Pelabelan total (a,d)-H-Antiajaib (Super) pada Graf

Suatu graf G =(V(G),E(G)) dikatakan mempunyai selimut-(Hl H2, Hk) jika setiap sisi di G menjadi sisi paling sedikit dari satu subgraf Hi, 1 SiS k. Jika untuk setiap i, Hi isomorfis dengan suatu graf H, maka G dikatakan mempunyai selimut-H. Pelabelan total (a,d)-H-anti ajaib dari graf G adalah fungsi bijektif f: V(G) U E(G) -t (1,2, . W(G)I + IE(G)!} sedemikian hingga himpunan bobot untuk setiap subgraf H yang isomorfis dengan H adalah a + (a + d) +... + (a + (t -l)d), untuk suatu bilangan bulat positif a dan d, dim ana t adalah banyaknya subgraf pada G yang isomorfis dengan H. Iika f: V(G) -t (1,2, .,W(G)I} maka G dikatakan mempunyai pelabelan total (a,d)-H-anti ajaib super. Penelitian in; mengkaji pelabelan total {a,d}-H-anti ajaib super pad a graf tangga (PnxP2) untuk H= Ca, Cs dan pelabelan total (a,d}-Cs-anti ajaib super pada graf prisma. Hasilnya adalah, jika graf tangga (PnxP2) mempunyai pelabelan tolal (a,d}-Ca-anti ajaib super maka nilai d S 36 dan d s 48 jika mempunyai pelabelan total {a,d}-Ca-anti ajaib super. Pelabelan total (a,d}-Co-anti ajaib super pada graf tangga diperoleh untuk 1 S d S 22 dan d = 24,27,30. Pelabelan total (a,d)CBanti ajaib super pada graf tangga diperoleh untuk d =3, 4, 6, 13, 14, 15, 16,21,22, 23,24, 29, 3D, 32, 40. Sedangkan untuk graf prisma belum diperoleh pola pelabelan anti ajaib supernya

Konstruksi Filter Kalman Pada Model Tereduksi Dengan Metode Linear Matrix Inequality (Lmi)

Estimasi merupakan suatu metode untuk menaksir nilai kuantitas yang tidakdiketahui dari data yang tersedia pada suatu sistem. Estimasi merupakan hal yang cukup penting dalam kehidupan keseharian karena banyak masalah kehidupan yang membutuhkan estimasi, misalnya estimasi kualitas air sungai,atau estimasi dalam peramalan cuaca.Estimasi diperlukan karena tidak semua variabel keadaan dapat diukur secara langsung, karena jika semua variabel keadaan harus diukur memerlukan biaya yang cukup mahal. Estimasi juga dilakukan karena pertimbangan waktu dan kesulitan pengukuran. Oleh karena itu, diperlukan sistem pembantu yang disebut dengan observer. Sistem pembantu atau observer digunakan untuk mengestimasi variabel keadaan sistem yang tidak dapat diamati secara langsung.Estimasi variabel keadaan dilakukan sesuai dengan jenis sistemnya, yaitu sistem deterministik dan sistem stokastik. Sistem deterministik adalah sistem yang tidak memuat noise. Sedangkan sistem stokastik adalah sistem yang memuat noise, yaitu noise sistem dan noise pengukuran. Noise sistem adalah noise yang terjadi karena pengaruh dari lingkungan sekitar, misalnya karena pengaruh udara, angin,dan cuaca. Sedangkan noise pengukuran adalah noise yang disebabkan karena faktor kesalahan yang ada pada alat ukur atau karena ketidaktelitian pada saat membaca alat ukur. Estimasi variabel keadaan pada sistem deterministik dilakukan dengan menggunakan observer. Sedangkan estimasi variabel keadaan pada system stokastik dilakukan dengan menggunakan filter Kalman.Filter Kalman merupakan metode estimasi yang handal dalam menaksir dan menduga variabel keadaan dari sebuah sistem dinamik stokastik linear. Keunggulan filter Kalman adalah kemampuannya untuk mengestimasi variable keadaan pada waktu lampau, sekarang, maupun di waktu mendatang. Estimasi dengan filter Kalman dilakukan dengan cara memprediksi variabel keadaan berdasarkan dinamika sistem, yang disebut tahap prediksi dan selanjutnya dilakukan koreksi untuk memperbaiki hasil estimasi berdasarkan data-data dari hasil pengukuran, yang disebut tahap koreksi. Tahap prediksi-koreksi tersebut dilakukan secara rekursif untuk mendapatkan hasil estimasi yang mendekati nilai sebenarnya dengan cara meminimumkan kovariansi error estimasi.Secara umum, konstruksi metode estimasi bertujuan untuk mendapatkan hasil yang akurat, yakni error estimasinya mendekati nol, dengan waktu komputasi yang cepat. Masalah waktu komputasi juga sangat dipengaruhi oleh besarnya order model, sehingga untuk memperkecil waktu komputasi, dapat dilakukan dengan cara mereduksi order dari model yang berorder besar sehingga diperoleh model sederhana dengan order yang lebih kecil tanpa kesalahan yang signifikan, dalam arti error reduksinya sangat kecil. Model dengan order yang lebih kecil ini disebut dengan model tereduksi. Adapun cara untuk mendapatkan model tereduksi disebut reduksi model. Metode reduksi order model telah banyak dikembangkan, diantaranya adalah metode pemotongan setimbang, metode pemotongan setimbang yang diperluas, metode algoritma genetik, metode SPA (Singular Pertubation Approximation), dan metode LMI (Linear Matrix Inequality).Bagian pokok penelitian ini adalah mengkonstruksi algoritma filter Kalman pada model tereduksi yang diperoleh dari sistem dinamik diskrit yang stabil asimtotis, terkendali, dan terobservasi dengan metode reduksi LMI serta mengkaji eksistensi, stabilitas, dan konvergensi estimator yang dihasilkan, dan selanjutnya mengimplementasikannya pada masalah-masalah real. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem tereduksi yang diperoleh dengan metode LMI merupakan sistem yang stabil asimtotis, terkendali, dan terobservasi. Dalam penelitian ini juga berhasil diperoleh konstruksi algoritma filter Kalman pada sistem tereduksi dengan metode LMI tersebut. Pada penelitian juga telah diselidiki stabilitas dan konvergensi estimator yang dihasilkan. Diperoleh bahwa eksistensi estimator terbaik pada sistem tereduksi ditentukan oleh konvergensi dari sistem tereduksi stokastik.Berdasarkan hasil simulasi pada masalah real (konduksi panas, masalah kualitas air Kali Surabaya, dan masalah ketinggian air sungai), diperoleh bahwa hasil estimasi variabel keadaan dengan menggunakan algoritma filter Kalman pada sistem tereduksi, mempunyai hasil yang lebih akurat dengan waktu komputasi yang lebih singkat jika dibandingkan dengan hasil estimasi menggunakan algoritma filter Kalman yang diterapkan pada sistem asl

