The Houw Liong Acep Purqon Jurusan Fisika, FMIPA, ITB

1. 2006

2. Outline
Metode Numerik
Simulasi & Visualisasi
Selular Automata
Sistem Kompleks
Artificial Intelligence

3. METODE NUMERIK
Application of numerical methods for :
natural resources exploration, atmospheric
physics, behavior of materials, Ising models /
phase transitions, percolation, Mayer integral
expansions, molecular spectra, polymer
flow, nuclear reactor calculations, chaos,
image processing and noise analysis

4. Chaos dan
Kompleksitas
Nonlinier
Sedikit
Jumlah variabel
Linier
Teratur
Chaotik
Banyak
Compleksitas Aturan
Compleks
Acak

5. Contoh Sistem Dinamik
Sistem Matahari
Atmosfer (cuaca)
Ekonomi (Pasar Saham)
Tubuh manusia (jantung, otak, paru-paru ...)
Ekologi (populasi tumbuhan dan binatang)
Pertumbuhan kanker
Penyebaran penyakit
Reaksi Kimia
Internet

6. Weak Causality

7. Karakteristik Chaos
Tidak pernah berulang
Sangat tergantung pada
kondisi awal (Efek kupu-kupu)
Mengijinkan prediksi jangka
pendek tetapi tdk bisa jangka
panjang
Biasanya menghasilkan pola
fraktal

8. Orbit Planet
Orbit Elips
Orbit Chaotik

9. Logistic Map
xn+1 = Axn(1 - xn)

10. Atraktor Hénon
2
xn+1 = 1 - 1.4xn + 0.3xn-1

11. 2-D Kuadratik 2-D Umum
xn+1 = a1 + a2xn + a3xn +
2
a 4x ny n + a 5y n + a 6y n
2
yn+1 = a7 + a8xn + a9xn2 +
a10xnyn + a11yn + a12yn2

14. Set Mandelbrot
xn+1 = xn2 - yn2 + a
yn+1 = 2xnyn + b
y
x

15. Gambar Mandelbrot

16. Fraktal
Obyek geometri dengan
dimensi pecahan
Self-similarity

17. Agregasi Difusi Terbatas

18. Fraktal Alam

19. Difusi (Gerak Acak)

20. Gb.13. Beda Hingga w=0.5
Gb.15. Beda Hingga w=0.72
Gb.14. Runge-Kutta w=0.5
Gb.16 Runge-Kutta w=0.72

21. Gb.17. Beda Hingga w=1.07
Gb.18. Runge-Kutta w=1.07
Gb.19. Beda Hingga w=1.09
Gb.20. Runge-Kutta w=1.09

22. Gb.21. Beda Hingga w=1.24
Gb.23. Beda Hingga w=1.26
Gb.22. Runge-Kutta w=1.24
Gb.24. Runge-Kutta w=1.26

23. Gb.25. Beda Hingga w=1.29
Gb.26. Runge-Kutta w=1.29
Gb.27.Beda Hingga w=1.42
Gb. Runge-Kutta w=1.42

25. ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Expert system / Symbolic Manipulation for
interpretation of spectroscopy data, X-ray
diffraction, logging data, pattern recognition
by using syntax analysis of signal.
Application of neural network and its relation
to spin glass,cellular automata in fluids
dynamics and membrane transport, and
symbolic processing/computer algebra

27.
Pengantar
Mengapa kita temukan selfsimilar pd struktur biologi, seperti
pohon, daun, ranting? Apa hubungannya dg benda mati
seperti salju, gunung, awan? Apa yg bertanggung jawab pd
fenomena ini?
Apakah ada alasan jitu mengapa sulit memprediksi pasar
saham dan cuaca? Apakah unpredictable karena
keterbatasan pengetahuan kita atau inherent pd sistem?
Bagaimana sekumpulan koloni semut, syaraf otak, dan pasar
saham melakukan self organized yg menciptakan perilaku
kompleks?
Apa hubungannya antara evolusi, belajar, dan adaptasi pd
sistem sosial?

