49971 research outputs found
Sort by
Kajian Risiko Pengolahan Air Limbah Hasil Produksi Minyak dan Gas Bumi PT XYZ Menggunakan Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) di Duri, Riau
No full textKonsumsi energi di Indonesia terus meningkat, khususnya pada sektor minyak dan gas, namun hal ini tidak sebanding dengan tingkat produksi minyak dan gas di Indonesia. Hal tersebut mendorong perusahaan industri minyak dan gas di Indonesia untuk terus meningkatkan produksinya, salah satunya PT. XYZ. Namun, selain membawa dampak yang positif, hasil produksi berupa limbah cair yang tidak standar baku mutu dapat membawa dampak yang negatif bagi lingkungan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi risiko kegagalan, sumber kegagalan terbesar, dan langkah pengendalian yang dapat dilakukan untuk meminimalkan risiko pengolahan air limbah dalam operasional industri minyak dan gas. Pada penelitian ini digunakan metode analisis fishbone menentukan risiko kegagalan dan mengidentifikasi sumber penyebab terjadinya kegagalan. Selain itu, digunakan juga metode FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) untuk menentukan besaran kegagalan dengan menghitung nilai severity, occurrence, dan detection untuk setiap kegagalan. Perhitungan ini memungkinkan pengukuran besaran risiko secara sistematis, sehingga dapat memberikan interpretasi yang lebih dalam terkait tingkat risiko dan prioritas pengendalian yang akan dilakukan. Hasil analisis menggunakan metode fishbone diperoleh faktor-faktor penyebab kegagalan dari keenam aspek, yaitu sumber daya manusia, metode, mesin, material, pengukuran, dan lingkungan. Berdasarkan analisis dengan metode FMEA, diperoleh faktor penyebab kegagalan terbesar dengan nilai RPN tertinggi sebesar 12 adalah faktor kualitas air limbah influen, penyesuaian dosis bahan kimia, dan standar operasional prosedur sehingga menjadi prioritas pengendalian tertinggi. Upaya pengendalian yang dapat dilakukan adalah dengan menerapkan standar kualitas air limbah yang dapat diolah pada setiap unit dan proses screening air limbah yang diterima agar sesuai dengan standar, melakukan penyesuaian dosis bahan kimia yang dibutuhkan dengan menggunakan metode jar test, serta menetapkan SOP yang terstandarisasi dan sosialisasi SOP secara berkala. Upaya tersebut diharapkan dapat membantu meminimalisir terjadinya potensi kegagalan pengolahan air limbah pada PT XYZ.
========================================================================================================================
Energy consumption in Indonesia continues to rise, particularly in the oil and gas sector, however, this growth is not proportional to the level of oil and gas production in Indonesia. This encourages oil and gas companies in Indonesia to increase their production, such as PT. XYZ. However, while production brings positive impacts, production of liquid waste that fails to meet quality standards can also have a negative impact on environmental. Therefore, this study aims to identify potential risks, major sources of failure, and control measures to minimize the risks of wastewater treatment risks in oil and gas industry operations. In this study, the fishbone analysis method is used to identify potential risks and root causes of failures. In addition, the FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) method is used to assess failures magnitude by calculating the severity, occurrence, and detection values for each failure. This calculation enables a systematic risk magnitude measurement, thus providing deeper risk interpretation and the prioritization of control measures to be implemented. Based on the analysis using the fishbone method, several potential causes of failure were identified across six main aspects: man, method, machine, material, measurement, and environmental. The subsequent FMEA analysis revealed that the highest risk priority number (RPN) value of 12 was attributed to three key factors: influent wastewater quality, chemical dosage adjustment, and standard operating procedures (SOP). These factors are therefore considered the highest priority for risk mitigation. Control measures that can be implemented include establishing influent quality standards that are compatible with the treatment capacity of each unit, conducting initial screening to ensure incoming wastewater meets those standards, adjusting chemical dosages through jar testing to determine optimal levels, and developing standardized SOPs accompanied by regular training and dissemination. These efforts are expected to help minimize the risk of failure in the wastewater treatment process at PT XYZ
Identifikasi Lampu Lalu Lintas Menggunakan Model NanoDet Pada Data Video
