49971 research outputs found
Sort by
Analisis Ketelitian Koordinat 3D dari Pengukuran Terrestrial Laser Scanner (TLS) dan Airborne Laser Scanning (ALS) (Studi Kasus : Tower Transmisi)
No full textMenara dalam saluran transmisi merupakan bangunan yang berfungsi menopang saluran transmisi udara. Menara ini menyalurkan energi listrik melalui konduktor dan isolator sehingga perlu dilakukan pemeliharaan berkala guna menjaga keamanan dan keselamatan lingkungan sekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketelitian koordinat tiga dimensi (3D) pada menara transmisi menggunakan instrumen Terrestrial Laser Scanner (TLS) dan Airborne Laser Scanning (ALS). Pengukuran TLS dilakukan dengan mendirikan alat pada beberapa posisi set-up di sekitar tower transmisi, sedangkan pengukuran ALS dilakukan menggunakan wahana drone melalui jalur terbang yang telah ditentukan dengan pengukuran nadir dan oblique. Data hasil akuisisi TLS diolah menggunakan metode cloud-to-cloud dengan perangkat lunak Cyclone REGISTER 360 PLUS, sementara data ALS diolah menggunakan perangkat lunak open source DJI TERRA. Hasil akhir dari kedua metode berupa point cloud yang merepresentasikan bentuk fisik menara transmisi. Berdasarkan perhitungan Root Mean Square Error (RMSE), nilai RMSE TLS sebesar 0,0037481 m lebih kecil dibandingkan nilai RMSE ALS sebesar 0,013611 m. Uji statistik menggunakan t-distribution terhadap 21 data sampel menunjukkan bahwa nilai t untuk TLS sebesar 1,967255 dan ALS sebesar –0,385437, yang keduanya berada dalam rentang nilai kritis pada taraf signifikansi 5%, sehingga disimpulkan tidak terdapat perbedaan signifikan terhadap hasil pengukuran Total Station (TS). Uji Confidence Interval pada tingkat kepercayaan 95% menunjukkan bahwa 95% data TLS berada dalam rentang kepercayaan, sedangkan data ALS hanya 61% yang diterima. Secara keseluruhan, visualisasi point cloud TLS lebih unggul dalam hal kerapatan, tekstur, dan presisi, sedangkan ALS memiliki kelebihan dalam representasi warna point cloud yang lebih menyerupai kondisi aktual di lapangan. Pengukuran menggunakan TLS menghasilkan point cloud yang sangat baik, namun memiliki keterbatasan dalam akuisisi bagian atap objek. Sebaliknya, pengukuran menggunakan ALS mempermudah akuisisi wilayah luas dalam waktu singkat, meskipun kerapatan point cloud yang dihasilkan masih kurang optimal.
==================================================================================================================================
Transmission towers are structures that function to support overhead transmission lines. These towers transmit electrical energy through conductors and insulators, making regular maintenance necessary to ensure safety and security in the surrounding environment. This study aims to analyze the accuracy of three-dimensional (3D) coordinates on transmission towers using Terrestrial Laser Scanner (TLS) and Airborne Laser Scanning (ALS) instruments. TLS measurements were carried out by setting up the equipment at several positions around the transmission towers, while ALS measurements were conducted using a drone along flight paths determined by nadir and oblique measurements. TLS data were processed using the cloud-to-cloud method with Cyclone REGISTER 360 PLUS licensed software, while ALS data were processed using the open-source DJI TERRA software. The final output from both methods was a point cloud representing the physical shape of the transmission towers. Based on the Root Mean Square Error (RMSE) calculation, TLS produced a smaller RMSE value of 0.0037481 m compared to ALS, which had an RMSE of 0.013611 m. A statistical t-distribution test on 21 sample data showed that the t-value for TLS was 1.967255 and for ALS was –0.385437, both of which fell within the critical value range at a 5% significance level, indicating no significant difference compared to the Total Station (TS) measurements. A Confidence Interval test at a 95% confidence level revealed that 95% of TLS data fell within the confidence range, while only 61% of ALS data were accepted. Overall, the TLS point cloud visualization was superior in terms of density, texture, and precision, while ALS offered advantages in representing point cloud colors that more closely resembled actual field conditions. TLS measurements produced highly detailed point clouds but had limitations in acquiring data on the top parts of the towers. In contrast, ALS measurements facilitated data acquisition over large areas in a short time, although the resulting point cloud density was less optimal
Pengaruh Peningkatan Resolusi Citra pada Akurasi Klasifikasi Kualitas Biji Jagung Menggunakan Ekstraksi Fitur Histogram dan Metode K-Nearest Neighbor
