PrereWMer1*
8 .6
jt.l'?ruAL pffirumLlT'ArumAn'i K,r3,J*,&n{ [t{v}*A}-{h,r1*pA
INFUSAKECAMBAHKACANGHIJAU KONSENTR,ASI PENGARUH (Phaseolusradiatus)TERHADAPKUALITASNATAde SOYA Trianik Widyaningrum edulisKerr.) PATIGANYONG(Canna ETANOLSUBSTRAT PRODUKSI DENGAN BERKESINAMBUNGAN FERMENTAST SECARA BERBEDA INOKULUM Hadi Sasongko
INTERPOLASI PENCARIAN ALGORITMA UJI KOMPLEKSITAS SECARAEMPIRIK lmamAzhari HURUFLATIN UNTUKTRANSLITERASI FINITESTATEAUTOMATA KE JAWA Suprihatin SPEKTRAL CIRISINYALEEGMENGGUNAKAN EKSTRAKSI WAVELET DAYADAN BagusHaryadi (CT)-SCAN OPTIK TOMOGRAPHY UNJUKKERJACOMPUTED LASERDIODE625NM MENGGUNAKAN MargiSasono MASALAHNILAI EKSISTENSIKETUNGGALANSOLUSI,SEMIGROUP AWAL/BATASPERSAMAAN TELEGRAF B ERDIMENSI SATU Guswanto BambangHendriya
ALIRPANAs TEKANAN WAKTUoAlnut MEMoDELKAN ANALtstsDERET PRODUKSI BUMIPADASUMUR Jose Rizal
FORUM MIPA JURNALPENELITIAN DANKAJIANILMIAHMIPA Terbit 6 bulan sekali(Junidan Desember) Diterbitkan sejakJuni2002oteh Fakultas Matematika danllmuPengetahuan Alam Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Vblume6 Nomor1, Desember200g DEWANREDAKSI Petindung Penasehat PemimpinRedaksi Sekretaris Bendahara Redaksipetaksana
RektorUniversitas AhmadDahlan DekanFMIPA Dr.Moh.Toifur Arif Rachman, M.T. Sumargiyani, M.Pd. - Dr.DwiSuhartanti - Bagus Hariyadi, M.T. - Sugiarto, M.Si. - lmamRiyadi,M.Kom.
REDAKSIAHLI Biotogi Fisika Matematika SistemInformasi Tata LetakSampul Tata Usaha
Prof.Dr.Sukarti(UGM) Dr. Hariyadi(UAD) Prof.Dr.Widodo(UGM) Dr.JaziEkolstiyanto(UGM) lmamAzhari Sugianto
Alamat Redaksi: FMIPAUniversitas AhmadDahtan Kampuslll, JalanProf. Dr._soepomo, s.H., Janturanumbulharjo,yogyakarta55164 Tetepon(0274)381523, 379 418,Fax(0274)SAqdOq-' e-mai[:forummipa@uad. ac.id
wl
FORUM MIPA DANKAJIANILMIAHMIPA JURNALPENELITIAN
ISI DAFTAR 2009 Volume6 Nomor1, Desember
Biotogi INFUSAKECAMBAHKACANGHIJAU PENGARUHKONSENTRASI (Phaseotus KUALITAS NATAde SOYA. radiatus)TERHADAP TrianikWidyaningrum edulis Kerr.) SECARA PATI GANYONG(Canno PRODUKSI ETANOLSUBSTRAT INOKULUM BERBEDA DENGAN FERMENTASI BERKESINAMBUNGAN Hadi Sasongko
11
Sistemlnformasi EMPIRIK INTERPOLASI SECARA ALGORITMA PENCARIAN UJIKOMPLEKSITAS lmamAzhari
19
HURUF LATINKEJAWA TRANSLITERASI FINITESTATE AUTOMATA UNTUK Suprihatin
25
Fisika SPEKTRAL DAYADANWAVELET EKSTRAKSI CIRISINYALEEGMENGGUNAKAN BagusHaryadi (CT)-SCAN OPTIKMENGGUNAKAN TOMOGRAPHY UNJUKKERJACOMPUTED LASER DIODE 625NM. MargiSasono
31
39