No full textPengembangan infrastruktur transportasi, terutama sistem lalu lintas, terus mengalami kemajuan di Indonesia. Sistem identifikasi lampu lalu lintas yang cepat dan akurat menjadi salah satu komponen penting dalam pengelolaan lalu lintas secara efektif. Identifikasi lampu lalu lintas secara otomatis dapat membantu optimalisasi sistem transportasi pintar dan mendukung implementasi kendaraan otonom. Pada penelitian Tugas Akhir ini berfokus pada eksplorasi salah satu model berbasis arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu NanoDet untuk mengidentifikasi lampu lalu lintas secara real-time berdasarkan data video. NanoDet merupakan model identifikasi objek ringan dan cepat, yang dirancang untuk aplikasi real-time. Penelitian ini terdiri dari tiga tahapan utama. Tahap pertama adalah pengumpulan data primer, serta proses anotasi data. Tahap kedua adalah pelatihan model NanoDet untuk memperoleh model terbaik yang mampu mengidentifikasi lampu lalu lintas dan didapatkan performa mean average precision (mAP) sebesar 72.34%. Tahap ketiga adalah uji coba performa model untuk mengevaluasi kinerja model. Dari pengujian model memperoleh performa terbaik pada skenario cuaca tidak hujan dengan pencahayaan normal dengan precision sebesar 96.53%, recall sebesar 65.64%, f1-score sebesar 73.16%, accuracy sebesar 93.03%, dan FPS sebesar 68.07.
===================================================================================================================================
The development of transportation infrastructure, especially traffic systems, continues to progress in Indonesia. A fast and accurate traffic light identification system is one of the important components in effective traffic management. Automatic traffic light identification can help optimize smart transportation systems and support the implementation of autonomous vehicles. In this Final Project research focuses on exploring one of the architecture-based models, namely NanoDet, to identify traffic lights in real time based on video data. NanoDet is a lightweight and fast object identification model, designed for real-time applications. This research consists of three main stages. The first stage is primary data collection, as well as the data annotation process. The second stage is training the NanoDet model to obtain the best model capable of identifying traffic lights and obtaining the performance of the mean average precision (mAP) of 72.34%. The third stage is model performance testing to evaluate model performance. From the model testing, the best performance was obtained in a non-rainy weather scenario with normal lighting with a precision of 96.53%, recall of 65.64%, f1-score of 73.16%, accuracy of 93.03%, and FPS of 68.07
Optimalisasi Pengalaman Pengguna dalam Reservasi Becak melalui Pengembangan Antarmuka Aplikasi “BECATUR” dengan Pendekatan Design Thinking
No full textPraktik overpricing dalam layanan becak di kawasan wisata menimbulkan ketidaknyamanan bagi wisatawan dan merugikan pengemudi becak. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi BECATUR untuk meningkatkan pengalaman pengguna serta mendorong keberlanjutan transportasi tradisional. Dengan pendekatan Design Thinking, pengumpulan data dilakukan melalui observasi lapangan, wawancara, dan penyebaran kuesioner kepada dua aktor utama, yaitu wisatawan dan tukang becak, di Kota Yogyakarta dan Surabaya. Kebutuhan pengguna diidentifikasi melalui affinity diagram dan pengembangan persona. Wisatawan menginginkan kemudahan reservasi, tarif transparan, dan rasa aman, sedangkan tukang becak berharap memperoleh akses digital ke pelanggan, sistem tarif adil, dan pemantauan pendapatan. Berdasarkan kebutuhan tersebut, dirancang solusi berupa aplikasi BECATUR dengan fitur pemesanan real-time, penilaian layanan, dan peta digital. Pengembangan antarmuka dilakukan secara iteratif dalam dua siklus menggunakan Figma, dengan fokus pada navigasi intuitif dan user flow yang sesuai karakter lokal. Prototipe diuji kepada kedua aktor pengguna, termasuk yang memiliki literasi digital rendah, guna memastikan antarmuka adaptif dan inklusif. Pengujian meliputi pilot, formative, dan summative testing, serta heuristic evaluation berdasarkan prinsip usability. Evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan. Pada wisatawan, skor SUS naik dari 70,66 menjadi 82,5 dan SEQ dari 2,9–6,6 menjadi 6–7. Pada tukang becak, skor SUS meningkat dari 67,75 menjadi 81,25 dan SEQ dari 2,6–6,6 menjadi 6,5–7. Evaluasi heuristik menunjukkan sebagian besar prinsip terpenuhi, meskipun masih perlu perbaikan pada aspek penanganan error. Dengan hasil ini, aplikasi BECATUR terbukti layak dan efektif sebagai solusi digital untuk memperbaiki layanan becak, memberdayakan pengemudi, dan meningkatkan pengalaman wisatawan secara menyeluruh.
