49971 research outputs found
Sort by
Rancang Bangun Sistem Mekanik Gerak Vertikal Robot Crawler Berbasis Sistem Magnetik Untuk Proses Sandblasting Pada Saat Pengedokan Kapal
No full textSandblasting merupakan proses pembersihan permukaan material menggunakan partikel abrasif yang disemprotkan dengan tekanan tinggi. Proses ini biasanya dilakukan secara manual, yang dapat membahayakan pekerja akibat paparan debu abrasif dan membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan area yang luas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan robot crawler berbasis magnetik dengan sistem penggerak tracked sebagai solusi otomatisasi pada proses sandblasting. Robot ini dirancang agar mampu menempel pada permukaan vertikal dan horizontal berbahan logam menggunakan sistem magnetik permanen. Sistem penggerak tracked dipilih karena mampu memberikan daya cengkeram yang tinggi pada permukaan logam, sehingga robot dapat bergerak stabil di berbagai kemiringan. Robot ini dilengkapi dengan nozzle sandblasting yang dapat diarahkan secara otomatis untuk memastikan pembersihan yang presisi. Proses perancangan mencakup analisis mekanik, desain sistem magnetik, pemilihan material, serta pengujian kinerja di berbagai skenario. Hasil pengujian menunjukkan bahwa robot mampu bergerak dengan stabil pada permukaan vertikal dengan kemiringan hingga 90 derajat dan dapat menahan tekanan sebesar 8 bar. Implementasi robot ini diharapkan dapat meningkatkan keselamatan kerja, mengurangi waktu pengerjaan, dan meningkatkan efisiensi proses sandblasting pada industri perkapalan dan konstruksi.
========================================================================================================================================
Sandblasting is a process of cleaning material surfaces using abrasive particles sprayed at high pressure. This process is commonly performed manually, which poses risks to workers due to exposure to abrasive dust and requires a significant amount of time to cover large areas. To address these issues, this research develops a magnetic-based crawler robot with a tracked drive system as an automation solution for the sandblasting process. The robot is designed to
adhere to vertical and horizontal metal surfaces using a permanent magnetic system. The tracked drive system is chosen for its ability to provide high grip on metal surfaces, allowing the robot to move stably across various inclinations. The robot is equipped with an automatically adjustable sandblasting nozzle to ensure precise cleaning. The design process includes mechanical analysis, magnetic system design, material selection, and performance testing in various scenarios. Testing results demonstrate that the robot can move stably on vertical surfaces with an inclination of up to 90 degrees and perform sandblasting efficiently. The implementation of this robot is expected to enhance workplace safety, reduce completion time, and improve the efficiency of the sandblasting process in the shipbuilding and construction industries
Segmentasi Citra Ultrasonografi Arteri Karotis Berbasis Deep Learning Untuk Analisis Karakter Elastisitas Pembuluh Darah
No full textCardiovascular Disease (CVD) merupakan penyebab utama kematian, dengan jumlah kematian mencapai 17,9 juta jiwa setiap tahunnya. Salah satu faktor risiko yang mendasari perkembangan CVD adalah vascular aging, yaitu penurunan elastisitas pembuluh darah seiring bertambahnya usia. Identifikasi dini kondisi vaskular sangat penting untuk mencegah komplikasi lebih lanjut. Pencitraan ultrasonografi yang dimodifikasi dengan sensor tekanan menawarkan solusi yang lebih terjangkau, aman, dan mudah diakses untuk memantau kondisi vaskular melalui analisis elastisitas arteri. Segmentasi citra ultrasonografi arteri karotis yang akurat diperlukan untuk mengekstraksi fitur terkait perubahan diameter arteri. Dalam penelitian ini, metode segmentasi menggunakan model deep learning UNet-ResNet34 diusulkan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pemrosesan. Model ini mencapai nilai IoU sebesar 0,9545 dengan F1-score sebesar 0,9988 pada ambang IoU 0,5 selama proses pelatihan, serta IoU sebesar 0,6101 dan F1-score sebesar 0,7907 saat diuji pada data subjek. Evaluasi pada data uji juga dilakukan dengan membandingkan diameter tinggi arteri yang diprediksi dengan ground truth yang dibuat secara manual, menghasilkan mean absolute error (MAE) sebesar 1,46 mm dan mean relative error (MRE) sebesar 24,37%. Subjek berusia 18–25 tahun memiliki nilai Young’s Elastic Modulus (YEM) berkisar antara 30–50 kPa, sementara subjek berusia 29–54 tahun menunjukkan peningkatan nilai YEM yang melebihi 100 kPa. Selain nilai YEM, perubahan diameter tinggi arteri juga terlihat menurun pada individu yang lebih tua. Subjek berusia 18–25 tahun menunjukkan perubahan tinggi lebih dari 0,2 mm, sedangkan mereka yang berusia 33 tahun ke atas hanya mengalami perubahan sekitar ≤ 0,1 mm. Perubahan tinggi arteri pada subjek muda sekitar dua kali lebih besar, menunjukkan bahwa arteri karotis pada individu yang lebih muda lebih elastis dan mampu mengalami distensi yang lebih besar terhadap tekanan mekanik dibandingkan dengan individu yang lebih tua.