No full textJagung (Zea mays L.) merupakan komoditas pertanian penting di Indonesia, di mana kualitas bijinya sangat menentukan nilai jual. Proses klasifikasi kualitas biji jagung secara manual masih umum dilakukan dan cenderung memakan waktu, subjektif, serta kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kualitas biji jagung berbasis citra digital menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan ekstraksi fitur histogram. Penelitian ini juga mengevaluasi pengaruh peningkatan resolusi citra sebesar dua kali dan tiga kali lipat terhadap akurasi klasifikasi. Dalam penelitian ini, sebanyak 200 citra biji jagung digunakan, terdiri dari 120 citra latih dan 80 citra uji yang terbagi merata ke dalam empat kategori, yaitu biji busuk, berjamur, normal, dan rusak. Tahapan pemrosesan citra mencakup cropping ke ukuran 200200 piksel, peningkatan resolusi citra, konversi ke grayscale, filtering dengan median filter 99, dan Adaptive Histogram Equalization. Fitur yang diekstraksi meliputi lima parameter histogram, yaitu mean, standar deviasi, skewness, kurtosis, dan entropy. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa peningkatan resolusi citra berpengaruh positif terhadap akurasi. Akurasi tertinggi diperoleh pada resolusi dua kali, yaitu 90.83% pada citra latih dan 70% pada citra uji, dibandingkan dengan resolusi tiga kali (90% latih, 66.25% uji) dan resolusi asli (85.83% latih, 67.5% uji). Metode KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan metode Naïve Bayes Classifier dari penelitian sebelumnya. Dengan demikian, peningkatan resolusi citra dan pemanfaatan metode KNN terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi klasifikasi kualitas biji jagung.
=================================================================================================================================
Corn (Zea mays L.) is an important agricultural commodity in Indonesia, where the quality of its kernels significantly affects its market value. The manual classification of corn kernel quality is still commonly practiced, but it is often time-consuming, subjective, and inconsistent. This study aims to develop a corn kernel quality classification system based on digital image processing using the K-Nearest Neighbor (KNN) method with histogram feature extraction. It also evaluates the effect of image resolution enhancement, by two and three times, on classification accuracy. In this research, 200 corn kernel images were used, consisting of 120 training images and 80 testing images, evenly distributed into four categories, rotten, moldy, normal, and damaged kernels. Image preprocessing steps included cropping to a uniform size of 200200 pixels, resolution enhancement, grayscale conversion, 99 median filtering, and Adaptive Histogram Equalization. Five histogram-based features were extracted, mean, standard deviation, skewness, kurtosis, and entropy. The classification results show that resolution enhancement positively impacts accuracy. The highest accuracy was achieved at double resolution, with 90.83% for training data and 70% for testing data, compared to triple resolution (90% training, 66.25% testing) and the original resolution (85.83% training, 67.5% testing). The KNN method also outperformed the Naïve Bayes Classifier used in previous research. Therefore, image resolution enhancement and the implementation of the KNN method are proven to be effective in improving the accuracy of corn kernel quality classification
Pengembangan Kontrol Lapisan Internal Pada Virtual Synchronous Generator Menggunakan Adaptif Neuro-Fuzzy Inference Sistem Untuk Memperkokoh Integrasi Jaringan
No full textSeiring dengan meningkatnya integrasi energi terbarukan, menjaga stabilitas jaringan listrik menjadi semakin menantang akibat tidak adanya inersia pada sistem berbasis inverter. Virtual Synchronous Generator (VSG) menawarkan solusi dengan meniru karakteristik inersia dan redaman dari generator konvensional. Namun, kinerja VSG sangat bergantung pada pengendalian lapisan dalam (inner loop), yang harus mampu mengatur arus dan tegangan secara presisi. Pengendali Proportional-Integral (PI), memiliki keterbatasan dalam menangani dinamika sistem yang tak linier dan berubah-ubah seiring waktu. Studi ini mengembangkan strategi pengendalian inner loop yang canggih untuk VSG dengan menggunakan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Dengan menggabungkan kemampuan pembelajaran jaringan saraf tiruan dan penalaran logika fuzzy, ANFIS memungkinkan penyesuaian parameter control secara waktu yang berubah-ubah, sehingga meningkatkan respons sistem dan regulasi daya. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengendali berbasis ANFIS memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan pengendali PI. Overshoot maksimum daya dengan pengendali PI dan ANFIS berturut-turut adalah 2.8 MW dan 2.2 MW. Temuan ini menunjukkan bahwa ANFIS dapat meredam osilasi dengan meningkatkan rasio redaman (damping ratio). Oleh karena itu menjadi solusi pengendalian yang lebih cerdas dan adaptif untuk memastikan integrasi sumber energi terbarukan ke dalam jaringan listrik secara handal.
