Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tahap pemilihan moda merupakan salah satu tahap dalam perencanaan transportasi, yang bertujuan untuk mengetahui proporsi orang yang menggunakan moda-moda transportasi yang tersedia. Masalah pemilihan moda ini dapat dimodelkan menjadi model pemilihan diskrit, yaitu suatu prosedur untuk memilih suatu moda terhadap sejumlah pilihan moda yang ada. Setiap pilihan moda memiliki atribut yang menjadi ciri dari pilihan moda tersebut, dimana setiap atribut mempunyai utilitas yang akan dipilih oleh pelaku perjalanan. Selanjutnya, moda transportasi yang memiliki nilai utilitas maksimum yang dipilih oleh pelaku perjalanan. Salah satu atribut yang digunakan dalam model pemilihan moda transportasi adalah waktu perjalanan. Model pemilihan moda yang menggunakan atribut waktu perjalanan diantaranya adalah Becker dan DeSerpa. Pada skripsi dibahas perbedaan antara konsep yang dikembangkan oleh Becker dan DeSerpa yang menerapkan fungsi utilitas untuk pemilihan moda dengan optimasi Lagrange, serta menganalisa pengaruh dari perubahan waktu perjalanan dengan kedua konsep tersebut. Perubahan waktu perjalanan dapat dijadikan sebagai suatu acuan untuk menentukan probabilitas setiap individu yang berperan sebagai pelaku perjalanan dalam memilih moda dengan menggunakan model multinomial logit. ...... Mode choice phase is one of the phases in transportation planning, which aims to determine the proportion of people who use some available modes of transportation. This mode selection problem can be modeled into a discrete choice model, which defined as a procedure to choose a preferred mode than the other transportation modes. Each options has some attributes which become the characteristics of mode choice phase, where every attributes has utility or satisfaction values that will be selected by travelers. Furthermore, a mode that has maximum utility value will be selected. One of the attributes which is used in the mode choice phase is travel time. Mode choice models which using travel time as its attribute among are Becker and DeSerpa. In this skripsi, it will explained about the differences between the concepts developed by Becker and DeSerpa?s utility function which apply to mode selection with Lagrange optimization, and analyze the sensitivity of travel time with these two concepts. The sensitivity of travel time can be used as a reference in determining the probability of each travelers in the mode choice phase by using multinomial logit model.

Abstrak :
Ada beberapa metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah komitmen unit, diantaranya adalah metode skema urutan prioritas, pemograman dinamis, metode relaksasi langrange, algoritma branch & bound dan algoritma genetika. Pada penelitian ini, pendekatan logika fuzzy tidak diusahakan untuk menentukan derajat optimalitas. Tujuan utamanya adalah untuk menunjukkan bahwa penyelesaian masalah komitmen unit dapat digambarkan secara lebih sederhana dan dapat diterima sebagai metode alternatif untuk penyelesaian masalah komitmen unit pembangkit tenaga listrik. Dalam penerapan program simulasi komitmen unit dengan pendekatan logika fuzzy pada Area 1 sistem kelistrikan Jawa-Bali dihasilkan keluaran berupa biaya produksi total setiap perioda beban yang merepresentasikan biaya operasi sistem pembangkit tenaga listrik yang logis. ......There are several methods employed for unit commitment problem solving such as priority-list schemes, dynamic programming, lagrange relaxation method, branch and bound algorithm and genetic algorithm. In this research, fuzzy logic approach is not tried to determine the degree of optimality. The major objective is to show that the unit commitment problem solving is described simply and power generation. Applying the unit commitment simulation program with fuzzy logic approach in the Area 1 of Java - Bali power system, it produces a total production cost per load period representing the operating cost of logic power generation system.

