## Jurnal Pendidikan Fisika dan Sains (JPFS)
Journal homepage: http:// journal.unucirebon.ac.id/index.php/jpfs
Analisis Pengaruh Massa Beban Terhadap Koefisien Redaman Menggunakan Software Python
Stevi Silahooy* 1 , Delpina Nggolaon 2 , Aufa Maulida Fitrianingrum 3
1 Program Studi Pendidikan Fisika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pattimura
2 Program Studi Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Pattimura
3 Program Studi Fisika, Fakultas MIPA dan Kebumian, Universitas Negeri Manado
* silahooystevi@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.52188/jpfs.v7i1.703 Accepted: 22 Februari 2024 Approved: 5 Maret 2024 Published: 31 Maret 2024

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  massa  beban  terhadap  nilai  koefisien  redaman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen dimana beban dengan variasi massa  100gr,  120gr,  dan  140gr  diosilasikan  kedalam  tiga  jenis  zat  cair  yaitu  air,  minyak  kita,  dan minyak  tropical.  Analisis  didasarkan  pada  osilasi  teredam  menggunakan  software  python  yang bertujuan untuk mengolah data karena dengan adanya training model di dalamnya diharapkan mampu memberikan  hasil  yang  lebih  akurat.  Berdasarkan  hasil  analisis  data  koefisien  redaman  (b)  pada sampel  air,  minyak  kita  dan  minyak  tropical  secara  berturut-turut  adalah  (0.0412,  0.0505,  0.0533), (0.1068, 0.1181, 0.1364), dan (0.1035, 0.1299, 0.1436). Hasil ini menunjukkan bahwa semakin besar massa beban maka semakin besar koefisien redaman yang  dihasilkan.
Kata kunci: Koefisien Redaman, Massa Beban, Osilasi Teredam, Software python

## ABSTRACT
This research aims to determine the effect of load mass on the damping coefficient value. The method used in this research is an experimental method where loads with varying masses of 100gr, 120gr, and 140gr are oscillated into three types of liquid, namely water, our oil, and tropical oil. The analysis is based on damped oscillations using Python software which aims to process the data because with the training  model  in  it  it  is  hoped  that  it  will  be  able  to  provide  more  accurate  results.  Based  on  the results of data analysis, the damping coefficients (b) for water, minyak kita oil, and tropical oil are respectively (0.0412, 0.0505, 0.0533), (0.1068, 0.1181, 0.1364), and (0.1035, 0.1299, 0.1436). These results indicate that the greater the mass of the load, the greater the resulting damping coefficient.
Keyword : Damping Coeffisien, Load Mass, Damped Oscillation, Machine Learning
@2024 Pendidikan Fisika FKIP Universitas Nahdlatul Ulama Cirebon __________________________________________________________________________________

## PENDAHULUAN
Getaran  dari  suatu  sistem  yang  berosilasi  pada  suatu  lintasan  dapat  berupa  gerakan  yang berulang secara terus menerus dan  beraturan  serta dapat berupa gerakan acak atau tidak teratur (Acu et  al.,  2017;  Giancoli,  2005).  Getaran  yang  berulang  secara  teratur  dalam  selang  waktu  yang  sama disebut dengan gerak harmonis (Aulia et al., 2018). Amplitudo suatu sistem yang berosilasi disekitar posisi setimbangnya akan semakin berkurang tiap satuan waktu. Hal ini disebabkan oleh adanya gaya pemulih  yang  bekerja  untuk  mengembalikan  sistem  pada  posisi  setimbangnya  (Susilo  et  al.,  2012).
Gaya  pemulih  ini  merupakan  gaya  gesek  yang  kemudian  meredam    gerak  osilasi  sistem  hingga terhenti (Serway & Jewett, 2008) . Gerak ini disebut dengan gerak harmonik teredam. Suatu benda bermassa  yang  digantungkan  pada  ujung  pegas  kemudian  ditarik  dari  titik  kesetimbangannya  lalu dilepaskan akan bergerak memenuhi gerak harmonik teredam (Halliday & Resnick, 2011).
Seiring  dengan  teknologi  yang  semakin  maju,  penelitian  tentang  gerak  harmonik  teredam terus  dilakukan  dengan  berbagai  macam  software  dan  metode  yang  terus  berkembang  untuk mengetahui nilai kofisien redaman zat cair. Salah satu software yang banyak digunakan yaitu Tracker Video  yang  juga  diteliti  oleh  Adelna,  dkk  (2020)  mengenai  keakuratan  simulasi  osilasi  harmonic teredam  pada  pegas  menggunakan  Tracker  Video  Analysis  and  Modelling  Tool,  didapatkan  bahwa terdapat  nilai  eksperimen  yang  tidak  sama  dengan  nilai  teori  yaitu  gerak  osilasi  harmonik  teredam yang dipengaruhi oleh gaya penghambat sehingga mempengaruhi nilai dari amplitudo yang dihasilkan (Selvira et al., 2020).  Hal ini menunjukkan masih perlunya diupayakan berbagai software dan metode dengan tingkat keakuratan yang lebih untuk menentukan besaran fisis dalam kajian osilasi harmonik teredam.
Sebagai salah satu cabang dari kecerdasan buatan, software python merupakan metode baru yang dibangun dalam software computer dan telah banyak diterapkan diberbagai kasus dengan hasil evaluasi  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  metode  lain  (Zhu  et  al.,  2022).  Software  python memiliki  algoritma  yang  berfungsi  untuk  menganalisis  dan  mengidentifikasi  sejumlah  data  lalu menemukan  pola  dalam  data  tersebut  untuk  memberikan  prediksi  informasi  yang  baru  (Kusuma, 2020).
Berdasarkan hal tersebut, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis koefisien redaman yang dipengaruhi  oleh  variabel  massa  menggunakan  software  python  (software  python).  Adanya  training model  dalam  software  python  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  jauh  lebih  akurat  dengan tingkat presisi yang tinggi.

## METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penelitian dilakukan dengan memvariasikan massa pada tiga jenis fluida (air, minyak kita, minyak tropical) yaitu 100 gr, 120 gr, dan 140 gr. Setiap besaran massa pada setiap jenis fluida dilakukan percobaan sebanyak 3 kali dan direkam menggunakan kamera.  Hasil rekaman di perlambat menggunakan ulead studio sehingga dari  gerakan  osilasi  pegas  dapat  diketahui  data  waktu  dan  simpangan  yang  akurat.  Rangkaian peralatan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Rangkaian alat pegas-massa
Data  waktu  dan  simpangan  yang  didapatkan  kemudian  dianalisis  menggunakan  software python (software python) berdasarkan persamaan osilasi teredam untuk menghitung besar pengaruh massa terhadap koefisien  redaman. Adapun persamaan osilasi teredam sebagai  berikut :
(1)
Dimana A adalah amplitudo, B adalah konstanta redaman, t adalah waktu osilasi dan ω adalah frekuensi  sudut.  Karena B=b/2m ,  maka  untuk  memperoleh  nilai  koefisien  redaman  dapat menggunakan persamaan 2 (Serway & Jewett, 2004):
Ketepatan  data  hasil  prediksi  dari  data  yang  sudah  ada  merupakan  hal  yang  sangat  penting dalam  metode  yang  digunakan  (Azmi  et  al.,  2020).  Oleh  karena  itu  hasil  dari  model  prediksi  akan dihitung  tingkat  keakurasiannya  dengan  menggunakan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE).  Dalam ukuran  RMSE,  model  prediksi  paling  baik  adalah  model  dengan  nilai  0  (nol).  Sehingga  dapat dikatakan bahwa semakin kecil nilai RMSE atau sama dengan nol maka semakin akurat hasil yang didapatkan (Hendarwati et al., 2023).

## HASIL
Berikut  adalah  data  analisis  koefisien  redaman  zat  cair  berupa  air,  minyak  kita  dan  minyak tropical menggunakan software phyton.

## a. Analisis koefisien redaman air
Data simpangan (y) terhadap waktu (t) dari osilasi pegas dengan varian massa 100gr, 120gr, dan 140gr pada medium air yang dianalisis menggunakan software python dapat ditunjukan pada gambar 2.
(2)
Gambar 2a. Hasil analisis massa beban 100gr
Gambar 2b. Hasil analisis massa beban 120gr
Gambar 2c. Hasil analisis massa beban 140gr
Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut  diperoleh  nilai  besaran-besaran  fisis  dari  osilasi  teredam pada medium air berupa: amplitude (A), konstanta redaman (B), kecepatan sudut (Ꞷ), dan koefisien redaman (b) dan tingkat keakurasian (RMSE) yang dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Data hasil analisis menggunakan software python pada medium air
Massa Besaran RMSE 100 gr -2.5969 0.2062 6.8545 0.0412 0.1248 120 gr -2.7413 0.2106 6.3114 0.0505 0.1343 140 gr -2.7955 0.1904 6.1341 0.0533 0.1450