Matematika MASALAH NILAIAWAL/BATA5 KETUNGGALAN SOLUSI SEMIGROUP EKSISTENSI TELEGRAF BERDIMENSI SATU. PERSAAAAAN Bambang Hendriya Guswanto
45
TEKANAN ALIR PANASBUMI ANALISIS DERETWAKTUDAI-AMMEMODELKAN PADASUMUR PRODUKSI. JoseRizal
52
EDITORIAL Assalomu'alaikumwr. wb. Puji syukurkami panjatkanke hadtiratAttah swt. Atas ijinNya jurnat Forum MIPAdapat terbit kembatisetetah'beberapa waktu terhenti. Adanyarekstrukturisasi tim pengetotaternyatamembutuhkan waktu untuk memperotehpenyesuaian sampai dapatmapansehingga dapat berjalannormatkembali. Kamimengucapkan terimakasihyangsebesar-besarnya atas kinerja yang tetah ForumMIPAtama,Dr. HR.Oktovadkk., yangtelah berhasit ditakukanoleh pengurus mengantarakan ForumMIPAsampaike terbitan votume6 No. 1. Untukselanjutnya kami mohon doa restu dan dukungandari kawan-kawandan kotega, semoga ybng baru dapat bekerja denganlancar dan berkesinambungan. kepengurusan Terus terang kegiatanini masihmerupakanhat yang baru bagi kami namunkami sangat tertarik karena sangat menantangdan memitiki tujuan yang sangat mulia yaitu menghidup-hidupkan itmu pengetahuankhususnyake-MIPA-an.Untuk itu kami berusahamemberikan"sajian" yang sebaik mungkinsehinggamemenuhiharapan pembaca. Untukterbitan edisiini, tidak lupa kami mengucapkan terimakasihkepada kontributornaskahatas partisipasinya mengisi jurnat ini semogamemberimanfaat kepadapembaca. Padaedisi kati ini kami memuat8 tulisandari 4 bidangitmu yaitu biologi, sisteminformasi,fisika,dan matematikamasing-masing 2 tutisan.Padabidangbiotogi disampaikantopik pengaruhkonsentrasiinfusa kecambahkacanghijau terhadap produksietanot melalui kuatitasnata de soya, serta upaya untuk mengoptimatkan fermentasiberkesinambungan menggunakan dua inokotumyangberbeda.Padabidang sistem informasi disampaikantopik suatu usaha untuk meningkatkanefisiensi atgorltmapencarianinterpolasisecaraempirik, dan finite state automatamerupakan graf berarah untuk transtiterasi huruf latin ke huruf jawa. Pada bidang fisika disampaikan topik metodeekstraksidata ciri sinyatEEGmenggunakan dengandua cara yaitu spektraldaya dan wavetet,serta unjuk kerja computedtomography(CT)-scan jejak obyekdatam optik menggunakan taserdiode625 nm yangmampumenghasilkan irisanduadimensi.Padabidangmatematika disampaikan eksistensi ketunggatan solusi semigroup masatahnilai awal/batas persamaantelegraf berdimensisatu, serta analisisderet waktu untuk memodelkan tekananatir panasbumi padasumurproduksi Ka m o j a n-1 g 1. Sekatilagi semogamemberimanfaatkepadapembaca. Wassalamu' olaikumwr. wb.