======================================================================
Cardiovascular Disease (CVD) is the leading cause of death, accounting for 17.9 million deaths each year. One of the underlying risk factors for the development of CVD is vascular aging, which refers to the progressive decline in blood vessel elasticity with increasing age. Early identification of vascular health conditions is essential to prevent further complications. Ultrasound imaging modified with a pressure sensor offers a more accessible, safe, and affordable solution to monitor vascular conditions by analyzing arterial elasticity. Accurate segmentation of carotid artery ultrasound images is needed to extract features related to arterial diameter changes. In this study, a segmentation method using the deep learning model UNet-ResNet34 is proposed to improve accuracy and processing efficiency. The model achieved an IoU of 0.9545 with an F1-score of 0.9988 at an IoU threshold of 0.5 during training, and an IoU of 0.6101 with an F1-score of 0.7907 when tested on subject data. Evaluation on test data was also conducted by comparing the predicted arterial height diameter with the manually created ground truth, resulting in a mean absolute error (MAE) of 1.46 mm and a mean relative error (MRE) of 24.37%. Individuals aged 18–25 years had Young’s Elastic Modulus (YEM) values ranging from 30–50 kPa, while those aged 29–54 years showed increased values exceeding 100 kPa. In addition to YEM, the change in arterial height diameter was observed to decrease in older individuals. Subjects aged 18–25 years exhibited height changes greater than 0.2 mm, whereas those aged 33 and above experienced changes of approximately ≤ 0.1 mm. The height change in younger subjects was roughly twice as large, indicating that carotid arteries in younger individuals are more elastic of greater distension in response to mechanical pressure compared to older individuals
Analisis Peran Foreign Direct Investment Dalam Mendorong Transisi Ekonomi Hijau Di Indonesia Melalui Pendekatan Autoregressive Distributed Lag - Error Correction Model
No full textIndonesia berkomitmen untuk menurunkan emisi karbon melalui berbagai kebijakan strategis. Salah satu langkah konkret yang diambil adalah mengadopsi konsep ekonomi hijau sebagai dasar pembangunan yang fokus pada transisi menuju sistem yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Foreign Direct Investment (FDI) pada empat sektor prioritas yang mendorong transisi ekonomi hijau, yaitu sektor energi & ekstraktif, manufaktur, konektivitas, dan sumber daya alam terbarukan (SDAT). Analisis dilakukan melalui pendekatan metode Autoregressive Distributed Lag - Error Correction Model untuk mengkaji hubungan jangka pendek dan jangka panjang FDI terhadap konsentrasi CO2 di Indonesia. Data yang digunakan mencakup data triwulanan dari tahun 2010 hingga 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sektor manufaktur dan SDAT berpengaruh signifikan terhadap konsentrasi CO₂ dalam jangka panjang, dengan sektor manufaktur berpengaruh positif dan sektor SDAT berpengaruh negatif. Sementara itu, dalam jangka pendek investasi di sektor energi & ekstraktif dan manufaktur cenderung menurunkan konsentrasi CO₂, sedangkan investasi di sektor SDAT justru mendorong peningkatan konsentrasi CO₂. Dengan demikian, pemerintah harus mengarahkan kebijakan investasi untuk meningkatkan daya tarik FDI di sektor SDAT dengan strategi yang mempertimbangkan dampak jangka pendeknya. Selain itu, diperlukan pengawasan dan regulasi yang ketat untuk aliran FDI di sektor energi & ekstraktif serta manufaktur. Langkah ini dapat mempercepat transisi menuju ekonomi hijau di Indonesia.
