MEMBANGKITKAN BILANGAN RANDOM

MEMBANGKITKAN BILANGAN RANDOM

Macro untuk membangkitkan bilangan random yang berdistribusi Uniform (a,b) dengan pascal adalah sbb :

Function Uniform (a,b : double) : double;
Var u : double;
Begin
u := random;
Uniform := (b-a) * u + a;
End.

Sedangkan untuk distribusi selain Uniform, digunakan Transformasi Invers.

Contoh :

Dicari pembangkitan distribusi eksponensial dari distribusi Uniform (0,1) !

Diketahui CDF dari distribusi Eksponensial :

Misal diketahui bahwa nilai lamda adalah 1, maka :

Proses pembangkitan variable random dengan metode transformasi invers adalah menyamakan CDF dari distribusi eksponensial dengan U (U berdistribusi uniform(0,1)).

Macro untuk membangkitkan bilangan random yang berdistribusi Eksponensial dengan pascal adalah sbb :

Function Eksponensial (beta : double) : double;
Var u : double;
Begin
u := random;
Eksponensial := -beta * ln(u);
End;

Dengan cara yang sama, maka macro untuk distribusi yang lain adalah ;

Distribusi Normal
Procedure Normal (mean,variance : double ; Var z1,z2 : double);
Var u1,u2,v1,v2,w,y,x1,x2 : double;
Begin
Repeat
u1 := random;
u2 := random;
v1 := 2 * u1 – 1;
v2 := 2 * u2 – 1;
w := sqr(v1) + sqr(v2);
if w <= 1 then
begin
y := sqrt ((-2*ln(w))/w);
x1 := v1 * y;
x2 := v2 * y;
z1 := sqrt (variance) * x1 + mean;
z2 := sqrt (variance) * x2 + mean;
end
Until w <= 1;
End;

Distribusi Lognormal
procedure lognormal (mean,varr : double;
Var zln1,zln2 : double);
Var y1, y2 : double;
begin
Normal (mean,varr,y1,y2);
zln1 := exp(y1);
zln2 := exp(y2);
end;

Distribusi Weibull
Function Weibull (alfa,beta: double) : double;
Var u,z : double;
Begin
u := random;
z := -ln(u);
Weibull := beta * exp (ln(z)/alfa);
End;

Distribusi t-student
function tdistribution(m:integer):double;

Label r2;
Var v,x,r,s,c,a,f,g,mm : real;
begin
mm:=0;
if m < 1 then
begin
writeln('impermissible degrees of freedom.');
halt;
end;
if (m mm) then
begin
s:=m;
c:=-0.25*(s+1);
a:=4/power((1+1/s),c);
f:=16/a;
if m>1 then
begin
g:=s-1;
g:=power(((s+1)/g),c)*sqrt((s+s)/g);
end else
g := 1;
mm:=m;
end;
r2:repeat
r:=random;
until r > 0.0;
x:=(2*random-1)*g/r;
v:=x*x;
if (v>(5-a*r)) then
begin
if ((m>=3) and (r*(v+3)>f)) then goto r2;
if (r>power((1+v/s),c)) then goto r2;
end;
tdistribution :=x;
end;

begin
tipe11[1]:=0.2;
tipe11[1]:=0.3;
tipe11[1]:=0.5;
tipe11[1]:=0.8;
tipe11[1]:=1.0;
end.

Untuk mendapatkan program pascal klik disini.

PEMBANGKITAN BILANGAN ACAK PSEUDO-RANDOM NUMBER GENERATION

Bilangan acak adalah bilangan yang dihasilkan dari suatu proses dan hasilnya tidak dapat diketahui secara pasti. Mengapa disebut pseudo-random ?? Disebut pseudo-random atau random yang semu karena barisan bilangan ini dihasilkan melalui suatu rumus atau formula.
Formula yang digunakan adalah :

Dengan :
Xn = bilangan acak ke n
a = konstanta
m = batas maksimum bilangan acak

Misalnya diketahui :
a = 2 ; m = 5 ; X0 = 3
maka :
X1 = 2 (3) mod 5 = 1
X2 = 2 (1) mod 5 = 2
X3 = 2 (2) mod 5 = 4
X4 = 2 (4) mod 5 = 3
Ternyata nilai X4 sama dengan X0, barisan bilangan tersebut akan berulang secara periodik (random yang semu).

