Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permasalahan banyak benda (many-body) secara lengkap, dimana melibatkan interaksi elektron-ion dan interaksi elektron-elektron, merupakan permasalahan yang sulit untuk dipecahkan secara eksak. Pendekatan first-principles seperti Density Functional Theory (DFT) telah menjadi pilihan yang populer untuk mengamati band structure secara lengkap pada suatu material. Bagaimanapun juga, terlepas dari perumusannya yang telah mapan, hal itu tetap menjadi tantangan besar untuk menggunakan pendekatan DFT untuk mengamati efek yang yang disebabkan oleh korelasi yang kuat antara elektron secara benar. Saat ini telah diperkenalkan pendekatan yang menggabungkan DFT dengan pendekatan diagram Feynman, yang disebut metode GW, untuk mengoreksi efek dari interaksi antara elektron. Terlepas dari beberapa keberhasilan dari pendekatan GW berbasis DFT ini, pendekatan ini memiliki kekurangan yaitu tidak cukup eksibel untuk digunakan untuk memecahkan masalah dengan interaksi yang lain, seperti interaksi magnetik. Pada skripsi ini, kami memperkenalkan algoritma metode GW dalam kerangka tight- binding. Kami turunkan setiap langkah pada algoritma secara lengkap dengan menggunakan diagram Feynman dan konsep analytic continuation untuk mengekspresikan besaran-besaran fisika pada real frequency. Untuk tujuan tertentu, kami tertarik untuk menerapkan algoritma ini pada sistem graphene dengan harapan menggunakan metode ini untuk sifat optik sistem graphene dengan berbagai jenis interaksi tambahan dalam waktu mendatang.

---

The full many-body problem in condensed-matter physics, in which electronion as well as electron-electron (e-e) interactions play crucial roles, is very tough to solve exactly. To explore the details of the band structure of the material, a first-principles approach such as Density Functional Theory (DFT) has become a popular choice. However, a part from its well-established formulation, it remains a big challenge to use such an approach to capture effects arising from strong correlations among the electrons correctly. Nowadays, an approach to combine DFT with a Feynman diagrammatic approach, so called the GW method, to address the effects of e-e interactions, has been introduced. Despite some successes of the DFT-based GW approach, there is an issue that this approach does not seem exible enough to use for solving problems with other types of interactions, such as magnetic interactions. In this skripsi, we aim to introduce an algorithm of the implementation of GW method in the frame of tight-binding approximation. We rigorously derive each step in the algorithm with the aid of Feynman diagrams, and the concept of analytic continuation to express the physical quantities of interest in real frequency. For a particular purpose, we are interested to apply this algorithm to graphene in hope of using this method address optical properties of graphene systems with various kinds of additional interactions in the near future."

"ABSTRAKSkripsi ini didasari oleh tujuan kami untuk memahami terlahirnya eksiton didalam graphene. Eksiton adalah quasipartikel yang mendeskripsikan keadaanterikat antara sebuah elektron dan sebuah hole. Eksiton memiliki peranan yangpenting dalam teknologi berbasis semikonduktor, seperti photovoltaics, laser,dan sebagainya. Skripsi ini tidak semata-mata bertujuan untuk mendiskusikantentang kemunculan eksiton, namun mengeksplorasi efek dari interaksi tolakmenolakCoulomb di antara elektron-elektron yang menghasilkan efek korelasi;Interaksi-interaksi ini memodikasi spektrum satu partikel (kerapatan keadaanatau Density of States) dan spektrum dua partikel (konduktivitas optis) darigraphene. Kami melakukan penelitian ini secara teoritik dengan cara menggunakanmetode GW yang diimplementasikan dengan basis model HamiltonianTight-Binding. Pemahaman dari efek-efek korelasi ini sangat penting karenahal ini akan berperan dalam membuat interaksi tarik-menarik efektif di antaraelektron dan hole yang akan mengikat mereka dan mengubah mereka menjadieksiton. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan perhitungan numerikdari konduktivitas optis dari graphene menggunakan menggunakan algoritmaGW berbasis Tight-binding. Skripsi ini meliputi perhitungan self-energy menggunakanFungsi Green (G) dan Fungsi Interaksi Ternormalisasi (W) yang didapatdari proses Random Phase Approximation. Metode ini didasari olehpendekatan Tight-Binding yang digunakan untuk membuat struktur pita energibare dari graphene. Selain itu, kami memformulasikan perlakuan interaksiCoulomb dengan menggunakan diagram Feynman dalam pendekatan GW.Hasil utama dari perhitungan ini adalah grak dari kerapatan keadaan (Den-sity of States) dan konduktivitas optis dari graphene dengan koreksi self-energydalam pendekatan GW.

