613 research outputs found

    Involutive Bases Algorithm Incorporating F5 Criterion

    Full text link
    Faugere's F5 algorithm is the fastest known algorithm to compute Groebner bases. It has a signature-based and an incremental structure that allow to apply the F5 criterion for deletion of unnecessary reductions. In this paper, we present an involutive completion algorithm which outputs a minimal involutive basis. Our completion algorithm has a nonincremental structure and in addition to the involutive form of Buchberger's criteria it applies the F5 criterion whenever this criterion is applicable in the course of completion to involution. In doing so, we use the G2V form of the F5 criterion developed by Gao, Guan and Volny IV. To compare the proposed algorithm, via a set of benchmarks, with the Gerdt-Blinkov involutive algorithm (which does not apply the F5 criterion) we use implementations of both algorithms done on the same platform in Maple.Comment: 24 pages, 2 figure

    Penerapan Analisa Petrofisik dengan Metode Deterministik dan Metode Probabilistik di Lapangan “Stu”

    Full text link
    Analisa petrofisik adalah salah satu cabang ilmu dari teknik perminyakan yangmempelajari karakteristik reservoir serta permasalahan yang berhubungan dengankeberhasilan dalam penemuan cadangan minyak dan gas bumi. Cadangan ini dapatdiperkirakan dengan mengetahui karakteristik batuan reservoir yang terdiri dari tebal,porositas, dan saturasi air. Well logging adalah pekerjaan merekam atau mencatatkarakteristik batuan dimulai dari dasar sumur hingga ke permukaan dengan caramemasukkan peralatan log ke dalam sumur. Dengan kegiatan ini akan dihasilkan datadatayang diperlukan untuk melakukan kegiatan evaluasi formasi. Fokus pembahasananalisa petrofisik ini dilakukan pada dua lapisan, yaitu lapisan Pre-PARIGI bagian dariformasi PARIGI dan lapisan MAIN_22 bagian dari formasi MAIN. Lapisan Pre-PARIGIterdapat di sumur ST-1 dan lapisan MAIN_22 terdapat di sumur STU-1 dan STU-3.Analisa petrofisik pada lapisan-lapisan ini dilakukan dengan metode deterministik danmetode probabilistik

    Analogue Modeling of Oblique Convergent Strike-Slip Faulting and Application to the Seram Island, Eastern Indonesia

    Full text link
    DOI:10.17014/ijog.v1i3.189Sandbox experiment is one of the types of analogue modeling in geological sciences in which the main purpose is simulating deformation style and structural evolution of the sedimentary basin. Sandbox modeling is one of the effective ways in conducting physically modeling and evaluates complex deformation of sedimentary rocks. The main purpose of this paper is to evaluate structural geometry and deformation history of oblique convergent deformation using of integrated technique of analogue sandbox modeling applying to deformation of Seram Fold-Thrust-Belt (SFTB) in the Seram Island, Eastern Indonesia. Oblique convergent strike-slip deformation has notoriously generated area with structural complex geometry and pattern resulted from role of various local parameters that control stress distributions. Therefore, a special technique is needed for understanding and solving such problem in particular to relate 3D fault geometry and its evolution. The result of four case (Case 1 to 4) modeling setting indicated that two of modeling variables clearly affected in our sandbox modeling results; these are lithological variation (mainly stratigraphy of Seram Island) and pre-existing basement fault geometry (basement configuration). Lithological variation was mainly affected in the total number of faults development. On the other hand, pre-existing basement fault geometry was highly influenced in the end results particularly fault style and pattern as demonstrated in Case 4 modeling. In addition, this study concluded that deformation in the Seram Island is clearly best described using oblique convergent strike-slip (transpression) stress system

    Hasil Belajar Kognitif Peserta Didik Melalui Penerapan Model Pembelajaran Inkuiri Berbantuan Media Simulasi PhET Kelas XI IPA SMA Negeri 1 Anggana Materi Fluida Statis