==========================================================================================================================================
As renewable energy integration increases, maintaining grid stability becomes increasingly challenging due to the absence of inertia in inverter-based systems. The Virtual Synchronous Generator (VSG) offers a solution by mimicking the inertia and damping of conventional generators. However, its performance relies heavily on inner loop control, which must regulate current and voltage precisely. Traditional PI controllers, while simple, are limited in managing nonlinear and time-varying system dynamics. This study introduces an advanced inner loop control strategy for VSG using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). By combining neural network learning with fuzzy logic reasoning, ANFIS enables real-time adjustment of control parameters, improving system response and regulation. The simulation results indicate that the ANFISbased controller demonstrates superior performance compared to the conventional PI controller. The maximum power overshoot observed with the PI and ANFIS controllers is 2.8 MW and 2.2 MW, respectively. These findings suggest that ANFIS is capable of effectively damping system oscillations by enhancing the damping ratio. Consequently, it serves as a more intelligent and adaptive control solution to ensure the reliable integration of renewable energy sources into the power grid
Analisis Pengaruh Elemen UI/UX Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pengguna Platform E-Commerce: Studi Empiris Pada Platform Tokopedia
No full textPersaingan industri e-commerce di Indonesia yang semakin ketat mendorong platform seperti Tokopedia untuk beralih dari strategi perang harga ke peningkatan pengalaman pengguna guna membangun loyalitas jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh elemen User Interface (UI) dan User Experience (UX) terhadap Kepuasan Pengguna dan Loyalitas Pengguna pada platform Tokopedia. Secara spesifik, penelitian ini juga menguji peran mediasi Kepuasan Pengguna dalam hubungan antara UI/UX dan Loyalitas Pengguna. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode non- probability sampling melalui teknik purposive sampling. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring yang disebarkan kepada 150 responden pengguna aktif Tokopedia yang berdomisili di wilayah Jabodetabek. Teknik analisis data yang digunakan adalah Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa User Interface (UI) dan User Experience (UX) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna. Selanjutnya, Kepuasan Pengguna juga terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap Loyalitas Pengguna. Namun, temuan kunci dari penelitian ini adalah tidak signifikannya pengaruh langsung dari UI dan UX terhadap Loyalitas Pengguna. Analisis lebih lanjut membuktikan bahwa Kepuasan Pengguna berperan sebagai variabel mediasi sempurna (full mediation). Hal ini mengindikasikan bahwa seluruh pengaruh dari UI dan UX terhadap Loyalitas Pengguna secara penuh disalurkan melalui Kepuasan Pengguna. Kesimpulan dari penelitian ini adalah kepuasan merupakan jembatan strategis yang wajib dilalui untuk mengubah pengalaman pengguna yang baik menjadi loyalitas pelanggan yang nyata. Implikasinya bagi Tokopedia adalah investasi pada perbaikan UI/UX tidak akan efektif meningkatkan loyalitas jika tidak diiringi dengan strategi yang memastikan fitur-fitur tersebut benar-benar memuaskan pengguna terlebih dahulu.
