20988 research outputs found
Sort by
OPTIMASI STRUKTUR BETON BERTULANG PADA PORTAL RUANG DENGAN ALGORITMA SYMBIOTIC ORGANISMS SEARCH (SOS)
Get PDFDesain struktur beton bertulang yang tahan gempa sangat diperlukan di wilayah
dengan aktivitas seismik tinggi. Beton bertulang sering digunakan sebagai material utama dalam desain struktur bangunan karena ketangguhannya. Namun, optimasi biaya struktur beton bertulang menghadapi tantangan besar akibat banyaknya variabel dan batasan dalam peraturan SNI. Penelitian ini menggunakan algoritma metaheuristik symbiotic organisms search (SOS) yang dikombinasikan dengan perangkat lunak analisis struktur ETABS untuk mengatasi masalah optimasi struktur beton. Studi kasus dilakukan pada struktur beton bertulang dengan portal ruang satu lantai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SOS
dan ETABS dapat menghasilkan desain yang efisien dan ekonomis, memenuhi persyaratan desain seismik berdasarkan SNI 1726:2012 dan SNI 2847:2019. Metode ini memiliki potensi besar untuk diterapkan pada berbagai jenis bangunan guna mendukung desain struktur beton yang aman, ekonomis, dan tahan terhadap gaya seismik
Axiomatization of Transit Flow Estimation
Get PDFTransit flows between stations are typically estimated indirectly using fare collecting data rather than through direct measurement. Traditional methods approximate transit flows by adapting Origin-Destination (OD) trip estimation techniques. However, these approaches have two significant limitations. First, transit link flows represent the number of passengers remaining within the transit vehicles between stations, while OD flows specifically represent passengers entering at one station and exiting at another station. Second, traditional methods rely on the assumption that a cost function is necessary without providing mathematical justification. Consequently, there lacks a robust theoretical foundation explicitly tailored for transit flow estimation. This paper addresses this gap by developing an axiomatic framework based on the Ideal Flow Network. Through systematic mathematical derivations, we identify key balance conditions and necessary constraints to achieve more accurate transit flow estimation
Artificial Intelligence dan Disabilitas: Pemanfaatannya dalam Desain Arsitektur Universal yang Ramah bagi Semua
Get PDFABSTRAK
Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence yang sering disingkat sebagai AI, terbukti banyak membantu manusia dalam berbagai bidang. Namun, belum banyak yang mengeksplorasi pemanfaatan AI dalam desain arsitektur inklusif yang melibatkan disabilitas sebagai penggunanya. Mata kuliah Kuliah Kerja Pelayanan (KKP) Desain Inklusi jurusan Arsitektur Universitas Kristen Petra mengintegrasikan penggunaan AI pada tahap eksplorasi. Namun, belum banyak yang mengeksplorasi pemanfaatan AI dalam desain arsitektur inklusif yang melibatkan orang dengan disabilitas sebagai penggunanya. Artikel ini membahas pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) dalam pembelajaran desain universal yang inklusif bagi penyandang disabilitas di Universitas Kristen Petra (UK Petra). Dalam mata kuliah Kuliah Kerja Pelayanan (KKP) Desain Inklusi, mahasiswa mempelajari dan mempraktekkan desain universal yang aksesibel dengan bantuan AI seperti ChatGPT dari OpenAI dan Gemini AI dari Google. Metode yang digunakan mencakup simulasi sebagai disabilitas, analisis gambar, web scraping, Natural Language Processing (NLP), serta rapid prototyping. Diskusi dengan penyandang disabilitas memperkaya proses desain. Meskipun AI dapat mempercepat eksplorasi, koreksi manusia tetap diperlukan agar hasilnya optimal. Hasil akhir proyek dituangkan ke dalam bentuk maket dan video, serta dibagikan ke sekolah luar biasa sebagai wujud pelayanan.