BILANGAN BINER
Mengutip dari Wikipedia, Sistem bilangan biner atau sistem bilangan basis dua adalah sebuah sitem penulisan angka dengan menggunakan dua simbol yaitu 0 dan 1. Sistem bilangan ini merupakan dasar dari semua sistem bilangan berbasis digital. Dari sistem biner, kita dapat mengkonversinya ke sistem bilangan Oktal atau Hexadesimal. Sistem ini juga dapat kita sebut dengan istilah bit, atau Binary Digit. Pengelompokan biner dalam komputer selalu berjumlah 8, dengan istilah 1 Byte. Dalam istilah komputer, 1 Byte = 8 bit. Kode-kode rancang bangun komputer, seperti ASCII, American Standard Code for Information Interchange menggunakan sistem peng-kode-an 1 Byte.
Bilangan desimal yang dinyatakan sebagai bilangan biner akan berbentuk sebagai berikut:

2^0=1
2^1=2
2^2=4
dst
Dari rumus dapat dicari konstanta a, yaitu :

a = Xn / m yang berdistribusi Uniform (0,1)

=><= CONTOH SIMULASI SEDERHANA MENGHITUNG NILAI BIAS PENDUGA =><=

Untuk memperoleh gambaran yang baik mengenai populasi, maka statistik tetha topi (nilai dugaan) yang dipakai untuk menduga parameter tetha (nilai parameter yang sebenarnya) haruslah merupakan penduga yang baik. Salah satu syarat penduga yang baik adalah tak bias.

Nilai dugaan merupakan penduga tak bias dari nilai parameter yang diduga apabila nilai ekspektasi dari dugaan sama dengan nilai parameter yang sebenarnya.

Berikut ini akan dibuat simulator untuk mengetahui apakah varians sampel sama dengan varians populasi dengan menggunakan rumus yang sudah diketahui. Data sampel diambil secara random ditetapkan berdistribusi normal dengan rata-rata 60 dan varians 1.

Algoritma untuk membuat program adalah :

1.      Mulai

2.      Dibangkitkan data  sebanyak 100 sebagai populasi

3.      Diambil n sampel sebanyak 10

Dan dihitung : 

4.      Diulangi langkah 3 sebanyak 1000 kali

5.      Dihitung bias S1 kuadrat, S2 kuadrat, dan dibandingkan

6.      Selesai

=><= CONTOH SIMULASI SEDERHANA MENAKSIR NILAI PHI =><=

Nilai phi yang kita ketahui selama ini adalah bernilai 3,14 atau 22/7. Tetapi apakah nilai ini merupakan nilai yang sebenarnya??

Phi ternyata bukanlah bilangan  rasional.
 

3,14 atau 22/7 merupakan hasil pembulatan dari perhitungan yang kita peroleh. Kita tidak dapat menghitung nilai phi yang sebenarnya, yang dapat kita hitung adalah pendekatan nilai phi-nya.

Berikut ini akan dibuat simulator untuk menaksir nilai phi.

Algoritma untuk membuat program adalah :

1.      Mulai

2.      Ditentukan i = 0

3.      i = i + 1

4.      Dibangkitkan titik  dan

5.      Dihitung

6.      Jika i < 1.000, kembali ke langkah 3

7.      Dihitung

8.      Ditulis phi

9.      Selesai

Dengan menggunakan Pascal, programnya adalah sbb :

Program nilai phi

uses wincrt;

var x,y,p:real;

i,m,n:integer;

begin

randomize;

n:=10000;

m:=0;

for i:=1 to n do

begin

x:=random;

y:=random;

if (x*x+y*y)<=1 then m:=m+1;

end;

p:=4*m/n;

writeln(‘Nilai phi :’,p);

end.