================================================================================================================================
The increasingly intense competition in Indonesia's e-commerce industry is compelling platforms like Tokopedia to shift from price war strategies to enhancing user experience to build long-term loyalty. This study aims to analyze the influence of User Interface (UI) and User Experience (UX) elements on User Satisfaction and User Loyalty on the Tokopedia platform. Specifically, this research also examines the mediating role of User Satisfaction in the relationship between UI/UX and User Loyalty. This research utilizes a quantitative approach with non-probability sampling through a purposive sampling technique. Data were collected via an online questionnaire distributed to 150 active Tokopedia users residing in the Jabodetabek area. The data analysis technique used is Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with the SmartPLS 4 software. The results indicate that User Interface (UI) and User Experience (UX) have a positive and significant effect on User Satisfaction. Subsequently, User Satisfaction is also proven to have a positive and significant effect on User Loyalty. However, the key finding of this research is the insignificance of the direct effects of UI and UX on User Loyalty. Further analysis confirms the role of User Satisfaction as a full mediation variable. This indicates that the entire influence of UI and UX on User Loyalty is fully channeled through User Satisfaction. This study concludes that satisfaction is a crucial strategic bridge that must be crossed to convert a good user experience into tangible customer loyalty. The implication for Tokopedia is that investments in UI/UX improvements will not be effective in increasing loyalty if they are not accompanied by strategies that ensure these features genuinely satisfy users first
Evaluasi Efektivitas Pengelolaan Audit Management System (AMS) Menggunakan COBIT 2019 dan ISO 31000:2018 di Fungsi Internal Audit
No full textAudit Management System (AMS) merupakan sistem yang digunakan oleh Fungsi Internal Audit untuk mengelola seluruh proses audit secara terstruktur, efisien, terdokumentasi, dan selaras dengan risiko (risk-aligned), guna memberikan nilai tambah bagi perusahaan. Sistem ini didukung oleh software Pentana Audit yang telah diimplementasikan pada 22 entitas, berperan sebagai sistem pengamanan data (data security system) yang merekam secara real-time seluruh proses audit.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi gap serta menganalisis area of improvement, menilai potensi dampak finansial dan operasional, serta memberikan rekomendasi dan langkah mitigasi terkait pengelolaan AMS. Analisis dilakukan menggunakan COBIT 2019 dan ISO 31000:2018 Manajemen Risiko, dengan fokus pada 5 (lima) Governance and Management Objectives COBIT 2019: EDM03, APO12, APO14, DSS03, MEA04. Kebaruan penelitian terletak pada pendekatan dual framework yang menggabungkan COBIT 2019 dan ISO 31000:2018 secara komprehensif dan sistematis, menghasilkan peta perbaikan yang lebih strategis dan risk aligned. Fokus pada AMS di lingkungan Internal Audit juga memberikan perspektif baru dalam penguatan tata kelola dan manajemen risiko audit. Hasil evaluasi menunjukkan pengelolaan AMS belum sepenuhnya efektif. Terdapat 13 area of improvement yang berpotensi menimbulkan dampak operasional dan finansial, antara lain belum terintegrasinya database risiko audit dengan fungsi ERM, belum adanya sistem notifikasi otomatis, ketiadaan dashboard pemantauan, lemahnya kebijakan keamanan data, serta pemanfaatan AMS yang belum optimal secara real time di seluruh entitas. Management objective APO12 mencatatkan kesenjangan (gap) terbesar, terutama dalam integrasi manajemen risiko audit berbasis Teknologi Informasi. Rekomendasi disusun dalam tiga kategori prioritas mitigasi dengan menggunakan action priority matrix: quick wins, important tasks, dan other tasks, dengan timeline pelaksanaan hingga tiga tahun. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi acuan implementatif bagi Fungsi Internal Audit dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan AMS.