Moh.Toifur Redaktur
ANALISIS DERET WAKTU DALAM MEMODELKAN TEKANAII ALIR PANAS BUMI PADA SUMUR PRODUKSI JoseRizal JurusanMatematika, FMIPA Universitas Bengkulu E-mail : j ose:rEarnqra{@uffib.as.id dan j_ri zaI} 4 @y ahoo.com
ABSTRAK Penerapan model deret waktri telah berkembang dengan pesat dalam mernahami fenomena yang bersifat probabilistik. Makalah ini membahas peranan analisa deret waktu dalam memodelkan pola tekanan produksi Panas Bumi untuk satu sumur produksi melalui studi kasus pada data pengamatan tekanan alir KMJ- 11. Substansi studi adalah pemodelan dan peramalan trend dari tekanan alir ketika sumrn berproduksi menggunakan bantuan Software mengikuti model ARIMA(1,1,0) dengan Minitab. Hasil studi memmjukkan bahwa data pengamatan KMJ-ll modelnyaadalahZt = 1,1887Tt-t - O,LBBTZT-,* at. Kata Kunci: PanasBumi. TekananAlir. dan Analisis Deret Wakhr
TIME SERIESANALYSIS IN MODELLING THE PRESSUREOF FLOWING WATER OF THE HEAT OF'EARTH IN THE PRODUCTIONWELL ABSTRACT Application of the time series model has quickly develope in understandingthe probabilistically phenomena. The paper is discussethe role of time serie analysis in modelling the pattern of pressureof production of the heat of the earth for l-production well through the cases study on the investigated dala of flowing pressure KMJ-ll. The substanceof study is modelling and predicting the trend of the flowing pressureat the time the well in production stage, using Minitab software. The results show that invetigated data KMJ-I1 follow the ARIMA(1,1,0) model in the form of Z, : 7,1BB7ZFa - O,LBB7ZFzI at. Keywords: the heat of earth, flowing pressure,and time seriesanalysis.
52
JoseRizat I. PENDAHULUAN Model dan pola arah tekanan alir pada berbagai kedalaman sangat diperlukan untuk: (r) memperkirakan '/lashing z{)ne", yaitu kedalaman dimana gelembung-gelemtung uap mulai terbentuk, (ii) memperkirakan akan terjadinya "slug flow", dimana ,,slug Jlow" yang terjadi di dalam sumur maupun di pipa alir tidak dikehendaki karena akan menyebabkan aliran fluida dari sumur produksi menjadi berubah-ubah secara tidak berafuran, (iil) pembuatan kurva produksi pada berbagai tekanan kepala sumur, (lg menghitung pengaruh ukuran lubang sumur terhadapkemampuanproduksi sumur, dan (v) mengestimasi pemrrunan kemampuan produksi sumur karena penurunan tekanan reservoir (Saptaaji, 1997). Lapangan panas bumi Kamojang terletak di Kabupaten Bandung Jawa Barat (Gambar 1) telah dilakukan pemboran sebanyak 76 sumur yang tersebar pada area seluas kurang lebih 14 km2 (Akhyar dkk., 2005). Diperkirakan terdapat potensi panas bumi pada areaseluas7 km2 pada bagian tepi yang dapat dimanfaatkan (gambar l) Sebelum dilakukan eksplorasi dan pemboran sumlr produksi, ahli-ahli panas bumi memerlukan suatu gambaran awal dari karekteristik reservoir guna menentukan kelayakan pengembangan dari kawasan
Gambar 1. Peta lapanganpanasbumi
FORUM
*' -
tersebut. Sampai saat ini, data informasi tentang parameter-parameterreservoir sangat terbatas, khususnyaparameter tekanan alir. Untuk mendapatkan deskripsi estimasi pola penyebaran tekanan alir untuk gambar l, dilakukan penelitian . terhadap kawasan eksplorasi menggunakan salah satu dari simulasi bersyarat, yakni Simulasi Annealing dan Statistik Spatial (Rizaf 2005). Kesimpulan dalam kajian tersebut memberikan beberapakesimpulan, yaitu : (1) Simulasi Annealing mampu menggambarkan image dan kontur dari kawasan eksplorasi reservoir panas bumi dengan data yang terbatas, sehingga dapat di lihat kawasan_ kawasan yang menghasilkan tekanan alir panas bumi yang optimal. (2) Simulasi Annealing dapat memberikan hasil yans valid 'guilburun dalam memberikan suatu karakteristik reservoir pada bbcl Barat_ Ciharus.Hal ini didasarkanpada hasil validasi simulasi Annealing pada parameter reservoir, dimana metode ini valid untuk digunakan dengantingkat kepercayaang5%. (3) Estimasi jgkanan alir panas bumi maksimum pada block Barat-Ciharus dari simulasi Rnnealing berada pada koordinat (-222agny1663.6m) dengan estimasi tekanan sebesar 31.g5 ksc. Output yang dihasilkan seperti yang _B.*"rT: ditampilkan pada gambar 3, dan telih melalui uji kecocokan model seperti yang ditampilkan padagambar4 dan5.
