SOFTWARE YANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
KECERDASAN KOLEKTIF
Komunitas hewan mampu melakukan hal-hal yang tidak akan pernah dapat dilakukan secara sendiri-sendiri. Schwarm-computing memanfaatkan fenomena alam tersebut.Para peneliti di Siemens senang mencari inspirasi dari semut-semut. Visi terberani mereka ber-setting tahun 2020. Mesin-mesin bergerak berukuran kecil yang tampak seperti semut besar, bekerja di gedung-gedung pencakar langit New York. Mesin-mesin ini mengambil informasi dari lingkungan, berkomunikasi unikasi satu sama lain, dan secara bersama-sama melaksanakan tugas yang diberikan kepada mereka. Sistem jaringan yang terbentuk sendiri (ANTS, Autonomous Networked System) menurut para pakar suatu hari nanti akan dapat melaksanakan pekerjaan pemeriksaan dan perawatan pada lokasi-lokasi yang sulit dijangkau atau berbahaya serta tugas-tugas pengawasan bergerak.Karena mereka saling bertukar informasi, masing-masing hewan ini tidak perlu terlalu pintar. Inti kecerdasannya ada dalam sistem. Untuk orientasi, mereka dilengkapi dengan GPS, kamera, dan sistem pengenalan gambar. Setiap anggota sistem melihat sebuah objek dari berbagai sudut pandang dan saling membantu dalam menginterpretasi gambar kamera. Untuk menemukan solusi efisien bagi masalah sehari-hari, para pengembang semakin sering berorientasi pada model sukses dari komunitas alam yang memiliki kecerdasan kolektif seperti ikan, burung, atau serangga. Sebagai sebuah sistem, hewan-hewan itu mampu bersama-sama menyelesaikan sebuah tugas yang rumit. Perilaku ini juga merupakan tema best seller fiksi ilmiah di Jerman karangan Frank Schaetzing yang berjudul ‘Der Schwarm’.Beberapa aturan telah cukup bagi sebuah komunitas. Sebagai contoh, terbangnya segerombolan burung dapat dirumuskan dengan 3 aturan. Menyingkir sebelum terjadi tabrakan, terbang secepat burung-burung di sekitar kita, dan terbang ke arah pusat gerombolan. Dalam simulasi komputer, aturan-aturan sederhana tersebut sudah cukup untuk meniru perilaku kelompok secara realistik. Studio-studio animasi Hollywood menggunakannya untuk menampilkan gerak laju gerombolan hewan yang tampak seperti asli. Rumus meniru perilaku hewan.Rute semut sebagai contoh semut menemukan rute terpendek berkat penandaan feromon oleh rekannya. Bila jaraknya sama panjang, dipilih rute yang pertama ditemukan. Ahli IT telah memanfaatkan taktik ini untuk berbagai aplikasi.Percobaan yang dipandang sangat berhasil adalah dalam pembuatan algoritma semut. Cara semut melacak jarak terpendek antara sarang dan sumber makanan melalui bebauan tertentu (feromon) digunakan sebagai contoh solusi masalah logistik dan optimalisasi, misalnya routing dalam jaringan telekomunikasi. Semut software meniru perilaku semut asli, yaitu dengan menetapkan variabel solusi yang dicari secara bertahap seperti dalam mencari rute. Kriteria pemilihannya adalah kualitas nila inilai potensial untuk variabel dalam pemilihan sebelumnya—sama seperti nilai feromon pada semut.Tugas utama software adalah merumuskan ‘kesadaran konteks’. Dari data yang tersedia, software harus menemukan dalam msituasi apa seorang manusia atau objek berada dan bagaimana sebuah lingkungan cerdas dapat bereaksi.Siemens sudah menerapkan teknik semacam itu pada bagian home-networking dan teknik konstruksi. Suatu arsitektur software bersama merupakan bingkai untuk solusi berbagai tugas.Mengatasi tumpahan minyak dengan robot.Bila penggunaan semut-semut mekanik pada gedung-gedungn tinggi masih jauh di masa depan, sebuah proyek untuk komunitas robot dilaut sudah terwujud. Para ilmuwan Institut Fraunhofer untuk Teknik Produksi dan Otomatisasi (IPA) ingin mengatasi tumpahan minyak di laut dengan robot. Di sini, robot-robotnya adalah perahu-perahu kecil dengan perangkat penyedot.Suatu komunitas dengan kecerdasan terbagi sangat tepat untuk penanganan minyak yang tidak dapat diatur secara sentral karena perilaku ‘karpet minyak’ tidak dapat diprediksi dengan tepat. Sekitar 100 robot ditugaskan untuk saling berkomunikasi, menemukan, dan menyedot minyak. Untuk melaksanakan tugas tersebut mereka tidak perlu terlalu pintar. Kecerdasan kolektif paling baik berfungsi bila semua bagian sama bodohnya. Spesialisasi dalam komunitas hanya berefek negatif pada hasil keseluruhan. Selain itu, tidak berfungsinya beberapa robot lebih mudah dikompensasi bila semuanya sama. Karena itu pula, pola gerakan setiap robot juga sederhana. Selama sebuah sensor memberitahu robot bahwa ia berada dalam karpet minyak, ia akan melaju lurus. Di air tanpa minyak ia akan membuat gerakan spiral hingga menemukan minyak. “Banyak membantu banyak” menjadi motto di sini. Semakin banyak robot yang ditugaskan, semakin baik minyak disingkirkan.Saat ini, penggunaan robot tersebut baru berfungsi dalam sebuah simulasi dengan robot-robot kecil. Karpet minyak yang bergerak diproyeksikan pada lantai oleh sebuah beamer. Dalam rangka proyek Uni-Eropa akan diputuskan apakah rencana inidapat direalisasikan atau tidak. Bila diterima, sekitar 5 tahun mendatang armada robot pertama akan mulai beroperasi.Dunia masa depan