28. TREND !
Fisika, Kimia,Astronomi ,Biologi,
Psikologi , Sosiologi, Ekonomi,
dsb
menggunakan komputer sebagai
laboratorium
sebagai sebuah metafora untuk
memahami kosmos

29. Cellular Automata

33. Jaringan Syaraf Tiruan

34.
Terinspirasi dengan cara kerja sistem syaraf
yang ternyata berbeda dengan arsitektur
komputer pada saat itu ( misalnya sistem
sonar yang dibuat oleh manusia, ternyata
menyita ruangan yang cukup besar padahal
pada kelelawar hanya secuil ujung jari)
maka lahirlah algoritma Artificial Neural
Networks (ANNs) atau Jaringan Syaraf Tiruan
(JST). Diantara aplikasi penting yang bisa
dilakukan oleh JST diantaranya sebagai alat
prediksi, pengenalan pola, identifikasi,
simulasi dsb

35. •Aplikasi JNA :
.Aerospace : Simulasi lintasan terbang, simulasi penerbangan
tanpa awak, simulasi komponen pesawat, deteksi kesalahan
komponen.
.Otomotif : Sistem pemandu otomatis, analisis aktivitas bahaya.
.Perbankan : Mengecek dan membaca documen termasuk
mengenali pola tanda tangan
.Pertahanan : membedakan musuh, mengarahkan senjata,
mengenali wajah, sensor dan radar, identifikasi sinyal.
.Elektronik : prediksi urutan kode, kontrol proses, analisis
kesalahan chip, identifikasi suara, pemodelan nonlinier.
.Entertainment : Animasi, special effect, market forecasting.
.Financial : Penasihat , program penjualan porto folio, prediksi
valas
.Asuransi : Optimasi produk,evaluasi aplikasi kebijakan
.Manufaktur : kontrol proses manufaktur, analisis dan desain
produk, identifikasi secara real time, proses dan diagnosa
mesin,
.kedokteran : analisis kanker, analisis EEG dan ECG, optimasi
pencangkokan,
.Migas : eksplorasi
Robotik : kontrol trayektory, sistim visual, pengenalan suara,
klasifikasi intonasi dll

37. Sumber: Citra Landsat 30-07-1992
JABODETABEK

38. Kinerja Prediksi TMA Oktober-Desember 2002
(ketika Data te rakhirnya Oktober 2002)
130
120
110
90
80
70
60
50
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Tahun
Hasil Prediksi
TMA Riil
Kinerja Prediksi Curah Hujan Oktober-Desember 2002
(Ketika Data Terakhirnya Oktober 2002)
TMA Riil tanpa moving
500
450
400
350
TM A (cm)
TM A (cm)
100
300
250
200
150
100
50
0
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Tahun
Hasil Prediksi
Curah Hujan Riil
CH Riil tanpa moving
2001
2002

39. Kinerja Prediksi TMA Pentad untuk 12 Desember 2002 s/d 10 Januari 2003
(Ketika Data Te rakhirnya 11 Desember 2002)
170
150
130
110
90
70
50
1999
2000
2001
Hasil Prediksi
2002
TMA Riil
2003
TMA Riil tanpa Moving
Kinerja Prediksi Curah Hujan Pentad untuk 27 November 2002 s/d 10 Januari
2003
(Ketika Data Terakhirnya 26 Nov ember 2002)
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
1999
2000
Hasil Prediksi
2001
Curah Hujan Riil
2002
Ch Riil tanpa Moving
2003