Gambar 2. Dataf urgtmatan SumurXfrrff-f f
MIPA Votume6 Nomor1
53
DERET WAKTUDAI.AMMEMODELKAN ANALISIS PRODUKSI BUMIPADASUMUR ALIRPANAS TEKANAN
Gambar 3. Image hasil simulasi Annealing
Gambar 4. Plot data aktual dan simulasi Annealing
Penguiian Kenormalan .w '99 95
9 ,"
c-'
.05 .01 .m1 0
c3
ffi.'95'"
H*tsxr*:,f
Gambar 5. Pengujian galat regresi
adalah tersebut data menganalisis (time waktu deret analisis menggunakan series). Secara umum ada dua tujuan dari analisis deret waktu, yaitu untuk memahami atau memodelkan mekanisme stokastik yang dikernbangkan dari suatu deret pengamatan dan untuk memprediksi atau meramal nilai selanjutnya dari suatu deret yang didasarkanpada kejadian masa lampau. Untuk mendapatkan model pendekatan dari model time series bukan suatu hal yang mudah, terdapat suatu prosedur dalam yakni dengan pembentukan model, menggunakan tiga tahapanutama yaitu: 1. Spesifikasi atau Identifikasi Model Pada langkah ini, deretan pengamatan yang diberikan diplot terhadap waktu pada bidang kartesius.Dalam memilih suatu model. diusahakan untuk mengikuti prinsip parsimoni (hemat). . 2. PencocokanModel Tahap pencocokan model terdiri dari tahap menemukanestimasi parameterparameter yang tidak diketahui tersebutsebaikmungkin.
baru penilitian diatas Hasil-hasil menggambarkandeskripsi secara umum dari estimasi tekanan alir untuk semua lapangan produksi (data lapangan & data estimasi), tindak lanjut dari penelitian ini adalah bagaimana mendapatkan karakteristik dari variabilitas tekanan alir pada satu sumur produksi yang memiliki data pengamatan secaratimeseris untuk tiap bulannya. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari dan mengaplikasikan Metode Analisis Deret Waktu dalam memodelkan tekanan alir sumur Panas Bumi pada sumur Produksi di Lapangan Panas Bumi Kamojang, Khususnya SumurKMJ-l l. II. METODOLOGI
PENELITIA}I
Dengan melihat struktur data daripengamatan tekanan alir untuk tiap bulannya dari bulan Jannari 1996 sampai Desember 1999, pendekatan model yang tepat digunakan peramalan secara metode adalah probabilistik. Dalam ilmu statistik terdapat metode-metodeperamalanyang berbasispada data historis. Salah satu alat statistik untuk 1 FORUM M|PAVolume6 Nomor 54
JoseRizal
