Program Aplikasi Menu Pemesanan Beserta Track And Record Data Pengunjung Berbasis Android pada Warung Steak & Shake

With the development of information technology that exists recently, everyone can easilyperform the data processing, can provide the information he needs accurately and save timeand cost.This needs booking features menu application program by utilizing the mobile technology-basedand webbased to facilitate features food ordering at Warung Steak & Shake.With available features in this application, the user can make the process of booking using theAndroid device and the results of booking will be stored into the database server so that theordering process will appear on the monitor in the kitchen and in the cashier.This service application based on android has a difference significant time compared toconventional booking so that this application can saves time and accelerate the process ofservice

NUCLEAR DATA UNCERTAINTY PROPAGATION FOR A TYPICAL PWR FUEL ASSEMBLY WITH BURNUP

The effects of nuclear data uncertainties are studied on a typical PWR fuel assembly model in the framework of the OECD Nuclear Energy Agency UAM (Uncertainty Analysis in Modeling) expert working group. The “Fast Total Monte Carlo” method is applied on a model for the Monte Carlo transport and burnup code SERPENT. Uncertainties on k∞, reaction rates, two-group cross sections, inventory and local pin power density during burnup are obtained, due to transport cross sections for the actinides and fission products, fission yields and thermal scattering data

Monte Carlo uncertainty propagation approaches in ADS burn-up calculations

In activation calculations, there are several approaches to quantify uncertainties: deterministic by means of sensitivity analysis, and stochastic by means of Monte Carlo. Here, two different Monte Carlo approaches for nuclear data uncertainty are presented: the first one is the Total Monte Carlo (TMC). The second one is by means of a Monte Carlo sampling of the covariance information included in the nuclear data libraries to propagate these uncertainties throughout the activation calculations. This last approach is what we named Covariance Uncertainty Propagation, CUP. This work presents both approaches and their differences. Also, they are compared by means of an activation calculation, where the cross-section uncertainties of 239Pu and 241Pu are propagated in an ADS activation calculation

LAPORAN INDIVIDU KEGIATAN PRAKTIK PENGALAMAN LAPANGAN

Praktik Pengalaman Lapangan merupakan mata kuliah wajib yang harus ditempuh oleh setiap mahasiswa kependidikan di Universitas Negeri Yogyakarta. Salah satu lokasi yang menjadi sasaran tempat pelaksanaan program PPL pada semester khusus tahun 2015 ini adalah di SMA Negeri 7 Yogyakarta yang terletak di Kabupaten Yogyakarta. Mahasiswa dalam pelaksanaan PPL melalui beberapa tahap yaitu diawali dengan observasi sekolah dengan melihat secara langsung KBM yang dilakukan oleh guru bidang studi sesuai bidang ilmunya masing-masing. Kemudian dilaksanakan kegiatan mengajar di kampus bersama dosen micro teaching dan para mahasiswa dalam rangka persiapan praktek mengajar di sekolah. Setelah itu pada tanggal 10 Agustus -12 September 2015 dilaksanan kegiatan PPL di sekolah. Kegiatan mengajar dilakukan di kelas X-4, X-5, X-6, XI IPS 1, dan XI IPS 2, sesuai dengan kebijakan yang diberikan oleh guru pembimbing. Dalam praktek mengajar dilakukan berbagai persiapan mulai dari penyusunan RPP, materi pembelajaran, media pembelajaran, hingga soal ulangan. Hasil kegiatan PPL memberikan cukup pengalaman bagi mahasiswa sebagai bekal megajar. Pelaksanaan PPL dirasa dapat memberikan bekal pada mahasiswa mengenai bagaimana menjadi guru yang memiliki dedikasi dan loyalitas pada instansinya. Hal penting yang harus dicapai dalam pembelajaran adalah dapat berlangsung secara optimal