40. Performance
Bulan
Okt 2002
Nop 2002
Des 2002
Januari 2003
Februari 2003
TMA BULANAN
prediksi Real
%Tepat
75.7859
72.172 95.231
83.3068 83.9514 99.226
93.5186 95.8011 97.559
102.055
110.805
Tanggal
12 s/d 16 Des
17 s/d 21 Des
22 s/d 26 Des
27 s/d 31 Des
1 s/d 5 Jan
5 s/d 10 Jan
11 s/d 15 Jan
16 s/d 20 Jan
21 s/d 25 Jan
26 s/d 30 Jan
31 s/d 4 Feb
5 s/d 9
Feb
TMA PENTAD 12 Des 2002- 10 Jan 2003
prediksi Real
%Tepat Real Mov %Tepat
87.4363 102.625 82.629 93.99541 92.498
89.5131 96.1583 92.576 95.84169 92.93
91.158 100.625 89.615
95.49 95.248
92.1789 87.975 95.439 94.225 97.78
92.802
87.71 94.513 91.664 98.774
91.9754
81.47 88.578 85.2935 92.735
95.2935
98.8156
102.392
103.068
101.762
99.391
Real Mov
77.33875
83.97249
92.24617
%Tepat
97.951
99.201
98.639
Bulan
Okt 2002
Nop 2002
Des 2002
Januari 2003
Februari 2003
ChDKI BULANAN
prediksi Real
%Tepat Real Mov %Tepat
45.036 40.131 89.108 51.7023 85.198
97.137 134.08 61.964 104.957 91.949
152.067 151.34 99.52 144.436 94.982
232.9562
272.142
Tanggal
27 s/d 1
2 s/d 6
7 s/d 11
12 s/d 16
17 s/d 21
22 s/d 26
27 s/d 31
1 s/d 5
5 s/d 10
11 s/d 15
16 s/d 20
21 s/d 25
26 s/d 30
31 s/d 4
5 s/d 9
ChDKI PENTAD 27 Nop 2002 - 10 Jan 2003
prediksi Real
%Tepat Real Mov %Tepat
32.8605 36.193 89.858 30.9215 94.099
29.316 29.883 98.065 28.445 97.029
24.7315
6.31 25.514 22.052 89.166
23.3795 44.76 8.5502 27.8727 80.782
23.842
9.8 41.104 22.5563 94.608
26.0395 37.583 55.668 24.5427 94.252
20.4655 15.367 75.086 20.3617 99.493
23.6725
15 63.365 21.885 92.449
22.778
37.5 35.367
24.11 94.152
25.43
36.1728
35.5791
37.9304
31.6966
30.5685
Des
Des
Des
Des
Des
Des
Des
Jan
Jan
Jan
Jan
Jan
Jan
Feb
Feb

41. Prediksi Tinggi Muka Air Pintu Depok untuk Bulan Januari-Juli 2003
untuk Wilayah DKI Jakarta
130
120
110
90
80
70
60
50
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
Tahun
Hasil Prediksi
Prediksi Curah Hujan Bulan Januari-Juli 2003
untuk Wilayah DKI Jakarta
TMA Riil
500
450
400
350
300
TM A (cm)
TM A (cm)
100
250
200
150
100
50
0
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Tahun
Hasil Prediksi
Curah Hujan Riil
2000
2001
2002
2003

42. Prediksi Tinggi Muka Air Pintu Depok Pentad untuk 11 Januari- 9 Februari 2003
untuk Wilayah DKI Jakarta
170
150
110
90
70
50
1999
2000
2001
2002
2003
Tahun
Hasil Prediksi
Prediksi Curah Hujan Pentad untuk 11 Januari- 9 Februari 2003
untuk Wilayah DKI Jakarta
TMA Riil
200
180
160
140
120
TM A (cm)
TM A (cm)
130
100
80
60
40
20
0
1999
2000
2001
2002
Tahun
Hasil Prediksi
Curah Hujan Riil
2003

43. Performance
Tanggal
1 s/d 5 Jan
5 s/d 10 Jan
11 s/d 15 Jan
16 s/d 20 Jan
21 s/d 25 Jan
26 s/d 30 Jan
31 s/d 4 Feb
TMA PENTAD 1-15 Jan 2004
prediksi Real
%Tepat Real Mov
106.92 107.967 99.021
108.7
105.73 105.917 99.823 107.77
104.07 110.057 94.247 108.18
108.31
107.99
107.19
106.16
%Tepat
98.335
98.071
96.051
Curah Hujan Ciliwung Hulu PENTAD 1-10 Jan 2004
Tanggal
prediksi Real %Tepat Real Mov %Tepat
1 s/d 5 Jan
97.54
71 72.791
99.9 97.58
5 s/d 10 Jan
90.01 115.33 71.866 104.3 84.124
11 s/d 15 Jan
79.067 76.82 97.158 76.82 97.158
16 s/d 20 Jan 88.8963
21 s/d 25 Jan 75.0918
26 s/d 30 Jan 65.0666

44. Prediksi Tinggi Muka Air Pintu Depok untuk Bulan Januari-Juni 2004
untuk Wilayah DKI Jakarta
130
120
110
100
90
80
70
60
50
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Hasil Prediksi
2000
2001
2002
2003
2004
TMA Riil
Prediksi Curah Hujan Ciliwung Hulu Bulan Januari-Juni 2004
untuk Wilayah DKI Jakarta
700
600
500
400
300
200
100
0
1993
1994
1995
1996
1997
1998
Hasil Prediksi
1999
2000
Curah Hujan Riil
2001
2002
2003
2004