==================================================================================================================================
The Audit Management System (AMS) is a system used by the Internal Audit Function to manage the entire audit process in a structured, efficient, documented, and risk-aligned manner, to deliver added value to the company. This system is supported by the Pentana Audit software, which has been implemented across 22 entities and functions as a data security system that records the entire audit process in real time. This study aims to identify gaps, analyze areas of improvement, assess potential financial and operational impacts, and provide recommendations and mitigation steps related to AMS. The analysis adopts COBIT 2019 and ISO 31000:2018 Risk Management frameworks, focusing on 5 (five) selected governance and management objectives of COBIT 2019: EDM03, APO12, APO14, DSS03, and MEA04. The novelty of this research lies in the dual-framework approach, combining COBIT 2019 and ISO 31000:2018 in a comprehensive and systematic manner, resulting in a more strategic and risk-aligned improvement roadmap. Its focus on AMS within the Internal Audit environment also offers a new perspective in strengthening audit governance and risk management. The evaluation results indicate that AMS has not yet reached full effectiveness. 13 areas of improvement were identified, potentially causing operational and financial impacts, including the lack of integration between audit risk databases and the ERM function, the absence of automatic notification systems, lack of monitoring dashboards, weak data security policies, and suboptimal real-time AMS utilization across entities. The management objective APO12 recorded the most significant gap, particularly in the integration of IT-based audit risk management. The recommendations are categorized into three mitigation priority levels using an action priority matrix: quick wins, important tasks, and other tasks, with an implementation timeline of up to three years. The findings are expected to serve as a practical reference for the Internal Audit in enhancing AMS effectiveness
Pemodelan Geographically Weighted Panel Regression Pada Indeks Ketahanan Pangan di Indonesia
No full textKetahanan pangan merupakan salah satu aspek penting dalam memastikan keberlangsungan kehidupan masyarakat, dikarenakan mayoritas penduduk Indonesia mengandalkan sektor pertanian untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari, baik dari segi ekonomi maupun pemenuhan nutrisi pangan. Diketahui bahwa kondisi ketahanan pangan di Indonesia masih perlu diperbaiki, hal ini dikarenakan aksesibilitas pangan, ketersediaan pangan, dan kualitas pangan masih belum terbagi secara merata di berbagai wilayah di Indonesia. Berdasarkan Global Food Index Security (GFIS), nilai indeks ketahanan pangan Indonesia pada tahun 2023 berada di peringkat ke-69 dari 113 negara dengan skor sebesar 61,4. Sedangkan pemerintah telah menetapkan target untuk meningkatkan skor indeks ketahanan pangan menjadi 70 pada tahun 2024. Setiap wilayah memiliki kondisi geografis yang berbeda maka dari itu ada kemungkinan adanya heterogenitas spasial. Penelitian ini menggunakan data panel serta menggunakan metode Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) yang merupakan gabungan dari Geographically Weighted Regression dan regresi data panel. Hasil penelitian didapatkan indeks ketahanan pangan pada periode 2019 hingga 2023, terjadi peningkatan signifikan dalam ketahanan pangan di sebagian besar wilayah, dengan pergeseran dari kategori agak rentan dan agak tahan ke kategori tahan dan sangat tahan. Meskipun ada perbaikan yang jelas, beberapa wilayah masih menghadapi tantangan dan tetap berada pada kategori rentan. Secara keseluruhan, ketahanan pangan nasional menunjukkan perbaikan yang stabil dan progresif. Model regresi data panel yang terpilih adalah model fixed effect dengan efek individu. Asumsi identik, independen, normal terpenuhi serta tidak terdapat multikolinearitas. Hasil analisis GWPR menunjukkan faktor-faktor yang signifikan dengan indeks ketahanan pangan diantaranya Kepadatan Penduduk dan Indeks Pembangunan Manusia. Model GWPR menjadi model terbaik pada penelitian indeks ketahanan pangan dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya dengan memperoleh nilai R2 sebesar 93,73% yang lebih besar dibandingkan model regresi data panel fixed effect dengan nilai R2 sebesar 88,17%.