=======================================================================================================================================
The practice of overpricing in pedicab services in tourist areas causes discomfort for tourists and disadvantages pedicab drivers. This study aims to develop the BECATUR application to enhance user experience and promote the sustainability of traditional transportation. Using a Design Thinking approach, data collection was carried out through field observations, interviews, and questionnaires involving two main user groups: tourists and pedicab drivers, in Yogyakarta and Surabaya. User needs were identified through affinity diagrams and persona development. Tourists seek ease of reservation, transparent fares, and a sense of safety, while pedicab drivers hope to gain digital access to customers, fair pricing systems, and tools to monitor their income. Based on these needs, a solution was designed in the form of the BECATUR application, featuring real-time booking, service ratings, and digital maps. The user interface was developed iteratively in two design cycles using Figma, focusing on intuitive navigation and user flows tailored to local characteristics. The prototype was tested on both user groups, including those with low digital literacy, to ensure the interface was adaptive and inclusive. Testing included pilot, formative, and summative evaluations, along with heuristic evaluation based on usability principles. The evaluation showed significant improvements. For tourists, the SUS score increased from 70.66 to 82.5, and SEQ from 2.9–6.6 to 6–7. For pedicab drivers, the SUS score rose from 67.75 to 81.25, and SEQ from 2.6–6.6 to 6.5–7. The heuristic evaluation showed that most usability principles were met, although improvements are still needed in error handling aspects. With these results, BECATUR is proven to be a feasible and effective digital solution to improve pedicab services, empower drivers, and enhance the overall tourist experience
Analisa Spatio Temporal Fenomena Urban Heat Island Di Kota Jambi
No full textPerubahan iklim dan pemanasan global yang terjadi saat ini dapat mengakibatkan peningkatan resiko panas ekstrim, salah satu yang menjadi wilayah heat exposure adalah wilayah perkotaan. Pertumbuhan jumlah penduduk yang tinggi di Kota Jambi mengakibatkan beralih fungsinya tutupan lahan dari vegetasi menjadi lahan terbangun dan pemukiman serta penggunaan kendaraan bermotor meningkatkan pengeluaran emisi gas karbon yang juga meningkatkan suhu udara di Kota Jambi. Kajian iklim perkotaan misalnya fenomena Pulau Panas Perkotaan (Urban Heat Island) untuk kota-kota dengan kategori “inland cities”seperti Kota Jambi masih sangat sedikit dilakukan di Indonesia. Data Remote Sensing dengan series yang panjang secara spasial dan temporal dapat digunakan untuk memahami dan mengidentifikasi fenomena urban heat island (UHI). Penelitian ini bertujuan untuk menilai intensitas UHI di Kota Jambi dengan mengukur surface urban heat island index (SUHII) dan urban thermal variance index (UTFVI) dengan memanfaatkan produk Land Surface Temperature (LST) dan Enhanced Vegetation Index (EVI) satelit MODIS pada rentang waktu 2001-2024, serta mengukur intensitas Atmosphere urban heat island (AUHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kota Jambi merupakan wilayah yang memiliki LST tertinggi dan indeks EVI terendah dibandingkan wilayah sekitarnya baik pada siang hari maupun malam hari. Intensitas SUHI di Kota Jambi bernilai positif antara 0.2°C – 2.5°C dan indeks UTFVI antara 0.01 - 0.07. Intensitas AUHI antara urban dan sub urban sekitar (-0.2)°C – 0.3 °C pada siang hari dan(-0.1)°C – 0.1°C pada malam hari. Sedangkan Intensitas AUHI antara urban dan rural sekitar (-1.7)°C - (-0.5)°C pada siang hari dan 0.3°C – 0.8 °C pada malam hari. Uji korelasi antara LST dan suhu udara stasiun BMKG memiliki kategori cukup kecuali korelasi antara LST dan suhu udara Stasiun Meteorologi Kerinci memiliki kategori sangat lemah.