## b. Analisis koefisien redaman minyak kita
Hasil analisis data simpangan terhadap waktu dari gerak osilasi pegas pada minyak kita dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3a. Hasil analisis massa beban 100gr
Gambar 3b. Hasil analisis massa beban 120gr
Gambar 3c. Hasil analisis massa beban 140gr
Berdasarkan hasil analisis data simpangan terhadap waktu pada osilasi pegas-massa medium minyak kita diperoleh nilai besaran-besaran fisis dari osilasi teredam yang dimuat dalam tabel 2.
Tabel 2. Data hasil analisis menggunakan software python pada medium minyak kita
Massa Besaran RMSE 100 gr -2.9828 0.5338 6.5449 0.1068 0.0603 120 gr -2.9659 0.4921 6.0037 0.1181 0.0671 140 gr -2.9654 0.4870 5.7166 0.1364 0.0671

## c. Analisis koefisien redaman minyak tropical
Hasil analisis data pada medium minyak tropical dapat ditunjukan pada gambar 4.
Gambar 4a. Hasil analisis massa beban 100gr
Gambar 4b. Hasil analisis massa beban 120gr
Gambar 4c. Hasil analisis massa beban 140gr
Tabel 3. Data hasil analisis menggunakan software python pada medium minyak tropical
Massa Besaran RMSE 100 gr -3.0069 0.5176 6.5107 0.1035 0.0412 120 gr -2.9463 0.5413 6.0034 0.1299 0.0554 140 gr -2.9007 0.5130 5.7151 0.1436 0.0594
Data tabel 1, 2, dan 3 dapat juga disajikan dalam bentuk grafik hubungan antara massa beban terhadap nilai koefisien redaman (b) yang ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Grafik perbandingan nilai koefisien redaman sebagai hasil dari pengaruh massa beban PEMBAHASAN
Gambar 2, 3, dan 4 merupakan grafik simpangan terhadap waktu yang terdiri dari data asli dan  prediksi.  Data  asli  berupa  pola  titik-titik  sedangkan  data  prediksi  berupa  kurva  garis.  Data prediksi merupakan data yang dihasilkan dari pendefinisian fungsi model redaman eksponensial yang telah  diperbarui  menggunakan  fungsi  sinus.  Model  kemudian  ditraining  dengan  melakukan  loop sebanyak epochs yang ditentukan yaitu sebanyak 500 agar loss maupun error yang dihasilkan semakin kecil,  dimana  pada  setiap  epoch  akan  dihitung  loss  dan  ditentukan  gradient  dari  hasil  loss  terhadap parameter model.
Nilai  error  menunjukkan  tingkat  kesalahan  dalam  proses  pengolahan  data  atau  tingkat keakurasian  hasil  prediksi.  Nilai  error  ditunjukkan  dengan  nilai  RMSE,  dimana  RMSE  ≤1  atau mendekati 0 (nol) maka akurasinya semakin baik. Nilai RMSE pada setiap massa dalam eskperimen tidak lebih dari 1 (satu). Rerata nilai RMSE dari ketiga medium fluida mendekati nilai 0 (nol) dengan nilai terkecil 0.0412 dan terbesar 0.1452. Sehingga dapat dikatakan bahwa tingkat akurasi data hasil prediksi adalah baik dan software python dapat digunakan untuk menganalisis variabel-variabel dalam osilasi teredam.
Data  asli  hasil  eksperimen  kemudian  dihitung  besaran  fisis  hasil  prediksi  sesuai  dengan variabel  yang  terdapat  dalam  persamaan  (1).  Setelah  didapatkan  nilai  setiap  variabel,  menggunakan persamaan  (2)  untuk  menghitung  nilai  koefisien  redaman  (b).  Nilai  koefisien  redaman  (b)  pada masing-masing medium fluida didapatkan b air < b minyak kita < b tropical . Perbedaan nilai koefisien redaman antara minyak kita dan minyak tropical pada tabel (1, 2, dan 3) tidak terlalu signifikan dibandingkan terhadap nilai koefisien redaman air. Hal ini menunjukkan adanya gaya hambat yang lebih besar dari minyak dibandingkan dengan gaya hambat dari air. Gaya hambat tersebut yang menyebabkan adanya redaman  sehingga  amplitudo  osilasi  semakin  lama  semakin  berkurang  mengakibatkan  sistem  pegas akan  kembali  ke  titik  kesetimbangan  (Mukharomah  et  al.,  2021).  Sejalan  dengan  penelitian    yang dilakukan  oleh  Tirtasari,  dkk  (2016)  bahwa  nilai  rata-rata  koefisien  redaman  minyak  goreng  lebih besar dibandingkan dengan air (Tirtasari et al., 2016). Hal ini dipengaruhi oleh viskositas suatu fluida yang menjadi penentu besar kecilnya gesekan yang terjadi pada benda bergerak didalamnya. Semakin besar viskositas maka semakin besar redaman yang dihasilkan (Young & Freedman, 2008).

