Yurika Permanasari
Fakultas MIPA, Universitas Islam Bandung

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Optimasi Jaringan Distribusi Listrik dengan Pohon Rentang Minimum Menggunakan Bahasa Pemrograman Python Ali Mulki; Didi Suhaedi; Yurika Permanasari
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 2 No. 1 (2022): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (429.357 KB) | DOI: 10.29313/bcsm.v2i1.1542

Abstract

Abstract. Minimum spanning tree is one of the concepts in graph theory, which one of the applications is in determining the electricity distribution network at PT PLN Karawang City, especially in the Wadas Village. The concept of electricity distribution can be applied into a graph form, where the substations and power poles that attached can be symbolized as point or vertex and the cable that connecting power poles or another substation as a side or edge. In this electricity distribution problem, there are 83 points and 109 sides with total length of the cable or the weigth of 9.483 meters, a method is needed so that electricity distribution network can be obtained efficiently so that it can minimize the using of power cables. Therefore, the electric distribution network that has minimum total weigth must be searching. This searching use Prim’s Algorithm with Python programming language help. The results obtained from the search of the electricity distribution network using Python help is minimum spanning tree from electricity distribution network that have 83 points and 82 sides, with minimum total weigth are 4.148 meters. The total weigth that obtain is smaller than before applying minimum spanning tree on electricity distribution network so it can save the using of cables 1.048 meters long or 20,47% from total cable’s weitgth before which is 5.196 meters. Abstrak. Pohon rentang minimum merupakan salah satu konsep pada teori graf, yang salah satu aplikasinya adalah dalam menentukan jaringan distribusi listrik pada PT. PLN Kota Karawang khususnya di desa Wadas. Konsep pendistribusian listrik ini dapat diaplikasikan ke dalam bentuk graf, dimana gardu serta tiang yang terpasang dapat disimbolkan sebagai titik atau vertex dan kabel yang menghubungkan antara tiang ataupun gardu lainnya sebagai sisi atau edge. Dalam masalah pendistribusian listrik ini terdapat 83 titik dan 109 sisi dengan total panjang kabel atau bobot sebanyak 9.483 meter, diperlukan suatu cara agar jaringan distribusi listrik dapat diperoleh seefisien mungkin sehingga dapat meminimumkan penggunaan kabel listrik. Oleh karena itu, akan dicari jalur distribusi listrik yang memiliki total bobot minimum. Pencarian ini menggunakan Algoritma Prim dengan bantuan bahasa pemrograman Python. Hasil yang diperoleh dari pencarian jalur distribusi listrik menggunakan bantuan Python ini berupa pohon rentang minimum dari jalur distribusi listrik yang memiliki titik sebanyak 83 dan sisi sebanyak 82, dengan total bobot minimum yang diperoleh yaitu 4.148 meter. Total bobot yang diperoleh lebih kecil daripada sebelum diterapkannya pohon rentang minimum pada jalur pendistribusian listrik sehingga mampu menghemat penggunaan kabel sepanjang 1.048 meter atau 20,47% dari total panjang kabel sebelumnya yaitu 5.196 meter.
Implementasi Data Mining untuk Prediksi Penderita Covid-19 Menggunakan Model Pertumbuhan Eksponensial Tresna Dewi Fadiini; Yurika Permanasari; Didi Suhaedi
Bandung Conference Series: Mathematics Vol. 2 No. 1 (2022): Bandung Conference Series: Mathematics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (217.47 KB) | DOI: 10.29313/bcsm.v2i1.2007

Abstract

Abstract. The number of Covid-19 sufferers in Indonesia continues to increase, especially in the provinces of DKI Jakarta, Bali and West Java. This increase is a problem for the community as well as the government. Important information from data on Covid-19 sufferers can be extracted to gain knowledge by using data mining. Predicting the number of Covid-19 sufferers that will come is the first step in anticipating this case. Data mining in this study serves to process raw data and displays predictive information for Covid-19 sufferers in the 9th month and the accuracy of the model. The technique used to gain knowledge is to apply the differential equation model, namely the exponential growth model by looking at the observation time interval as a continuous variable. It can be concluded that data mining can provide information that the prediction of the increase in Covid-19 will continue to rise, data mining can also provide information that the exponential growth model can calculate the prediction of the increase in Covid-19. Abstrak. Angka penderita Covid-19 di Indonesia terus menerus mengalami kenaikan terutama di provinsi DKI Jakarta, Bali, dan Jawa Barat. Kenaikan ini menjadi masalah bagi masyarakat dan juga pemerintah. Informasi penting dari data penderita Covid-19 dapat digali untuk mendapatkan knowledge dengan menggunakan data mining. Memprediksi angka penderita Covid-19 yang akan datang menjadi langkah awal dalam antisipasi kasus ini. Data mining pada penelitian ini berfungsi untuk mengolah data mentah dan menampilkan informasi prediksi penderita Covid-19 pada bulan ke-9 dan nilai akurasi model. Teknik yang digunakan untuk mendapatkan knowledge adalah dengan menerapkan model persamaan diferensial yaitu model pertumbuhan eksponensial dengan memandang interval waktu pengamatan sebagai variabel yang kontinu. Dapat disimpulkan bahwa data mining dapat memberikan informasi bahwa prediksi kenaikan Covid-19 akan terus naik, data mining juga dapat memberikan informasi bahwa model pertumbuhan eksponensial dapat menghitung prediksi kenaikan Covid-19.