Dari program yang dibuat diatas, diperoleh nilai phi yang bervariasi. Ketelitian nilai phi tersebut bergantung pada mesin pembangkit bilangan acak. 

Agar nilai phi mendekati nilai yang sebenarnya,maka dalam program ditambah variabel s (pengulangan banyaknya sampel yang diambil, misalnya ditentukan sebanyak 1000 kali). Sehingga program yang dibuat menjadi:

Program nilai phi

uses wincrt;

var x,y,p,s:real;

i,j,m,n:integer;

begin

s:=0;

for j:=1 to 1000 do

begin

randomize;

n:=10000;

m:=0;

for i:=1 to n do

begin

x:=random;

y:=random;

if (x*x+y*y)<=1 then m:=m+1;

end;

p:=4*m/n;

s:=s+p;

end;

p:=s/1000;

writeln(‘Nilai phi :’,p);

end.

=><= APLIKASI SIMULASI =><=

Contoh Aplikasi Simulasi

1.    Simulasi terbang
2.    Simulasi sistem ekonomi makro
3.    Simulasi sistem perbankan
4.    Simulasi antrian layanan bank
5.    Simulasi game strategi pemasaran
6.    Simulasi perang
7.    Simulasi mobil
8.    Simulasi tata kota

*** Simulasi terbang
Berikut ini akan dibahas mengenai simulasi terbang.

Simulasi terbang merupakan penerapan teknologi simulasi pada wahana transportasi; khususnya pengembangan pesawat udara. Teknologi ini telah dikembangkan pada pesawat udara N250 dan CN235.

Teknologi simulasi terbukti merupakan metodologi yang handal, cost-effective untuk memenuhi kebutuhan prediksi dan investigasi karakteristik sistim dinamik. Namun demikian, kadar realitas (sense of realism) simulasi yang dihasilkan bergantung kepada representasi dan kompleksitas sistim simulator yang dipergunakan.

Kepesatan kemajuan inovasi sistim komputasi dan pemrosesan data; ditopang oleh perkembangan rekayasa sistim telah memposisikan teknologi simulasi dalam (memainkan) peran yang vital di bidang rancangbangun suatu produk industri (contoh : wahana transportasi) maupun pelatihan operasional wahana tsb.

Peran ini distimulir oleh kemampuan teknologi simulasi dalam mereproduksi karakteristik dinamik  atau menduplikasi perilaku sistim sesungguhnya dalam berbagai kondisi; termasuk situasi & kondisi yang bersifat kritikal. Sehingga teknologi simulasi mempunyai kontribusi yang signifikan dalam proses validasi rancang-bangun suatu produk/ wahana maupun dalam metodologi pendidikan & pelatihan personil/ operator produk/ wahana tsb.

Dalam program rancang-bangun pesawat udara misalnya; ditempuh suatu siklus pengembangan bertahap yang bersifat iteratif melibatkan berbagai sarana pengujian untuk melakukan validasi model (fisik, matematik) maupun pengujian prototipe sampai dengan program sertifikasi pesawat udara tsb.
Penjelasan lebih detail dapat dibaca disini.

Link yang berkaitan dengan Teknik Simulasi :
=> Materi Kuliah Teknik Simulasi
=> Materi PDF Teknik Simulasi
=> Blog tentang Teknik Simulasi
=> Wikipedia tentang Pengertian Simulasi
=> Simulasi & Pemodelan 

Blog dengan bahasan Teknik Simulasi :
=> http://karlinarachmasita.blogspot.com/
=> http://simulasi-niezz.blogspot.com/
=> http://sindyfebriantika.blogspot.com/

==========================================================================

=><= KLASIFIKASI MODEL SIMULASI =><=

Klasifikasi Model

Model dapat dikategorikan menurut jenis, dimensi, fungsi, tujuan pokok pengkajian atau derajad keabstrakannya.
Secara umum, model dapat dikelompokkan menjadi :

1. Model Ikonik
Model ikonik adalah perwakilan fisik dari beberapa hal baik dalam bentuk ideal ataupun dalam skala yang berbeda. Model ikonik mempunyai karakteristik yang sama dengan hal yang diwakili, dan terutama amat sesuai untuk menerangkan kejadian pada waktu yang spesifik.
Model ikonik dapat berdimensi dua (foto, peta, cetak biru) atau tiga dimensi (prototip mesin, alat). Apabila model berdimensi lebih dari tiga, maka tidak mungkin lagi dikonstruksi secara fisik sehingga diperlukan kategori model simbolik.

