Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRACT
Campak (morbili atau measles) adalah penyakit sangat menular yang disebabkan oleh virus dalam keluarga Paramyxovirus melalui kontak langsung dan udara. Di Indonesia, sejak tahun 2014 hingga Juli 2018, Kementerian Kesehatan mencatat terdapat 57.056 kasus terduga campak dan rubella (campak Jerman), dengan 8.964 kasus di antaranya merupakan kasus positif campak. Pada skripsi ini dibahas mengenai model matematis yang digunakan untuk menggambarkan perilaku dari data insiden lapangan penyakit campak di DKI Jakarta. Pada model tersebut, estimasi parameter laju penularan penyakit campak dilakukan agar parameter dapat menggambarkan data insiden lapangan penyakit campak di DKI Jakarta. Pendekatan yang digunakan dalam estimasi parameter adalah teori kontrol optimal dengan metode langsung yang meminimumkan selisih antara hasil I simulasi dan I data insiden penyakit campak di DKI Jakarta. Simulasi dilakukan untuk membahas skenario yang mungkin dapat menghasilkan estimasi parameter β terbaik. Hasil simulasi numerik menunjukkan bahwa hasil estimasi parameter terbaik diperoleh jika menggunakan dengan 1 sebagai koefisien pemberat pada selisih antara hasil simulasi I dan data I. Hasil simulasi numerik juga menunjukkan bahwa hasil estimasi parameter hanya baik digunakan untuk menghampiri satu periode kejadian penyakit campak, tetapi kurang baik dalam memprediksi kejadian campak di masa mendatang.

---

ABSTRACT
Measles is a highly contagious disease caused by a virus in the Paramyxovirus family through direct contact and air. In Indonesia, from 2014 to July 2018, Ministry of Health noted 57,056 cases of suspected measles and rubella, with 8,964 cases were positive cases of measles. In this thesis, a mathematical model explaining the behavior of incident data of measles in DKI Jakarta, is discussed. On the model, parameter of the rate of transmission of measles ( ) is estimated so the parameter could describe the behavior from incident data of measles in DKI Jakarta. The approach used is the optimal control theory with the direct method which minimizes the difference between the simulation results and the incident data in DKI Jakarta. Simulations are carried out to disscus which scenario that can provide the best parameter estimation. The numerical simulation results indicate that the estimated parameter is best generated if with 1 as the weight coefficient on the difference between the results of the I simulation and I data. Numerical simulation results also show that the results of parameter estimation are only good for approaching a period of measles incidence, but not good at predicting the incidence of measles in the future.

Abstrak :
Pada skripsi ini dibahas model SIS dengan intervensi berupa pemberian obat dan penggunaan masker kesehatan pada individu terinfeksi. Model ini digunakan untuk menggambarkan perilaku dinamik dari data insiden lapangan pada penyakit SARS di Hong Kong. Pada model yang telah terbentuk dilakukan estimasi parameter beta secara periodik dan konstan yang bersamaan dengan estimasi parameter gamma_0 secara konstan agar sesuai dengan data insiden lapangan tersebut. Pendekatan yang digunakan dalam estimasi ini adalah teori kontrol optimum dengan metode langsung yang meminimumkan euclidian distance antara hasil simulasi I dan data I pada insiden lapangan dengan menentukan nilai parameter yang sesuai dengan model tersebut. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai parameter beta periodik lebih baik daripada nilai parameter beta konstan dalam menghampiri data insiden lapangan tersebut. Selanjutnya nilai parameter beta dan gamma_0 terbaik yaitu nilai parameter yang membuat hasil simulasi mendekati data insiden lapangan, digunakan untuk mengestimasi nilai parameter u_1 dan u_2 yang paling optimum terkait dengan proporsi pemberian obat dan penggunaan masker yang meminimalkan jumlah individu yang terinfeksi dengan jumlah biaya minimal menggunakan pendekatan teori kontrol optimum dengan metode langsung. Selain teori kontrol optimum, beberapa hasil kajian analitik yang terkait dengan analisis model tersebut proses non minus;dimensional, penentuan titik keseimbangan, analisis kestabilan sistem, penentuan R_0, dan analisis bifurkasi sistem , serta simulasi numerik beserta interpretasi dibahas dalam skripsi ini. ......In this thesis discussed SIS model with intervention is given medical treatment and the use of health masks on infected individuals. This model is used to describe the dynamic behavior from daily incident data of SARS disease in Hong Kong. On the model that has been formed carried out beta parameter estimation periodically and constantly which simultaneously with gamma 0 parameter estimation constantly to fit on the daily incident data. The approach used in this thesis is the optimal control theory with the direct method which minimizes the euclidian error between the simulation results and the daily incident data by determining the parameter values corresponding to the model. The simulation results show that the periodic beta parameter value is better than the constant beta parameter value in approaching the daily incident data. Next, the best of beta and gamma 0 parameter value i.e. the parameter value that can make the simulation results fit with the daily incidence data be used to estimate the most optimal u 1 and u 2 parameter values related to proportion the user of medical treatment and medicinal masks intervention that minimizes the number of the infected human with minimal cost using the optimal control theory approach with the direct method. In addition to the above optimal control studies, some analytical result related to the model analysis non dimensionalization process, determination of equilibrium point, system stability analysis, determination of the basic reproduction number, and system bifurcation analysis , and numerical simulations with the interpretation of the result are discussed in this thesis.