---

ABSTRACTThis study is very much motivated by our aim to understand the formationof excitons in graphene. Excitons are quasi-particles that describe the boundstate between an electron and a hole. The role of excitons are very importantin semiconductor-based technologies, such as photovoltaics, lasers, and soon. This thesis is not aimed to discuss the formation of excitons itself, ratherit explores the eects of Coulomb repulsive interactions among electrons thatgenerate the correlations eects that modify the single-particle spectra (densityof states) and the two-particle spectra (optical conductivity) of graphene. Wedo this study theoretically by employing the GW method implemented on thebasis of the tight-binding model Hamiltonian. The understanding of such correlationeects is important because eventually they play an important role ininducing the eective attractive interactions between electrons and holes thatbind them into excitons. The aim of this research is to do a numerical calculationof the optical conductivity of graphene using a tight-binding based GWalgorithm. This study includes the calculation of self-energy by using Green'sFunction (G) and Normalized Interaction Function (W) acquired from RandomPhase Approximation. This method is derived from the Tight-BindingApproximation used to construct the bare band structure of graphene. In additionto this, we formulate with the treatment of the Coulomb interactionusing Feynman diagrams within the GW approximation. The main results ofthese calculations are the plots of density of states and optical conductivity ofgraphene upon the self energy corrections within the GW approximation."

"Kebutuhan untuk mendapatkan pola yang terbentuk dari matriks biner pada masa ini dan mendatang, meningkat dengan pesat. Data dari 'clickstream' pengguna internet, 'face-recognition', matriks setelah dilakukan prapengolahan dari data kategorik, interaksi protein-protein dan masih banyak daftar lainnya yang menghasilkan matriks biner. Salah satu pola yang dapat dibentuk dari matriks biner merupakan satu himpunan submatriks yang semua entrinya bernilai 1. Submatrik tersebut disebut dengan 'bicluste''r' dengan jenis nilai konstan. Permasalahan dari pembentukan 'bicluster' disebut dengan 'biclustering'. Permasalahan tersebut tergolong dalam permasalahan 'NP-complete'. Meskipun demikian, hasil yang suboptimal mampu didapatkan dengan membuat algoritma 'biclustering'.Penelitian ini mengusulkan suatu algoritma 'biclustering' baru dengan menggunakan jarak 'Hamming' antara satu kolom dengan kolom yang lainnya pada matriks biner. Algoritma yang diberi nama 'bicHPT' ('biclustering based on Hamming distance Pattern Table') ini, mampu membuat satu himpunan 'bicluster' dengan lima langkah, yaitu mereduksi kolom matriks, membuat tabel jarak 'Hamming', mencari kandidat 'bicluster', menyaring kandidat 'bicluster', dan membentuk 'bicluster'. Setelah uji coba performa, algoritma 'bicHPT' mampu menghasilkan satu himpunan 'bicluster', bahkan mampu mengungguli algoritma lain dalam hal jumlah 'bicluster' yang dibentuk. Algoritma ini juga mampu untuk diaplikasikan sebagai salah satu unsur yang digunakan untuk memprediksi interaksi protein-protein baru, antara protein 'Human Immunodeficiency Virus type' 1 (HIV-1) dan protein manusia. Total interaksi baru yang didapatkan dengan menggunakan algoritma ini ada sebanyak 482 interaksi.

---

The demand to obtain patterns from a binary matrix today and in the future is rapidly increasing. Data from internet users clickstreams, face-recognition, the matrix after preprocessing categorical data, protein-protein interactions, and so on that will produce a binary matrix. One kind of pattern that might be obtained from a binary matrix is a set of submatrices which all their entries have the value of 1. A submatrix is called with bicluster with constant values. The problem to make biclusters is called with biclustering. This problem is NP-complete. Although, the suboptimal solution might be obtained with constructing a biclustering algorithm.

This research proposes a novel biclustering algorithm based on Hamming distance among each column in a binary matrix. The algorithm which called with \pt (biclustering based on Hamming distance Pattern Table) can produce biclusters in 5 steps, which are, the column reduction of the matrix, constructing Hamming distance table, finding bicluster candidate, filtering bicluster candidate and forming the biclusters. After testing the performance, this algorithm can produce biclusters. Moreover, it can outperform another algorithm in numbers of biclusters. This algorithm is also succeeded to be applied as one of the elements to predict protein-protein interaction between Human Immunodeficiency Virus type 1 protein (HIV-1) and human protein. The total new interactions which using this algorithm are 482 interaction."