terbentuk di lab.Agar sebuah sistem teknis bergerak sebagai sebuah komunitas, setiap komponennya tidak perlu bergerak (mobile). Institut Fraunhofer untuk Pengolahan Data Grafis (IGD) di Darmstadt telah memfungsikan sebuah laboratorium kecerdasan lingkungan (Ambient Intelligence Lab). Di lab ini—yang juga terbuka bagi industri—skenario masa depan dapat diujicoba dalam ruang- ruang yang dirancang secara khusus. Visinya adalah membentuk sebuah dunia di mana kita dikelilingi oleh perangkat-perangkat cerdas yang terkoneksi dalam jaringan dan dapat dioperasikan secara intuitif seperti sebuah komunitas. Perangkat-perangkat itu saling berkomunikasi melalui sensor dan mengenali kebutuhan kita. Gambaran bentuk nyatanya ditunjukkan oleh sebuah ‘karpet cerdas’ di lab IGD. Dalam sebuah ruang yang terkoneksi jaringan, melalui sensor di lantai karpet dapat mengenali berapa orang yang ikut dalam meeting dan di bagian ruang mana mereka berada.Bila seorang peserta bergerak menuju podium, PDA-nya mengirimkan kondisi presentasi seperti kecerahan cahaya, setting perangkat suara atau beamer ke perangkat di ruang tersebut. Ponsel secara otomatis dimatikan begitu ceramah dimulai. Jaringan dan kecerdasan kolektif semacam ini tidak hanya dibutuhkan dalam ruang meeting.Tanggul dan kincir ikut berpikir.Di pantai ’Laut Timur’ (Ostsee) Jerman, para ilmuwan ingin menggunakan Schwarm-computing untuk melakukan proteksi bencana. Dalam proyek Swarms, Institut Telematika Universitas Luebeck bersama AG Communication System Universitas Kiel mengembangkan sistem sensor yang terkoneksi melalui jaringan nirkabel untuk melindungi tanggul dan pantai. Setiap beberapa meter, salah satu karung pasir dari jajaran karung pasir yang ada dilengkapi dengan modul-modul yang memiliki komputer kecil, GPS, berbagai sensor, dan interface nirkabel. Bila sensor menangkap kebocoran, info ini langsung diteruskan. Bila sensor di tanggul pasir membunyikan alarm dan memanggil bantuan ketika ada bahaya, jaringan lainnya langsung terkoneksi ke sebuah kendali.Offshore Windpark (kincir angin lepas pantai) bisa memberikan lebih banyak energi dan tidak begitu rentan gangguan ketika saling berkomunikasi. Pada instalasi besar seperti di pantai Denmark, lusinan rotor tersusun dalam beberapa baris. Siemens telah mengembangkan sebuah konsep untuk menghubungkan kincir ini satu sama lain sehingga dapat saling mengawasi. Kincir pada barisan depan meneruskan data angin aktual ke kincir di barisan belakang. Dengan demikian, mereka dapat bersiapn secara optimal menyambut angin yang datang atau mengubah arah bilah rotor bila ada angin kencang yang berbahaya.Jaringan pengawas terkoneksi sendiri.ChannelviewSemua info mengenai pengawasan lalu-lintas dikirim ke pusat kendali. Bila ada bahaya, kamera kamera cerdas bersama sistem lainnya mengaktifkan langkah-langkah pengamanan yang tepat di terowongan Giswil.Untuk suplai energi masa depan, jaringan seperti komunitas tersebut bahkan dapat memainkan peran yang lebih penting. Jaringan listrik Uni-Eropa direncanakan akan disuplai lebih banyak dari sumber energi seperti air, angin, dan matahari. Jaringan raksasa ini menurut para pakar tidak bisa diatur dari satu tempat. Harus dipikirkan bagaimana listrik dapat mengontrol dirinya sendiri. Visinya adalah membagi kecerdasan dalam jaringan listrik untuk menangkap fluktuasi langsung pada titik simpul, bukan pada sebuah sentral yang kelebihan beban. Dengan cara ini, blackout besar-besaran dapat dihindari. Masih dibutuhkan beberapa penelitian lanjutan hingga keinginan ini dapat diwujudkan.Kecerdasan terbagi sudah digunakan dalam pengawasan lalu lintas. Proyek perintis di area padat menggunakan sistem manajemen sentral dengan perangkat akhir seperti sistem navigasi plus ponsel. Untuk itu, ribuan sensor digunakan untuk mengumpulkan data. Tersembunyi dalam pelapis jalan, jembatan atau tiang, sensor-sensor ini mencatat data kepadatan lalu-lintas, arah, dan kecepatan kendaraan. Pada area kritis seperti terowongan, analisis dilakukan secara otomatis langsung di lokasi. Terowongan Giswil diSwiss misalnya, telah dilengkapi dengan pengawasan video cerdas. Instalasi ini dapat mendeteksi adanya kebakaran berdasarkan timbulnya asap, juga dapat mengenali adanya kemacetan.Dalam sebuah gedung, sensor seperti dalam terowongan tadi dapat digunakan untuk memberitahu pemadam kebakaran rute terbaik ke sumber kebakaran. Dalam jaringan pengawas yang terbentuk sendiri secara adhoc, komponen yang tidak berfungsi dapat langsung digantikan oleh unit lain di sekitarnya. Perawatan sehari-hari idealnya juga dilakukan dengan Schwarm-computing. Sensor-sensor mengatur diri sendiri untuk mengambil alih tugas yang boros energi secara bergiliran.Container mencari jalan sendiri.Benda-benda yang ‘berpikir’ seperti container juga dapat mengatur diri sendiri dan bertindak secara mandiri. Dengan sedikit kecerdasan (chip kecil onboard), secara kolektif mereka akan menemukan rute transportasi yang optimal. Pembagian kerja juga berfungsi seperti dalam dunia semut. Container X kepada robot transportasi Y: “Tuntun saya ke jalur administrasi pelabuhan!”