Abstrak :

Permasalahan statistik di dunia nyata umum diselesaikan dengan menggunakan generalized linear model. Fleksibilitas model regresi tersebut menjadi nilai tambah yang meningkatkan utilitasnya. Akan tetapi, di tengah penerapan generalized linear model, ditemukan isu terkait estimasi parameter, yakni multikolinearitas. Kondisi multikolinearitas mengindikasikan adanya korelasi antarvariabel penjelas yang berpengaruh terhadap keakuratan koefisien parameter. Keadaan ini menyebabkan maximum likelihood estimator, metode yang sangat umum digunakan pada generalized linear model untuk mencari parameter, memiliki eror dan variansi yang tinggi. Berbagai alternatif estimator telah dibuat untuk mengatasi masalah ini, salah satunya adalah Liu estimator. Metode ini merupakan bentuk modifikasi dari metode yang sudah diciptakan sebelumnya, yakni maximum likelihood estimator. Penelitian ini menelusuri konsep dan metode Liu estimator dalam menentukan suatu parameter dan dibandingkan dengan metode maximum likelihood estimator. Konstruksi gamma regression model, yakni generalized linear model dengan variabel respons yang berdistribusi gamma, digunakan sebagai aplikasi dalam penerapan Liu estimator. Simulasi dalam penelitian ini menggunakan dataset hydrocarbon yang mengukur keefektifan pemulihan polusi yang bersumber dari tangki gas. Dengan menggunakan model regresi gamma dan estimator Liu untuk mengestimasi parameter didapatkan prediksi terhadap jumlah gas hydrocarbon yang keluar. ......Generalized Linear Model, as the name says, is the general version for linear model, one of the method used to solve statistical and actuarial real-life problem, such as regression. In the midst of well-known generalized linear model utilization, researcher found issue related to parameter estimation. Multicolinearity, a condition which occur when there are two or more independent variabel with high correlation, has huge impact to the accuracy of parameter coeficient. This issue makes the maximum likelihood estimator, one of the most common method to estimate the parameter, produces high error and variance. To combat this issue, many other estimator has been proposed by various researcher all around the world, including Liu estimator. Liu estimator is a method that comes from the modification of maximum likelihood estimator. This research will explore the concept and method of Liu estimator for estimating model’s parameter and the difference when we compare it with maximum likelihood estimator. The model built in the research is gamma regression model, which is a generalized linear model with gamma distributed response variable. The application of the research is utilizing the data called hydrocarbon. The end product is the gamma regression model to predict the mass of hydrocarbon which escape to the air with the parameter estimated by Liu estimator method.