3. Diagnosa Model Diagnosa model dapat dilakukan dengan menganalisa plot dari fungsi autokorelasi (ACF) dan fungsi partial autokorelasi(PACF). A. Modet Moving Average (MA) - BOkJenkins (Cryer, 1986), (Harvey, 1993); (Wei, 1994) Dalam model time series, digunakan notasi {2,} yang menyatakan pengamatan pada saat t dan {",} Yang menunjukkan deret white noise yang tak teramati, yakni suatu barisan peubah acak independenyang berdistribusi identik dengan mean nol Proses Moving Average order q (tvtA(q)) dinyatakan sebagaiberikut: Z, = a, - 9rd,-t- 9za,-z-A - 0oor-, (1) time series
dimarn 0, i:1,2,L q merupakanparameter Moving Average ke-i. Memperhatikan model MA(q) pada persamaan (1) di atas, maka proses MA orde pertama, yang dinotasikan denganMA(l) dapat ditulis sebagai Z, = o, -0o,-, dengan
= 4Q+ e\ Elz,l=g dan Var(2,)
B. Modell atoregressive(AR) Proses Autoregressive order p (AR(p)) dinyatakansebagaiberikut: (6) Z, : AZ,_r+[rZ,-r+L + QoZ,-o+ a, meruPakan 0j i =1,2,L P Proses ke-j. parameter autoregresif pertama, oder autoregressive Yang memenuhi dinotasikan dengan AR(l) persamaan (7) Z,: QZ,-r+a, dimana
denganvariansi
yo=Var(2,) : d'yo+ oj e yo= 3 r-Q' dimanaO'
to
"
T*:fu* r:3
lr-0')
T* l.L P r ,= L : |t+e '" To [o
,k:l
Q)
pu : Tu : do untukk: 0, 1,2, ... To
(4)
yang memiliki sifat penting, yakni cut off mulai pada lag 2. Dalam uraian mengenai fungsi partial autokorelasi untuk model MA(l), secara singkat PACF dari model ini dapat dinyatakandengan
,
(erYt - e'\ u n t u k k > l
O'
(10)
maka tungsi
autokorelasinya merupakan kurva yang mennrun secara eksponensial (exponentially decreasing) untuk lag yang semakin besar. Jika 0 < 0 <1 maka semua korelasinYa positif, dan jika -t< 0 < 0 maka autokorelasi dan pada pada lag 1 akan negatif (pr:d)
ini
,k> 2
Q t t = if f iJ
u n t u kk = 7 , 2 , . . . ( 9)
dan fungsi autokorelasi (ACF) dari model AR(l) adalah
',u., 'k:l (3) Karena
Fungsi autokorelasi dari model MA(l) dapat didefinisikan sebagaiberikut:
(8)
denganmengalikansuku Z;1,, (k: 1,2, ...) pada kedua ruas dari persamaan (7) dan mengambil nilai ekspektasinya maka akan diperoleh: 6o o?
Perhatikanbahwa
cov(2,,2,-):[-td
1
autokorelasi berikutnya akan berganti antara positif dan negatif dan memrrun secara eksponensial.Untuk model AR(l) ini, fungsi partial autokorelasi(PACF) akan bernilai (11) untuk semuafr > I (* =0
(5)
atau dengan kata lain, pada PACF model AR(l) terjadi cut offmulailag2.
Fungsi ini tidak pernah bernilai nol tetapi akan menurun secara eksponensial menuju no1.