TUGAS RPL 3
Pemrogram komputer menggunakan lebah madu sebagai rujukan
Naiknya tingkat kesibukan berbelanja melalui Internet menimbulkan sejumlah permasalahan besar. Perilaku pelanggan ketika berbelanja bisa jadi sama sekali lain dari perkiraan umumnya, dan mungkin saja berbeda di antara sesama pelanggan. Hal ini menyebabkan lalu lintas internet menjadi tidak teratur dan akhirnya berujung pada penumpukan tiba-tiba pada server Internet yang menangani belanja on-line. (Server: sebuah komputer dalam sebuah jaringan yang menyimpan program-program aplikasi dan file-file data yang dapat dikunjungi oleh komputer-komputer lainnya di dalam jaringan tersebut.) Para pakar dari Universitas Oxford dan the Georgia Institute of Technology [Institut Teknologi Georgia] melakukan kerjasama dalam rangka mengembangkan sejumlah teknologi yang dapat mengatasi penumpukan semacam itu. Para peneliti ini mengambil model atau contoh-acuan berupa suatu masyarakat yang lalu lintasnya telah berhasil diatur dengan sangat baik. Contoh-acuan ini adalah perilaku koloni atau masyarakat lebah madu yang tengah ditiru dalam sejumlah teknologi yang ditujukan untuk meringankan beban pada server-server pada saat terjadi kepadatan lalu lintas yang luar biasa.
Lonjakan jumlah pelanggan belanja atau perdagangan saham secara tiba-tiba, naik turunnya kegiatan lelang melalui internet memunculkan kesulitan besar pada perusahaan-perusahaan pengelola server. Untuk meningkatkan keuntungan mereka sebesar-besarnya, perusahaan-perusahaan ini perlu memeriksa komputer-komputer mereka setiap saat untuk menjaga agar komputer tersebut tetap mampu menyesuaikan diri terhadap tingkat kebutuhan yang berubah-ubah melalui campur tangan secara cepat. Namun pada kenyataannya, hanya satu aplikasi web saja yang dapat dimuat ke dalam komputer pada satu waktu, dan hal ini merupakan sebuah kendala. Perpindahan antar-aplikasi menyebabkan penghentian sementara selama 5-7 menit, waktu ini diperlukan untuk konfigurasi ulang pada komputer, dan ini berarti kerugian.
Permasalahan serupa dijumpai dalam tugas-tugas yang dijalankan oleh lebah madu. Sumber-sumber bunga memiliki keragaman dalam hal mutu. Oleh karena itu, seseorang mungkin berpikiran bahwa keputusan tentang berapa banyak lebah yang harus dikirim ke setiap tempat tersebut dan berapa lama mereka sebaiknya berada di sana merupakan sebuah permasalahan dalam sebuah koloni yang ingin mencapai laju pengumpulan madu bunga (nektar) setinggi-tingginya. Akan tetapi, berkat sistem kerja mereka yang sangat baik, lebah mampu memecahkan permasalahan ini tanpa mengalami kesulitan.
Sekitar seperlima dari lebah-lebah di dalam sebuah sarang bertugas sebagai pengumpul-nektar. Tugas mereka adalah berkelana di antara bunga-bunga dan mengumpulkan nektar sebanyak mungkin. Ketika kembali ke sarang, mereka menyerahkan muatan nektar mereka kepada lebah-lebah penyimpan-makanan yang menjaga sarang dan menyimpan bahan makanan. Lebah-lebah ini kemudian menyimpan nektar di dalam petak-petak madu. Seekor lebah pengumpul-nektar juga dibantu oleh rekan-rekannya dalam menentukan seberapa bagus mutu sumber bunganya. Lebah pengumpul-nektar tersebut menunggu dan mengamati seberapa lama waktu yang dibutuhkan untuk bertemu dengan seekor lebah penyimpan-makanan yang siap menerima muatan. Jika waktu tunggu ini berlangsung lama, maka sang lebah pengumpul-nektar memahami hal ini sebagai isyarat bahwa sumber bunganya bukan dari mutu yang terbaik, dan bahwa lebah-lebah yang lain kebanyakan telah melakukan pencarian yang berhasil. Sebaliknya, jika ia disambut oleh sejumlah besar lebah-lebah penyimpan-makanan untuk mengambil muatannya, maka semakin besarlah kemungkinan bahwa muatan nektar tersebut bermutu baik.
