Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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)."

"Kompresi citra adalah proses mengurangi ukuran dari citra dengan mengurangi kualitas dari citra tersebut. Metode Fraktal yang digunakan bekerja dengan mencari kemiripan pada piksel-piksel citra dan mengelompokkannya dalam beberapa cluster. Semakin tinggi tingkat kemiripan pada citra, rasio kompresi akan semakin baik. Pada citra berwarna (RGB) metode tersebut diulang sebanyak tiga kali, masing-masing untuk satu elemen warna. Hasil akhir dari proses kompresi adalah tiga virtual codebook, masing-masing untuk satu elemen warna, yang menyimpan nilai dari brightness, contrast, dan tipe transformasi affine yang digunakan untuk tiap cluster. Proses dekompresi dari metode ini adalah dengan membentuk citra kosong dengan resolusi yang sama dengan citra asli dan mengisikan nilai RGB pada tiap piksel yang bersangkutan dengan menghitung nilai yang tersimpan pada virtual codebook. Dengan menggunakan nilai Coefficient of Variation (CV) sebagai penyesuaian nilai standar deviasi dan 57 citra BMP24-bit, hasil pengujian menunjukkan rasio kompresi rata-rata sebesar 41.79%. Dengan metode paralel yang digunakan, proses kompresi citra berwarna menunjukkan rata-rata nilai speed-up sebesar 1.69 dan nilai efisiensi prosesor sebesar 56.34%.Image compression is a process of reducing the size of the image by reducing the quality of the image. Fractal method is used to work by searching for similarities in the image pixels, and group them in clusters. The higher the degree of resemblance to the image, the better the compression ratio. In the color image (RGB) the method is repeated three times, each for one color element.The end result of the compression process is a three virtual codebook, each for one color element, which stores the value of the brightness, contrast, and the type of affine transformation are used for each cluster. Decompression process of this method is to form a blank image with the same resolution with the original image and fill in the RGB values at each pixel corresponding to the count value stored in the virtual codebook.By using the Coefficient of Variation (CV) as an adjustment value and standard deviation of 57 pieces of 24-bit BMP images, test results showed an average compression ratio of 41.79%. With the parallel method is used, the compression process of color image shows the average speed-up values of 1.69 and the processor efficiency of 56.34%."

"ABSTRAKThesis ini membahas metoda penyelesaian langsung faktorisasiLU paralel untuk matrik sparse tak simetri dari sistempersamaan linier Ax = b dengan A e ~nxn dan x, b e ~n.Keparalelan dilakukan dengan cara memanfaatkan sparsitasmatrik. Algoritma paralel faktorisasi LU matrik sparsemelakukan pencarian himpunan pivot kompatibel dengan ukuranm dan dilanjutkan dengan update rank-m. Dalam pencarianhimpunan pivot kompatibel digunakan strategi Markowitz.Algoritma ini didasarkan pada model komputasi Shared-MemoryMIMD CREW. Maksimum level sparsitas matrik dihadirkan sebagaikriteria penggunaan algoritma tersebut di atas. Perkiraanbatas bawah speedup dan efisiensi waktu pemrosesan diberikansecara semi analitis. Disajikan pula hasil experimen darihasil kerja algoritma di atas yang diimplementasikan secarasimulasi."

"Tugas akhir ini membahas 2 algoritma untuk menentukan himpunan bebas maksimum pada graph busur sirkular. Algoritma tersebut adalab algoritma dari LEUNG dan algoritma dari MASUDA NAKAJIMA. Kemudian dilakukan perbandingan pada kedua algonitma tersebut untuk menentukan algoritma yang terbaik ditinjau dari sudut kompleksitas waktu."

"Tugas Akhir ini membahas suatu algoritma untuk mencari selimut minimum G' untuk suatu himpunan FD F yang memenuhi suatu relasi r dalam database. Dengan konsep Direct Determination, maka untuk Y  U dan Z  V  Ea(X) dapat diubah menjadi Z UV, Jika Y  Z  [G – Ea(X)]+ dimana G selimut non-redundant untuk F, sehingga G' = {G – {Y U,Z  V}} u {Z  UV}."

"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."

"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."

"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."

"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. "