1 F()RUM M|PAVolume6 Nomor 55
DERET DALAM MEMODELKAN ANALISIS WAKTU PRODUKSI TEKANAN ALIRPANAS BUMIPADA SUMUR C. Model ARIMA Model ARMA merupakan gabungan dari model AR dan MA. Hal ini mungkin terjadi karena deret yang diamati diasumsikan sebagianmerupakan model AR dan sebagian lagi model MA. Secaraumum dapat ditulis Z, = drZ, , * drZ,,, +A + drZ, o * ct,- 4ra,-t-9ra, r-A - Qno,,n
(r2)
Dari
model
di
atas, {2,\ dikatakan merupakan gabungan proses autoregressive moving average masing-masingorderp danq, yang biasa dinotasikan dengan ARMA(p,q). Secarakhususuntuk p : I dan q: 1, model ARMA(I, 1) memiliki bentuk
Z , : i l ,_ t+a ,-0 a ,,
Gambar 6. Plot Time SeriesTekananAir sumur KMJ-I1
2. Memeriksa kevalidan dari data pengamatan densan Pengujian dilakukan memeriksa missing value. Bila ditemukan ada data pengamatan yang tidak memiliki nilai tekanan, perlu dilakukan interpolasi menggunakan data yang terletak di sekitar data yang hilang Mengidentifikasi model melalui plot ACF 3. dan PACF Model time series dapat didiagnosa berdasarkan nilai ACF dan PACF. yaitu sebagaiberikut:
( 13)
Fungsi autokorelasiuntuk model ini adalah - e\ 1- eaYa p, :'-: ":':'l' :l' du-t untuk ft > I (14) l- 2 0 d + 0' yang memiliki sifat penting, yakni fungsi mennrun secaraeksponensial untuk lag k yang semakinbesar. III. HASIL PENELITIAN PEMBAHASAN
DAN
A. Prosedur dan Hasil Penelitian Langkah-langkah pengindentifftasi model time series sbbagaiberikut: 1. Memplot data terhadap waktu, sebagaimanaditampilkan pada gambar6.
ACF AR(p) MA(a)
ARMA(p,q)
FORUM
MIPA Votume6 Nomor1
56
Exponensial decav Cut offpadalas.q Exponensial decqv mulailas. s
PACF Cutoffpadalagp Exponensial decav Exponensial decay mulai las p
-F
Jose Rizal
(b) Gambar 7. Model interpolasiuntuk menentukankevalidan data tekananpada Sumur KMJ-I1. (a) Plot ACF, dan (b) PACF 4. Menentukan model deret waktu yang bersesuaindenganhasil langkah 3 Dengan melihat karakteristik dari plot ACF dan PACF, yakni grafrk dari ACF nya menurun secaraeksponensial dan dari grafik PACF nya cut off pada lag 2, Model deret waktu yang sesuai dengan karakteristik hasil langkah 3 . adalahAR. 5. Menaksir parameter ARIMA Model: Tekanan Alir Fina f Type AR
1
c o n sta n t
Estim at es
of
Co ef
SE Coef
0 ,1 8 8 7 -0 ,0 6 9 1 1
0,1554 0,04870
Par am et er s T L,2L - L,42
D i Iferenei no: 1 reorr Lar di fference N umber of observati ons: Ori gi nal affer
cli ffe-enelno
SS :
R esi dual s: excl uded)
seri es
43,
42
MS :
3,98338 0,09958
(backforecasts DF :
40
6. Uji Validitas Model M odi fi ed q d r r :r a
e f.f
i ef
Box - Pi er c e i
( Lj ung- Box )
C hi -
^
Lag C hi -S quare D F102234* P -V al ue
L2 I0,2 0,420
24 23,2 0,389
36 29,1 0,678
48 * *
Output PengujianResidual tekanan air sumur KMJ-I1 ditampilkan pada Gambar 8.
P 0,232 0,L64
Gambar 8. Plot residual tekananair sumur KMJ-11 (a) probabilitas normal, (b) residual vs nilai tercocokkan,(c) histogramresidual, dan (d) residual terhadaporder data
FORUM M|PAVolume 6 Nomor1
57
DAI.AAA MEMODELKAN DERET WAKTU ANALISIS PRODUKSI BUMIPADA SUMUR ALIRPANAS TEKANAN
7. Perbandingan Plot antara data acttnl dan data hasil model deret waktu sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 9.