Lebah yang mendapatkan informasi ini memutuskan apakah sumber bunganya senilai dengan kerja keras yang akan dilakukan berikutnya. Jika ya, maka ia melakukan tarian-getarnya yang terkenal agar dipahami maksudnya oleh lebah-lebah lain. Lama tarian ini memperlihatkan seberapa besar keuntungan yang mungkin dapat diperoleh dari sumber bunga ini. [penjelasan lebih lanjut tentang tarian lebah, silakan baca: http://www.harunyahya.com/indo/buku/menyingkap003.htm]
Sunil Nakrani dari Universitas Oxford dan Craig Tovey dari the Georgia Institute of Technology menerapkan cara pemecahan masalah oleh lebah madu tersebut pada permasalahan ada pada Internet host. Setiap server mengambil peran sebagai lebah pengumpul-nektar, dan setiap permintaan pelanggan bertindak sebagai sumber bunga. Dengan cara ini, doktor Nakrani dan Tovey mengembangkan sebuah algoritma "lebah madu" untuk server Internet "sarang." (Algoritma: Serangkaian tahapan-tahapan logis untuk memecahkan suatu permasalahan yang dapat diterjemahkan ke dalam sebuah program komputer.)
Sebuah host menjalankan tugas, sebagaimana yang dilakukan lebah dengan tarian-getarnya, dengan membuat sebuah iklan dan mengirimkannya ke sejumlah server lainnya di dalam sarang. Lama masa penayangan iklan ini mencerminkan manfaat dan tingkat keuntungan yang dapat diraup melalui para pelanggan server-server tersebut. Server lain membaca iklan ini dan berperilaku seperti lebah-lebah pekerja yang mengikuti petunjuk yang yang disampaikan melalui tarian-getar tersebut. Setelah mempertimbangkan dan mengkaji iklan ini beserta pengalaman mereka sendiri, mereka memutuskan perlu tidaknya untuk beralih dari para pelanggan yang sedang mereka layani ke para pelanggan yang sedang dilayani oleh server yang mengirim iklan tersebut.
Doktor Nakrani dan Tovey melakukan uji banding antara algoritma lebah madu yang mereka kembangkan dengan apa yang disebut sebagai algoritma "rakus" yang saat ini dipakai oleh kebanyakan penyedia Internet host. Algoritma rakus terlihat ketinggalan zaman. Algoritma rakus membagi waktu menjadi sejumlah penggalan waktu yang tetap dan menempatkan server-server untuk melayani para pelanggan untuk satu penggalan waktu berdasarkan pengaturan yang dianggap paling menguntungkan pada penggalan waktu sebelumnya. Para peneliti mengungkap bahwa di saat-saat ketika lalu lintas sangat berubah-ubah, algoritma lebah madu memperlihatkan kinerja 20% lebih baik daripada algoritma rakus. Sebentar lagi mungkin server-server yang bekerja menggunakan algoritma lebah madu akan semakin banyak di masa mendatang, di mana Internet akan lebih tepat disebut sebagai "Interkoloni."
Dengan pemisalan yang sangat tepat, penelitian yang dilakukan oleh para ilmuwan ini menunjukkan betapa berbagai pemecahan masalah yang masuk akal terdapat di alam. Permasalahan yang dihadapi server-server Internet sangatlah mirip dengan permasalahan yang dipecahkan oleh koloni lebah madu. Sungguh, keberhasilan yang dicapai penelitian tersebut, yang dilakukan dengan menerapkan contoh-rujukan koloni lebah madu, menjadi isyarat akan hal ini. Akan tetapi, dari manakah asal usul rumusan pemecahan masalah yang diberikan lebah madu kepada para pemrogram komputer tersebut? Meskipun para pemrogram komputer dapat mengambil perilaku lebah madu sebagai contoh-rujukan mereka, lebah itu sendiri tidak dapat melakukan hal seperti itu. Ini dikarenakan meskipun tiruan algoritma lebah yang dibuat oleh pemrogram komputer merupakan hasil dari proses berpikir cerdas yang dilakukan secara sadar, lebah madu tidak memiliki kemampuan berpikir semacam itu. Pemecahan atas permasalahan tersebut membutuhkan tindakan sadar, misalnya pertama-tama pemahaman tentang adanya permasalahan tersebut, pengkajian terhadap sejumlah penyebab timbulnya permasalahan itu, pengenalan atas pengaruh sejumlah penyebab itu terhadap permasalahan tersebut secara umum dan pengaruhnya terhadap satu sama lain, dan akhirnya pengambilan keputusan di antara beragam pilihan yang ada.