Abstrak :
Biji delima merupakan produk samping yang dihasilkan dari pengepresan buah dengan berat mencapai 10% (b/b) yang sebagian besar sudah tidak digunakan. Dengan komposisi asam punikat yang mencapai 70% di dalam biji delima maka pemanfaatan terhadap khasiat yang terkandung di dalamnya menjadi keuntungan tersendiri apabila diolah menjadi produk yang bernilai tinggi. Estimasi dua parameter proses ekstraksi asam lemak dari biji delima dengan CO2 superkritis, yaitu koefisien difusi solut dalam pelarut dan konstanta laju desorpsi telah berhasil dilakukan dengan menggunakan model difusi bola panas pada temperatur 40oC, 50oC, dan 60oC dengan tekanan 240 bar, 280 bar, dan 320 bar. Pada model ini, pelepasan asam lemak pada partikel biji delima diasumsikan dengan model desorpsi. Penyelesaian perhitungan model dilakukan dengan menggunakan program COMSOL Multiphysics 5.5. Pada penelitian ini, didapatkan nilai konsentrasi solut di matriks padat sebesar 200 mol/m3 serta nilai koefisien difusi solut dalam pelarut yang turun terhadap temperatur (40oC, 50oC, 60oC) pada tekanan 240 bar (3e-9 m2/s, 2e-9 m2/s, 0,35e-9 m2/s) dan 280 bar (3,7e-9 m2/s, 3,71e-9 m2/s, 1,2e-9 m2/s) serta naik pada tekanan 320 bar (4e-9 m2/s, 6,5e-9 m2/s, 9,4e-9 m2/s). Selain itu, nilai konstanta laju desorpsi turun terhadap kenaikan temperatur (40oC, 50oC, 60oC) pada tekanan 240 bar (1,4e-4 1/s, 0,9e-4 1/s, 0,9e-4 1/s) dan 280 bar (1,09e-4 1/s, 1,13e-4 1/s, 1,0e-4 1/s) serta naik pada tekanan 320 bar (1,383e-4 1/s, 1,385e-4 1/s, 1,534e-4 1/s). ......Pomegranate seeds are a by-product produced from fruit presses weighing up to 10% (w / w) which are mostly unused. With the composition of punicic acid which reaches 70% in pomegranate seeds, the efficacy contained in it becomes its own advantage by processing it into a high-value product. Estimation of the parameters of the process of extracting fatty acids from pomegranate seeds using supercritical CO2 with solute diffusion coefficient parameters in the solvent and desorption rate constants has been successfully carried out using hot ball diffusion models at temperatures of 40oC, 50oC, and 60oC using 240 bar, 280 bar and 320 bar. In this model, the release of fatty acids in pomegranate seed particles is assumed by the desorption model. Completion of the model calculation is done using the COMSOL Multiphysics 5.5 program. In this study, it was found that the solute concentration value in the solid matrix about 200 mol/m3 and the value of solute diffusion coefficient in the solvent obtained decreases with respect to the temperature (40oC, 50oC, 60oC) at a pressure of 240 bar (3e-9 m2 / s, 2e-9 m2 / s, 0.35e-9 m2 / s) and 280 bar (3.7e -9 m2 / s, 3,71e-9 m2 / s, 1,2e-9 m2 / s) and rises at a pressure of 320 bar (4e-9 m2 / s, 6.5e-9 m2 / s, 9.4e -9 m2 / s). In addition, the value of the desorption rate constant decreases with increasing temperature (40oC, 50oC, 60oC) at 240 bar pressure (1.4e-4 1 / s, 0.9e-4 1 / s, 0.9e-4 1 / s) and 280 bar (1.09e -4 1 / s, 1.13e-4 1 / s, 1.0e-4 1 / s) and rises at a pressure of 320 bar (1,383e-4 1 / s, 1,385e-4 1 / s, 1,534- 4 1 / s).