    Get PDF
    Model pembelajaran inkuiri berbantuan media simulasi PhET adalah suatu tahapan pembelajaran mengikuti langkah-langkah model pembelajaran inkuiri dengan dibantu aplikasi simulasi PhET sebagai laboratorium virtual. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rata-rata dan peningkatan hasil belajar kognitif peserta didik melalui model pembelajaran inkuiri berbantuan media simulasi PhET pada materi fluida statik. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Anggana dengan jumlah sampel sebanyak 30 peserta didik pada kelas XI IPA 1. Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan teknik tes. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai rata-rata hasil belajar kognitif peserta didik sebesar 75. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata peserta didik mendapatkan nilai dengan kategori baik. Hasil N-Gain diperoleh rata-rata sebesar 69,7 dengan perolehan 47 % untuk kriteria N-Gain sedang dan perolehan 53 % untuk kriteria N-Gain sedang. Hal ini menunjukan bahwa terdapat  peningkatan pada hasil belajar kognitif peserta didik kelas XI IPA 1 materi fluida statik dengan kategori N-Gain sedang

    Facies and Diagenetic Level of the Upper Cibulakan and Parigi Formation, in Randegan and Palimanan Area

    Full text link
    DOI:10.17014/ijog.2.3.157-166This research aims to determine the facies and diagenetic level of limestone of the Upper Cibulakan and Parigi Formations, and also aims to determine the structural correlation between surface and subsurface limestones. Based on thin section analyses taken from the core and outcrop samples, there are four types of lithofacies on the Upper Cibulakan Formation, i.e. mudstone-wackestone, wackestone-packstone, packstone-grainstone, and grainstone facies, and also four types of lithofacies on the Parigi Limestone Formation, i.e. mudstone-wackestone, wackestone-packstone, packstone-grainstone, and lower mudstone-wackestone facies. The analysis of surface and subsurface limestone facies of the Upper Cibulakan and Parigi Formations led to the knowledge of the proportionality and variation of the limestone characteristics on both positions. Limestone of the Upper Cibulakan Formation was deposited locally and discontinuously, whilst the Parigi Formation limestone was deposited evenly and continuously. The structural correlation between the surface and subsurface limestone indicates that these formations were uplifted/exposed due to a local force, likely caused by the intrusion of igneous rocks, as happened in the Kromong Complex. The presence of residual hydrocarbon on the surface of the limestone samples suggests the possibility of potential hydrocarbon trapped in the limestone beneath the surface

    PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA SISWA BARU SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN UNTUK CLUSTERING JURUSAN

    Get PDF
    Data mining merupakan teknik pengolahan data dalam jumlah besar untuk pengelompokan.Teknik ini digunakan dalam proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Teknik tersebut mempunyai beberapa metode dalam pengelompokannya Naïve-Bayes dan Nearest Neighbour, pohon keputusan (KD-Tree), ID3, K-Means, text mining dan dbscan. Dalam hal ini penulis mengelompokan data siswa baru sekolah menengah kejuruan tahun ajaran 2014/2015. Pengelompokan tersebut berdasarkan kriteria – kriteria data siswa. Pada penelitian ini, penulis menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan data siswa baru sekolah menengah kejuruan. Dalam hal ini, pada umumnya untuk memamasuki jurusan hanya disesuaikan dengan nilai siswa saja namun dalam penelitian ini pengelompokan disesuaikan kriteria – kriteria siswa seperti penghasilan orang tua, tanggungan anak orang tua dan nilai tes siswa. Penulis menggunakan beberapa kriteria tersebut agar pengelompokan yang dihasilkan menjadi lebih optimal. Tujuan dari pengelompokan ini adalah terbentuknya kelompok jurusan pada siswa yang menggunakan algoritma K-Means clustering. Hasil dari pengelompokan tersebut diperoleh tiga kelompok yaitu kelompok tidak lulus, kelompok rekayasa perangkat lunak dan kelompok teknik komputer jaringan. Terdapat pusat cluster  dengan Cluster-1=1.4;2.2;2.2, Cluster-2= 2.28;1.64;4 dan Cluster-3=5;2;6. Pusat cluster tersebut didapat dari beberapa iterasi sehingga mengahasilakan pusat cluster yang optimal
    • …
    corecore