Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Masalah perancangan rute optimal bus sekolah merupakan suatu permasalahan perancangan rute untuk bus sekolah dengan mengombinasikan pemilihan halte yang akan dikunjungi oleh bus serta perancangan rute yang akan dilalui oleh bus tersebut. Masalah ini bertujuan memilih sekumpulan halte bus yang akan dikunjungi untuk menjemput siswa dan untuk merancang rute yang akan dilalui oleh bus untuk mengantar siswa ke sekolah. Permasalahan ini mempertimbangkan beberapa kendala pada setiap rute seperti batasan jarak maksimal yang mampu dijangkau siswa, batasan banyaknya halte maksimal yang dikunjungi oleh bus sekolah, dan batasan minimum siswa yang dijemput pada satu kali perjalanan. Himpunan siswa dan himpunan halte bus bersesuaian dengan himpunan kolom pada model matematis masalah ini sehingga ketika siswa dan halte berjumlah relatif sangat banyak maka masalah ini melibatkan kolom yang banyak pula. Metode column generation merupakan suatu metode yang efisien untuk menyelesaikan masalah dengan jumlah kolom yang banyak tersebut. Masalah ini merupakan masalah pemrograman linier bilangan bulat. Jika masalah ini menghasilkan solusi yang bernilai pecahan maka masalah ini akan diselesaikan dengan menggunakan metode branch and price. Metode branch and price adalah gabungan dari metode branch and bound dan metode column generation.

---

School bus routing problem describes a bus routing problem that combines bus stop selection and bus route generation.This problem aims at selecting a set of bus stops from among a group of potential locations to pick up students and for designing bus routes to visit the selected stops and to carry the students to their school. This problem considers certain constraints on each bus route, such as bounds on the distances traveled by the sudents, bounds on the number of visited bus stops, and bounds on the minimum number of students that a bus has to pick up. A set of students and a set of bus stops associated to columns in the mathematical model of this problem so that when the number of student and the number of bus stop is getting bigger, this problem consists of a huge number of column. Column generation method is an efficient method to solve a problem with a huge size of column. The school bus routing problem is an integer linear programming problem. If the solution is a fraction then this problem is solved using branch and price. Branch and price method is a combination of branch and bound and column generation method."

"Optimisasi rute kendaraan untuk pengantaran barang merupakan salah satu cara untuk mengatasi masalah transportasi logistik di daerah perkotaan. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai masalah optimisasi rute pengantaran barang yang mempertimbangkan waktu pelayanan yang dapat berada diluar interval waktu yang sudah ditentukan, dengan dikenakan biaya penalty. Bentuk optimisasi rute pengantaran barang tersebut disebut sebagai Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows (VRPSTW). Pada optimisasi rute ini, setiap pelanggan harus dilayani tepat satu kali, dimana kendaraan yang digunakan mempunyai kapasitas yang sama. VRPSTW merupakan masalah optimisasi kombinatorik yang bertujuan untuk mencari rute dengan biaya minimum. Pencarian solusi dari VRPSTW pada skripsi ini menggunakan metode column generation yang dikombinasikan dengan labeling algorithm. Metode column generation mendekomposisi masalah menjadi master problem dan subroplem. Bentuk master problem dari VRPSTW berupa set partitioning problem dan subproblem yaitu Elementary Shortest Path Problem with Resource Constraint and Late Arrival Penalties (ESPPRCLAP). Pada skripsi ini diberikan ilustrasi contoh penyelesaian masalah optimisasi rute pengantaran barang dengan metode column generation.

---

Route optimization is one of city logistics measures to optimize logistics and the transportation systems. This skripsi focuses on route optimization problem where deliveries are possible outside the time windows with some penalty cost. This type of route optimization problem uses the form of Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows (VRPSTW). In route optimization, every customer has to be serviced exactly once. A set of vehicles is located at depot and the vehicles are identic each with the same capacity. VRPSTW is a combinatorial problem which aims to find a set of routes with minimum delivery cost. Column generation method is used to obtain solution for VRPSTW. To use column generation method to solve VRPSTW, the model formulation of VRPSTW is decomposed into master problem and subproblem. The master problem of the VRPSTW forms a set partitioning problem and Elementary Shortest Path Problem with Resource Constraint and Late Arrival Penalties (ESPPRCLAP) as a subproblem. In this skripsi, an instance of solving route optimization problem by column generation method which gives a set of route with minimum cost and satisfies all constraints is given."