"Quadratic Assignment Problem (QAP) merupakan masalah optimasi kombinatorial yang pertama kali diperkenalkan oleh Koopmans dan Beckman pada tahun 1957. QAP adalah masalah menempatkan n fasilitas pada n lokasi dengan tujuan meminimalkan total jarak. Pada skripsi ini, QAP diselesaikan dengan algoritma Hybrid Ant System (HAS) yang termasuk dalam Ant Colony Optimization (ACO). ACO merupakan suatu metode metaheuristik yang terinspirasi dari perilaku semut dalam mencari rute terpendek dari sumber makanan sampai kembali ke sarangnya. Pada algoritma HAS ini, terdapat sejumlah agen yang ditugaskan untuk membentuk rute perjalanan. Setiap agen secara acak ditugaskan membuat rute dari simpul awal sampai semua simpul dikunjungi dan menghasilkan solusi untuk QAP.

---

Quadratic assignment problems (QAPs) is one of combinatorial optimization that was introduced by Koopmans and Beckmann in 1957. QAP is assign n facilities to n locations by minimizing the total distance. In this skripsi, QAP problems can be solved by Hybrid Ant System (HAS) algorithm, these algorithm include in Ant Colony Optimization (ACO). ACO is a metaheuristic methods which encouraged from ants behavior in finding the shortest path among the food resources to their cage. By HAS algorithm, there are some agents assigned to create routes randomly from first points until all points visited, then it will result a solution for QAP."

"ABSTRAKDi Indonesia, jalan nasional mempunyai peran penting untuk meningkatkan perekonomian daerah, jaringan jalan juga berfungsi untuk menghubungkan antar satu provinsi dengan provinsi lainnnya atau antar provinsi dengan kabupaten / kota. Jaringan jalan di Indonesia memiliki panjang yang cukup signifikan, yaitu sekitar 516.239 kilometer, sebagian besar masih banyak kekurangn informasi terkait dengan data pemantauan dan evaluasi, sehingga pemeliharaan jalan belum dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Tujuan dari studi ini adalah melakukan pengembangan Algoritma Genetika GA berdasarkan multi objective perkerasan guna mendapatkan opsi strategi optimasi pemeliharaan yang dapat diterapkan sebagai fungsi kondisi kerusakan jalan dan keterbatasan biaya. Studi ini mengambil data dari database yang ada pada Interurban Road Management System IRMS dengan mempertimbangkan kondisi jalan dan biaya pemeliharaan. Strategi optimasi ini menggunakan model software yang dikembangkan untuk menyelesaikan masalah keterbatasan biaya dihadapi penanggung oleh pengelola jalan; yaiu meminimalkan biaya dan memaksimalkan pelayanan jalan.

---

ABSTRACTIn Indonesia, the national road has an important role to increase the region rsquo;s economy, the road has the function to preserve inter- provincial or inter-provincial and regencies/cities. Road network in Indonesia has a significant length, of approximately 516,239 kilometers, where the majority presents lack of information related to monitoring data and evaluation. As a consequence, road maintenance is not appropriated. The objective of this paper is to describe the development of a Genetic Algorithm GA based on multi objectives programming of pavement and to investigate the optimal maintenance strategy options applied as function of road surface distress conditions. This is supported by database of an Integrated Road Management System IRMS and taking into account of both road network condition and agency costs. The optimization strategies provided by the developed soft computing tool can help solving agency problems; minimizing costs and maximizing road services. "

"Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) merupakan masalah penjadwalan produksi beberapa item pada mesin tunggal sehingga tingkat permintaan dapat tercapai tanpa adanya backorder dan total biaya (jumlah dari biaya penyimpanan inventori dan biaya setup) dapat diminimumkan. Tujuan dari penyelesaian ELSP adalah menentukan lamanya pemrosesan item yang sejenis yang disebut dengan panjang run atau ukuran lot dan menentukan urutan lot (sekuens produksi) yang meminimumkan total biaya. Salah satu jenis pendekatan ELSP adalah Time-varying Lot Sizes Approach, yaitu pendekatan yang memungkinkan ukuran lot yang berbeda bagi setiap item yang berbeda. Time-varying Lot Sizes ELSP dikenal sebagai masalah NP-hard sehingga banyak dilakukan penelitian menggunakan metode heuristik untuk menyelesaikan masalah ini. Pada skripsi ini, digunakan Algoritma Genetika Hibrida (Algoritma Genetika yang digabungkan dengan algoritma lain) untuk menyelesaikan Time-varying Lot Sizes ELSP sehingga diperoleh sekuens produksi yang meminimumkan total biaya.

