on linear transducer on the mechanical positioning system is conducted, using the standard laser interferometer system calibrator and the procedure of British Standard BS 4656. The result obtained is that the GA-GR method can increase accuracy up to 45.1%."

"Penelitian ini dilakukan untuk melakukan validasi beberapa pressure gauge yang terdapat pada mesin PLTU 450 Watt dengan adanya permasalahan nilai efisiensi termal pada penelitian sebelumnya yang sangat rendah jika dibandingkan dengan nilai efisiensi normal. Adanya dugaan bahwa hasil pengukuran tekanan oleh pressure gauge yang kurang akurat sehingga menjadi salah satu faktor penyebab perhitungan nilai efisiensi yang kecil. Validasi pressure gauge ini dilakukan dengan metode perbandingan dengan suatu pressure transducer merk OMEGA tipe PX800-100 GV yang memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan pressure gauge. Dari hasil pengujian pressure transducer, dapat diketahui bahwa output pressure transducer berbanding lurus (linear) dengan tekanan input yang diberikan dan memiliki nilai gradien garis 13,61 milivolt per bar gauge (barg) pada rentang pengukuran 0-8 barg. Dari hasil validasi pressure gauge terhadap 5 pressure gauge pada rentang tekanan 0- 8 barg dapat diketahui bahwa kelima pressure gauge memiliki range nilai akurasi 5% - 7,5%. Dengan demikian jika dibandingkan dengan nilai akurasi sesuai spesifikasinya yaitu 1,5 %, nilai akurasi pressure gauge P-01 s.d. P-05 memiliki nilai akurasi yang sudah turun.

---

The study was conducted to validate some pressure gauges located on the 450 watt power plant engine. The calculation of thermal efficiency in the previous studies was very low comparing to the normal efficiency. That was alleged by the pressure measurement which less accurate. Pressure gauge validation was performed by the method of comparison with a pressure transducer OMEGA PX800-100 GV that has higher accuracy when it was compared to the pressure gauge.

From the test results, it could be seen that the pressure transducer output is directly proportional (linear) with a given input pressure and has a gradient of line 13.61 milivolts per bar gauge (barg) in the measurement range of 0-8 barg. Validation results of five pressure gauges in the range of 0-8 barg have 5%-7,5% accuracy. Thus when this actual accuracy were compared with their pressure gauge specification, i.e 1.5%, the accuracy of all pressure gauges has been dropped."

"Penelitian ini dilakukan untuk melakukan kalibrasi pressure transducer merk Firstrate FST800 buatan China guna mengetahui karakteristik dan mendapatkan konstanta kalibrasi serta membuktikan nilai keakurasian dan konsistensi output pressure transducer dengan rentang 4-20 mA dengan membandingkan alat ukur tekanan dengan alat ukur lainnya secara empirik. Adanya dugaan bahwa hasil pengukuran tekanan oleh pressure gauge yang kurang akurat sehingga menjadi salah satu faktor penyebab keingintahuan terhadap pengukuran dengan menggunakan pressure transducer. Adanya ketidakpercayaan terhadap produk China terutama untuk alat ukur dan tidak ada standard yang tercantum dalam spesifikasi juga menjadi pertimbangan dalam memilih alat ukur yang diuji. Kalibrasi ini menggunakan alat ukur pembanding sebagai pengukur tekanan yang dimasukkan ke pressure transducer yaitu dengan rentang tekanan yang diberikan antara 0 barg sampai 5 barg dengan memakai pressure gauge merk Schuh EN837-1 SS250 buatan Jerman dan merk Migishita buatan Jepang yang memiliki nilai akurasi 1.6% FS dan sudah memiliki standard JIS untuk Bourdon tube Migishita dan standard DIN untuk Bourdon tube Schuh EN837-1 SS250 sehingga dapat dipercaya sebagai alat ukur pembanding. Penelitian ini dilakukan dengan metode pengulangan data, menaikkan dan menurunkan tekanan sehingga dapat diketahui nilai ketidakpastian pressure transducer tersebut yang meliputi level of consistency, level of convidence, histeresis, non linierity, dan non repeatability.

---

This research conducted to calibrate pressure transducer Firstrate FST800 made in China to determine the characteristics and gain calibration constants and prove the value of accuracy and consistency of pressure transducer output range 4-20 mA by comparing pressure measurement device with each other empirically. Allegations that the result of the less accurate pressure gauge so that it becomes one of the factors causing the curiosity of measurements using a pressure transducer. Their distrust of China products especially for measuring and no standards set forth in the specification is also a consideration in choosing a measuring instrument tested. This calibration uses as a benchmark measuring instrument that is inserted into a pressure gauge pressure transducer is supplied with a pressure range between 0 barg to 5 barg pressure gauge using Schuh EN837-1 SS250 made in Germany and Migishita made in Japan which has a value of 1.6% FS accuracy and already has standards for Bourdon tube Migishita JIS and DIN standards for Schuh EN837-1 SS250 Bourdon tube so that it can be trusted as a measure of comparison. This research was conducted by the method of repetition of data, raising and lowering the pressure so that it can be seen that the value of the uncertainty of pressure transducer which includes the level of consistency, level of convidence, hysteresis, non linierity, and non-repeatability."

