Institut Teknologi Nasional: Jurnal Itenas Online
Not a member yet
1717 research outputs found
Sort by
Analisis Tingkat Kebisingan Akibat Volume Lalulintas
Get PDFABSTRAKKebisingan merupakan salah faktor yang dapat menimbulkan berbagai macam penyakit. Salah satu sumber kebisingan berasal dari suara kendaraan bermotor. Lokasi pengamatan berada di sebuah rumah sakit yang memiliki baku tingkat kebisingan sebesar 55 dB. Hasil pengamatan menunjukkan tingkat kebisingan pada siang hari (06.00-22.00) telah melebihi batu tingkat kebisingan semenasa pada malam hari (22.00-06.00) tingkat kebisingan masih berada di bawah baku tingkat kebisingan. Model tingkat kebisingan menggunakan valume lalulintas total dan volume lalulintas terklasifikasi sebagai variabel yang berpengaruh. Hasilnya menunjukkan nilai R2 bervariasi antara 57,99% sampai 92,68% (menggunakan volume lalulintas total) dan 60,74% sampai 94,50% (menggunakan volume lalulintas terklasifikasi). Prediksi tingkat kebisingan menghasilkan nilai kebisingan pada siang hari menunjukkan nilai yang melampaui baku tingkat kebisingan sedangkan pada malam hari, sampai tahun 2030 tingkat kebisingan masih dibawah baku tingkat kebisingan.Kata kunci: tingkat kebisingan, volume lalulintas ABSTRACTNoise is a factor that can cause various diseases. One source of noise comes from the sound of motorized vehicles. The observation location is in a hospital which has a standard noise level of 55 dB. Observation results show that the noise level during the day (06.00-22.00) has exceeded the noise level while at night (22.00-06.00) the noise level is still below the standard noise level. The noise level model uses total traffic volume and classified traffic volume as influential variables. The results show that the R2 value varies between 57.99% to 92.68% (using total traffic volume) and 60.74% to 94.50% (using classified traffic volume). The noise level prediction produces noise values during the day that show values that exceed the standard noise level, while at night, until 2030 the noise level will still be below the standard noise levelKeywords: noise level, traffic
PENYISIHAN KEKERUHAN DAN NATURAL ORGANIC MATTER (NOM) PADA UNIT KOAGULASI-FLOKULASI INSTALASI PENGOLAHAN AIR MINUM DI ASIA TENGGARA : STUDI LITERATUR
Get PDFKekeruhan dan senyawa organik (NOM) merupakan parameter penting yang harus diperhatikan pada operasi proses pengolahan air minum. Unit koagulasi-flokulasi memainkan peran krusial dalam menghilangkan kekeruhan dan NOM dari air baku. Oleh karena itu, tinjauan ini bertujuan untuk menyelidiki berbagai teknik dan strategi yang telah dikembangkan dan diuji untuk meningkatkan efisiensi penyisihan kekeruhan dan DOM pada unit koagulasi-flokulasi. Review ini melakukan tinjauan sistematis terhadap literatur yang relevan yang dipublikasikan 10 tahun terakhir untuk mengidentifikasi teknik dan strategi yang telah diusulkan dan diuji dalam upaya meningkatkan penyisihan kekeruhan dan DOM pada unit koagulasi-flokulasi pada instalasi pengolahan air minum. Berbagai parameter yang mempengaruhi efisiensi unit koagulasi-flokulasi, diantaranya jenis koagulan, dosis koagulan, parameter kimia air, serta pengaruh keberadaan NOM dieksplorasi secara mendalam. Hasil review menunjukan bahwa parameter kimia air memiliki peran penting dalam mencapai efisiensi penyisihan kekeruhan yang tinggi pada kondisi air sungai tercemar. Beberapa studi menunjukkan penggunaan koagulan tawas menghasilkan efisiensi penyisihan sebesar 85,27% dengan kondisi pengolahan pH asam, temperatur optimal, dan tingkat kekeruhan sedang. Dalam hal ini, dosis koagulan minimal sebesar 20 mg/L dapat digunakan. Namun, pada beberapa studi lainnya hanya menghasilkan efisiensi penyisihan kekeruhan ≤70%. Selain parameter kimia air, keberadaan senyawa NOM, terutama triptofan yang berasal dari aktivitas non-alami dalam air baku juga dapat menurunkan efisiensi. Sehingga, mengakibatkan peningkatan dosis koagulan dan meningkatkan risiko kegagalan proses koagulasi-flokulasi. Meskipun telah ada kemajuan dalam teknik pengolahan air minum, parameter NOM masih jarang dipertimbangkan di IPAM Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut untuk memahami pengaruh keberadaan NOM pada air baku sungai di Indonesia
Integrasi Sensor Multi-Modal pada Ikat Pinggang Smart sebagai Perlindungan Penculikan Anak