plot attara dataaktual Gambar 9. Perbandingan dandatahasilmodelderetwakfu
reservoir pada suatu lapangan panas bumi, dapat disimpulkan: 1. Semakin banyak data historis yang digunakan dalam analisis deret waktu, model yang dihasilkan akan semakin mendekati pola karakteristik nilai tekanan untuk tiap bulannya. 2. Bila pada data historis terdapatbanyak data yang hilang (lebih dari 6 dan berturut-turut), maka pola data tidak dapatdimodelkan. 3- Bila pada data historis terdapatbanyak data yang sama (identik) (lebih dari 6 maka akan dan berturut-turut), yang forecasting menghasilkan konstan. 4. Model deret waktu untuk tekanan alir adalah Zt: KMJ-ll Sumur r,!887 ZH - 0,L8872r-2 * ay
B. Pembahasan Berdasarkan hasil kajian yang telah data pengamatan memiliki dilakukan, karakteristik Plot ACF dan PACF nya adalah menurun secara eksponensial dan a cut off pada lag 2, hal ini mengindikasikan model yang sesuaiuntuk tekananalir sumur KMJ-I1 adalah Model Autoregressive orde I dengan diferensiasi sebanyak 1 (ARIMA 1,1,0). Estimasi parameteruntuk model adalah untuk konstanta sebesar -{,06911 dan koefisien bobot untuk data ke t-l sebesar1,1887 dan bobot untuk data ke t-2 sebesar0,1887, jadi dapat dituliskan model nya adalah Zt: L,18872H - 0,1887Zt-z * at.Uji Validitas dilakukan dengan pendekatan melihat dari nilai Uji Chi-Square dan pengujian residual. Kedua uji ini memberikan hasil bahwa model Zt: L,L887ZI-, - 0,L8872t-z * at cocok digunakan untuk melihat variabilitas tekanan alir di sumur KMJ-11.
DAFTAR ACUAN Achyar, WeM.K., Hasibuan, A., Firman., Darmawan, W.,Ashat, M. A., 2005. Application of Modtfied Isochronal Test to Determine Output Curve of Wells qt Kamoiang Geotltermal FieldWest Java, Proceedings World Antalya, Congress, Geothermal (akan dipublikasikan). Turkey Cryer, J.D. 1986. Time SeriesAnalysis.PWSKENT Publishing Company. Boston. Grant, M.A., 1982, Geothermal Reservoir Engineering, Academic Press.London Harvey, A.C. (1993). Time Series Models. PrenticeHall. New York. Rizal, J, 2005, Predilcsi Penempatan Sumur Baru pada Lapangan Panas Bumi Menggunakan Metode Kamoiany
IV. KESIMPULAI\ Berkaitan dengan kemampuan simulasi Annealing dalam menghasilkan karakteristik 1 FORUM M|PAVolume6 Nomor 58
JoseRizal Simulasi Annealing, Thesis, Institut Teknologi Bandung. Saptadji, N.M., 1997, Telcnik PanasBumi, Departemen Perminyakan, Fakultas Ilmu Kebumian dan Teknologi Mineral ITB
FORUM
MlPAVdume 6 Nomor1
Wei, W.W.S. (1994). Time Serieslnalysis Univariate and Multivariate Methods. Addison-Wesley PublishingCompany, Inc. California.
PEDOMANUNTUKPENULIS 1. 2. 3. 4. 5.
7.