PRELIMINARY CROSS SECTION AND NU-BAR COVARIANCES FOR WPEC SUBGROUP 26

We report preliminary cross section covariances developed for the WPEC Subgroup 26 for 45 out of 52 requested materials. The covariances were produced in 15- and 187-group representations as follows: (1) 36 isotopes ({sup 16}O, {sup 19}F, {sup 23}Na, {sup 27}Al, {sup 28}Si, {sup 52}Cr, {sup 56,56}Fe, {sup 58}Ni, {sup 90,91,92,94}Zr, {sup 166,167,168,170}Er, {sup 206,207,208}Pb, {sup 209}Bi, {sup 233,234,236}U, {sup 237}Np, {sup 238,240,241,242}Pu, {sup 241,242m,243}Am, {sup 242,243,244,245}Cm) were evaluated using the BNL-LANL methodology. For the thermal region and the resolved and unresolved resonance regions, the methodology has been based on the Atlas-Kalman approach, in the fast neutron region the Empire-Kalman method has been used; (2) 6 isotopes ({sup 155,156,157,158,160}Gd and {sup 232}Th) were taken from ENDF/B-VII.0; and (3) 3 isotopes ({sup 1}H, {sup 238}U and {sup 239}Pu) were taken from JENDL-3.3. For 6 light nuclei ({sup 4}He, {sup 6,7}Li, {sup 9}Be, {sup 10}B, {sup 12}C), only partial cross section covariance results were obtained, additional work is needed and they do not report the results here. Likewise, the cross section covariances for {sup 235}U, which they recommend to take from JENDL-3.3, will be included once the multigroup processing is successfully completed. Covariances for the average number of neutrons per fission, total {nu}-bar, are provided for 10 actinides identified as priority by SG26. Further work is needed to resolve some of the issues and to produce covariances for the full set of 52 materials

Model Penjadwalan Matakuliah Secara Otomatis Berbasis Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)

Penjadwalan mata kuliah merupakan pekerjaan rutin yang selalu dilakukan setiap institusipendidikan pada awal semester. Penjadwalan tersebut menjadi sebuah pekerjaan yang rumitdikarenakan persoalan penjadwalan merupakan masalah kombinatorial yang memiliki batasanbatasanyang harus dipenuhi. Batasan tersebut terbagi ke dalam batasan mutlak yang harusdipenuhi seperti ketersediaan ruang kelas dan kapasistasnya, ketersediaan dosen, serta mahasiswadan batasan lunak seperti preferensi dosen dalam memilih waktu mengajar. Solusi terbaik daripersoalan penjadwalan tersebut adalah sebuah jadwal yang mampu mengoptimalkan penggunaanberbagai sumber daya pembelajaran seperti ruang kelas, pengajar/dosen, mahasiswa danmemenuhi peraturan yang berlaku pada sebuah kurikulum. Pada penelitian ini dirancang sebuahmodel penjadwalan mata kuliah secara otomatis berbasis algoritma Particle Swarm Optimization(PSO). Model penjadwalan otomatis ini bertujuan menghasilkan jadwal yang memenuhi semuabatasan mutlak dan meminimalkan total aktivasi batasan lunak berupa preferensi dosen. Kandidatsolusi berupa partikel pada algoritma PSO, merepresentasikan posisi sebuah mata kuliah padasuatu tabel jadwal. Setiap kondidat solusi memiliki nilai biaya yang merupakan jumlah dariaktivasi batasan mutlak dan batasan lunak. Populasi partikel dibangkitkan di awal iterasi danpada setiap iterasi, partikel-partikel tersebut memperbaiki posisinya menuju posisi terbaik, yaituposisi optimum sebuah mata kuliah pada tabel jadwal. Proses ini dilakukan untuk setiap matakuliah yang akan dijadwalkan, sehingga diperoleh sebuah jadwal yang utuh. Berdasarkan hasilpercobaan, model penjadwalan mata kuliah berbasis algoritma PSO dapat melakukan tugaspenjadwalan secara otomatis dan menghasilkan solusi yang memenuhi semua batasan mutlak danmeminimalkan aktivasi batasan lunak. Dengan menggunakan model penjadwalan berbasis PSO,proses penjadwalan menjadi lebih cepat dibandingkan proses penjadwalan manual