Estimasi Konsentrasi Polusi Air Tanah Di Kota Surabaya Dengan Metode Filter Kalman Termodifikasi

Pelaksanaan Penelitian Pendanaan Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Di Universitas Airlangga, 201

PEMBERDAYAAN MASYARAKAT MELALUI PENGEMBANGAN PEMASARAN PRODUK SECARA ONLINE PADA UMKM DESA KLANGON KABUPATEN MADIUN

Desa Klangon terletak 40 km dari pusat kota kabupaten Madiun dan dekat dengan wilayah hutan Saradan. Meskipun letaknya jauh dari pusat kota tetapi fasilitas internet telah tersedia dan dapat diakses dengan baik di desa ini. Selain internet, prasarana jalan menuju desa ini berupa jalan aspal yang baik sehingga memudahkan transportasi. Fasilitas ini dapat menjadi salah satu cara untuk dapat mempromosikan produk UMKM yang banyak terdapat di desa ini sehingga cakupan pemasarannya menjadi lebih luas. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk membantu UMKM dalam meningkatkan pemasaran produknya melalui pelatihan pemasaran online. Sasaran kegiatan ini adalah pengelola UMKM di Desa Klangon terutama yang memproduksi makanan ringan.  Materi diberikan dalam bentuk pelatihan yang terdiri dari teori dan praktik langsung, serta dilanjutkan dengan pendampingan yang meliputi pembuatan kemasan yang informatif dan menarik, penyajian foto produk, dan prosedur menawarkan produk di media penjualan online. Hasil evaluasi terhadap pelaksanaan kegiatan menunjukkan adanya peningkatan kemampuan peserta pelatihan ditunjukkan dengan munculnya produk peserta di media penjualan onlin

Sinergi Kartu Indonesia Pintar dan Bidikmisi Sebagai Motivasi Studi Lanjut Bagi Siswa Sekolah Menengah Atas

This community service activity focused on efforts to increase the motivation and spirit of high school graduates in the Tuban Regency for further studies in higher education. This activity was both online and offline. In the initial stage, students give motivation about the importance of higher education for a better future. Then a potential measurement test was also conducted to obtain an overview of students' motivation and potential for further studies. The next stage is a socialization of the Bidikmisi program and services with the Indonesia Smart Card (ISC) for Lectures and various financing schemes. The results of the potential measurement test showed that students' motivation and fighting power were in the range slightly above the average. This shows that students' motivation and fighting power are not yet strong as capital to compete and face challenges when studying. Therefore, students' enthusiasm and motivation need to be improved and reminded continuously that motivation is an important factor for someone to achieve their dreams. This activity also supports efforts to achieve sustainable development goals (SDGs), namely SDG1: No Poverty, SDG4: Quality Education, and SDG10: Reduced Inequalities