Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : LOGIK@

APLIKASI MODEL GSTAR-I DENGAN PENDEKATAN INVERS MATRIKS AUTOKOVARIANS (IMAk) PADA PRAKIRAAN CURAH HUJAN DI PROVINSI BANTEN Sri Maliska; Nina Fitriyati; . Mahmudi
LOGIK@ Vol 7, No 1 (2017): Vol.7 No.1 Tahun 2017
Publisher : Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (819.495 KB)

Abstract

Hujan merupakan unsur iklim yang paling penting di Indonesia karena memiliki keragaman yang sangat tinggi baik menurut waktu maupun menurut tempat. Oleh karena itu, kajian mengenai iklim lebih diarahkan pada hujan. Secara umum, curah hujan merupakan data deret waktu yang mempunyai keterkaitan antarlokasi sehingga salah satu model prakiraan yang dapat digunakan adalah model GSTAR-I. Pada penelitian ini, akan dibahas mengenai prakiraan curah hujan menggunakan model GSTAR-I dengan pendekatan Invers Matriks Autokovarians (IMAk). Data yang digunakan adalah data curah hujan di Stasiun Meteorologi Serang, Stasiun Klimatologi Pondok Betung, Stasiun Meteorologi Curug, Stasiun Meteorologi Cengkareng dan Stasiun Geofisika Tangerang. Diasumsikan setiap lokasi memiliki jarak yang sama sehingga digunakan matriks bobot seragam. Hasil identifikasi model menunjukkan bahwa beberapa model GSTAR-I yang mungkin adalah GSTAR-I (1;0), GSTAR-I (2;0), GSTAR-I (3;0), GSTAR-I (1;1) dan GSTAR-I (2;1). Berdasarkan nilai Mean Square Residual (MSR) diperoleh GSTARI (1;0) adalah model prakiraan terbaik.
KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT ERYTHEMATO-SQUAMOUS BERDASARKAN CIRI KLINIS DAN HISTOPATOLOGIS MENGGUNAKAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN VERTEX Nurmaleni Nurmaleni; Ayu Puji Rahayu; Nina Fitriyati
LOGIK@ Vol 8, No 2 (2018): Vol.8 No.2 Tahun 2018
Publisher : Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (343.128 KB)

Abstract

Penelitian ini membahas mengenai klasifikasi jenis penyakit erythemato-squamous menggunakan metode Vertex Discriminant Analysis (VDA) berdasarkan hasil pemeriksaan klinis dan histopatologis. Digunakan 3 pinalti pada metode VDA yaitu Euclidian, Lasso, dan Ridge dan kesalahan klasifikasi dinilai menggunakan Apparent Rate Error (APER). Data yang digunakan berjumlah 366 terdiri dari 34 buah peubah hasil pemeriksaan klinis dan histopatologis yang berasal dari 6 kelompok penyakit: psoriasis, seboreic dermatits, lichen planus, pityriasis rosea, cronic dermatitis, dan pityriasis rubra pilaris. Hasil menunjukkan bahwa setiap pinalti pada metode VDA membentuk 5 buah fungsi diskriminan untuk membedakan 6 kelompok penyakit. VDA dengan pinalti Euclidian berhasil mengklasifikasikan dengan tepat 104 data dari 110 data training dengan 27 peubah penjelas yang terdiri dari 12 ciri klinis dan 15 ciri hispatologis. VDA dengan pinalti Lasso berhasil mengklasifikasikan dengan tepat 102 data dari 110 data training dengan 25 peubah penjelas yang terdiri dari 11 ciri klinis dan 14 ciri hispatologis. Sedangkan VDA dengan pinalti Ridge berhasil mengklasifikasikan dengan tepat 107 data dari 110 data training dengan 34 peubah penjelas yang terdiri dari 12 ciri klinis dan 22 ciri hispatologis.
APLIKASI KALMAN FILTER DAN ENSEMBLE KALMAN FILTER PADA PENDETEKSIAN GANGGUAN KONDUKSI PANAS PADA KEPING LOGAM BERBENTUK SILINDER Gina Isma Kusuma; Nina Fitriyati
LOGIK@ Vol 7, No 2 (2017): Vol.7 No.2 Tahun 2017
Publisher : Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (757.508 KB)

Abstract

Kebocoran pada keping logam berbentuk silinder dapat menganggu proses perpindahan panas. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi kebocoran tersebut. Pada penelitian ini, dibahas pengetimasian lokasi kebocoran pada keping logam berbentuk silinder menggunakan metode Kalman filter (KF) dan Ensemble Kalman Filter (EnKF). Persamaan ruang keadaan dibentuk dari diskritisasi persamaan difusi menggunakan metode Beda Hingga Maju dan Beda Hingga Pusat. Data simulasi dibangkitkan dari solusi analitik persamaan difusi. Pada metode EnKF banyaknya ensemble yang digunakan adalah 100, 200, 300, 400, dan 500 buah. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kedua metode ini mampu mendeteksi dengan baik lokasi kebocoran pada keping logam berbentuk silinder. Pada metode EnKF, pendeteksian terbaik dihasilkan ketika banyak ensemble 500 karena nilai rata-rata error lebih kecil dibandingkan nilai rata-rata error pada banyak ensemble lainnya. Selain itu, hasil simulasi pun menunjukkan bahwa metode EnKF lebih akurat daripada KF karena rata-rata error dan nilai ratarata norm dari matriks kovariansi errornya lebih kecil disbanding Kalman filter.