Abstrak :
This book presents the second volume of Piola’s original Italian text together with the English-language translation and comments, showing convincingly that Gabrio Piola’s work must still be regarded as a modern theory. Gabrio Piola’s work has had an enormous impact on the development of applied mathematics and continuum mechanics. As such, a committee of scientific experts took it upon themselves to translate his complete works. In a second step, they commented on Piola’s work and compared it to modern theories in mechanics in order to stress Piola’s impact on modern science and prove and confirm that he achieved significant milestones in applied mathematics.

Abstrak :
Energi listrik merupakan energi yang sudah tidak bisa dipisahkan dari kehidupan manusia. Kebutuhan energi listrik akan terus meningkat seiring dengan perkembangan zaman. Dalam pembangkitan energi listrik dibutuhkan pengonversian energi lain menjadi energi listrik dimana untuk membangkitkan energi listrik dibutuhkan sumber daya alam seperti batu bara. Batu bara dipilih karena selain harganya murah, pembangkitnya juga memiliki efisiensi yang cukup tinggi namun berdampak pada lingkungan. Selain itu seiring dengan pertumbuhan beban, biaya produksi tenaga listrik juga semakin meningkat. Oleh sebab itu, dibutuhkan optimasi biaya operasi pembangkit agar didapatkan pembebanan yang optimal sehingga biaya yang dikeluarkan seefisien mungkin dan harga listrik menjadi tidak terlalu mahal. Pada perencanaan pembebanan sebenarnya, biaya operasi pembangkit dalam satu hari yang dikeluarkan sebesar Rp 18.384.345.566 dengan biaya bahan bakar sebesar Rp 561,118/kWH. Sedangkan dengan optimasi biaya operasi pembangkit dengan menggunakan metode lagrange, didapat biaya operasi pembangkit dalam satu hari sebesar Rp 18.350.617.781 dan biaya bahan bakar sebesar Rp 560,068/kWH. Dengan melakukan optimasi biaya operasi pembangkit dengan metode lagrange, pengeluaran biaya operasi pembangkit dapat dihemat sebesar Rp 33.727.785 dan biaya bahan bakar sebesar Rp 1,05/kWH.

---

Nowadays, Electricity is one of the most important energy for human being which cannot be separated from the human life. The needs of electricity is increasing by the time goes. Another form of energy should be converted to produce the electricity and a coal is needed to produce the electricity as the fuel for the power plant. Coal is chosen as the fuel because it has low cost and high eficiency but has a bad impact for the environment. As the load grows, both the cost of electricity production and needs of the natural resoursces is increasing too. Though, the optimization of power plant production cost is needed to obtain optimal loading each power plant and get the efficient cost so the elctricity prices turn to be lower than before. In the real plan of power plant loading, the production cost is Rp Rp 18.384.345.566 a day and the fuel cost is Rp 561,118 kWH. On the other hand, the production cost with lagrange method opimization is Rp 18.350.617.781 a day and the fuel cost is Rp 560,068 kWH. Using the optimalization of electricity production cost with lagrange method Rp 33.727.785 has saved from the real plan planning and also save Rp 1,05 kWH in the fuel cost.

Abstrak :
This book presents a new approach to learning the dynamics of particles and rigid bodies at an intermediate to advanced level. There are three distinguishing features of this approach. First, the primary emphasis is to obtain the equations of motion of dynamical systems and to solve them numerically. As a consequence, most of the analytical exercises and homework found in traditional dynamics texts written at this level are replaced by MATLAB®-based simulations. Second, extensive use is made of matrices. Matrices are essential to define the important role that constraints have on the behavior of dynamical systems. Matrices are also key elements in many of the software tools that engineers use to solve more complex and practical dynamics problems, such as in the multi-body codes used for analyzing mechanical, aerospace, and biomechanics systems. The third and feature is the use of a combination of Newton-Euler and Lagrangian (analytical mechanics) treatments for solving dynamics problems. Rather than discussing these two treatments separately, Engineering Dynamics 2.0 uses a geometrical approach that ties these two treatments together, leading to a more transparent description of difficult concepts such as "virtual" displacements.