Analisis Data Kecepatan Aliran Fluida Menggunakan Hot Wire Anemometry

Dalam eksperimen mekanika fluida, kecepatan aliran fluida dalam pipa diukur menggunakan hot wire anemometry. Pada eksperimen ini, terdapat 150 data kecepatan yang diukur dalam satuan meter per detik (m/s). Tujuan dari analisis ini adalah untuk menyusun distribusi frekuensi, menghitung ukuran-ukuran pemusatan, ukuran-ukuran penyebaran, dan membuat grafik dari distribusi tersebut. a. Distribusi Frekuensi Untuk menyusun distribusi frekuensi dari data kecepatan aliran fluida, kita perlu mengikuti prosedur yang benar. Pertama, kita harus mengurutkan data dari yang terkecil hingga yang terbesar. Setelah itu, kita dapat membagi rentang data menjadi beberapa interval dan menghitung frekuensi masing-masing interval. Dengan menggunakan rumus frekuensi relatif, kita dapat menghitung frekuensi relatif dari setiap interval. Terakhir, kita dapat menyusun distribusi frekuensi dengan menggabungkan frekuensi dan frekuensi relatif dari setiap interval. b. Ukuran-ukuran Pemusatan Ukuran-ukuran pemusatan digunakan untuk menggambarkan pusat dari distribusi data. Dalam analisis ini, kita akan menghitung mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul) dari data kecepatan aliran fluida. Mean dapat dihitung dengan menjumlahkan semua data dan membaginya dengan jumlah data. Median dapat dihitung dengan menemukan nilai tengah dari data yang telah diurutkan. Modus dapat dihitung dengan mencari nilai yang paling sering muncul dalam data. c. Ukuran-ukuran Penyebaran Ukuran-ukuran penyebaran digunakan untuk menggambarkan sejauh mana data tersebar dari pusat distribusi. Dalam analisis ini, kita akan menghitung rentang (selisih antara nilai maksimum dan minimum), simpangan baku (deviasi standar), dan variansi dari data kecepatan aliran fluida. Rentang dapat dihitung dengan mengurangi nilai minimum dari nilai maksimum. Simpangan baku dapat dihitung dengan menghitung akar kuadrat dari variansi. Variansi dapat dihitung dengan menjumlahkan selisih kuadrat antara setiap data dengan mean, kemudian membaginya dengan jumlah data. d. Grafik Distribusi Untuk memvisualisasikan distribusi frekuensi dari data kecepatan aliran fluida, kita dapat membuat grafik dalam bentuk histogram, polygon, dan ogive. Histogram adalah grafik batang yang menunjukkan frekuensi masing-masing interval. Polygon adalah grafik garis yang menghubungkan titik tengah dari masing-masing interval. Ogive adalah grafik garis yang menunjukkan frekuensi kumulatif dari masing-masing interval. Dengan melakukan analisis data kecepatan aliran fluida menggunakan hot wire anemometry, kita dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang distribusi dan karakteristik aliran fluida dalam pipa. Analisis ini dapat membantu dalam pengembangan dan perbaikan sistem perpipaan untuk berbagai aplikasi.