=================================================================================================================================
Current climate change and global warming can increase the risk of extreme heat, one of which is the area of heat exposure is urban areas. High population growth in Jambi City has resulted in the shift in land cover from vegetation to built-up land and settlements, and the use of motorized vehicles has increased carbon emissions which also increase air temperatures in Jambi City. Urban climate studies, for example the Urban Heat Island phenomenon for cities in the "inland cities" category such as Jambi City, are still very rarely carried out in Indonesia. Remote Sensing data with a long spatial and temporal series can be used to understand and identify the urban heat island (UHI) phenomenon. This study aims to assess the intensity of UHI in Jambi City by measuring the surface urban heat island index (SUHII) and urban thermal variance index (UTFVI) by utilizing the Land Surface Temperature (LST) and Enhanced Vegetation Index (EVI) products of the MODIS satellite in the 2001-2024 period, as well as measuring the intensity of the Atmosphere urban heat island (AUHI). The results of the study show that Jambi City is an area with the highest LST and the lowest EVI index compared to the surrounding areas both during the day and at night. The SUHI intensity in Jambi City has a positive value between 0.2°C - 2.5 °C and the UTFVI index between 0.01 - 0.07. The AUHI intensity between urban and sub urban is around (-0.2)°C - 0.3 °C during the day and(-0.1)°C - 0.1 °C at night. Meanwhile, the AUHI intensity between urbanandrural is around (-1.7)°C - (-0.5)°C during the day and 0.3°C - 0.8 °Cat night. The correlation test between LST and air temperature at the BMKG station has a sufficient category except for the correlation between LST and air temperature at the Kerinci Meteorological Station which has a very weak category
Rancang Bangun Deteksi Kemasan Obat bagi Penyandang Tunanetra dengan Output Suara Menggunakan YOLO Object Detection
No full textSekitar 285 juta orang di dunia mengalami gangguan penglihatan, dari ringan hingga kebutaan total. Penyandang tunanetra menghadapi kesulitan dalam aktivitas sehari-hari seperti bergerak, berkomunikasi, dan mengakses informasi, termasuk dalam mengelola dan mengenali obat-obatan. Kesalahan dalam pengambilan obat dapat menyebabkan overdosis dan efek samping serius. Statistik menunjukkan bahwa sekitar 30% penyandang tunanetra pernah mengalami overdosis, dengan sepertiga kematian akibat penyakit disebabkan oleh penggunaan obat yang tidak rasional.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksi dan pengenalan teks pada kemasan obat untuk membantu individu tunanetra dalam mendapatkan informasi penting melalui kamera pada sistem. Selanjutnya, sistem akan menyampaikan informasi dalam bentuk suara kepada penyandang tunanetra. Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk memungkinkan individu tunanetra mengelola obat-obatan secara lebih aman dan mandiri.Sistem ini menggunakan algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi objek kemasan obat, yang mencapai akurasi 0,91, presisi 0,94, recall 0,97, dan F1-score sebesar 0,95 untuk deteksi teks. Algoritma ini dipadukan dengan Optical Character Recognition (OCR) untuk mengonversi teks ke format yang dapat dibaca mesin. Selanjutnya, teks diubah menjadi suara menggunakan gTTS, memberikan keluaran audio bagi pengguna dengan waktu pemrosesan rata-rata sekitar 7,6 detik. Sistem pada penelitian ini dikembangkan menggunakan Jetson Nano. Selain itu, penelitian ini juga melibatkan uji penerimaan pengguna dengan lima responden tunanetra untuk menilai kegunaan sistem. Umpan balik dari peserta sangat positif, menyatakan bahwa sistem ini sangat membantu dan mudah digunakan.
