Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Ade Irawan
"Konsumsi energi akan meningkat bersamaan dengan meningkatnya aktivitas manusia. Hingga kini, sumber energi terbesar masih diperoleh dari bahan bakar fosil, namun berdasarkan LAPAN (Indonesia) diperkirakan pada abad 22 akan ada kelangkaan bahan bakar fosil. Dampak lingkungan pun menjadi alasan untuk mencari sumber energi alternatif seperti energi dari angin. Berdasarkan kebijakan energi nasional, Pemerintah Indonesia akan menambah kapasitas terpasang mesin pembangkit energi dari angin (PLTB) sebesar 0,79 GW pada tahun 2025. Dalam rangka mengoptimalkan mesin pembangkit energi, besar kecepatan angin harus ditentukan secara akurat, dan distribusi probabilitas adalah salah satu cara untuk menjelaskan bagaimana penyebaran besar kecepatan angin tersebut. Beberapa tahun yang lalu, ilmuan menggunakan distribusi Weibull untuk memodelkan penyebaran besar kecepatan angin, namun terjadi masalah pada daerah asal dari distribusi Weibull. Tidak adanya besar kecepatan angin sekitar 0 m/s menyebabkan banyak peneliti untuk memikirkan alternatif atau modifikasi dari distribusi weibull. Pada 2013, Ramadan telah memodifikasi distribusi weibull dengan menambahkan parameter shape dan menghasilkan distribusi weighted weibull. Pada skripsi ini akan dijelaskan bagaimana membangun distribusi weighted Weibull dan karakteristik-karakteristiknya. Untuk melengkapi skripsi ini, data kecepatan angin di Bali (Indonesia) akan dianalisis untuk menjelaskan bagaimana distribusi weighted weibull dan distribusi weibull menggambarkan karakteristik kecepatan angin di Bali.
Energy consumption will increase simultaneously with increasing human activity. The most common source of energy used is still derived from fossil fuels, and based on LAPAN(Indonesia) is estimated in the 22nd century there will be scarcity of fossil fuels. Environmental impact becomes a reason to seek alternative energy sources such as wind energy. The Ministry of Energy and Mineral Resources and the Agency for the Assessment and Application of Technology (BPPT, Indonesia) tries to take advantage of wind for electrical power and refers to the national energy policy, the Government of Indonesia will add installed capacity of the power generating machine (PLTB) station of 0.79 GW in 2025. In order to optimize machine used to generate energy, the characteristics of wind speed should be specified accurately, and the probability distribution is one way to describe the characteristics. Many years ago, the scientist used weibull distribution to modelling wind speed but there is problem with the support area of weibull distribution. There is no wind speed around 0 m/s led researchers to think of alternatives or modifications of weibull distribution. In 2013, Ramadan has modifed weibull distribution by adding a shape parameter to generate weighted weibull distribution. In this project will decribes how to construct weighted weibull distribution and characteristics of weighted Weibull distribution. To complete this project, wind speed data from Bali (Indonesia) will be analyzed to explain how weighted weibull distribution and weibull distribution describes about characteristics of the wind speed in Bali."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2015
S61733
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Arief Rahman Hakim
"ABSTRAK
Distribusi Burr adalah distribusi Burr Tipe XII yang merupakan salah satu dari dua belas tipe distribusi kontinu dalam sistem Burr. Distribusi Burr mempunyai peran penting dalam berbagai bidang ilmu, antara lain dalam analisis reliabilitas, life testing, analisis survival, aktuaria, ekonomi, kehutanan, hidrologi, dan meteorologi. Distribusi Burr merupakan distribusi yang menceng kanan dan mempunyai tail yang tebal. Pembentukan dan karakteristik-karakteristik dari distribusi ini dibahas. Karakteristik-karakteristik yang dibahas meliputi fungsi distribusi, fungsi kepadatan peluang, fungsi survival, hazard rate, modus, median, momen, mean, variansi, koefisien skewness, dan koefisien kurtosis. Kedua parameter yang dimiliki distribusi Burr, yaitu k dan c, merupakan parameter-parameter shape, sehingga fungsi kepadatan peluangnya dapat berupa fungsi turun atau berupa fungsi unimodal. Selain itu, hazard rate-nya dapat berupa fungsi turun atau berbentuk upside-down bathtub. Dengan menggunakan metode maximum likelihood, dicari taksiran titik untuk parameter k dan c. Namun, taksiran tersebut tidak dapat dihitung secara analitik, sehingga diperlukan perhitungan secara numerik. Kemudian, jika diasumsikan parameter c diketahui, dicari penaksir titik terbaik, yaitu penaksir yang takbias, mempunyai variansi minimum, dan konsisten, untuk parameter k. Data lama waktu serat Kevlar sampai putus digunakan sebagai ilustrasi.
"
"
"ABSTRACT
"
Burr distribution is Burr Type XII distribution which is one of twelve types of continuous distribution in Burr system. Burr distribution has an important role in various fields of science, such as in reliability analysis, life testing, survival analysis, actuarial science, economic, forestry, hydrology, and meteorology. Burr distribution is a right skewed and heavy tailed distribution. The formation and characteristics of this distribution are discussed. The characteristics discussed include distribution function, probability density function, survival function, hazard rate, mode, median, moments, mean, variance, coefficient of skewness, and coefficient of kurtosis. Two parameters of Burr distribution, i.e. k and c, are shape parameters, so its probability density function can be either decreasing or unimodal. In addition, its hazard rate can be either decreasing or upside down bathtub shaped. By using maximum likelihood method, point estimates for parameters k and c are found. However, these estimates cannot be calculated analytically, so numerical calculations are required. Then, if it is assumed that parameter c is known, best point estimator, i.e. estimator that are unbiased minimum variance and consistent, for parameter k is found. The data representing the stress rupture life of Kevlar strands are used as an illustration."
2017
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library