"Masalah pemilihan rute optimal dari sejumlah kendaraan untuk melayani sejumlah pelanggan pada jasa penjemputan (pickup service) barang dengan jumlah pelanggan yang berubah terhadap waktu (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP) terjadi pada perusahaan-perusahaan layanan angkutan barang. Untuk mengatasi masalah DVRP, optimasi rute dilakukan secara berkala berdasarkan pembagian waktu yang proporsional pada jam operasional perusahaan. Jumlah pelanggan yang bertambah banyak mengakibatkan kemungkinan rute bertambah banyak, dimana setiap rute bersesuaian dengan setiap variabel/ kolom pada model matematis DVRP yang berupa pemrograman linier. Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman linier dengan jumlah kolom yang sangat besar adalah metode column generation. Pada skripsi ini akan dibahas penerapan metode dynamic column generation yang merupakan perluasan dari metode column generation (statis) untuk menyelesaikan masalah pemilihan rute kendaraan yang optimal pada jasa penjemputan barang (pickup service) yang mempertimbangkan jumlah pelanggan yang berubah terhadap waktu (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP). Berdasarkan hasil implementasi menggunakan program komputer, rute yang diterapkan metode dynamic column generation lebih baik dibandingkan dengan rute yang tidak diterapkan metode dynamic column generation.

---

The choice of the best routes used a set of vehicle to serve a set of customer on pickup of goods services with the number of customers changing (dynamic) over time (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP) occur on a freight services company. To overcome the problem, a route optimization is done periodically based on the proportional time partition to the company operational hours. Growing number of customer cause growing number of possibilities route, which every route corresponding to every decision variable/ column in the DVRP linear programming model. One of the methods used to solve the problem of linear programming with a very large number of columns is column generation method. In this undergraduate thesis will be discussed about the application of dynamic column generation method which is an extension of the column generation (static) to solve the problem of selecting an optimal vehicle route on pickup of goods services which consider the number of customers changing (dynamic) over time (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP). Based on the result of implementation using the computer program, the route applied using the dynamic column generation method better than the route not applied using the dynamic column generation method."

"Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang faktor-faktor yang mendorong moda transportasi aktif dalam perjalanan sekolah telah menjadi perhatian di sudut pandang publik dan akademik karena terkait dengan kesehatan. Namun, pilihan mode perjalanan untuk perjalanan sekolah di negara-negara berkembang masih belum jelas sejauh ini. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membangun metode yang representatif untuk memahami bagaimana siswa sekolah dasar berperilaku pada pilihan mode perjalanan ke sekolah berdasarkan transportasi aktif. Metode yang digunakan adalah Theory of Planned Behavior. Analisis data menggunakan metode Structural Equation Modeling untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel laten. Hasil penelitian menunjukkan pada moda berjalan kaki, faktor kemampuan dominan mempengaruhi niat siswa. Sedangkan pada moda bersepeda, perilaku menjadi faktor yang paling mempengaruhi niat siswa. Upaya yang dapat dilakukan dalam peningkatan intensi siswa bertransportasi aktif adalah peningkatan persepsi mereka akan sumberdaya dan pengetahuan mengenai perilaku tersebut. Resiko dan kesulitan dalam berperilaku juga harus diminimalisir.

---

In recent years, research on factors that encourage active modes of transportation in school travel has been concern in public and academic viewpoints because it is related to health. However, the choice of travel modes for school trips in developing countries are still unclear so far. The main objective of this study is to establish arepresentative method for understanding how elementery school students behave in the choice of travel to school mode based on active transportation. The method used is Theory of Planned Behavior. Data analysis uses the structural Equation Modeling to determine the effect of each laten variables. The results showed that in walking mode, the dominant ability factor influenced students intentions. While in the mode of cycling, behavior becomes a factor that most influances students intentions. The effort that can be made in increasing the intention of active transport students is to increase their perception of resources and knowledge about these behaviors. Risk and difficulties in behaving must also be minimised."