======================================================================================================================================
Approximately 285 million people worldwide experience visual impairments, ranging from mild conditions to total blindness. Individuals who are blind face challenges in daily activities such as mobility, communication, and accessing information—including managing and identifying medications. Errors in medication intake can lead to overdoses and serious side effects. Statistics indicate that about 30% of blind individuals have experienced an overdose, with one-third of disease-related deaths attributed to irrational drug use.This research aims to develop a text detection and recognition system for medication packaging to assist blind individuals in obtaining essential information via a camera integrated into the system. The recognized text is then converted into speech and delivered to the user through audio output. The primary objective of this project is to enable blind individuals to manage their medications more safely and independently. The system employs the YOLOv8 algorithm for detecting medication packaging, achieving an accuracy of 0.91, precision of 0.94, recall of 0.97, and an F1 score of 0.95 for text detection. This is integrated with Optical Character Recognition (OCR) to convert the detected text into a machine-readable format. The text is then transformed into speech using gTTS, providing audio feedback to the user with an average processing time of 7.6 seconds. The system was developed using Jetson Nano, and user acceptance testing was conducted with five blind participants to evaluate its usability. Feedback from the participants was highly positive, indicating that the system is helpful and easy to use
Studi Penurunan Susut Sistem Jawa Madura Bali Dengan Pengaturan Batasan Transfer 500 Kv Menggunakan Metode Quasi-Dynamic
No full textSistem tenaga listrik Jawa-Madura-Bali (Jamali) merupakan sistem kelistrikan terbesar di Indonesia, dengan beban puncak yang mencapai lebih dari 32.000 MW pada tahun 2024. Operasi sistem ini tidak hanya mempertimbangkan aspek keandalan, tetapi juga efisiensi ekonomi dan kualitas tegangan guna memastikan penyediaan energi listrik yang optimal dan berkelanjutan. Salah satu indikator kinerja utama dalam pengaturan operasi sistem Jamali adalah susut transmisi, yang juga menjadi bagian dari indikator kinerja perusahaan. Target susut transmisi untuk sistem Jamali pada tahun 2025 ditetapkan sebesar 1,96%. Namun demikian, tren susut transmisi menunjukkan peningkatan dalam lima tahun terakhir, dengan realisasi sebesar 1,96% pada tahun 2024, sehingga menimbulkan kekhawatiran akan terus meningkatnya susut transmisi apabila tidak dilakukan upaya perbaikan yang signifikan. Penelitian ini menyajikan strategi penurunan susut transmisi melalui pengaturan batasan transfer saluran transmisi 500 kV menggunakan metode Quasi-Dynamic berbasis bahasa pemrograman Python. Penelitian ini menganalisis pengaruh pengaturan batasan transfer terhadap susut transmisi, profil tegangan, dan biaya produksi pembangkit di sistem Jamali. Berdasarkan hasil simulasi untuk kondisi sistem tahun 2025, pengaturan batasan transfer yang optimal mampu menurunkan susut transmisi dari 1,91% menjadi 1,88%. Namun demikian, penurunan batasan transfer juga menyebabkan peningkatan biaya produksi pembangkit sebesar Rp119,23 miliar. Berdasarkan analisis finansial, kombinasi perubahan susut transmisi dan biaya produksi menghasilkan potensi penghematan biaya operasional sebesar Rp54,16 miliar per tahun.
================================================================================================================================
The Java-Madura-Bali (Jamali) power system is the largest electrical system in Indonesia, with a peak demand exceeding 32,000 MW as of 2024. Jamali system operation must consider reliability, efficiency, and power quality to ensure an optimal and sustainable electricity supply. One of the key performance indicators in Jamali system operation is transmission loss, which also serves as a corporate performance indicator. In 2025, transmission loss target for the Jamali system is set at 1.96%. However, the system has shown a rising trend in transmission losses over the past five years, reaching 1.96% in 2024, raising concerns of further increases without effective mitigation strategies. This study proposes a transmission loss reduction strategy through the optimization of 500 kV transfer constraints using a Quasi-Dynamic method implemented using Python programming language. The study evaluates the impact of 500 kV transfer constraint adjustments on transmission losses, voltage profiles, and generation costs in Jamali system. Simulation results for the 2025 scenarios show that with optimized transfer constraints, transmission losses can be reduced from 1.91% to 1.88%. However, this reduction leads to an increase in generation costs by IDR 119.23 billion. Despite the cost increase, financial analysis reveals a net annual saving of IDR 54.16 billion due to the overall efficiency improvements driven by transmission loss reduction