Tak hanya teori, mata kuliah ini juga dilengkapi dengan simulasi mahasiswa sebagai disabilitas netra dan pengguna kursi roda, serta diskusi dan penyempurnaan desain bersama siswa disabilitas netra dari SMPLB-A YPAB Surabaya dan SLB Siswa Budhi Surabaya. Keikutsertaan siswa dengan disabilitas selain merupakan wujud keterlibatan disabilitas netra sebagai target pengguna, juga bertujuan untuk meningkatkan empati mahasiswa. Selain materi tersebut, terdapat pula pembekalan tentang AI dan etika penggunaannya, disertai pemilihan dan evaluasi perangkat lunak AI yang sesuai pada tahap penggalian data maupun visualisasi desain. Hasilnya, desain menjadi aksesibel dan estetis, dengan waktu dan tenaga yang lebih efisien
From Concept to Community: Phased Modularity in a Participatory Public Space Design
Get PDFThis paper examines the idea of modularity as an extensive framework within the participatory design approach. Modularity is explored not only as a design and construction method but also as a collaboration framework that allows architecture to evolve through collaboration. In exploring the idea, this paper elaborates modularity through a community service design project at Alun-Alun Cemara Miagan, an open space in Miagan Mojoagung, Indonesia, emphasizing a participatory approach that involved local stakeholders and architects in developing a multifunctional public space. Due to the phased funding from the government, the project adopted modular strategies to enable flexible, incremental development aligned with community input. Three modular prototypes were developed: a gate responding to budget and fabrication constraints; a canopy providing adaptable shaded areas; and a building offering spatial flexibility for public functions. Through collaborative ideation in the participatory process, the hands-on engagement and iterative refinement from the community directly informed these design outcomes. This study demonstrates that modularity also supported local industries and addressed funding rhythms, demonstrating its value in both technical and social dimensions. The study also concludes that modular design can foster resilient, adaptable, and resource-efficient public spaces. It contributes to the discourse on community-based architecture and suggests future exploration of digital tools to enhance participatory modular development
A Comparative Study of Cool Roof and Green Roof Performance in Tropical Area of Indonesia
Get PDFThis study examines the performance of cool roofs and green roofs in a tropical climate in Indonesia. It compares a modified pitched roof designed as a cool roof with a flat roof equipped with vegetation functioning as a green roof on single storey building. A simulation method using EnergyPlus is employed to model the building and evaluate roof performance. The evaluation focuses on their efficacy in mitigating heat flux, enhancing thermal comfort, and reducing energy consumption. The results indicate thatgreen roofs can decrease heat flux by up to 91%, lower temperature by up to 13.14°C, and reduce energy consumption by approximately 60%. Meanwhile, cool roofs can achieve up to a 95% reduction in heat flux, a temperature decrease of up to 11.58°C, and an energy savings of up to 55%. Specifically, green roofs demonstrate superior performance in reducing heat gain within the room during daytime. Conversely, cool roofs are more effective in providing thermal comfort during nighttime. For buildings predominantly occupied during the day, the application of green roofs is likely to result in greater energy savings compared to cool roofs
KEKERASAN DALAM ORGANISASI
No full textKekerasan dalam organisasi adalah masalah yang serius dan seringkali terabaikan, baik dalam konteks dunia kerja maupun di dalam struktur sosial organisasi secara umum. Kekerasan dalam konteks organisasi tidak hanya terbatas pada kekerasan fisik, tetapi juga mencakup kekerasan psikologis, verbal, hingga diskriminasi yang terjadi dalam lingkungan kerja. Meskipun perhatian terhadap masalah ini semakin meningkat, namun banyak organisasi yang masih belum memahami dengan baik dampak yang ditimbulkan oleh kekerasan terhadap kinerja, motivasi, dan kesejahteraan karyawan.
Buku ini berusaha untuk memberikan pemahaman yang komprehensif mengenai kekerasan dalam organisasi, mulai dari definisi, penyebab, dampaknya, hingga cara-cara pencegahan dan penanggulangan yang bisa dilakukan oleh manajer dan pemimpin organisasi. Buku ini juga akan mengulas berbagai teori yang menjelaskan fenomena kekerasan dalam organisasi, serta praktik-praktik terbaik yang bisa diterapkan dalam mengelola kekerasan di tempat kerja.
Selain itu, buku ini juga menyertakan studi kasus dari berbagai organisasi, baik yang ada di Indonesia maupun di luar negeri, untuk memberikan gambaran
nyata tentang bagaimana kekerasan dalam organisasi dapat terjadi dan bagaimana cara menanganinya. Melalui buku ini, diharapkan pembaca dapat lebih memahami dan mengidentifikasi potensi kekerasan dalam lingkungan organisasi, serta menemukan solusi yang tepat untuk menciptakan tempat kerja yang sehat dan produktif
Solar Photovoltaic Power Output Prediction Using Machine Learning-Based Regressors
No full textThis study proposes a framework for predicting solar photovoltaic (solar PV) power output using Machine Learning-based regressors for short-, medium-, and long-term prediction horizons. To identify the most effective regressor, we propose a comparison framework to evaluate the performance of several types of regressor models. This evaluation will include Neural Networks, Boosting and Bagging Ensembles, and a baseline assessment using a linear regressor family. In this study, we implement the grid search method to improve model performance by fine-tuning hyperparameters, as does the K-fold shuffle split cross-validation method. We consider large spatial and long temporal historical datasets for the case study. A 5 km x 5 km gridded hourly temporal-based 1 MW modelled Solar PV dataset consisting of direct and diffuse irradiation, temperature, and power output during 2013-2022 in the Java-Bali region, Indonesia, is used as a case study. The grid search-optimized Neural Networks family, the Multilayer Perceptron model, can accurately predict power output from short-, medium-, and long-term horizons, with an average MAE of 0.248 kW and an average RMSE of 0.306 kW, followed by Random Forest, a grid search optimized Bagging Ensemble and a grid search-optimized Histogram Gradient Boosting Ensemble model. All predictor models generally performed well under strong El-Nino-affected data but were sensitive to very strong El-Nino during 2015-2016. The method used and insights gained from this study also benefit other jurisdictions with similar contexts