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  software  python  dapat  digunakan dalam  menganalisis  variabel-variabel  osilasi  teredam  dengan  tingkat  kesalahan  yang  relatif  kecil, dimana nilai RMSE terbesar yaitu 0.1452. Nilai koefisien redaman masing-masing fluida yaitu bair < bminyak  kita  <  btropical  dan  nilai  koefisien  redaman  (b)  pada  masing-masing  fluida  meningkat seiring dengan bertambahnya massa beban pada sistem pegas.

## REFERENSI
Acu,  Y.,  Lapanporo  B.  P.,  &  Kushadiwijayanto  A.  A.  (2017).  Model  Sederhana  Gerak  Osilator dengan  Massa  Berubah  Terhadap  Waktu  Menggunakan  Metode  Runge  Kutta. POSITRON, 7(2), 42. https://doi.org/10.26418/positron.v7i2.23276
Aulia,  M.  R.,  Zannah,  N.,  Zakiah,  S.,  Darajat,  A.,  Atmojo,  T.,  &  Karina,  W.  (2018).  OSILASI TEREDAM  PADA  PEGAS  DENGAN  MEDIUM  FLUIDA. JoTaLP:  Journal  of  Teaching and Learning Physics , 3, 22–26. https://doi.org/10.15575/jtlp.v3i1.65479
Azmi, U., Hadi, Z. N., & Soraya, S. (2020). ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB. Jurnal Varian , 3(2), 73–82. https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.627
Giancoli, D. C. (2005). Physics Principles with Application. In Pearson Education, Inc (6th ed., pp. 287–300). Pearson Education, Inc.
Halliday & Resnick. (2011). Fundamentals of Physics. 9th Edition.
Hendarwati,  E.  K.,  Lepong,  P.,  &  Suyitno.  (2023).  Pemilihan  Semivariogram  Terbaik  Berdasarkan Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  pada  Data  Spasial  Eksplorasi  Emas  Awak  Mas. Jurnal Geosains Kutai Basin , 6(1), 2023.
Kusuma, P. D. (2020). Machine Learning; Teori, Program, dan Studi Kasus. In CV Budi Utama. CV Budi Utama.
Mukharomah,  F.,  Mutiarani,  A.,  Supiyadi,  &  Sulhadi.  (2021).  Gerak  Harmonik  Teredam  untuk Menentukan  Koefisien  Viskositas  Fluida  Berbantuan  Software  Tracker  Video. WaPFi (Wahana Pendidikan Fisika) , 6(1). https://physlets.org/tracker/.
Selvira, C. A., Subaedi, A. N., Azzahra, N. A., Novitasari, O., & Antarnusa, G. (2020). Meningkat Keakuratan  Simulasi  Osilasi  Harmonik  Teredam  pada  Pegas  Menggunakan  Tracker  Video Analysis  and  Modelling  Tool. In  Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan  Fisika (Vol.  3, Issue 1). https://jurnal.untirta.ac.id/index.php/sendikfi/index
Serway, R. A., & Jewett, J. W. (2004). Physics for Scientists and Engineers . In Physics for Scientists and Engineers (6th ed.). Thomson Brooks/Cole.
Serway, R. A., & Jewett, J. W. (2008). Physics for Scientists and Engineers with Modern Physics . In Thomson Higher Education (7th ed., pp. 418–447). Thomson Higher Education.
Susilo, A., Yunianto, M., & Variani, V. I. (2012). Simulasi Gerak Harmonik Sederhana dan Osilasi Teredam pada Cassy-E 524000. In Indonesian Journal of Applied Physics (Vol. 2, Issue 2).
Tirtasari,  Y.,  Dzar,  F.,  Latief,  E.,  &  Amahoru,  A.  H.  (2016).  Penggunaan  Teknik  Video  Tracking Untuk Mengamati Fenomena Osilasi Teredam Pada Pegas. Prosiding SNIPS .
Young  &  Freedman.  (2008).  University  Physics  with  Modern  Physics.  In  Pearson  Addison  Wesley (12th ed., pp. 456–485). Pearson Education International.
Zhu, M., Wang, J., Yang, X., Zhang, Y., Zhang, L., Ren, H., Wu, B., & Ye, L. (2022). A review of the application of machine learning in water quality evaluation. Eco-Environment & Health, 1(2), 107–116.