Pemanfaatan Citra Landsat 9 dan Metode MCDA untuk Analisis Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Bekasi
No full textPenelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis daerah rawan banjir di Kabupaten Bekasi menggunakan citra satelit Landsat 9 dan metode Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA). Kabupaten Bekasi dipilih sebagai lokasi penelitian karena sering mengalami banjir akibat curah hujan yang tinggi, drainase yang buruk, dan perubahan penggunaan lahan. Data yang digunakan meliputi citra Landsat 9, data curah hujan CHIRPS, DEMNAS, jenis tanah, dan Luas Daerah Aliran Sungai (DAS). Parameter analisis meliputi tutupan lahan, elevasi lahan, kemiringan lereng, curah hujan, jenis tanah, dan jarak dari sungai (penyangga). Hasil penelitian menunjukkan bahwa 81,345% wilayah dikategorikan rawan banjir, terutama di daerah dataran rendah (2.500 mm/tahun). Peta kerentanan banjir yang dihasilkan mengklasifikasikan wilayah menjadi empat tingkat risiko: Sangat Rentan (3,677%), Rentan (81,345%), Tidak Rentan (10,952%), dan Aman (4,026%). Temuan-temuan ini memberikan dasar ilmiah untuk memprioritaskan pembangunan infrastruktur drainase di beberapa wilayah rentan dan sistem peringatan dini berbasis SIG bagi masyarakat. Peta kerentanan banjir skala 1:150.000 yang dihasilkan dari integrasi parameter-parameter ini dapat menjadi dasar ilmiah bagi pemerintah daerah dalam perencanaan mitigasi bencana, pengendalian perubahan penggunaan lahan, dan pengambilan keputusan berbasis data. Studi ini juga mengoptimalkan teknologi penginderaan jauh untuk pemantauan risiko bencana spasial.
===========================================================================================================================================
This study aims to identify and analyze flood-prone areas in Bekasi Regency using Landsat 9 satellite imagery and the Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) method. Bekasi Regency was chosen as the study location because it often experiences flooding due to high rainfall, poor drainage, and changes in land use. The data used include Landsat 9 imagery, CHIRPS rainfall data, DEMNAS, soil type, and Watershed Area. Analysis parameters include land cover, land elevation, slope, rainfall, soil type, and distance from the river (buffer). The results show that 81.345% of the area is categorized as flood-prone, especially in lowland areas (2,500 mm/year). The resulting flood vulnerability map classifies areas into four risk levels: Very Vulnerable (3.677%), Vulnerable (81.345%), Not Vulnerable (10.952%), and Safe (4.026%). These findings provide a scientific basis for prioritizing the development of drainage infrastructure in several vulnerable areas and a GIS-based early warning system for the community. The 1:150,000 scale flood vulnerability map generated from the integration of these parameters can be a scientific basis for local governments in disaster mitigation planning, land use change control, and data-based decision making. This study also optimizes remote sensing technology for spatial disaster risk monitoring
Implementasi Life Cycle Assessment (LCA) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk Analisis Dampak Gas Rumah Kaca dan Pengendaliannya pada Proses Produksi Minyak Mentah
No full textPerusahaan X merupakan salah satu Perusahaan yang bergerak di industri minyak dan gas yang dituntut berkontribusi terhadap target NDC (Nationally Determined Contribution) Indonesia untuk mengurangi emisi gas rumah kaca. Tuntutan ini juga selaras dengan pencapaian target Zero Routine Flaring (ZRF) 2030 yang diatur dalam Peraturan Menteri ESDM Nomor 17 Tahun 2021 tentang Pelaksanaan Pengelolaan Gas Suar pada Kegiatan Usaha Minyak dan Gas Bumi untuk mengakhiri pembakaran gas flaring rutin (routine flaring) pada tahun 2030. Saat ini, Perusahaan X telah berupaya melakukan pengurangan emisi di proses produksi minyak mentah namun memiliki banyak tantangan terutama dalam mengejar target penurunan emisi CO2 sebesar 29% pada 2030 di mana akan berpengaruh kepada keberlangsungan operasional bisnis.