Naskahmerupakan hasilpenelitian dalamlingkupilmu-ilmubiologi,matematika, fisika,dan ilmu komputer, baikeksperimental maupunteoretis. Naskah merupakan hasilkaryaasliyangbelumpernahdipublikasikan. Naskahdiketiksatukolomdengankertasukurankuarto(A4)spasi1,5denganjenishurufTimesNew Roman ukuran12pt(termasuk makimum20 halaman. abstrak), Naskahdikirimkandalambentukfile MS-Word( ,doc)disertaidua eksemplarnaskahtercetakdan biodata. Filedapatpuladikirimkan melaluie-mail :
[email protected] Naskahyang berupahasilpenelitian (1) Judul,(2) Namapenulis,(3) disusundengansistematika: (4) Abstra( Kata-kata Nama lembaga, (6) TinjauanPustaka kunci(minimal3) (5) Pendahuluan, (DasarTeori),(7) MetodePenelitian, (B) Hasildan Pembahasan, (9) Ucapan TerimaKasih(jikaada), (10)Kesimpulan danSaran,(11)DaftarAcuan. yangberupakajianpustaka Sistematika naskah (1) Judul,(2) Nama(namasetidak-tidaknya meliputi: (3) Nama(nama-nama) (4)Abstrak, nama)penulis, lembaga, Kata-kata kunci(minimal 3), (5) Abstract, (6) Pendahuluan, Keywords, (7) Ucapan TerimaKasih(jikaada),(B) Kesimpulan danSaran,(9) Daftar Acuan. Kata-kata dari bahasaasingatau bahasadaerahsedapatmungkindiindonesiakan, dan yangbelum mengindonesia ditulisdenganhurufmiring(ttali), misaltfuzzy,file,rank,frekuensirefresh,dsb.Sesuai jika berdirisendiri:selver,printer, ucapannya, kata-kataberikutdipandangsudahmengindonesia linear,dsb.Lambang besaran atauvariabel ditulismiring,misalnya r untukkelajuan, ff untukcacah sampel, dsb. Acuanpadasuatupustaka dalambagianisi naskahdicantumkan dalamtandakurungdenganurutan: penulis, tahun,nomorhalaman, misal:(Fayans, 1998),(TaizdanTiger,1991:210). Jikanamapenulis lebihdaridua,acuandalambagianisi naskahcukupmenggunakan dkk.,misal:(Borzov dkk.,1996). Jikapustakayang berupabukudiacubeberapa kali padabagianbukuyang berbeda, acuandalam bagianisi naskahharusmencantumkan halaman,misal:(Ringdan Schuck,2000:101), (Ringdan Schuc(2000:37). Daftaracuanditulissesuaiurutanabjadnamapenulis, denganketentuan: (a) Untukbuku:namapokok(namakeluarga), singkatan namaawalpenulis, tahunterbit,judul,jilid, edisi,tempatpenerbit, namapenerbit, misal: Bevington, P. R., 1969,DataRedudionandErrorAnalysisfor the Physical ScienceqNewYork: McGraw-Hill, (b) Untuktulisandalambuku:namapokok(namakeluarga), singkatan namaawalpenulis, tahun, judultulisan,namaeditor:judul buku,halamanpermulaan dan akhirtulisan,tempatpenerbit, namapenerbit, misal: Nesbet,R. K., 1966,"Applications of TheMatrixHartree-Fock Methodto Problems in Nuclear structurei dalamAlder,Bernidkk.(ed.),Methodsin Computational Physics:advances in researchand applications, 727- 150,NewYork:Academicpress. (c) Untuktulisandalammajalah/jurnal: namapokok(namakeluarga), singkatan namaawalpenulis melebihi 4 orang,cukupnamapenulispertama fiikajumlahnya diikutidengandkk.),tahun,judul tulisan, namamajalah/jurnal, volume(nomor), permulaan halaman danakhirtulisan, misal: Comer,D., L979,"TheUbiquitous B-Tree",Comp.Suru,LL (Z), tll - t37, Degnan, B.A., danMacfarlane, G. ., 1993,"Transport andmetabolism of glucose andarabinose in Bifidobacterium breve",Arch.Microbiol.160, 144- 151, Nomorvolumeditulisdenganhuruftebal(bold1. (d) Untuktulisandalamprosiding pertemuan ilmiah:namapokok(namakeluarga), singkatan nama awalpenulis, tahun,judul tulisan,namaeditor,judul prosiding fiika ada)dlnganFurufmiring, namapenyelenggara dantempatpertemuan, permulaan halaman danakhirtulisan, missal: Ito, K.,danKappel,F., 1995,"TheTrotter-Kato Theorem andApproximation of Abstract Cauchy Problems", dalamSubanardkk.(ed,),Proceey'ings of TheMathematical Analysisand StatisticsConferenceYogyakarta 1995,PartA: Theoryand Methods,SEAMS:GMU, Gadjah MadaUniversity Yogyakarta, 50- 58.
FORUM MIPA Votume 6 Nomor1