"Indonesia memiliki wilayah gempa dari kecil sampai besar, sehingga perencanaan bangunan tahan gempa di Indonesia sangat penting karena beberapa gempa akhir ? akhir ini sering terjadi. Oleh karena itu rancang bangunan perlu kajian dalam untuk memberikan nilai keamanan bangunan terhadap gempa. Perencanaan bangunan tahan gempa umumnya di dasarkan pada analisa elastis yang di berikan faktor beban untuk simulasi kondisi batas ( ultimate ). Kenyataannya perilaku bangunan runtuh dalam keadaan inelastis, daktalitas struktur berperan penting dalam perencanaan struktur tahan gempa. Prinsip ?kolom kuat balok lemah ? diterapkan pada peraturan dengan mensyaratkan kapasitas kolom lebih sebesar 20 % dari balok ( Mc > 6/5Mb). Dengan pembesaran tersebut maka kekakuan struktur menjadi besar dan peraturan mensyaratkan pembatasan waktu getar pada saat crack. Untuk itu kajian mengenai kinerja struktur pada saat terjadi gempa besar struktur akan mengalami pelelehan, maka di butuhkan analisa non linear. Untuk itu dilakukan studi struktur rangka khusus pemikul momen, Gedung didesain sesuai SNI 1726-2002 dan SNI 03- 2847-2002. Perilaku seismiknya dievaluasi memakai evaluasi kinerja memanfaatkan nonlinear pushover dan Nonlinear Time history analysis SAP2000. Hasil target peralihan FEMA 356 semua struktur memenuhi kriteria life safety dengan nilai R ultimate 5A sebesar 5.846 , 5B sebesar 6.987, 10A sebesar 7.048, 10B sebesar 6.719 , 15A sebesar 6.866,15 B sebesar 7.018. Dari hasil Nonlinear Pushover FEMA 356 dan Nonlinear Timehistory didapat nilai ?kolom kuat balok lemah ? > 6/5Indonesia have earthquake zona from small to big scale ,so building design with seismic resistance is very important because nowadays earthquake often done. That design need observation to give lifesafety in building seismic resistance. Base building seismic resistance is elastic analysis with load factor for boundary simulation ( ultimate ). Incase building collapse at inelastic, structure ductility is very important for building seismic resistance design. ?strong column weak beam ?give in code that capacity strength column higher 20% than beam ( Mc > 6/5Mb). From it structure stiffnes came big and code give time periode allowed to cracking structure. Observation for performed structure design earthquake resistance till structure yielding, so it need non linear analysis. Incase need studying for special momen frame. Building designed with SNI 1726-2002 dan SNI 03-2847-2002. Seismic behavior evaluated use pushover analysis performed design with SAP2000.output from target displacement FEMA 356 all structure in to lifesafety criteria with ultimate value R for 5A is 5.846, 5B is 6.987, 10A is 7.048, 10B is 6.719 , 15A is 6.866,15B is 7.018. Both analysis gift 6/5 factor is not enough for ?strong column weak beam?."

"ABSTRAKPenggunaan struktur terutama kolom berongga berpenampang dan mempunyai ketebalan dinding tipis sangat banyak digunakan pada konstruksi terutama karena sangat ekonomis. Selain ekonomis, komponen struktur ini juga sangat berpengaruh dalam penyerapan energi spesifik (SEA) khususnya dalam dunia otomotif jika mengalami kecelakaan yang dikenal dengan salah satu kritera crashworthiness. Selain kriteria tersebut, gaya maksimum Pmax dan efisiensi gaya tumbukan (CFE) juga sangat diperhitungkan dalam kriteria ini. Oleh karena itu, perlu diadakan penelitian untuk mengetahui kriteria ini dalam hal faktor keselamatan saat mengalami kecelakaan. Penelitian ini menggunakan kolom berongga berpenampang persegi dengan variasi sudut, diameter crush initiator berbentuk lingkaran, dan ketebalan dinding spesimen. Metode yang digunakan adalah metode simulasi numerik dengan bantuan program PAM-Crash dan ekperimental (jatuh bebas) dengan menggunakan disain eksperimental Taguchi yang dikenal dengan orthogonal array (Ln). Kedua metode ini akan dibandingkan sebagai validasi data hasil kriteria crashwothiness. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kondisi optimum crsahworthiness pada kolom berongga berpenampang persegi jika mengalami tabrakan dari depan dengan mengetahui nilai kriteria setiap kondisi spesimen. Selain itu perlu juga mengetahui persamaan yang merupakan fungsi dari ketiga variabel tersebut. Hasil optimum dari kriteria ini dengan mempetimbangkan Pmax, CFE, dan SEA adalah secara berurutan 00, tebal 0,6 mm, diameter 10 mm ; 450, tebal 1 mm dan berdiamer 3 mm; 450, tebal 0.6 mm dengan diameter 10 mm.

---

ABSTRACTUtilization of thin walled structure especially column is often used in every construction field because it is inexpensive. In the field of automotive, it is used for specific energy absorption (SEA) during an accident. It is known one of crashworthiness criteria. Beside of it, maximum peak force Pmax and crush force efficiency (CFE) must be considered to make crashworthiness criteria to be better. In order to know the value of its criteria, researchers have to research this column to protect the occupant during an accident. Square column as thin walled structure is used for this research. The column had initiators which is given variation of angle, diameter and thickness. Taguchi method was used to design the experimental which using numerical simulation with PAM-Crash and experimental with drop test method. Both of them were used validation data of crashworthiness criteria each other. The purpose of this research was to know the optimum condition with each of crashworthiness criteria and the function to predict it. The results of optimum condition is for Pmax, CFE and SEA : 00, 0,6 mm of thickness, 10 mm of diameter ; 450, 1 mm of thickness, 3 mm of diameter; 450, 0.6 mm of thickness, 10 mm of diameter"