Get PDFABSTRAKTujuan penelitian ini adalah membangun ikat pinggang smart yang dapat digunakan untuk mendeteksi dini ketika terjadi penculikan anak. Metode yang digunakan untuk mendeteksi dini penculikan anak adalah berdasarkan input data dari integrasi sensor multi-modal dan Global Positioning System (GPS) yang dapat terhubung ke smartphone orang tua menggunakan jaringan telephone berbasis SIM800L. Adapun sensor multi-modal yang digunakan untuk mendeteksi keadaan pergerakan anomali anak ketika terjadi penculikan adalah sensor IMU, getar, dan push button. Pada penelitian ini, kami menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk mengolah data sensor multi-modal dan GPS, kemudian SIM800L untuk mengirim kondisi dan posisi anak ke smartphone orang tua melalui panggilan telephone dan Short Message Service (SMS). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ikat pinggang smart dapat mendeteksi kondisi anak dengan tiga level informasi, yaitu “aman”, “hati-hati”, dan “penculikan”, serta dapat memberi peringatan ke smartphone orang tua pada kondisi hati-hati dan penculikan.Kata kunci: Sensor Multi-Modal, Ikat Pinggang Smart, Penculikan Anak. ABSTRACTThis study aims to build a smart belt that can be used for early identification when child abduction occurs. The method used for early detection of child abductions is based on data input from integrating multi-modal sensors and Global Positioning System (GPS), which can be connected to the child's parent's smartphone via a SIM800L-based mobile phone network. The multi-modal sensors used to detect the anomaly of children's movements when abduction occurs are IMU, vibration, and push button sensors. In this study, we used an ESP32 microcontroller to process the multi-modal sensor and GPS data, then SIM800L to send the child's condition and position to the parent's smartphone via phone calling and Short Message Service (SMS). The results of this research show that smart belts can detect a child's condition with three levels of information, namely “safe”, “caution”, and “abduction”, and can provide warnings to parents' smartphones regarding caution and abduction.Keywords: Multi-Modal Sensor, Smart Belt, Child Abduction
Perbandingan Metoda Klasifikasi K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine pada Pengenalan Benda Terhalang berbasis Kode Rantai
Get PDFABSTRAKBenda yang terhalang oleh benda lain memiliki bentuk yang tidak sempurna karena sebagian sisinya tidak terlihat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, digunakan metoda yang dapat mengenali bentuk pada benda pada sisi yang masih nampak. Penelitian ini membandingkan metoda klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) berbasis kode rantai untuk mendeteksi bentuk benda terhalang. Terdapat 15 sampel untuk lima bentuk bangun datar pada 2 jenis citra benda. Hasil untuk dua jenis citra, metoda KNN memiliki rata-rata ketepatan sebesar 89,6% sedangkan metoda SVM sebesar 88.4%. Waktu komputasi citra animasi menggunakan metoda SVM lebih cepat 0,044 detik dari pada metoda KNN dan lebih cepat 0,034 detik untuk citra riil. Rata-rata memori yang digunakan dengan metoda SVM pada citra animasi lebih sedikit 0,32 Mb dari pada metoda K-NN Pada citra riil rata-rata memori yang digunakan dengan metoda SVM lebih sedikit 0,44 Mb dari metoda K-NN.Kata kunci: transformasi Hough, kode rantai, bentuk benda, KNN, SVM ABSTRACTObject that are blocked by other objects have an imperfect shape because some of their side are not visible. To overcome this problem, we propose a comparison the K Nearest Neighbor classification (K-NN) and the Support Vector Machine (SVM) method based on chain code algorithm. We used 15 samples for each shape of the object for two kind of images. The result of KNN method classification has an average accuracy of 89,6%. The SVM method has an average accuracy of 88.4%. The average computing time for the SVM method is 0,044 seconds faster than KNN method for drawing image and 0,0034 seconds faster for real images, The average memory for drawing image using the SVM method is 0,32Mb less than K-NN. In the real images the average memory used with the SVM method is 0,44 Mb less than the K-NN.Keywords: hough transform, chain code, shape object, KNN, SV
Evaluasi Kinerja Model Inception Resnet-V2 dan Inception-V4 dalam Mengklasifikasi Kualitas Biji Kakao