2. Model Analog (Model Diagramatik)
Model analog dapat mewakili situasi dinamik, yaitu keadaan berubah menurut waktu. Model ini lebih sering dipakai daripada model ikonik karena kemampuannya untuk mengetengahkan karakteristik dari kejadian yang dikaji.
Model analog banyak berkesusuaian dengan penjabaran hubungan kuantitatif antara sifat dan klas-klas yang berbeda. Dengan melalui transformasi sifat menjadi analognya, maka kemampuan membuat perubahan dapat ditingkatkan. Contoh model analog ini adalah kurva permintaan, kurva distribusi frekuensi pada statistik, dan diagram alir.

3. Model Simbolik (Model Matematik)
Pada hakekatnya, ilmu sistem memusatkan perhatian kepada model simbolik sebagai perwakilan dari realitas yang sedang dikaji. Format model simbolik dapat berupa bentuk angka, simbol, dan rumus. Jenis model simbolik yang umum dipakai adalah suatu persamaan (equation).

    Pada umumnya, model matematik dapat diklasifikasikan menjadi dua bagian, yaitu :

    1.    Model statik memberikan informasi tentang peubah-peubah model hanya pada titik tunggal dari waktu.
    2.    Model dinamik mampu menelusuri jalur waktu dari peubah-peubah model.

        Model dinamik lebih sulit dan mahal pembuatannya, namun memberikan kekuatan yang lebih tinggi pada analisis dunia nyata.

Klasifikasi simulasi dalam tiga dimensi :

1.    Model Simulasi Statik vs. Dinamik
    a.  Model statik: representasi sistem pada waktu tertentu. Waktu tidak berperan di sini.
        Contoh: model Monte Carlo.
    b. Model dinamik: merepresentasikan sistem dalam perubahannya terhadap waktu.
        Contoh: sistem conveyor di pabrik.

2.    Model Simulasi Deterministik vs. Stokastik
    a.  Model deterministik: tidak memiliki komponen probabilistik (random).
    b.  Model stokastik: memiliki komponen input random, dan menghasilkan output yang random pula.

3.    Model Simulasi Kontinu vs. Diskrit
    a.  Model kontinu: status berubah secara kontinu terhadap waktu, mis. gerakan pesawat terbang.
    b.  Model diskrit: status berubah secara instan pada titik-titik waktu yang terpisah, mis. jumlah customer di   bank

Pemilihan model tergantung pada tujuan dari pengkajian sistem dan terlihat jelas pada formulasi permasalahan pada tahap evaluasi kelayakan. Sifat model juga tergantung pada teknik permodelan yang dipakai.

Model probabilistik atau model stokastik adalah model yang mendasarkan pada teknik peluang dan memperhitungkan ketidakmenentuan (uncertainty). Dalam mengkaji suatu sistem, model ini sering dipakai karena perihal yang dikaji umumnya mengandung keputusan yang tidak tentu.

Model probabilistik biasanya mengkaji ulang data atau informasi terdahulu untuk menduga peluang kejadian tersebut pada keadaan sekarang atau yang akan datang dengan asumsi terdapat relevansi pada jalur waktu.
Kebalikan dari model ini adalah model kuantitatif yang tidak mempertimbangkan peluang kejadian, dikenal sebagai model deterministik. Contohnya adalah model pada program linear dan PERT. Model ini memusatkan penelaahannya pada faktor-faktor kritis yang diasumsikan mempunyai nilai eksak dan tertentu pada waktu yang spesifik.