=================================================================================================================================
Food security is one of the important aspects in ensuring the sustainability of people's lives, because the majority of the Indonesian population relies on the agricultural sector to meet their daily needs, both in terms of economy and food nutrition. It is known that the condition of food security in Indonesia still needs to be improved, this is because food accessibility, food availability, and food quality are still not evenly distributed in various regions in Indonesia. Based on the Global Food Index Security (GFIS), Indonesia's food security index value in 2023 is ranked 69th out of 113 countries with a score of 61.4. Meanwhile, the government has set a target to increase the food security index score to 70 by 2024. Each region has different geographical conditions, therefore there is a possibility of spatial heterogeneity. This research uses panel data and uses the Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) method which is a combination of Geographically Weighted Regression and panel data regression. The results of the research obtained a food security index in the period 2019 to 2023, there was a significant improvement in food security in most regions, with a shift from the moderately vulnerable and moderately resilient categories to the resilient and highly resilient categories. Despite clear improvements, some regions still face challenges and remain in the vulnerable category. Overall, national food security shows a steady and progressive improvement. The selected panel data regression model is a fixed effect model with individual effects. The assumptions of identical, independent, normal are met and there is no multicollinearity. The results of GWPR analysis showed significant factors with food security index including Population Density and Human Development Index. The GWPR model is the best model in the food security index research with the factors that influence it by obtaining an R2 value of 93,73% which is greater than the fixed effect panel data regression model with an R2 value of 88,17%
Desain Pabrik Garam Farmasi Dari Garam Rakyat Dengan Metode Rekristalisasi Dan Membran Nanofiltrasi Berkapasitas 2000 Ton / Tahun
No full textSaat ini, industri farmasi di Indonesia masih sangat bergantung pada bahan baku impor, dengan sekitar 95% bahan baku obat (BBO) yang digunakan berasal dari luar negeri. Salah satu bahan baku tersebut adalah garam farmasi, yang memiliki berbagai aplikasi seperti bahan untuk infus, tablet, pelarut vaksin, sirup, oralit, cairan pencuci darah, hingga minuman kesehatan. Rencana pembangunan pabrik garam farmasi bertujuan untuk mengurangi ketergantungan pada impor dan memanfaatkan ketersediaan garam rakyat yang melimpah di Indonesia. Pabrik ini terdiri dari tiga unit utama: unit pemurnian bahan baku, unit penguapan dan pengkristalan, serta unit pengendalian produk. Pada unit pemurnian, garam rakyat dengan kadar NaCl sebesar 84,2% dilarutkan menggunakan air proses untuk membentuk larutan garam. Pengotor dalam larutan ini dipisahkan melalui filtrasi, dan ion sulfat dimurnikan menggunakan membran nanofiltrasi yang mampu merejeksi MgSO4 hingga 99,6%. Selanjutnya, larutan garam dimasukkan ke dalam unit penguapan dan pengkristalan untuk menghasilkan kristal garam, yang kemudian dikeringkan menggunakan fluidized bed dryer. Setelah proses ini, kemurnian garam mencapai 99,8%, dan ukuran kristalnya diolah hingga 50 mesh menggunakan ball mill. Pabrik ini memiliki kapasitas produksi 2000 ton per tahun dengan waktu operasi 330 hari. Investasi yang dibutuhkan mencakup modal tetap sebesar Rp26,048,013,746, modal kerja Rp16,062,062,558, dan total modal sebesar Rp42,110,076,304. Biaya produksi tahunan diperkirakan sebesar Rp32,124,125,116, dengan potensi pendapatan Rp56,000,000,000 per tahun. Perhitungan ekonomi menunjukkan nilai IRR 15,19%, NPV positif sebesar Rp9.386.509.316, dan waktu pengembalian modal (POT) selama 6 tahun, sehingga proyek ini dinilai layak untuk direalisasikan.
====================================================================================================================================