Sudah pasti pemecahan masalah semacam itu tidak mungkin terjadi di dalam koloni lebah beranggotakan 20 sampai 50 ribu ekor. Hanya ada satu penjelasan masuk akal atas kenyataan ini, di mana sedemikian banyak makhluk hidup menghemat energi dengan menerapkan cara pengumpulan nektar yang paling menguntungkan; meskipun orang biasanya mengira akan melihat suatu kekacauan dan kebingungan di dalamnya. Pemahaman atas permasalahan di dalam koloni lebah dan jalan keluar pemecahannya merupakan hasil karya Pencipta Maha Mengetahui. Tidak ada keraguan, Allahlah, Pencipta langit dan bumi dan segala yang ada di antara keduanya, Yang telah menciptakan koloni lebah. Strategi yang diterapkan di dalam koloni lebah madu merupakan ilham yang berasal dari Allah. Allah menyatakan hal ini di ayat berikut:
Dan Tuhanmu mewahyukan kepada lebah: "Buatlah sarang-sarang di bukit-bukit, di pohon-pohon kayu, dan di tempat-tempat yang dibuat manusia. Kemudian makanlah dari tiap-tiap (macam) buah-buahan dan tempuhlah jalan Tuhanmu yang telah dimudahkan (bagimu)." Dari perut lebah itu keluar minuman (madu) yang bermacam-macam warnanya, di dalamnya terdapat obat yang menyembuhkan bagi manusia. Sesungguhnya pada yang demikian itu benar-benar terdapat tanda (kebesaran Tuhan) bagi orang-orang yang memikirkan. (QS. An Nahl, 16:68-69)TUGAS RPL 2
F - 16 SIMULATOR - SOFTWARE
1 Pendahuluan
Software Simulator F-16 merupakan program komputer yang mensimulasikan gerak pesawat tempur F-16 dan menyajikannya dalam grafik 3 Dimensi (3D) dalam dunia maya (Virtual Reality). Program simulator ini dibuat dengan menggunakan MATLAB/Simulink yang merupakan software matematika dan pemrograman yang sangat handal untuk keperluan keteknikan (engineering) dan sangat banyak digunakan di dunia, baik di lingkungan pendidikan maupun industri. Software MATLAB yang digunakan disini adalah MATLAB 7.0.
Persamaan gerak yang digunakan dalam simulator F-16 ini terdiri atas dua bentuk, yaitu bentuk linear dan nonlinear. Bentuk linear yang digunakan merupakan persamaan gerak lengkap yang disarikan dari Richard Russell [1] berdasarkan model matematika pesawat F-16 yang tersaji dalam buku Stevens dan Lewis [2]. Dalam simulator F-16 ini persamaan gerak yang dipakai adalah model low-fidelity, yaitu model gerak tanpa menggunakan leading-edge flap (LEF). Sedangkan bentuk nonlinear akan digunakan untuk modus pilot (game) yang akan dijelaskan lebih rinci pada bagian selanjutnya.
<--more-->
2 Arsitektur Program
Inti dari Simulator F-16 adalah persamaan gerak lengkap pesawat udara. Persamaan ini merupakan sebuah himpunan persamaan diferensial orde dua yang nonlinear. Untuk mendapatkan parameter terbang dari pesawat, maka persamaan diferensial ini diintegrasikan secara numerik. Selanjutnya hasil dari integrasi ini disajikan dalam grafik tiga dimensi dalam dunia maya (virtual reality). Persamaan gerak lengkap ini dapat disajikan sebagai berikut:
2.1 Persamaan Gerak Lengkap Pesawat Tempur F-16
Persamaan gerak lengkap pesawat udara merupakan gerak dengan enam derajat kebebasan, atau dalam istilah tekniknya disebut six-degree-of-freedom (6DOF) motion [4]. Gerak ini terdiri atas tiga gerak tranlasi, masing-masing pada sumbu x, y dan z, dan tiga gerak rotasi, masing-masing dengan sumbu putar pada sumbu x, y dan z, perhatikan Gambar 2-1.
2.2 Persamaan Nonlinear Tiga Derajat Kebebasan
Persamaan gerak lengkap pesawat udara seperti telah dijelaskan di depan dapat disederhanakan menjadi tiga derajat kebebasan untuk beberapa kasus, misalnya takeoff dan landing. Untuk kasus ini, persamaan gerak dapat disederhanakan sebagai gerak pada bidang longitudinal, yang terdiri atas gerak translasi pada sumbu x dan z, serta satu gerak rotasi pada sumbu y.
2.3 Gaya dan Momen Aerodinamika
2.4 Linearisasi Persamaan Gerak
Persamaan gerak lengkap merupakan persamaan non-linear yang sangat rumit sehingga solusinya hanya dapat dilakukan secara numerik. Untuk menyederhanakan solusi dari persamaan gerak, maka persamaan di atas dilinearisasi pada suatu keadaan tertentu. Berikut ini adalah beberapa keadaan trim yang digunakan untuk menlinearisasi gerak pesawat F-16,
? Terbang jelajah tunak (steady wings-level flight)
? Terbang belok tunak (steady turning flight)
? Terbang tanjak tunak (steady pull-up)
? Terbang roll tunak (steady roll)
2.5 Diagram Blok Program Simulator F-16
Berikut ini adalah gambar diagram blok Simulink dari program F-16 Simulator. Untuk mengetahui secara rinci silahkan baca di Lampiran.