Pada beberapa perihal, sebuah model dibuat hanya untuk semacam deskripsi matematis dari kondisi dunia nyata. Model ini disebut model deskriptif dan banyak dipakai untuk mempermudah penelaahan suatu permasalahan. Model ini dapat diselesaikan secara eksak serta mampu mengevaluasi hasilnya dari berbagai pilihan data input.

Apabila perbandingan antar alternatif dilakukan, maka model disebut model optimalisasi. Solusi dari model optimalisasi adalah merupakan nilai optimum yang tergantung pada nilai input, contohnya adalah Non-linear programming.

Link yang berkaitan dengan Teknik Simulasi :
=> Materi Kuliah Teknik Simulasi
=> Materi PDF Teknik Simulasi
=> Blog tentang Teknik Simulasi
=> Wikipedia tentang Pengertian Simulasi
=> Simulasi & Pemodelan 

Blog dengan bahasan Teknik Simulasi :
=> http://karlinarachmasita.blogspot.com/
=> http://simulasi-niezz.blogspot.com/
=> http://sindyfebriantika.blogspot.com/

==========================================================================

=><= PENGERTIAN, TUJUAN, KELEBIHAN, KEKURANGAN SIMULASI =><=

Simulasi adalah ,,,,,

Simulasi secara sederhana dapat diartikan sebagai proses peniruan. Teknik simulasi adalah teknik untuk merepresentasikan atau meniru kondisi real (suatu sistem nyata) dalam bentuk bilangan dan simbol (dengan memanfaatkan program komputer), sehingga menjadi mudah untuk dipelajari.

Menurut Floyd Jerome Gould (dalam buku Introductory Science, 1993) menyebutkan bahwa “The basic idea of simulation is to build an experimental device, or simulator that will ‘actlike’ (simulate) the system of interest in certain important aspect in a quick, cost effective manner”.

Sedangkan menurut Sandi Setiawan (dalam buku Teknik Pemrograman, 1991), menyatakan bahwa simulasi adalah “… proses perancangan model dari suatu sistem nyata dan pelaksanaan eksperimen-eksperimen dengan model ini untuk tujuan memahami tingkah laku system”

Simulasi diperlukan ketika,,,,,
1.    Model sangat rumit dengan banyak variabel dan komponen yang saling berinteraksi.
2.    Hubungan antar variabel tidak linear
3.    Model memiliki variate acak
4.    Output dari model akan divisualisasikan sebagai animasi komputer 3D.

Tujuan simulasi adalah untuk ,,,,,
1.    Mempelajari “tingkah laku” sistem
2.    Mengembangkan pengertian mengenai interaksi bagian-bagian dari sebuah sistem, dan pengertian mengenai sistem secara keseluruhan.
3.    Pelatihan
4.    Hiburan (game)

Kelebihan simulasi ,,,,,
1.    Dapat dipadukan dengan model numerik untuk menganalisa sistem yang lebih kompleks.
2.    Didukung data yang berhubungan langsung dengan angka acak, dengan tipe data probabilistik.
3.    Mudah beradaptasi dan mudah digunakan untuk berbagai masalah.

Kekurangan simulasi ,,,,,
1.    Model simulasi masih bisa menyita waktu
2.    Waktu eksekusi simulasi bisa sangat besar
3.    Simulasi secara esensial adalah suatu proses eksperimen yang memerlukan perencanaan yang hati-hati

Link yang berkaitan dengan Teknik Simulasi :
=> Materi Kuliah Teknik Simulasi
=> Materi PDF Teknik Simulasi
=> Blog tentang Teknik Simulasi
=> Wikipedia tentang Pengertian Simulasi
=> Simulasi & Pemodelan 

Blog dengan bahasan Teknik Simulasi :
=> http://karlinarachmasita.blogspot.com/
=> http://simulasi-niezz.blogspot.com/
=> http://sindyfebriantika.blogspot.com/

==========================================================================

=><= TUGAS TEKNIK SIMULASI =><=

Pengertian Simulasi

Simulasi secara sederhana dapat diartikan sebagai proses peniruan. Teknik simulasi adalah teknik untuk merepresentasikan atau meniru kondisi real (suatu sistem nyata) dalam bentuk bilangan dan simbol (dengan memanfaatkan program komputer), sehingga menjadi mudah untuk dipelajari.