"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kalibrasi pressure transducer SKU23XXXX dengan menggunakan Arduino Uno sebagai suplai daya dan perekam data output pressure transducer yang kemudian dapat diaplikasikan pada boiler di industri tahu rumahan. Untuk mengetahui karakteristik dari pembacaan pressure transducer SKU23XXXX, diperlukan tahapan kalibrasi dengan melakukan determinasi zero-offset pada saat kondisi ambien (tekanan 0 barg) dan melakukan pengujian pembacaan tekanan dengan pengaplikasian tekanan di antara 0 sampai 5 barg dari dua buah pressure transducer SKU23XXXX menggunakan kalibrator berupa pressure gauge merk Schuh EN837-1 SC250.Dari hasil pengujian, zero-offset dari pressure transducer SKU23XXXX sebesar 524,51 milivolt dengan standar deviasi sebesar 20,602 milivolt. Output dari kedua pressure transducer menghasilkan persamaan linear dengan gradien garis 328,39 milivolt per barg dan intersep pada titik nol sebesar 499,52 milivolt. Persamaan inilah yang kemudian dijadikan sebagai acuan untuk kalibrasi pressure transducer SKU23XXXX lainnya. Adapun besar kesalahan pressure transducer akibat histerisis sebesar 0,808% dan kesalahan akibat ketidaklinearan (non-linearity) sebesar 1,2%, dan kesalahan akibat non-repeatability sebesar 1,552%, sehingga diperoleh kesalahan muenyeluruh pembacaan tekanan pressure transducer SKU23XXXX sebesar 2,122%.

---

This research aims to calibrate SKU23XXXX pressure transducers using Arduino Uno as a pressure transducer power supply and output data recorder so then can be used on boilers in the home tofu industries. To determine the characteristics of the SKU23XXXX transducer pressure reading, it is necessary to calibration process by zero-offset determination at ambient conditions (0 barg pressure) and pressure reading calibration with applying pressure between 0 to 5 barg to two SKU23XXXX pressure transducers using Schuh EN837-1 SC250 pressure gauge as the calibrator.

From the test results, the zero-offset of the SKU23XXXX pressure transducer is 524.51 millivolts with a standard deviation of 20.602 millivolts. The output of the pressure of the two transducers produced a linear gradient line of 328.39 millivolts per barg and intercept at zero at 499.52 millivolts. The pressure transducer error due to hysteresis is 0.808% and errors due to non-linearity are 1.2%, and error due to non-repeatability are 1,552%, so that the entire error of the SKU23XXXX pressure transducer are 2,122%."

"Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan morphological analyzer pada Aksara agar dapat melakukan pemrosesan bahasa Indonesia informal. Metode yang digunakan pada Aksara adalah rule-based menggunakan nite-state trans- ducer dengan compiler bernama Foma. Adapun komponen yang ditingkatkan adalah komponen tokenizer, lemmatizer, dan POS tagger. Untuk menguji peneli- tian ini, dibuatlah sebuah gold standard yang terdiri dari 102 kalimat dengan 1434 token. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa penelitian ini berhasil memiliki pen- ingkatan akurasi tokenisasi sebesar 4.6% dari Aksara v1.1. Untuk tahapan lemati- sasi pada kasus case sensitive terjadi peningkatan akurasi sebesar 11.82%. Evaluasi POS tagging juga berhasil mengalami peningkatan pada nilai F1-Score sebesar 14% dibandingkan dengan Aksara v1.1.

---

This study aims to improve the ability of the morphological analyzer in Aksara in order to be able to process the informal Indonesian. The method used in Aksara is rule-based, using a nite-state transducer with a compiler named Foma. The components that are being improved are tokenizer, lemmatizer, and POS tagger components. To test this research, a gold standard was created; It consists of 102 sentences with 1434 tokens. The test results show that this study has an increase in tokenization accuracy of 4.6% compared to Aksara v1.1. For the lematization stage in the case of case-sensitive word, there is an increase in accuracy of 11.82%. The POS tagging evaluation also increased its F1-Score value by 14% compared to Aksara v1.1."