45. Prediksi Tinggi Muka Air Pintu Depok untuk 16 Jan- 4 Feb 2004
untuk Wilayah DKI Jakarta
170
150
110
90
70
50
2000
2001
2002
2003
2004
Tahun
Hasil Prediksi
Prediksi Curah Hujan Ciliwung Hulu Pentad untuk 11-30 Januari 2004
untuk Wilayah DKI Jakarta
TMA Riil
200
180
160
140
Curah hujan (m m )
TM A (cm)
130
120
100
80
60
40
20
0
2000
2001
2002
2003
Tahun
Hasil Prediksi
Curah Hujan Riil
2004

46. TAHAPAN
PENELITIAN

47. Econophysics
(Ekonofisika)

48. Active Walks dan
Fenomena Bergantung Lintasan
pada Sistem Sosial
Active Walks (AW) adalah sebuah paradigma untuk
pembentukan pola (pattern formation) dan organisasi
diri(self-organized) pada sistem kompleks.
AW berkontribusi pada lingkungannya tapi pada saat
penentuan langkah berikutnya AW juga dipengaruhi
lingkungannya. Model AW telah sukses diterapkan
pada berbagai macam sistem biologi maupun fisika
misalnya pada pembentukan pola filamen pada syaraf
retina dan pola reaksi permukaan pada sel cairan tipis,
begitu pun pada penimbunan makanan oleh
sekelompok semut.
Disini akan dibahas ide dasar dan aplikasi penting AW
terutama aplikasi baru pada pertumbuhan penduduk
dan kenaikan pengembalian (increasing returns) pada
ekonomi.

49. Diskusi
Memperkenalkan metoda fisika
dalam ekonomi
Model Aliran Fluida
Model Aliran Barang
Model Selular-Automata
Minority Game

50. trend
Metoda Fisika dapat berperan
besar dalam Ekonomi atau bidang
lain
Tumbuh Bidang : Econophysics,
Sociophysics, Psychophysics, etc.

51. Rupiah (merah=data sebenarnya,biru=hasil prediksi ANN)
Prediksi Fluktuasi Rupiah
1.8
x 10
4
FLUKTUASI RUPIAH
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
1500
1600
1700
1800
1900 2000 2100
nomor urutan data
2200
2300
2400
2500

52. Penerapanya
Prediksi Bencana Alam
Banjir dan Kekeringan
Gempa dan longsor
Lingkungan
Pencemaran air tanah
Spektroskopi

53. SIMULASI
Simulations and Visualization : Monte Carlo
simulations for neutron and Ising model,
neutron diffusion in nuclear reactor and
shielding, viscosity simulation and kinetic
simulation of nuclear reactor. Simulation for
biomechanism. Visualization of physical
system

58. What and Where: Scales in
Simulations
Time Scale
mesoscale
Monte Carlo
10-6 S
10-8 S
molecular
dynamics
quantum
chemistry
10-12 S
domain
exp(-∆E/kT)
F = MA
Ηψ = Εψ
10-10 M 10-8 M 10-6 M
Length Scale
10-4 M
continuum

60. Application of numerical methods for : natural resources
exploration, atmospheric physics, behavior of materials,
Ising models / phase transitions, percolation, Mayer
integral expansions, molecular spectra, polymer flow,
nuclear reactor calculations, chaos, image processing
and noise analysis
S1/S2
The Houw
Liong,
Z. Su'ud,
A. Soehianie,
R. Kurniadi
Expert system / Symbolic Manipulation for interpretation
of spectroscopy data, X-ray diffraction, logging data,
pattern recognition by using syntax analysis of signal.
Application of neural network and its relation to spin
glass,cellular automata in fluids dynamics and
membrane transport, and symbolic processing/computer
algebra
Control system and weather/climate prediction using
fuzzy logic and artificial neural network
S1/S2
The Houw
Liong
I. Arif,
S. N. Khotimah,
R. Kurniadi
S1/S2
The Houw
Liong,
Z. Su'ud
Simulations and Visualization : Monte Carlo simulations
for neutron and Ising model, neutron diffusion in nuclear
reactor and shielding, viscosity simulation and kinetic
simulation of nuclear reactor. Simulation for
biomechanism. Visualization of physical system
S1/S2
A. Soehianie,
Z. Su'ud,
I. Arif,
R. Soegeng,
L. Pasasa,
R. Kurniadi

61. Terima Kasih