Menurut Floyd Jerome Gould (dalam buku Introductory Science, 1993) menyebutkan bahwa “The basic idea of simulation is to build an experimental device, or simulator that will ‘actlike’ (simulate) the system of interest in certain important aspect in a quick, cost effective manner”.

Sedangkan menurut Sandi Setiawan (dalam buku Teknik Pemrograman, 1991), menyatakan bahwa simulasi adalah “… proses perancangan model dari suatu sistem nyata dan pelaksanaan eksperimen-eksperimen dengan model ini untuk tujuan memahami tingkah laku system”

Klasifikasi Model

Klasifikasi model dapat dibedakan menjadi lima macam, antara lain :
1. Static vs Dinamic
2. Stochastic vs Deterministic
3. Distributed vs Lumped
4. Non-linear vs Linear
5. Continous vs Discrete

Simulasi diperlukan ketika,,,,,
1. Model sangat rumit dengan banyak variabel dan komponen yang saling berinteraksi.
2. Hubungan antar variabel tidak linear
3. Model memiliki variate acak
4. Output dari model akan divisualisasikan sebagai animasi komputer 3D.

Tujuan simulasi adalah untuk ,,,,,
1. Mempelajari “tingkah laku” sistem
2. Mengembangkan pengertian mengenai interaksi bagian-bagian dari sebuah sistem, dan pengertian mengenai sistem secara keseluruhan.
3. Pelatihan
4. Hiburan (game)

Contoh aplikasi simulasi antara lain ,,,,
1. Simulasi sistem perbankan
2. Simulasi game strategi pemasaran
3. Simulasi perang
4. Simulasi mobil
5. Simulasi tata kota

Tahapan simulasi
1. Memahami sistem yang akan disimulasikan
2. Mengembangkan model matematika dari sistem
3. Mengembangkan model matematika untuk simulasi
4. Membuat program (software) komputer
5. Menguji, memverifikasi, dan memvalidasi keluaran komputer
6. Mengeksekusi program simulasi untuk tujuan tertentu

Keuntungan simulasi
1. Dapat dipadukan dengan model numerik untuk menganalisa sistem yang lebih kompleks.
2. Didukung data yang berhubungan langsung dengan angka acak, dengan tipe data probabilistik.
3. Mudah beradaptasi dan mudah digunakan untuk berbagai masalah.

Kekurangan simulasi
1. Model simulasi masih bisa menyita waktu
2. Waktu eksekusi simulasi bisa sangat besar
3. Simulasi secara esensial adalah suatu proses eksperimen yang memerlukan perencanaan yang hati-hati

Metode simulasi
1. MONTE CARLO
Model Simulasi Monte Carlo:
a. Stokastik
b. Statis

2. DISCRETE-EVENT
i. Next-Event Time Advance
ii. Fixed-Increment Time Advance
Model Simulasi Discrete-Event:
a. Stokastik
b. Dinamis
c. Discrete-Event

Link yang berkaitan dengan Teknik Simulasi :
=> Materi Kuliah Teknik Simulasi
=> Materi PDF Teknik Simulasi
=> Blog tentang Teknik Simulasi
=> Wikipedia tentang Pengertian Simulasi
=> Simulasi & Pemodelan 

Blog dengan bahasan Teknik Simulasi :
=> http://karlinanee.blogspot.com/
=> http://simulasi-niezz.blogspot.com/
=> http://sindyfebriantika.blogspot.com/

==========================================================================

^^ Cara Cepet Tinggi + Ngurusin Betizz ^^

Untuk mempercepat tinggi badan selama masa pertumbuhan, anda bisa mengkombinasikan antara olahraga kardio seperti renang/basket/badminton untuk merangsang pertumbuhan sel2 tulang anda, dengan latihan beban intensitas sedang untuk membentuk jaringan tulang yang lebih padat dan kokoh serta merangsang growth hormone alami. Konsumsilah makanan sehat dan nutrisi mikro seimbang (multi vitamin dan mineral), khususnya penunjang kesehatan dan pertumbuhan tulang, yaitu kalsium sekitar 1000-1200mg, fosfor sekitar 500-600mg, magnesium sekitar 300-450mg, dan vitamin D sekitar 400IU per hari agar kepadatan dan pertumbuhan tulang akan dapat mencapai puncaknya.