utical industry in Indonesia heavily relies on imported raw materials, with approximately 95% of active pharmaceutical ingredients (APIs) being sourced from abroad. One such raw material is pharmaceutical salt, which has various applications, including as a component for infusion solutions, tablets, vaccine solvents, syrups, oral rehydration salts (ORS), dialysis fluids, and health drinks. The establishment of a pharmaceutical salt plant aims to reduce dependency on imports and utilize the abundant supply of local salt in Indonesia. This plant consists of three main units: raw material purification, evaporation and crystallization, and product control units. In the purification unit, local salt with a NaCl content of 84.2% is dissolved using process water to form a salt solution. Impurities in the solution are removed through filtration, and sulfate ions are purified using a nanofiltration membrane capable of rejecting MgSO4 up to 99.6%. The salt solution is then transferred to the evaporation and crystallization unit to produce salt crystals, which are subsequently dried using a fluidized bed dryer. After this process, the salt achieves a purity level of 99,8%, and its crystal size is further processed to 50 mesh using a ball mill. This plant has a production capacity of 2,000 tons per year, operating 330 days annually. The required investment includes fixed capital of IDR 26,048,013,746, working capital of IDR 16,062,062,558, and a total capital of IDR 42,110,076,304. The annual production cost is estimated at IDR 32,124,125,116, with potential revenue of IDR 58,000,000,000 per year. Economic calculations indicate an IRR of 15,19%, a positive NPV of IDR 9.386.509.316, and a payback period (POT) of 6 years, demonstrating that the project is feasible for implementation
Desain Pabrik Dimetil Karbonat Dengan Kapasitas 110.000 Ton/tahun Dari Emisi Karbon Dioksida Dengan Metode Sintesis Langsung
No full textDimethyl Carbonate (DMC) adalah senyawa oksigenat yang memiliki potensi sebagai aditif bahan bakar dengan kandungan oksigen tinggi dan mampu meningkatkan efisiensi pembakaran serta mengurangi emisi gas buang. Selain itu, DMC memiliki berbagai aplikasi dalam industri farmasi, pelapis, sintesis kimia organik, serta sebagai elektrolit baterai ion litium. Pada pra-desain ini, dirancang pabrik DMC menggunakan bahan baku CO2, metanol, CeO2, dan 2-cyanopyridine, dengan memanfaatkan emisi gas CO2 dari ExxonMobil Cepu Ltd. di Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur. Proses produksi menggunakan metode sintesis langsung pada suhu 120°C dan tekanan 0,101 MPa (1,01 bar) dengan kapasitas produksi 110.000 ton/tahun serta target konversi >99,5%. Pemilihan lokasi pabrik mempertimbangkan kedekatan dengan sumber bahan baku CO2, pasar potensial seperti PT Pertamina RU IV Cilacap dan RU VI Balongan, serta aspek utilitas, aksesibilitas, sumber daya manusia, dan regulasi. Dengan kebutuhan bahan baku CO2 sebesar 7.848,836 kg/jam, metanol 11.047,197 kg/jam, dan 2-cyanopyridine 30.498,927 kg/jam, pabrik ini diharapkan mampu mendukung pengurangan emisi gas rumah kaca sekaligus menghasilkan produk bernilai ekonomi tinggi.
==================================================================================================================================
Dimethyl Carbonate (DMC) is an oxygenate compound with potential as a fuel additive due to its high oxygen content, which enhances combustion efficiency and reduces exhaust emissions. Additionally, DMC has diverse applications in the pharmaceutical industry, coatings, organic chemical synthesis, and as an electrolyte in lithium-ion batteries. This preliminary plant design proposes the production of DMC using CO2, methanol, CeO2, and 2-cyanopyridine as raw materials, utilizing CO2 emissions from ExxonMobil Cepu Ltd. in Bojonegoro Regency, East Java. The production process employs direct synthesis at a temperature of 120°C and a pressure of 0.101 MPa (1.01 bar), with a production capacity of 110,000 tons/year and a target conversion rate of >99.5%. The plant location was selected based on its proximity to CO2 sources, potential markets such as PT Pertamina RU IV Cilacap and RU VI Balongan, and considerations including utilities, accessibility, human resources, and regulatory aspects. With raw material requirements of 7,848.836 kg/h for CO2, 11,047.197 kg/h for methanol, and 30,498.927 kg/h for 2-cyanopyridine, this plant is expected to contribute to reducing greenhouse gas emissions while producing a high-value economic product
Laporan Magang PT PAL Indonesia
No full textYayasan Pusdiklat PAL berdiri sebagai anak perusahaan PT PAL Indonesia yang bergerak di bidang pelatihan teknis dan pendidikan vokasi kemaritiman serta pertahanan. Dalam menjalankan operasionalnya, yayasan sangat bergantung pada pendapatan dari jasa pelatihan dan layanan pendukung lainnya. Selama periode Januari 2019 hingga Maret 2025, realisasi pendapatan menunjukkan pola yang fluktuatif dengan kecenderungan meningkat secara bertahap. Namun, sifat fluktuatif tersebut mencerminkan adanya ketidakpastian yang dapat memengaruhi stabilitas keuangan yayasan di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan realisasi pendapatan Yayasan Pusdiklat PAL dengan menggunakan beberapa metode peramalan. Evaluasi akurasi dilakukan menggunakan ukuran MAPE, MAD, dan MSD. Berdasarkan hasil evaluasi, metode Winter’s Multiplicative menunjukkan performa terbaik dengan nilai MAPE sebesar 6,5, MAD sebesar 85,1, dan MSD sebesar 13.798,3. Model tersebut digunakan untuk meramalkan pendapatan hingga Desember 2027. Hasil peramalan mengindikasikan tren penurunan pendapatan secara bertahap dalam beberapa tahun ke depan, sehingga diperlukan langkah antisipatif dan strategi keuangan yang tepat dari pihak manajemen untuk menjaga stabilitas dan keberlanjutan operasional yayasan