Pengendalian emisi gas rumah kaca perlu dilakukan pada sumber emisi yang memberikan dampak pencemaran udara terbesar pada proses produksi minyak mentah di Perusahaan X agar pengurangan emisi menjadi efektif. Dalam upaya tersebut, Perusahaan X perlu menggunakan pendekatan Life Cycle Assessment (LCA) dengan perangkat lunak SimaPro 9.5 yang dapat digunakan sebagai penentu besaran dampak pencemaran dan komponen kegiatan yang memberikan dampak terbesar (hotspot). Pada LCA akan menggunakan metode EDIP (Environmental Design of Industrial Products) 2003 digunakan untuk mengkuantifikasi dampak emisi pencemaran udara dalam kategori global warming, ozone depletion, ozone formation (human), dan human toxicity air pada ruang lingkup cradle to gate di proses produksi minyak mentah Perusahaan X. Stasiun Pengumpul 10 dengan kategori dampak global warming sebesar 9.18 kPt dan Penghasil dan Distribusi listrik dengan kategori dampak global warming sebesar 49 kPt di mana keduanya menjadi hotspot pada kajian ini. Proses selanjutnya adalah menentukan alternatif perbaikan yang paling efektif menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan perangkat lunak Expert Choice. Input untuk kriteria dan alternatif perbaikan pengendalian udara setiap hotspot terpilih dari lima responden akan dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparison) menentukan alternatif perbaikan terbaik yaitu pemanfaatan gas flare menjadi listrik (gas to wire) dan pemasangan katalitik konverter pada turbin gas.
=================================================================================================================================
Company X is one of the entities operating in the oil and gas industry that is required to contribute to Indonesia’s Nationally Determined Contribution (NDC) targets for reducing greenhouse gas emissions. This obligation aligns with the achievement of the Zero Routine Flaring (ZRF) 2030 target, as stipulated in the Ministry of Energy and Mineral Resources Regulation No. 17 of 2021 concerning the Implementation of Flare Gas Management in Oil and Gas Business Activities, which mandates the elimination of routine flaring by 2030. Currently, Company X has undertaken efforts to reduce emissions in its crude oil production processes. However, it faces significant challenges, particularly in meeting the 2030 target of a 29% reduction in CO₂ emissions, which is critical to the sustainability of its business operations. To ensure effective emission reduction, it is essential to control greenhouse gas emissions at the sources that contribute most significantly to air pollution within the crude oil production process. In this regard, Company X needs to adopt a Life Cycle Assessment (LCA) approach using SimaPro 9.5 software, which can identify the magnitude of environmental impacts and pinpoint the most impactful activities (hotspots). The LCA will employ the EDIP (Environmental Design of Industrial Products) 2003 method to quantify air pollution impacts in the categories of global warming, ozone depletion, ozone formation (human), and human toxicity (air), within the cradle-to-gate scope of Company X’s crude oil production process. The results indicate that Gathering Station 10 contributes a global warming impact of 9.18 kPt, while electricity generation and distribution contributes 49 kPt, both of which are identified as key hotspots in this assessment. The next step involves determining the most effective improvement alternatives using the Analytical Hierarchy Process (AHP) with Expert Choice software. Inputs for the criteria and improvement alternatives for each selected hotspot will be obtained from five respondents through pairwise comparisons to identify the optimal emission control strategy, namely the utilization of flare gas for electricity generation (gas to wire) and the installation of catalytic converters on gas turbines
Identifikasi Kualitas Minyak Sawit Menggunakan Sensor Gas dan Potensiometri dengan Metode Neural Network
No full textIndonesia merupakan salah satu negara produsen minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Minyak kelapa sawit merupakan komoditas yang digunakan baik dalam produk makanan maupun non-makanan. Salah satu bentuk produk dari minyak sawit dalam bidang pangan adalah minyak goreng sawit, sehingga menjaga kualitas dalam kegiatan produksi maupun rantai pasokan sangat diperlukan. Salah satu faktor yang mempengaruhi kualitas minyak goreng sawit ditentukan oleh tingkat oksidasi. Metode analisis kualitas melalui laboratorium yang memerlukan biaya yang mahal, memakan waktu yang lama, dan memerlukan sampel dalam jumlah besar. Studi ini menawarkan penerapan sistem berbasis sensor potensiometri dan gas yang dilengkapi dengan jaringan saraf tiruan untuk menganalisis kualitas minyak goreng sawit. Percobaan meliputi klasifikasi antar produk minyak goreng sawit dan identifikasi kualitas minyak goreng sawit yang telah terdegradasi. Hasil studi ini menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengklasifikasikan antar produk minyak goreng sawit dan mengidentifikasi kualitas minyak goreng yang telah terdegradasi dengan rata-rata akurasi masing-masing 91%, dan 90%.