3 Kendali Pesawat F-16
Kendali pesawat tempur F-16 terdiri atas empat input, yaitu gaya dorong (thrust) yang dinyatakan dalam satuan pound, dan tiga input bidang kendali yaitu elevator, aileron dan rudder, masing-masing dinyatakan dalam satuan derajat. Gaya dorong memiliki arah sama dengan sumbu xb. Input gaya dorong didefiniskan positif jika menambah percepatan ke depan. Sedangkan untuk tiga bidang kendali penentuan positif dan negatifnya adalah positif apabila mengurangi laju putaran. Dengan demikian untuk masing-masing bidang kendali, defleksi positif dinyatakan sebagai berikut:
Defleksi elevator positif jika membuka ke bawah sehingga menimbulkan gerak pitch negatif. Defleksi aileron positif jika aileron kanan membuka ke bawah sehingga menimbulkan roll negatif. Defleksi rudder positif jika membuka ke kiri sehingga menimbulkan yaw negatif.
Khusus untuk Leading Edge Flap (LEF), defleksinya didefiniskan positif jika membuka ke bawah. Pada keadaan ini, pengaruh defleksi LEF adalah membuat pesawat dapat terbang pada sudut serang yang lebih tinggi dibanding tanpa LEF untuk kecepatan terbang yang sama. Input kendali untuk F-16 memiliki batasan sebagai berikut:
Kendali Satuan Batasan
Minimum Maximum
Gaya Dorong Lbs 1000 19000
Elevator Deg -25 25
Aileron Deg -21.5 21.5
Rudder Deg -30 30
LEF Deg 0 25
4 Memulai/Menjalankan Program
Untuk memulai menggunakan program simulator F-16 maka hal pertama yang harus dilakukan adalah menjalankan software MATLAB yang merupakan induk dari program ini. Ada dua cara untuk menjalankan MATLAB, yaitu:
1 Melalui dekstop Windows sebagaimana tersaji dalam Gambar 2-3. Caranya yaitu dengan mengklik dua kali (double-click) pada icon MATLAB.
2 Melalui menu start Windows seperti terlihat pada Gambar 2-4, Caranya yaitu menekan tombol start Windows, kemudian mengklik icon MATLAB yang ada terlihat pada menu start.
Jika langkah pertama ini dijalankan, maka akan tampil menu utama software MATLAB sebagaimana terlihat pada Gambar 2-5.
Untuk menjalankan program simulator F-16, ketik f16sim pada program MATLAB sebagaimana terlihat pada Gambar 2-5 di atas, kemudian tekan enter. Tampilan awal dari program f16sim tersaji dalam Gambar 2-6 di bawah. Pada tampilan awal ini terlihat tiga window, yaitu window utama (sebagai kendali untuk simulasi, bagian bawah), window virtual reality (kiri atas) dan window instrument display (kanan atas).
Window utama seperti tampak pada Gambar 2-7 merupakan window pengendali program simulator ini. Disinilah semua perintah untuk menjalankan atau menghentikan simulasi tersedia.
Selanjutnya pilih mode terbang. Pilihan ini akan membuat program membuka model matematika secara otomatis sesuai modus terbang yang dipilih. Penjelasan tentang mode terbang akan diberikan di pasal selanjutnya. Setelah open model dilakukan maka program simulator F-16 akan menyajikan beberapa window yaitu Simulink model (Gambar 2-8), Virtual Reality window (Gambar 2-9), dan Avionic instrument (Gambar 2-10). Simulink model berisi persamaan gerak pesawat F-16 yang digunakan sebagai jantung dari simulasi. Hasil dari simulasi ini selanjutnya akan disajikan dalam Virtual Reality (VR) dan Avionic instrument.
Sebagaimana telah dijelaskan di atas, VR window merupakan visualisasi dari gerak pesawat tempur F-16. Contoh tampilan dari VR ini terlihat dalam Gambar 2-9. Virtual Reality merupakan metode atau alat untuk menyajikan gambaran suatu lingkungan dalam dunia maya yang sangat mirip dengan dunia nyata. Hal ini juga dapat dilihat dalam simulator ini yakni gerak pesawat F-16 dapat dilihat ‘nyata’ seperti aslinya. Pengguna simulator dapat melihat dunia maya yang disajikan seolah-olah berada di dalamnya. Pengguna juga dapat melihat pesawat F-16 dari banyak sisi dan sekaligus melihat dunia maya dimana pesawat ini berada.
Selain VR window, program juga akan menyajikan Aircraft Instrument. Ketika aircraft instrument ini terbuka, maka akan muncul informasi dari pembuat program intrument ini seperti terlihat pada Gambar 2-10. Hal ini terjadi secara otomatis karena merupakan fasilitas dari program MATLAB. Informasi ini tidak penting dan karenanya harus ditutup dengan cara menekan tombol OK.