============================================================================================================================================
Indonesia is committed to reducing carbon emissions through various strategic policies. One concrete step taken is the adoption of the green economy concept as the foundation for development, focusing on the transition toward a more environmentally friendly and sustainable system. This study aims to analyze Foreign Direct Investment (FDI) in four priority sectors that drive the transition to a green economy: the energy & extractive sector, manufacturing, connectivity, and renewable natural resources (SDAT). The analysis is conducted using the Autoregressive Distributed Lag-Error Correction Model (ARDL-ECM) approach to examine the short-term and long-term relationships between FDI and CO₂ concentration in Indonesia. The study uses quarterly data from 2010 to 2023. The results indicate that the manufacturing and SDAT sectors significantly influence CO₂ concentration in the long run, with the manufacturing sector having a positive effect and the SDAT sector having a negative effect. In the short term, however, investment in the energy & extractive and manufacturing sectors tends to reduce CO₂ concentration, while investment in the SDAT sector appears to increase CO₂ concentration. Therefore, the government should direct investment policies to enhance the attractiveness of FDI in the SDAT sector with strategies that account for its short-term impacts. In addition, strict supervision and regulation are necessary for FDI flows in the energy & extractive and manufacturing sectors. These measures can accelerate the transition to a green economy in Indonesia
Studi Eksperimental Tentang Pengaruh Sudut Deflektor Di Depan Sudu Returning Dan Advancing Terhadap Kinerja Turbin Angin Savonius “Studi Kasus untuk Deflektor dengan Kemiringan α = 60° ; β = 0°, 10°, 20°, 30°, 45°; Variasi Kecepatan Angin 5 dan 7 m/s”
No full textIndonesia, dengan populasi 282,49 juta jiwa pada Juni 2024, menghadapi peningkatan kebutuhan energi yang signifikan. Ketergantungan pada energi fosil yang cadangannya diperkirakan hanya cukup untuk 9,5 tahun mendorong pengembangan Energi Baru Terbarukan (EBT), termasuk energi angin. Turbin angin Savonius, yang unggul dalam beroperasi pada kecepatan angin rendah, memiliki efisiensi yang terbatas. Penelitian ini bertujuan meningkatkan efisiensi turbin Savonius melalui pemasangan dua deflektor, di depan sudu returning dan di depan sudu advancing, guna memaksimalkan selisih gaya drag antar sudu dan menghasilkan torsi positif yang lebih besar.Pada penelitian ini dilakukan percobaan dengan menempatkan deflektor di depan sudu returning dan advancing dengan sudut konfigurasi (α) tetap 60°, dan pada sudu returning memiliki sudut konfigurasi (β) 0°, 10°, 20°, 30°, dan 45°. Pengujian dilakukan pada kecepatan angin 5 m/s dan 7 m/s. Alat yang digunakan meliputi axial fan, anemometer, honeycomb, torquemeter, voltage regulator dan brake dynamometer. Penelitian ini menunjukkan bahwa konfigurasi sudut α = 60° dan β = 30° memberikan peningkatan nilai Coefficient of Power (CoP) yang paling optimal, dengan nilai CoP mencapai 0,12 pada kecepatan angin 5 m/s. Pada kecepatan angin 7 m/s, konfigurasi ini tetap menghasilkan performa terbaik dengan nilai CoP 0,10, lebih tinggi dibandingkan dengan konfigurasi turbin konvensional. Selain itu, konfigurasi ini juga menghasilkan peningkatan Coefficient of Moment (CM) tertinggi, yaitu sebesar 0,382 pada kecepatan angin 5 m/s. Pada kecepatan angin 7 m/s, nilai CM tertinggi tercatat sebesar 0,345, yang juga lebih baik dibandingkan dengan turbin konvensional. Penambahan deflektor di depan sudu returning dan sudu advancing pada setiap konfigurasi yang diuji berkontribusi terhadap peningkatan kemampuan self-starting turbin angin Savonius dibandingkan dengan turbin konvensional. Meskipun secara teori kecepatan angin yang lebih tinggi membawa energi kinetik lebih besar, hasil penelitian menunjukkan bahwa pada 5 m/s aliran angin lebih stabil dan terarah sehingga deflektor bekerja lebih optimal, sedangkan pada 7 m/s aliran yang lebih kuat cenderung menimbulkan gangguan aliran. Hasil penelitian ini menunjukkan potensi besar dalam optimalisasi desain turbin angin Savonius untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan energi angin, khususnya di Indonesia.