"Metode microforming adalah proses pembentukan material dengan deformasi plastis pada parameter mikro. Namun, metode ini memiliki masalah pada skala mikro yang disebut size effect. Untuk mengatasi kesulitan tersebut, terdapat beberapa pendekatan baru, salah satunya menggunakan Ultrasonic Vibration Assisted (UVA) microforming. UVA microforming adalah metode forming dengan memberikan getaran dengan frekuensi tinggi pada benda kerja untuk mengurangi gaya pembentukan, meningkatkan smoothzone, mengurangi kekasaran permukaan, dan meningkatkan akurasi. Untuk menghasilkan getaran, dibutuhkan komponen bolted langevin transducer yang mengubah sinyal listrik menjadi sinyal akustik dalam rentang frekuensi ultrasonik. Performa dan efisiensi transducer sangat bergantung pada desain pada sistem transducer. Oleh karena itu, proses mendesain harus diperhatikan secara detail. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam mendesain sistem transducer di antaranya perhitungan dimensi komponen, karakteristik getaran, karakteristik pre-stress, dan pemilihan material. Selanjutnya, desain transducer dilakukan simulasi modal dan simulasi harmonic response untuk mengetahui besarnya frekuensi pada getaran longitudinal yang dihasilkan transducer, serta besar displacement transducer setelah diberikan gaya punch. Penelitian ini juga mengukur amplitudo untuk mencari parameter terbaik dalam melakukan proses microforming.

---

n at a micro parameter. However, this method has a problem at the micro-scale called the size effect. There are several new approaches to overcome these difficulties, one of which is using Ultrasonic Vibration Assisted (UVA) microforming. UVA microforming is a forming method by applying high-frequency vibrations to the workpiece to reduce forming forces, increase smooth zone, reduce surface roughness, and increase accuracy. To produce vibration, a bolted Langevin transducer is needed which converts electrical signals into acoustic signals in the ultrasonic frequency range. The performance and efficiency of the transducer are highly dependent on the design of the transducer system. Therefore, the design process must be considered in detail. Several things that need to be considered in designing a transducer system include the calculation of component dimensions, vibration characteristics, pre-stress characteristics, and material selection. Furthermore, the design of the transducer is carried out with a modal simulation, and a harmonic response simulation to determine the frequency of the longitudinal vibration produced by the transducer, as well as the displacement of the transducer after the punch force is applied. This study also measures the amplitude to find the best parameters for the micro forming process."

"Morphological analyzer merupakan sebuah alat yang digunakan untuk melihat bagaimana proses pembentukan kata, menentukan kata dasar pembentuk, dan menge- tahui informasi linguistik yang terkandung pada suatu kata. Universal Dependencies (UD) merupakan sebuah framework acuan yang digunakan pada proses anotasi morfologi untuk berbagai bahasa. Sayangnya, belum ditemukan morphological analyzer untuk bahasa Indonesia yang menerapkan pedoman UD ini. Penelitian ini mengembangkan morphological analyzer untuk bahasa Indonesia yang diberi nama Aksara. Aksara dibangun menggunakan finite state compiler bernama Foma yang digunakan pada Mor- phind, morphological analyzer pada penelitian sebelumnya. Foma dapat memodelkan aturan-aturan pembentukan kata dalam bentuk finite state transducer. Pada Aksara juga dikembangkan tokenizer yang hasilnya menyesuaikan dengan hasil tokenisasi pada treebank UD. Implementasi Aksara menerapkan pedoman UD versi terbaru yaitu UDv2. Pengujian Aksara dilakukan dengan membandingkan performa Aksara dengan Morhpind. Hasil pengujian menunjukkan bahwa komponen tokenizer Aksara berhasil memiliki akurasi tokenisasi sebesar 96.60%, meningkat 23.89% dari akurasi tokenisasi oleh Mor- phind. Evaluasi POS tagging Aksara juga berhasil melewati hasil pemetaan Morphind dengan akurasi F1-score sebesar 87%, dengan kenaikan relatif sebesar 18% dari baseline.

---

Morphological analyzer is a tool used to do an analysis on word formation process, to identify the lemma for each word, and to do an analysis on the linguistic information. Universal Dependencies (UD) is a framework commonly used in morphological annota- tion process. Unfortunately, there is not a single Indonesian morphological analyzer that applies UDv2. This research is a development of morphological analyzer for Indonesian language named Aksara. Aksara was build using finite state compiler named Foma, which was used in Morphind, the previous research on Indonesian morphological analyzer. Foma can model the rules of word formation which is represented in the form of finite state transducer. This research also develops a tokenizer which its results are adjusted to the tokenization example on UD treebank. The Aksara implementation applies the latest UD guidelines, UDv2. Testing of Aksara is done by comparing the performance of Aksara with Morphind. The test results show that the tokenizer component of Aksara managed to have a tokenization accuracy of 96.60%, an increase of 23.89% from the accuracy of tokenization by Morphind. Evaluation of POS tagging with Aksara also managed to pass Morphind with an accuracy of F1-score of 87%, with a relative increase of 18% from the accuracy of Morphind."