Saat menjalankan program, instrumen pesawat akan disajikan sebagaimana terlihat pada Gambar 2-11. Dalam instrumen ini akan disajikan
(1) kecepatan (dalam knot), (2) Artifical horizon yang menunjukkan sikap pesawat terhadap horizon, (3) VOR yang menunjukkan arah terbang (heading dalam derajat), (4) roll indicator yang menunjukkan sikap roll pesawat, (5) Tinggi terbang (dalam feet) dan (5) Kecepatan menanjak (dalam feet/min).
5 Penggunaan Program Simulator
Berikut ini akan dijelaskan mengenai cara-cara penggunaan software (program) simulator F-16. Dimulai dari penjelasan tentang modus terbang, selanjutnya penggunaan menu-menu dan terakhir cara mengakhiri atau keluar dari program.
5.1 Modus Terbang
Sebelum menjalankan simulasi, maka perlu diperhatikan jenis-jenis terbang yang ingin ditampilkan. Seperti terlihat dalam Gambar 2-12, terdapat 3 modus utama yaitu:
1 Normal Flight
2 Aerobatic
3 Pilot (Game Mode)
1. Normal Flight
Ini adalah modus terbang normal (biasa) yang meliputi takeoff (tinggal landas), climb (menanjak), cruise (jelajah), turn (belok) dan landing (pendaratan). Dalam simulasi pada modus ini semua gerak akan dilakukan otomatis tanpa input dari luar (pengguna). Semua modus terbang dijalankan secara secara pre-programmed, yaitu telah ditentukan semua input kendali oleh program lebih dahulu mengikuti kaidah-kaidah ilmiah. Modus normal flight ini hanya digunakan sebagai demonstrator manuver-manuver terbang normal.
2. Aerobatic
Ini adalah modus terbang khusus yang membutuhkan keahlian tinggi dalam menjalankannya. Gerak atau manuver terbang ini seringkali disebut akrobatik udara atau lebih dikenal sebagai aerobatic. Seperti terlihat pada program utama, modus aerobatic ini meliputi: Cloverloop Opener, Inverted-Right, Inverted-Left, Diamond roll, dan Vertical bomb burst. Modus terbang erobatic juga hanya digunakan sebagai demonstrator (tanpa ada input dari luar atau pengguna). Manuver-manuver dalam modus ini dilakukan secara automatic menggunakan kaidah kendali terbang dan/atau pre-programmed seperti pada modus terbang normal.
3. Pilot (Game Mode)
Modus ini merupakan modus terbang lengkap yang dikendalikan dari oleh pengguna. Disini pengguna akan bertindak sebagai pilot pengendali pesawat F-16, jadi pada modus ini pengguna seolah-olah menggunkan software game simulator. Itu sebabnya modus ini disebut modus Pilot (Game Mode). Sebelum menjalankan simulasi untuk modus ini, harus dipastikan bahwa joystick telah terpasang dengan benar, jika tidak maka program tidak akan jalan.
Pada modus ini tersedia tiga pilihan, yaitu Takeoff-3DOF, Landing-3DOF, dan Full Envelope. Modus takeoff (tinggal landas) dan landing (pendaratan) dibuat berdasarkan persamaan gerak nonlinear dengan tiga derajat kebebasan, atau dalam istilah teknik disebut three-degree-of-freedom (3DOF) motion. Sesuai namanya, gerak ini hanya terdiri dari tiga derajat kebebasan, yaitu gerak translasi pada sumbu x dan z, serta satu gerak rotasi pada sumbu y. Input yang dapat diberikan pada modus ini adalah defleksi elevator dan setting gaya dorong. Modus ketiga adalah full envelope. Disebut full envelope karena modus terbang ini meliputi semua manuver pesawat terbang, yaitu takeoff, climb, cruise, turn, descend, dan landing. Modus ini dibuat berdasarkan persamaan gerak lengkap nonlinear yang secara fisik benar-benar mewakili gerak nyata dari pesawat. Persamaan gerak lengkap ini merupakan gerak dengan enam derajat kebebasan, atau dalam istilah teknik disebut six-degree-of-freedom (6DOF) motion.
5.2 Menjalankan dan menghentikan program
Setelah modus terbang dipilih, maka untuk menjalankan simulasi cukup dengan menekan tombol Start. Dan untuk menghentikan cukup dengan menekan tombol Stop. Jika ingin menghentikan sejenak simulasi ini, maka tekan tombol Pause dan bila ingin melanjutkan kembali tekan tombol yang sama (Contd). Perhatikan kembali tampilan utama program seperti terlihat dalam Gambar 2-13. Lama simulasi juga dapat ditentukan oleh pengguna yaitu dengan memasukkan angka Tstop yang defaultnya bernilai 10 (detik).
5.3 Fasilitias tambahan
Fasilitas tambahan yang tersedia dalam program ini ada dua, yaitu plot trajectory dan zoom factor. Plot trajectory yang dimaksud disini adalah kemampuan program untuk melukiskan lintasan terbang dari pesawat F-16 setelah simulasi dilakukan. Grafik yang dihasilkan adalah lintasan dalam ruang (3 Dimensi) dalam tata acuan koordinat horizon lokal, yaitu posisi dalam arah utara, timur dan tinggi terbang. Untuk menggunakan fasilitas ini cukup dengan menekan tombol Plot Trajectory.
