Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : POSITRON

Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan Sanubary, Iklas; Arman, Yudha; Azwar, Azrul
POSITRON Vol 2, No 2 (2012)
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Univetsitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (463.649 KB) | DOI: 10.26418/positron.v2i2.985

Abstract

Persamaan Schrödinger untuk osilator kuantum anharmonik tidak bisa diselesaikan secara analitik, sehingga diperlukan metode lain untuk menentukan energi osilator kuantum anharmonik. Metode yang dapat digunakan adalah teori gangguan. Pada penelitian ini teori gangguan digunakan untuk menentukan tingkat  energi osilator kuantum anharmonik untuk beberapa suku gangguan yang tunggal dan suku gangguan dalam bentuk polinomial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan tingkat-tingkat energi akibat suku gangguan dalam bentuk polinomial merupakan penjumlahan dari beberapa suku gangguan yang tunggal.
Prediksi Kadar Particulate Matter (PM10) untuk Pemantauan Kualitas Udara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Studi Kasus Kota Pontianak Yogi Aprianto; Nurhasanah Nurhasanah; Iklas Sanubary
POSITRON Vol 8, No 1 (2018): May Edition
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Univetsitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1122.745 KB) | DOI: 10.26418/positron.v8i1.25470

Abstract

Pada penelitian ini telah dilakukan prediksi Particulate Matter (PM10) menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Prediksi pencemaran Particulate Matter (PM10) ini dilakukan sebagai langkah antisipatif untuk mendeteksi pencemaran udara terutama jika alat ukur mengalami kerusakan. Data yang digunakan yaitu parameter cuaca seperti curah hujan, penyinaran matahari, kelembaban udara, kecepatan angin dan suhu udara sebagai masukan jaringan sedangkan target jaringan ialah kadar PM10. Arsitektur jaringan syaraf tiruan (JST) yang digunakan tersusun dari neuron sebanyak 20-20-15-15-10-1 dan menggunakan fungsi tansig-logsig-tansig-logsig-tansig-purelin pada setiap lapisan jaringan. Pelatihan jaringan menghasilkan koefisien korelasi 0,9999 dengan MSE 0,00003, sedangkan pengujian jaringan menghasilkan koefisien korelasi 0,9673 dengan MSE 0,491 dan koefisien determinasi 0,9334. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sebesar 93,34% parameter cuaca dapat digunakan sebagai parameter masukan pada JST untuk memprediksi kadar PM10 di Kota Pontianak.