Get PDFAbstrakKakao adalah komoditas ekspor penting bagi Indonesia, dan untuk memenuhi standar mutu, diperlukan sistem klasifikasi biji kakao. Penelitian menggunakan metode CNN dengan fokus pada arsitektur Inception Resnet-V2 dan Inception-V4 untuk mengatasi permasalahan klasifikasi citra kualitas biji kakao. Keduanya merupakan inovasi dari keluarga Inception, dengan Inception Resnet-V2 menggabungkan elemen dari ResNet dan Inception, sementara Inception-V4 memperbaiki performa dengan mengurangi kompleksitas arsitektur. Tujuan penelitian adalah untuk mengevaluasi performa model dari kedua arsitektur tersebut dalam konteks klasifikasi biji kakao. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur Inception Resnet-V2 dengan pengaturan optimizer RMSprop, batch size 16, dan learning rate 0,0001 memiliki performa terbaik, dengan nilai akurasi 91,87%, presisi 92,00%, recall 92,00%, f1-score 92,00%, dan ROC AUC Score 0,950.Kata kunci: Deep Learning, CNN, Inception Resnet-V2, Inception-V4, Biji KakaoAbstractCocoa is an important export commodity for Indonesia, and to meet quality standards, a cocoa bean classification system is needed. The research utilizes CNN method, focusing on Inception Resnet-V2 and Inception-V4 architectures to address cocoa bean quality image classification issues. Both are innovations from the Inception family, with Inception Resnet-V2 combining elements of ResNet and Inception, while Inception-V4 improves performance by reducing architectural complexity. The research objective is to evaluate the performance of models from both architectures in the context of cocoa bean classification. Research results show that the Inception Resnet-V2 architecture with RMSprop optimizer settings, batch size 16, and learning rate 0.0001 performs the best, with an accuracy of 91.87%, precision of 92.00%, recall of 92.00%, f1-score of 92.00%, and ROC AUC Score of 0.950. Keywords: Deep Learning, CNN, Inception Resnet-V2, Inception-V4, Cocoa Bean
Kebijakan Pengembangan Infrastruktur dan Manajemen Umum Untuk Mengatasi Kemacetan di Kota Bandung
Get PDFAbstrakKota Bandung berada diperingkat ke-14 kota termacet menurut survei Asian Development Bank (ADB). Salah satu penyebab adalah infrastruktur dan manajemen angkutan umum yang belum optimal. Policy paper ini bertujuan mengidentifikasi penyebab kemacetan, menilai infrastruktur dan sistem manajemen angkutan umum, serta memberikan rekomendasi kebijakan untuk mengoptimalkan infrastruktur dan meningkatkan investasi dalam transportasi umum.Metodologi yang digunakan mencakup analisis kualitatif dan kuantitatif. Dalam merumuskan permasalahan utama dengan metode 5 Why Analysis. Analisis kondisi transportasi menggunakan metoda furness, model trip assignment dan Volume Kapasitas Rasio. Sedangkan perumusan kebijakan dengan Metode SWOT dan Bardach's Eightfold Path. Policy paper berhasil merumuskan empat kebijakan utama, yaitu Peningkatan kinerja dan pengembangan transportasi jalan, Penerapan sistem transportasi cerdas, Pengembangan sistem transportasi yang terpadu dan terintegrasi, dan Mewujudkan SDM yang handal, profesional dan kompeten. Implementasi kebijakan ini diharapkan meningkatkan aksesibilitas, mengurangi kemacetan, serta menciptakan sistem transportasi yang efektif dan efisien.Kata Kunci: kemacetan, Angkutan Umum, Sistem transportasi, Pengembangan Infrastruktur. AbstractBandung is ranked 14th as the most congested city according to a survey done by the Asian Development Bank (ADB). One of the main causes is infrastructure and public transportation management that is not optimal. This policy paper intend to identify the reason behind this congestion, assessing the infrastructure and public transportation management systems, and provide policy recommendations to optimize the infrastructure and increase investments in public transportation.The methodology used includes both qualitative, and quantitative analysis. The main issues are formulated by using the 5 Why Analysis. Analysis for the transportation condition uses the furness method, trip assignment models, and Volume Capacity Ratio (VCR). Policy formulation employs SWOT Analysis and Bardach's Eightfold Path. This policy paper had successfully formulates four main policies which includes improving the performance, and development of road transportation, implementing intelligent transportation system, developing an integrated transportation system, and establishing competent, professional, and skilled human resources. The implementation of these policies is expected to improve accessibility, reduce congestion, and develop an effective and efficient transportation system.Keywords: Congestion, Public Transport, Transportation System, Infrastructure Development.