Zoom factor yang dimaksud disini adalah faktor pengali yang digunakan untuk memperbesar tampilan defleksi bidang kendali, yaitu elevator, aileron dan rudder. Hal ini diperlukan apabila defleksi bidang kendali terlalu kecil sehingga tidak tampak pada tampilan simulasi.
5.4 Mengakhiri (Keluar) Program
Untuk mengakhiri program simulator F-16, dapat dilakukan beberapa cara yaitu dengan menekan tombol Exit, atau masuk kedalam menu File kemudian dipilih submenu Exit (Gambar 2-14), atau dengan menekan tombol silang merah di ujung kanan atas program utama, dan atau menekan tombol Exit yang ada di kanan bawah tampilan utama program.
Setelah menekan menu Exit atau tombol silang warna merah di sisi kanan atas, maka akan muncul kotak dialog seperti tampak pada Gambar 2-15. Jika pengguna benar akan keluar maka tekan tombol Yes, dan apabila membatalkan keinginan untuk keluar maka tekan tombol No.
6 Perawatan
Program software simulator F-16 ini merupakan program yang open, yaitu dapat diubah dengan mudah. Namun pengubahan program ini dilarang agar tidak terjadi kesalahan program yang mengakibatkan program tidak bisa berjalan sebagaimana mestinya. Pengubahan program hanya diijinkan dalam pengawasan pihak pembuat program. Selama masa satu tahun sejak perangkat simulator F-16 ini diserahkan kepada pengguna, pihak pembuat program akan melakukan perawatan program, dalam arti apabila kelak ditemukan kesalahan program, maka pembuat program akan melakukan perbaikan tanpa biaya atau mengganti program ini dengan program yang baru yang lebih baik apabila diperlukan.
Kamis, 2009 Maret 05
TUGAS RPL
TUGAS 1 RPL
MENGAPA GOOGLE BISA MENJADI BISNIS YANG BESAR????
Google berdiri pada tahun 1998. website ini didirikan oleh dua orang bersahabat dari
Google merupakan search engine yang paling banyak digunakan orang di seluruh dunia, yakni sekitar 29,5% pengguna. Google merupakan search engine yang mempunyai kemampuan untuk melakukan pencarian super cepat. Hal ini disebabkan google menggunakan hardware dan dukungan software yang canggih. Google mempunyai algoritma pencarian yang sangat efisien, yang digunakan dalam sebuah jaringan search engine. Jaringan computer dan algoritma search engine tersebut berhasil membangun sebuah search engine yang super cepat. Search engine google mampu mempunyai sebuah system yang berkerja untuk mengurutkan halaman web yang disebut pagerank. System tersebut dikembangkan oleh pendiri google yaitu Larry Page and Sergei Brin di Universitas. Google mempunyai system yang dapat mengatur hasil pencarian dari sekian banyak informasi yang ditemukan di internet.
Google memungkinkan kita mencari lebih dari 1 juta aamat URL di internet. Google menyimpan banyak halaman web di chace (halaman tersimpan) yang dimilikinya. Apabila kita gagal menghubungi server halaman web yang bersangkutan secara temporary kita dapat menampilkan halaman web yang terdapat di chace google. Namun, kelemahannya informasi di halaman web yang disimpan di chace google sering kali tidak up to date. Selain dukungan fasilitas – fasilitas tersebut google juga di lengkapi dengan layanan pencarian dalam berbagai bahasa, termasuk bahasa
Kelebihan google berupa penyajian hasil pencarian brdasarkan pemeringkatan jumlah pengakses sebuah situs. Cara kerja google di ilhami dari cara pengutipan dari suatu karya ilmiah oleh para penulis makalah lain. Semakin sering situs di akses maka semakin penting situ situ di anggap. Kesuksesan goggle di anggap nilai pasarnya kini lebih dari 80 miliyar dollar AS, dengan pengakses lebih dari ratusa juta orang pengakses,
Dengan masuk ke bisnis advertaising, diversifikasikan layanan google juga bertanbah. Tapi jika google dapat menyediakan layanan yang lebih mudah untuk di akses dapat diprediksi mereka akan memimpin bisnis ini. Akusisi jawara search engine google terhadap perusahaan selama ini, double click menyediakan layanan yang memungkikan para web publisher, pemasang iklan on – line, dan agen periklanan untuk mempromosikan bisnis mereka lewat iklan digital. Ada dua divisi utama dalam perusahaan tersebut. Divisi dart menyediakan tool dan berbagai layanan untuk penjualan dan pembelian iklan. Sedangkan divisi performing bertanggung jawab terhadap pemasaran search engine berdasarkan iklan yang dibayar per – klik, hal ini yang selama ini jadi andalan google.
Bisnis baru google tandem dengan double click berpotensi untuk mnggeser posisi Yahoo yang tercatat sebagai pemain bisnis advertising. Setelah melalui beberapa tahap tawar menawar, dan berasing dengan mereka, google berhasil memenangkan hati double click dengan penawaran senilai 3,1 miliyar dollar AS. google merupakan search engine dengan da base terbesar. Dan hal ini lah yang menyebabkan mengapa google bias menjadi bisnis yang besar…
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Mohon di comment