====================================================================================================================================================================================================================================
Indonesia, with a population of 282.49 million in June 2024, faces a significant increase in energy demand. Dependence on fossil fuels whose reserves are estimated to be sufficient for only 9.5 years is driving the development of renewable energy, including wind energy. Savonius wind turbines, which excel in operating at low wind speeds, have limited efficiency. This research aims to improve the efficiency of the Savonius turbine through the installation of two deflectors, one in front of the returning blade and one beside the advancing blade, in order to maximise the drag force difference between the blades and generate greater positive torque.The research used an experimental method with variations in deflector angle. The deflector angle on the advancing blade is fixed at 60°, and on the returning blade it is varied at 0°, 10°, 20°, 30°, and 45°. Tests were carried out at wind speeds of 5 m/s and 7 m/s. The tools used include axial fan, anemometer, honeycomb, torquemeter, voltage regulator and brake dynamometer. This research finds that the angular configuration of α = 60° and β = 30° provides the most optimal increase in Coefficient of Power (CoP) value, with CoP value reaching 0.10 at 5 m/s wind speed. At a wind speed of 7 m/s, this configuration still produces the best performance with a CoP value of 0.10, higher than the conventional turbine configuration. In addition, this configuration also produces the highest increase in Coefficient of Moment (CM), which is 0.354 at a wind speed of 5 m/s. At a wind speed of 7 m/s, the highest CM value was recorded at 0.345, which is also better than the conventional turbine. The addition of deflectors in front of the returning and advancing blades in each configuration tested contributed to the improved self-starting ability of the Savonius wind turbine compared to the conventional turbine. Although higher wind speeds theoretically carry more kinetic energy, the results show that at 5 m/s the wind flow is more stable and directional so that the deflector works more optimally, whereas at 7 m/s the stronger flow tends to cause flow disturbance. The results of this study show great potential in optimising the design of Savonius wind turbines to increase the efficiency of wind energy utilisation, especially in Indonesia
Klasifikasi dan Segmentasi Tingkat Keganasan Tumor Otak Glioma dengan Modalitas Magnetic Resonance Imaging (MRI) Berbasis Deep Learning
No full textBerdasarkan Global Cancer Statistic 2022, terdapat sejumlah 321.731 kasus tumor otak di seluruh dunia, dengan jenis kasus paling umum yaitu glioma yang mendominasi sebanyak 30% dari total keseluruhan. World Health Organization (WHO) mengelompokkan tingkat keganasan tumor glioma menjadi Low Grade Gliomas atau LGG (grade 1 dan 2) dan High Grade Gliomas atau HGG (grade 3 dan 4). Penentuan grade glioma sangat penting untuk memprediksi tingkat kelangsungan hidup pasien. Namun, analisis berbasis MRI cukup kompleks dan memakan waktu. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem Computer-Aided Diagnosis (CAD) untuk mendukung pengambilan keputusan klinis. Metode CAD yang paling umum digunakan adalah machine learning (ML). Namun metode ini sangat bergantung pada pemilihan fitur secara manual yang dapat memengaruhi ketahanan model. Deep learning (DL) menjadi alternatif yang mampu melakukan ekstraksi fitur serta segmentasi tumor secara otomatis. Penelitian ini mengusulkan multi-task learning yang menggabungkan proses segmentasi dan ekstraksi fitur untuk klasifikasi glioma grade 2, 3, dan 4 menggunakan citra MRI multi-sequence. Model segmentasi DenseNet121-UNet dikembangkan dengan strategi fine-tuning dan penambahan dropout untuk meningkatkan generalisasi. Model ini menunjukkan performa stabil tanpa overfitting, dengan nilai DSC sebesar 0,9673 dan loss 0,0364 pada data uji. Kemudian fitur deep diekstraksi dari beberapa lapisan encoder menggunakan GAP dan GMP, serta dilakukan ekstraksi fitur radiomics. Lalu dilakukan pengujian model SVM dengan berbagai kombinasi fitur dan jenis kernel. Penggunaan fitur deep dengan kernel polynomial menghasilkan performa terbaik. Parameter optimal (C = 0,1; gamma = 0,01; coef0 = 1; degree = 3) berhasil mencapai akurasi sebesar 90,21% hanya dalam waktu 10,2 detik. Hasil ini menunjukkan efektivitas integrasi segmentasi dan klasifikasi dalam satu alur kerja untuk prediksi tingkat keganasan glioma.
================================================================================================================================
According to the Global Cancer Statistics 2022, there were approximately 321,731 cases of brain tumors worldwide, with gliomas being the most common type, accounting for 30% of the total cases. The World Health Organization (WHO) classifies gliomas based on their malignancy grades into LGG (grades 1 and 2) and HGG (grades 3 and 4). Glioma grading is vital for predicting survival rates. However, MRI-based analysis is complex and time-consuming. So, there is a need for an Computer-Aided Diagnosis (CAD) system to support clinical decision making, yet Machine Learning (ML) methods that rely on manually selected features can affect model robustness. In addition, Deep Learning (DL) can automatically extract features and segment tumors. This study proposes a multi task learning framework that integrates segmentation and feature extraction for classifying glioma grades 2, 3, and 4 using multi-sequence MRI images. A DenseNet121-UNet segmentation model was developed with fine-tuning strategies and the incorporation of dropout layers to enhance generalization. The model demonstrated stable performance without overfitting, achieving a DSC of 0.9673 and a loss of 0.0364. Deep features were extracted from multiple encoder layers using Global Average Pooling and Global Max Pooling. Then, Support Vector Machine (SVM) classifier was evaluated using various feature combinations and kernel types. The usage of deep features with a Polynomial kernel yielded the best performance. The optimal model (C = 0.1; gamma = 0.01, coef0 = 1, degree = 3) achieved an accuracy of 90.21% within just 10.2 seconds. These findings demonstrate the effectiveness of integrating segmentation and classification into a unified workflow for glioma malignancy grade prediction
Pemetaan Kawasan Penurunan Tanah Kecamatan Tanggulangin
No full textBencana lumpur Lapindo yang terjadi sejak Mei 2006 di Kecamatan Tanggulangin, Kabupaten
Sidoarjo, Jawa Timur, merupakan salah satu bencana lingkungan terbesar di Indonesia yang
berdampak panjang dan kompleks. Fenomena ini tidak hanya menyebabkan semburan lumpur
yang meluas, tetapi juga memicu terjadinya penurunan tanah (land subsidence), banjir
berkepanjangan, dan perubahan signifikan pada struktur serta fungsi penggunaan lahan.