Proses transformasi otot, baik itu dari ukuran kecil menjadi besar atau bahkan sebaliknya besar menjadi kecil, hanya bisa dilakukan dengan kombinasi latihan beban dan kardio yang diimbangi dengan pola dan menu makan yang tepat (healthy and balanced diet). Sayangnya anda tidak menyebutkan apakah anda itu bertubuh gemuk sehingga betis anda menyimpan banyak lemak ataukah anda justru bertipe tubuh dengan tulang besar dan gempal, banyak otot tetapi bentuk otot tubuh kurang terdefinisi dengan baik?

Jika anda memang gemuk, maka untuk mengecilkan bagian tubuh tertentu tentunya harus menurunkan prosentase lemak tubuh secara keseluruhan dan menggantinya dengan massa otot yang berkualitas. Lemak ditimbun keseluruh bagian tubuh karena proses metabolisme yang tidak baik, kurang olahraga dan diet. Saran saya, nyalakan mesin pembakar lemak anda yaitu massa otot dengan berlatih beban di gym seminggu 3-4 kali dengan durasi sekitar 45 menit dan diikuti dengan latihan kardio dengan durasi sekitar 20-30 menit seperti jogging di jogging track/treadmill, senam aerobik, atau ikut kelas RPM/spinning bike setelah sesi latihan beban anda. Semakin baik dan banyak kualitas otot anda, maka semakin banyak lemak yang dapat dibakar bahkan pada saat anda tidur sekalipun!

Ukur prosentase body fat anda dengan fat caliper. Jika prosentase body fat anda nantinya bisa turun sampai di bawah 17%, maka bisa dipastikan bahwa lemak yang menumpuk di tubuh anda sudah jauh lebih tipis daripada sekarang, dan otomatis bagian2 tubuh yang berlemak seperti betis akan ikut mengecil. Pada akhir sesi latihan beban anda adalah saatnya untuk melatih otot betis. Carilah alat yang bernama standing calf raises untuk melatih otot gastrocnemius (otot betis utama) dan seated calf raises untuk melatih otot soleus (otot samping di bawah betis). Lakukan latihan 2 variasi untuk betis ini masing2 3-4 set untuk tiap alat dengan repetisi 12-15. Tahanlah sekitar 1 detik pada puncak kontraksi otot betis anda, yaitu pada saat posisi menjinjit. Gambar dan cara berlatihnya dapat anda lihat di sini:

=> Standing Barbel Calf Raise
=> Seated Calf Raise

Akan tetapi jika anda justru bertipe tubuh dengan tulang besar dan gempal banyak otot, maka jalan terbaik adalah dengan membalik sesi latihan anda. Sesi pertama lakukanlah latihan kardio dulu sekitar 30 menit untuk menghabiskan cadangan gula dalam organ hati dan otot, baru setelah itu berlatih beban. Sebelum masuk ke sesi latihan beban, konsumsilah dextrosa yaitu 1/2 serving (1 sendok makan) dextrose monohydrate powder (bisa dibeli di supermarket) atau bisa juga 1 sendok makan madu yang juga merupakan sumber dextrosa yang baik agar energi anda tidak terlalu drop. Dextrosa merupakan salah satu tipe gula predigested yang dapat segera diserap oleh tubuh dan menghasilkan energi instan tanpa melibatkan kerja hormon insulin. Setelah itu berlatihlah beban selama 30-45 menit dan akhiri dengan latihan untuk otot betis seperti di atas. 