Training on Designing UI/UX using Design Thinking and Figma at SMKN 4 Bandung
Get PDFThe emergence of User Interface (UI) and User Experience (UX) Design in the world is now attracting more people who want to learn about it. SMKN 4 Bandung is one of the schools that have an industry-class curriculum, where students are provided with a learning program related to industrial technology. This training is divided into three stages: Pre-Test, Training, and Post-Test. The Pre-Test is used to assess the extent of their understanding of UI and UX. During the training process, there is an introduction and implementation of UI and UX concepts. The results of the Pre-Test showed that 90% of the students were not familiar with UI and UX. The Post-Test results confirm that, overall, this community engagement in the industrial class on UI and UX has successfully improved the knowledge of the students of SMKN 4 Bandung, with a N-gain score of 0.45 considered medium improvement
Digital Branding and Revitalization, as an Effort to Improve the Image and Income of MSMEs in Blimbingsari Village, Banyuwangi Regency
Get PDFThe existence of Blimbingsari beach as a buffer tourism in the central Banyuwangi area, has decreased visitor interest every year. The decline is caused by 3 most pressing problems, including; 1) Unreasonable culinary selling prices; 2) Piles of beach garbage; and 3) Poor beach appearance/atmosphere. These problems have begun to threaten the people who depend on beach activities for their economy. Funding support provided by the Ministry of Education, through the PPK Ormawa 2023 program. Provide a commitment to empowerment, to prevent threats to the welfare of beach communities due to decreased visitor interest. Carried out for 4 months productively, using a Participatory Action Research (PAR) approach. Qualitatively, the beach community has shown positive behavioral changes. These changes are marked by; Equitable culinary selling prices; Routine beach cleaning activities; and supporting the revitalization of the beach appearance. These changes contribute to restoring interest in tourist visits, as evidenced by an increase in tourist ticket sales
Empowering Rural Sustainability: Advancing Household-Scale Biogas Reactor Technology with Fiber Reinforced Plastic (FRP) in Suntenjaya Village, Lembang
Get PDFRural communities require appropriate technology to process livestock waste that has been polluting the environment, particularly water bodies such as rivers. Biogas technology offers a solution by converting waste into renewable energy, namely biogas, which can be utilized for daily needs and high-quality organic fertilizer production. Unfortunately, the biogas reactors currently in use were developed over 50 years ago without significant innovations. Hence, there is a pressing need for a more efficient (affordable and user-friendly) and effective (in terms of performance) biogas reactor technology suitable for rural communities—specifically, the Fiber Reinforced Plastic (FRP) biogas reactor technology. The objective of this endeavor is to create a household-scale prototype FRP biogas reactor, designed according to specific requirements and standardized for widespread use. This prototype will be implemented and tested in the field, allowing for dissemination to a broader audience. For modeling purposes, the FRP reactor design will be applied in a demonstration plot in Sunten Jaya Village, Lembang Subdistrict, West Bandung Regency. The results from the demonstration plot reveal that the produced biogas amounts to 40 L/kg of cow dung