---

Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) is a problem of scheduling several items on a single machine in order to meet the demand without any backorder, so as to minimize the total cost (sum of inventory holding cost and setup cost). The purpose of solving ELSP is to determine the duration of processing the same item (called as run length or lot size) and determine the sequence of the lots (called as production sequence) that can minimize the total cost. One of the ELSP approaches is Time-varying Lot Sizes Approach, that is an approach which different lot sizes is possible to be produced for any item in the production sequence. Time-varying Lot Sizes ELSP is known as NP-hard problem and there are numerous research on heuristic algorithms to solve this problem. In this skripsi, Hybrid Genetic Algorithm (combination of Genetic Algorithm with another algorithm) is used to solve Time-varying Lot Sizes ELSP in order to get the production sequence which minimizes the total cost."

"Pandemi COVID-19 di kuartal awal 2020 mendorong Universitas Indonesia untuk menetapkan sistem pembelajaran daring dalam menjalankan aktivitas perkuliahan. Prediksi keberhasilan mahasiswa pada masa pembelajaran daring perlu dilakukan sebagai bahan evaluasi pemanfaatan sistem pembelajaran daring selanjutnya. Machine learning merupakan tools untuk melakukan prediksi. Terdapat berbagai model dalam machine learning, salah satu model yang sering digunakan adalah neural network. Multilayer Perceptron (MLP) merupakan salah satu model dari neural network. MLP terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer. Nilai pada input layer diproses pada hidden layer dan hasil akhir dihasilkan di output layer. MLP bekerja dengan pembaruan bobot yang membutuhkan 2 fase yaitu forward pass dan backward pass. MLP dengan algoritma optimasi Levenberg-Marquardt digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa. Prediksi yang dilakukan berupa klasifikasi mahasiswa lulus dan tidak lulus. Data yang digunakan merupakan data rekapitulasi aktivitas perkuliahan mahasiswa Departemen Matematika FMIPA UI pada mata kuliah X. Terdapat 2 data yang digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa, yaitu data rekapitulasi aktivitas perkuliahan mahasiswa dari minggu ke-1 hingga ke-4 (periode 1) dan minggu ke-1 hingga ke-8 (periode 2). Hyperparameter yang digunakan adalah 8 buah input neuron, 30 buah hidden neuron untuk hidden layer pertama, 30 buah hidden neuron untuk hidden layer kedua, 1 buah output neuron, 2 buah fungsi aktivasi (tanh dan linear), dan damping factor dengan nilai 3. Evaluasi MLP dalam memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa dilakukan dengan menentukan nilai G-mean terbaik. Nilai G-mean menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasi kelas lulus maupun tidak lulus. Prediksi MLP dengan algoritma optimasi Levenberg-Marquardt menghasilkan G-mean terbesar untuk periode 1 sebesar 0,72 dan periode 2 sebesar 0,86 pada data training dan testing 90:10. Hasil perbandingan prediksi keberhasilan mahasiswa data periode 1 dan periode 2 menunjukkan periode 2 lebih baik digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa.

---

COVID-19 pandemic on first quarter of 2020 urged Universitas Indonesia to distanced learning in doing lecture activities. Distance learning system may cause bad health to students, to such extent that student academic success may be affected. Student academic success prediction on distance learning need to be done as evaluation for future distance learning system. Machine learning is one of solution to perform prediction. There are many methods in machine learning, one of common used methods is neural network. There are many kinds of machine learning, one of the kinds is multilayer perceptron (MLP). MLP is consists of input layer, hidden layer and output layer. Values from input layer are processed in hidden layer and final output are yielded in output layer. MLP has 2 processing phase, which are forward pass and backward pass to do weight updating. MLP with Levenberg-Marquardt optimization algorithm is used for predicting student academic success. Performed prediction is classification of students who passed and failed. The data that is recapitulation of students course activity. Data consists of 2 sub- datas, which are recapitulation of course activity student from week 1 to week 4 (first period) and from week 1 to week 8 (second period). Hyperparameter that are used to bulid MLP are 2 hidden layer, 8 input neuron, 30 hidden neuron for each hidden layer, 1 output neuron, 2 activation function (tanh and linear), damping factor values 3. MLP evaluation of predicting student academic success is based on best G-mean result. G-Mean value shows how model performs in classifying passed students class and failed students class. MLP with Levenberg-Marquardt optimization algorithm implementation yields highest G-mean value, 0,72 and 0,86 from both periods, respectively, on 90:10 training and testing data split. Comparison between results of student academic success prediction with first period and second period indicate that second period is better to be used for predicting student academic success."