=================================================================================================================================
Indonesia is one of the largest palm oil producing countries in the world. Palm oil is a commodity used in both food and nonfood products. One form of palm oil product in the food sector is palm cooking oil, so maintaining quality in production activities and supply chains is essential. One of the factors that affects the quality of palm cooking oil is the level of oxidation. The quality analysis method through a laboratory incurs expensive costs, takes a long time, and requires large samples. This study proposes the application of a potentiometric and gas sensor-based system equipped with an artificial neural network to analyze the quality of palm cooking oil. The experiments included classification of palm cooking oil products and identification of the quality of degraded palm cooking oil. The results of this study indicate that this system is able to classify between palm cooking oil products and identify the quality of degraded cooking oil with an average accuracy of 91% and 90%, respectively
Analisis Dampak Praktik Shadow IT terhadap Munculnya Permasalahan pada Organisasi Menggunakan Pendekatan Case Study Research
No full textShadow IT merupakan penggunaan sistem, aplikasi, atau layanan teknologi informasi tanpa persetujuan resmi dari departemen TI. Di lingkungan pendidikan Indonesia, praktik ini semakin umum digunakan oleh tenaga kependidikan sebagai solusi cepat dan fleksibel dalam aktivitas kerja digital. Namun, Shadow IT juga berpotensi menimbulkan permasalahan teknis dan risiko keamanan yang belum banyak dikaji secara mendalam. Penelitian ini menggunakan pendekatan Case Study Research untuk mengeksplorasi dinamika penggunaan Shadow IT di organisasi pendidikan. Organisasi pendidikan dipilih karena diketahui secara aktif menggunakan perangkat atau aplikasi di luar pengawasan dan persetujuan resmi dari tim TI internal. Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam dan observasi terhadap 31 responden pada organisasi pendidikan, lalu ditranskrip, dikodifikasi, dan dianalisis menggunakan metode open coding. Dengan menggunakan Work System Theory sebagai kerangka analisis, penelitian ini menghasilkan model pemetaan dampak praktik teknologi terhadap elemen sistem kerja seperti processes, technologies, participants, dan information. Hasilnya, diidentifikasi lima bentuk peran teknologi dalam praktik Shadow IT maupun non-Shadow IT, yaitu mediating, automating, informing, accompanying, dan augmenting, yang masing-masing menimbulkan permasalahan operasional akibat praktik Shadow IT, antara lain rendahnya responsivitas sistem, ketidakstabilan aplikasi saat digunakan secara luas, kerentanan keamanan data akibat minimnya pengawasan, serta kesulitan dalam pengelolaan data seperti sinkronisasi dan standarisasi. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa melalui praktik Shadow IT seperti WhatsApp, Telegram, atau Zoom justru mampu mengurangi permasalahan ketersediaan akses yang sering terjadi pada sistem resmi, seperti email resmi atau platform pembelajaran internal. Dengan demikian, Shadow IT pada praktik tertentu seperti mediating justru berperan sebagai solusi terhadap sistem resmi non-Shadow IT.
==================================================================================================================================
Shadow IT refers to the use of systems, applications, or information technology services without official approval or oversight from an organization’s IT department. In the Indonesian education sector, this practice has become increasingly prevalent among educational staff as a quick and flexible solution to support digital work activities. However, Shadow IT also poses potential technical challenges and security risks that remain underexplored in existing literature. This study adopts a Case Study Research approach to investigate the dynamics of Shadow IT usage within educational institutions. The selected organizations were identified based on their active use of devices or applications not formally approved or monitored by their internal IT departments. Data were collected through in-depth interviews and field observations involving 31 participants. The data were subsequently transcribed, coded, and analyzed using an open coding to identify recurring patterns and themes related to Shadow IT practices. By employing Work System Theory as an analytical framework, this study develops a mapping model that illustrates the impact of technology practices on key elements of the work system, including processes, technologies, participants, and information. The findings identify five distinct technology roles present in both Shadow IT and non-Shadow IT practices: mediating, automating, informing, accompanying, and augmenting. Each of these roles is associated with specific operational issues arising from Shadow IT usage, such as low system responsiveness, instability of applications when used at scale, data security vulnerabilities due to limited oversight, and challenges in data management, including synchronization and lack of standardization. Interestingly, the study also reveals that certain Shadow IT practices, such as the use of WhatsApp, Telegram, or Zoom can mitigate access-related issues frequently encountered in official systems like institutional email or internal learning platforms. In such cases, Shadow IT, particularly in its mediating role, functions as a practical workaround for the limitations of formal digital systems