======================================================================================================================================
Yayasan Pusdiklat PAL was established as a subsidiary of PT PAL Indonesia which is engaged in technical training and maritime and defense vocational education. In running its operations, the foundation relies heavily on revenue from training services and other supporting services. During the period January 2019 to March 2025, the realization of revenue showed a fluctuating pattern with a tendency to increase gradually. However, the fluctuating nature reflects the existence of uncertainties that may affect the foundation's financial stability in the future. This research aims to forecast revenue realization of the PAL Pusdiklat Foundation using several forecasting methods. Accuracy evaluation is done using MAPE, MAD, and MSD measures. Based on evaluation results, the Winter's Multiplicative method shows the best performance with a MAPE value of 6.5, MAD of 85.1, and MSD of 13,798.3. The model was used to forecast revenue until December 2027. The forecasting results indicate a gradual downward trend in revenue in the next few years, so that anticipatory steps and appropriate financial strategies are needed from the management to maintain the stability and sustainability of the foundation's operations
Analisis Ultimate Strength Dan Keandalan Pada Well Production Platform Dengan Variasi Kenaikan Beban Vertikal
No full textJacket platform merupakan salah satu bangunan lepas pantai yang masih umum digunakan diperairan Indonesia terutama pada perairan bagian utara jawa. Analisis pada suatu bangunan lepas pantai terpancang pasti akan dihadapkan pada suatu kondisi yang dapat berubah seiring waktu berjalan seperti perubahan pada beban peralatan, material, geometri struktur dan beberapa penyebab lainnya. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dilakukan analisis ultimate strength menggunakan pushover dengan melakukan variasi kenaikan pada beban vertikal. Tujuan dari penelitian ini meliputi mengetahui ultimate capacity (UC) dari hasil analisis statis (inplace), lalu hasil reserve strength ratio (RSR) analisis pushover, serta hasil keandalan yang dihasilkan. Analisis pushover kali akan menggunakan 8 derajat arah pembebanan lateral yaitu 0o, 45o, 90o, 135o, 180o, 225o, 270o, 315o beban vertikal pada topside akan dinaikan sampai struktur mengalami collapse sehingga didapat nilai RSR dari analisis tersebut. Setelah itu akan dilakukan analisis keandalan menggunakan simulasi monte carlo. Berdasarkan simulasi akan didapat moda kegagalan yang kemudian akan dikonvergen berdasarkan jumlah iterasi yang dilakukan. Lalu hasil moda kegagalan akan dikalkulasi lagi menggunakan keandalan sistem seri atau paralel sehingga didapat nilai keandalan sistemnya. Hasil yang didapat analisis inplace bahwa UC tertinggi adalah 0.618 pada member 309-305. Lalu pada hasil analisis ultimate strength, RSR terkecil didapat pada variasi pembebanan lingkungan arah 135o adalah 4.328. Pada hasil analisis keandalan didapat keandalan sistem terendah adalah 0.80934
=====================================================================================================================================
Jacket platforms are one of the offshore structures still commonly used in Indonesian waters, especially in the waters of northern Java. Analysis of a fixed offshore structure will certainly be faced with conditions that can change over time such as changes in equipment loads, materials, structural geometry and several other causes. Therefore, in this study, an ultimate strength analysis will be conducted using pushover by varying the increase in vertical loads. The objectives of this study include determining the ultimate capacity (UC) from the results of the static analysis (in-place), then the results of the reserve strength ratio (RSR) of the pushover analysis, and the resulting reliability results. The pushover analysis will use 8 degrees of lateral loading direction, namely 0o, 45o, 90o, 135o, 180o, 225o, 270o, 315o. The vertical load on the topside will be increased until the structure collapses to obtain the RSR value from the analysis. After that, a reliability analysis will be conducted using Monte Carlo simulation. Based on the simulation, a failure mode will be obtained which will then be converged based on the number of iterations performed. The failure mode results will then be recalculated using the series or parallel system reliability to obtain the system reliability value. The in-place analysis results show that the highest UC is 0.618 for members 309-305. The ultimate strength analysis results show that the smallest RSR is 4.328 for the 135° environmental loading variation. The reliability analysis results show the lowest system reliability is 0.8093