"Suatu line digraph dari graf berarah adalah suatu graf berarah dengan simpul-simpul pada merupakan busur-busur berarah pada dan simpul bertetangga ke simpul pada jika dan hanya jika ujung dari busur merupakan pangkal dari busur pada . Menurut Wang dan Yuan (2005), suatu graf merupakan graf DNA jika dan hanya jika graf tersebut merupakan line digraph. Sehingga, jika diberikan sembarang graf, untuk mengetahui graf tersebut apakah merupakan graf DNA, dapat dilakukan dengan memeriksa apakah graf tersebut merupakan line digraph. Melalui penelitiannya, Syslo (1982) membuat suatu algoritma untuk mengidentifikasi apakah suatu graf merupakan line digraph dari suatu graf berarah. Beberapa tahun berikutnya, Blazewicz dkk. (1999) mendefinisikan pelabelan- dan mengidentifikasi bahwa suatu graf adalah line digraph jika dapat dilabel dengan pelabelan-. Dalam skripsi ini, dibahas mengenai modifikasi algoritma yang dibuat oleh Syslo sedemikian sehingga simpul graf yang dihasilkan algoritma tersebut memenuhi definisi pelabelan- untuk kemudian diterapkan dalam identifikasi line digraph jika diberikan sembarang graf berarah terhubung.

---

A line digraph of directed graph is a directed graph with the vertices in are the arcs in and vertex is adjacent to vertex in if and only if the head of the arc is the tail of the arc in . According to Wang and Yuan (2005), a graph is DNA graph if and only if the graph is a line digraph. So, if given an arbitrary graph, to find out whether the graph is DNA graph, can be done by checking whether the graph is a line digraph.

Syslo (1982) gave an algorithm to identify line digraph. The next few years, Blazewicz et al. (1999) defined an -labeling and identify that a graph is a line digraph if can be labeled by -labeling.

This reseacrh gives modification of the algorithm created by Syslo such that the algorithm satisfy the definition of -labeling and then be applied to identify line digraph, if given any connected directed graph."

"Tugas akhir ini membahas algoritma sistolik untuk Perkalian Matriks Bujur Sangkar dalam 2 versi dengan kompleksitas waktu O(n). Algoritma tersebut adalah algoritma Sistolik Perkalian Matriks 1 (Systolic Matrix Multiplicatian 1) disingkat dengan SPM-1 dan algoritma Sistolik Perkalian Matriks 2 (SysioLic Matrix Multiplication 2) disingkat dengan SPM-2. Diberikan juga algoritma Sistolik untuk Penutup Transitif-Ref1eksif (Systolic Transitive Closure) disingkat dengan STC dari Guibas-Kung-Thornpson dengan kompleksitas waktu O(n)."

"Masalah penjadwalan bus sekolah merupakan masalah penentuan rute dalam melayani semua trip oleh sejumlah bus, untuk mengantarkan sejumlah siswa ke sekolah mereka masing-masing. Dengan trip terdiri dari sederetan halte bus dan sekolah tujuan dari masing-masing trip tersebut. Setiap bus dapat melayani lebih dari satu trip. dimana armada bus yang berada di depot adalah heterogen, yaitu kapasitas dari bus yang tersedia berbeda-beda. Dengan menganggap trip sebagai virtual stop, maka masalah penjadwalan bus sekolah dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan construction algorithm untuk membangun solusi awal. Setelah itu solusi tersebut diperbaiki dengan menggunakan improvement algorithm.

---

The school bus scheduling problem is a problem to assign some buses to serve all trips. A trip consists of a sequence of bus stops and their designated school. Each bus can serve more than one trip. The bus fleet is assumed heterogen or the capacity for each bus is different. A school bus scheduling problem can be modeled as a vehicle routing problem with time windows (VRPTW) by considering trips as virtual stops. The initial solution can be generated by construction algorithm and it will be improved by improvement algorithm."