"Setiap variabel dalam suatu masalah program linear bersesuaian dengan kolom dalam matriks kendalanya sehingga masalah program linear yang melibatkan variabel yang sangat banyak identik dengan melibatkan jumlah kolom yang sangat besar dalam matriks kendalanya. Salah satu metode yang cukup efisien untuk menyelesaikan masalah program linear, khususnya masalah pemrograman linear bilangan bulat, tanpa harus mengetahui secara eksplisit semua kolom dalam matriks kendalanya adalah metode column generation [6]. Ide dari metode column generation adalah cukup dengan menggunakan subhimpunan dari himpunan kolom yang besar dalam menyelesaikan masalah, kemudian kolom baru akan ditambahkan ke dalam subhimpunan tersebut hanya saat diperlukan, yaitu ketika variabel yang bersesuaian dengan kolom tersebut berpotensi mengoptimalkan fungsi tujuan. Salah satu masalah program linear yang melibatkan jumlah kolom yang sangat besar dalam matriks kendalanya adalah cutting stock problem. Cutting stock problem merupakan masalah pencarian pola-pola pemotongan yang sesuai pada bahan mentah, dimana terdapat permintaan dengan panjang berbeda-beda sedemikian sehingga banyaknya bahan mentah yang digunakan minimum. Pada cutting stock problem, setiap kolom"

"Sebagai salah satu sumber energi terbarukan generasi ke-tiga, mikroalga dapat menjadi alternatif solusi krisis energi nasional. Dalam skala industri, pembuatan fotobioreaktor kolom gelembung untuk kultivasi mikroalga sangat sulit dan cukup mahal. Oleh karena itu, pada penelitian ini fotobioreaktor akan dimodelkan dan disimulasikan untuk menurunkan risiko kegagalan scale-up. Dalam penelitian ini, fotobioreaktor pencahayaan dalam untuk kultivasi mikroalga Nannochloropsis salina dimodelkan secara 2 dimensi aksisimetri yang mencakup neraca massa fasa cair dan fasa gas, serta pemodelan intensitas cahaya pada fotobioreaktor. Model telah divalidasi dengan data penelitian dari jurnal Pegallapati dan Nirmalakhandan (2012) selama 16 hari. Proses validasi dengan laju alir 800 mL/min dan konsentrasi gas CO2 masuk 0.5%, 1%, dan 2% berturut-turut memberikan persen deviasi rata-rata sebesar 5%, 12%, dan 4%. Hasil simulasi menunjukkan adanya pertumbuhan alga di dalam reaktor yang ditandai dengan kenaikan konsentrasi mikroalga, yakni dari 0.08 g/L pada hari pertama hingga 0.51 g/L pada hari ke 16. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pertumbuhan mikroalga didalam fotobioreaktor dipengaruhi oleh konsentrasi CO2 terlarut, intensitas cahaya, konsentrasi nutrisi, dan suhu. Model yang valid kemudian disimulasikan dengan berbagai parameter, yang mencakup konsentrasi CO2, intensitas cahaya, suhu, tekanan, laju alir gas, konsentrasi nutrisi, perubahan tinggi, diameter, dan lebar sparger udara

---

As one source of third generation renewable energy, microalgae can be an alternative solution to the national energy crisis. In the industry, the manufacturing of a bubble column photobioreactor for cultivation is very difficult and quite expensive. Therefore, in this study photobioreactor will be modeled to reduce the risk of failure to scale-up. An internal illuminated photobioreactor is modeled in two dimensiona asymmetry which also includes mass balance in both liquid phase and gas phase, as well as the light intensity model inside the photobioreactor. The model has been validated with research data from Pegallapati and Nirmalakhandan (2012) for 16 days of cultivation. The validation with 800 mL/min gas flow rate and the ratio of incoming CO2 gas 0.5%, 1% and 2% respectively have a percent of average deviation of 5%, 12%, and 4%. The simulation results showed the growth of algae in the reactor is marked by microalgae concentration, which is 0.08 g/L on the first day and become 0.51 g / L on the day 16. The distribution of dissolved CO2 rise rapidly during the first day until the concentration reached 0.775 mol / m3 and tended to decrease up to day 10 and returned an increase of up to 16 days. The microalgae growth is affected by the concentration of dissolved CO2, light intensity, the concentration of nutrients, and temperature. Then the valid model is simulated with some variety of parameters, which include CO2 concentration, light intensity, temperature, gas pressure, gas flow rate, nutrients concentration, the change in height, diameter, and the width of the air sparger"