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model matematis yang valid untuk ekstraktor unggun diam untuk proses ekstraksi asam lemak dari ampas kopi, serta mendapatkan parameter kinetika ekstraksi asam lemak dari ampas kopi, dan mendapatkan pengaruh variabel proses terhadap kinerja ekstraktor. Metode ekstraksi senyawa asam lemak menggunakan metode ekstraksi fluida superkritis (EFS) dengan fluida superkritis CO2. Dalam penelitian ini, proses EFS akan dipelajari dengan menggunakan model inti menyusut, dan perhitungan model terkait neraca massa proses ekstraksi dilakukan secara numeris metode implisit Crank-Nicolson dengan program MATLAB R2020b. Estimasi parameter-parameter proses ekstraksi asam lemak dari ampas kopi dengan fluida CO2 superkritis telah berhasil dilakukan. Nilai konsentrasi awal solut dalam padatan adalah 130 mol/m3. Parameter-parameter nilai koefisien difusivitas efektif solute dalam pelarut, koefisien perpindahan massa solute dalam fluida-padat, dan nilai konsentrasi jenuh masing-masing dapat diperoleh pada masing-masing kondisi yaitu 20 MPa, 313 K, 20 MPa, 313 K, 20 MPa, 333 K, 30 MPa, 313 K, 30 MPa, 333 K, 40 MPa, 313 K, 40 MPa, 333 K, dan 50 MPa, 313 K. Nilai rata-rata deviasi relatif mutlak (AARD) yang didapat setelah membandingkan hasil simulasi dengan data eksperimen rata-rata adalah 6.951% dari seluruh kondisi operasi, sehingga menandakan model ini dapat mensimulasikan proses ekstraksi asam lemak dari ampas kopi menggunakan fluida superkritis dengan baik. ......The purpose of this experiment is to obtain a valid mathematical model for fixed bed extractor extraction process of fatty acid from spent coffee grounds, obtaining fatty acid extraction kinetic parameters from spent coffee grounds, and obtaining the effect of process variables on extractor performance. Supercritical fluid extraction (SFE) method with CO2 supercritical fluid is used as the extraction method to extract the fatty acid compounds from spent coffee grounds. In this research, study of SFE process will use the shrinking core model and calculations related to mass balances of the extraction process will be carried out numerically by Crank-Nicolson implicit method using MATLAB R2020b program. Process parameters estimation of fatty acid supercritical fluid extraction from spent coffee grounds had been carried out successfully. Initial in solid solute concentration is 130 mol/m3. Extraction parameters, which are effective diffusivity coefficient, solute in solid-fluid mass transfer coefficient, and saturated concentration are obtained for each operating condition, 20 MPa, 313 K, 20 MPa, 333 K, 30 MPa, 313 K, 30 MPa, 333 K, 40 MPa, 313 K, 40 MPa, 333 K, and 50 MPa, 313 K. Comparison of reference experimental data with simulation from this experiment resulted on an average of 6.951 % of the absolute average relative deviation (AARD) value from all operational conditions, which shows that the model can be used to simulate fatty acid supercritical fluid extraction from spent coffee grounds well with a small amount of error.

Abstrak :
Estimasi parameter model autoregressive dapat diperoleh dengan beberapa metode, salah satunya adalah metode Marginal Likelihood. Untuk memperoleh fungsi marginal likelihood, proses autoregressive dapat dinyatakan sebagai structural model (Fraser, 1968). Dalam structural model, data runtun waktu stasioner dinyatakan sebagai kombinasi linear dari mean proses dan variabel error yang tidak terobservasi. Dengan mengganggap variabel error sebagai proses circular dan noncircular, diperoleh sifat distribusi dari variabel error yang tidak bergantung pada parameter populasi, sehingga data runtun waktu mengikuti model Location-scale. Melalui model Location-Scale dapat dibuktikan bahwa vektor data runtun waktu yang distandarisasi merupakan ancillary statistic. Ancillary statistic ini menjadi dasar untuk membangun fungsi marginal likelihood karena distribusi dari ancillary statistic bebas dari parameter populasi.

Abstrak :
Pada skripsi ini dibahas mengenai perluasan dari distribusi Chen distribusi XTG Distribusi XTG merupakan perluasan dari distribusi Chen dengan penambahan scale parameter Distribusi XTG merupakan salah satu distribusi probabilitas yang memiliki fungsi hazard berbentuk bathtub Distribusi XTG diperoleh dengan melakukan transformasi variabel random dengan perkalian skalar yaitu untuk dan dimana Karakteristik dari distribusi XTG yang dibahas adalah pdf fungsi distribusi fungsi survival fungsi hazard momen mean dan variansi Selain itu juga dibahas mengenai estimasi parameter dengan Weibull Probability Paper WPP plot dan maximum likelihood estimator Subkasus dari distribusi XTG adalah distribusi Chen distribusi Exponential Power dan distribusi Weibull Pada akhirnya 2 data mengenai waktu tunggu terjadinya kerusakan pada lampu dan pada suatu perangkat elektronik akan digunakan sebagai ilustrasi. ......XTG distribution is a distribution obtained by extending the Chen distribution which is one of the bathtub hazard shaped distribution It is extended from the Chen distribution by adding the scale parameter In doing this a scalar multiplication ransformation is applied to the random variable i e T=αY for α>0 and Y~Chen (η,β)where η=λα. The caracteristics explained are pdf distribution function survival function hazard rate moment mean and variance Moreover parameter estimation using Weibull Probability Paper WPP plot and maximum likelihood estimator are also presented Subcases of the XTG distribution are the Chen distribution Exponential Power distribution and Weibull distribution Finally two data about failure times for lightbulb and electronic devices are used as illustration.