Setelah sesi latihan beban selesai, konsumsilah segera 1/2 serving dextrose monohydrate powder kembali. Dengan melakukan latihan kardio terlebih dahulu sebelum latihan beban, maka tubuh anda akan mencari sumber energi lain pada waktu anda berlatih beban, yaitu dari protein otot anda karena cadangan gula darah anda sudah rendah akibat melakukan kardio terlebih dahulu, sehingga sebagian protein otot anda akan terurai menjadi energi. Oleh karena itu cara ini tidak populer, namun baik dilakukan untuk orang yang bertubuh gempal, yang sebenarnya punya cukup banyak otot tetapi tidak terdefinisi dengan baik. Jadi cara latihan ini bukan untuk orang yang gemuk, kadar lemak tinggi atau bertipe tubuh basah, tetapi lebih ditujukan untuk orang yang berpostur gempal dengan kadar lemak rendah. Jika penyusutan bagian2 tertentu dirasa sudah cukup, maka sesi latihan beban harus dimulai dulu sebelum latihan kardio dengan intensitas yang lebih tinggi.

==========================================================================

=><= NEW MOON, My Most Wanted Movie =><=

Kalo beberapa bulan kemaren ada movie yg bnr2 digandrungin anak2 muda kaya' kita2 niyh, "Twilight", dalam beberapa waktu dkt niyh bakalan ada movie yg ditunggu2 n rugi bgt bwt dilewatin...


Yupz!!! Sekuel dari Twilight Saga, "New Moon". Disinyalir klo film niy bakalan keren abizz, selaen krna aktornya yg ganteng2 n aktrisnya yg cakep2 pula, juga critanya bakalan lebih seru...


Yg penasaran ma critanya, niyh quw nemuin resensi yg terpercaya...


Issabella Swan alias Bella berulangtahun ke 18. Alice dan Edward Cullen mengadakan pesta kejutan ulang tahun untuk Bella di rumah keluarga Cullen. Saat membuka hadiah, tangan Bella tergores potongan kertas dan berdarah. Darah itu akhirnya memancing Jasper, vampire yang belom bisa menahan nafsu memangsanya. Edward yang tau Jasper bernafsu dengan darah lantas melempar bella kesamping dan menahan keganasan Jasper.Kejadian ini ternyata membuat Edward Cullen cemas dan memutuskan untuk meninggalkan Bella selamanya dan pergi meninggalkan Forks, Washington bersama keluarganya.

Bella yang teramat tertekan akhirnya merasa sedikit nyaman dengan kehadiran Jacob Black. Namun akhirnya kenyataan terbuka, Jacob adalah Werewolf, satu-satunya makhluk sejenis serigala yang mampu mengalahkan Vampire. Inilah kenapa di Twilight dijelaskan keluarga jacob dan keluarga cullen tak pernah berteman baik. Yup, karena serigala emang musuh vampire.

Cobaan kembali datang saat Victoria, kekasih James (vampire jahat yang telah dibunuh keluarga Cullens) datang kembali untuk menuntut balas atas kematian james dengan memburu Bella.


Bella yang merasa tertekan akhirnya mencoba bunuh diri terjun dari tebing. Kenyataan ini ternyata terbaca oleh Alice yang bisa melihat masa depan. Edward yang mengira bella udah mati akhirnya malah datang ke keluarga Volturi di Itali, bangsawan vampire yang bisa membunuh sesama vampire dengan mudah. Bella dan Alice akhirnya bisa mencegah Edward. Sampai di Forks, Bella meminta diri untuk jadi bagian dari keluarga Cullen yang setelah terjadi pro dan kontra, dr carlisle akhirnya setuju bella jadi vampire asal udah lulus sekolah.


Sayangnya, Edward ga’ bisa nunggu terlalu lama. Edward lantas berkata jika Bella mau menikahinya, dia sendiri yang akan merubah Bella menjadi vampire. Bella akhirnya dilema. Disatu sisi dia senang, disisi lain dirinya bingung beralasan pada orang tuanya yang menginginkan Bella menikah di umur 30 tahun dan bukan 18 tahun seperti umurnya saat ini.


Gimanaaa???  jadi tambah penasaran kaaann??? Jadi ga sabar niyh buat nnton...


==================================================================