Penurunan tanah tercatat tidak hanya terjadi di titik erupsi utama, tetapi juga menyebar hingga
ke Kecamatan Tanggulangin yang berada sekitar 1,5 km dari titik pengeboran BJP-1. Dampak
lingkungan dan sosial yang ditimbulkan, seperti terganggunya akses jalan, rusaknya fasilitas
pendidikan dan kesehatan, serta rusaknya lahan pertanian milik masyarakat, menuntut adanya
pemetaan yang akurat untuk mendukung penanggulangan dan perencanaan wilayah terdampak.
Melalui pemanfaatan teknologi foto udara, dilakukan pemetaan kawasan terdampak dengan
menghasilkan orthophoto serta peta tutupan lahan terbaru untuk melihat perubahan dalam
kurun waktu lima tahun. Hasil analisis menunjukkan adanya perubahan signifikan, seperti
peningkatan luas badan air (tambak) sebesar ±203,74 Ha akibat konversi dari lahan sawah,
berkurangnya luas bangunan sekitar 9,86 Ha karena terdampak banjir, serta peningkatan
genangan banjir secara keseluruhan hingga mencapai selisih ±339 Ha. Selain itu, beberapa
saluran air baru yang dibangun belum menunjukkan efektivitas dalam mengurangi banjir.
Identifikasi tutupan lahan dengan menggunakan foto udara juga berjalan dengan baik dan
memenuhi kriteria teknis yang ditetapkan, sehingga proses interpretasi citra dapat dilakukan
secara optimal. Hasil pemetaan ini memperlihatkan bahwa foto udara merupakan alat yang
efektif untuk memantau dampak jangka panjang dari bencana lingkungan, terutama dalam
konteks perubahan penggunaan lahan dan identifikasi daerah terdampak. Peta yang dihasilkan
diharapkan dapat menjadi dasar penting dalam mendukung mitigasi bencana dan proses
pemulihan wilayah yang terdampak. Informasi ini juga penting sebagai arahan dalam
perencanaan tata ruang serta upaya perlindungan terhadap masyarakat dan aset vital di kawasan
rawan bencana seperti Tanggulangin.
########################################################################################################################
The Lapindo mudflow disaster, which has been ongoing since May 2006 in Tanggulangin
District, Sidoarjo Regency, East Java, is one of the largest environmental disasters in Indonesia,
with long-lasting and complex impacts. This phenomenon has not only caused widespread mud
eruptions but has also triggered land subsidence, prolonged flooding, and significant changes
in land structure and land use. Land subsidence has been recorded not only at the main eruption
site but also spreading as far as Tanggulangin Subdistrict, located approximately 1.5 km from
the BJP-1 drilling site. The environmental and social impacts, such as disrupted road access,
damaged educational and health facilities, and destroyed agricultural land owned by the
community, necessitate accurate mapping to support disaster response and planning for the
affected areas. Through the use of aerial photography technology, mapping of the affected area
was conducted, producing orthophotos and the latest land cover maps to observe changes over
a five-year period. The analysis results show significant changes, such as an increase in water
body area (ponds) of ±203.74 Ha due to conversion from rice fields, a decrease in building
area of approximately 9.86 Ha due to flooding, and an overall increase in flood inundation
reaching a difference of ±339 Ha. Additionally, some newly constructed water channels have
not yet demonstrated effectiveness in reducing flooding. Land cover identification using aerial
photos also proceeded smoothly and met the established technical criteria, enabling optimal
image interpretation. The mapping results demonstrate that aerial photographs are an effective
tool for monitoring the long-term impacts of environmental disasters, particularly in the context
of land-use changes and the identification of affected areas. The resulting maps are expected
to serve as a crucial foundation for supporting disaster mitigation and the recovery process in
affected areas. This information is also important as guidance for spatial planning and efforts
to protect communities and vital assets in disaster-prone areas such as Tanggulangin
Perencanaan Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) Bendung Nglirip Kabupaten Tuban
No full textPengembangan energi terbarukan menjadi langkah strategis dalam menjawab tantangan ketergantungan terhadap energi fosil dan upaya pencapaian target baruan energi nasional. Tenaga mikrohidro yang bersumber dari aliran dan terjunan air menjadi salah satu potensi energi terbarukan yang ada di Indonesia. Kabupaten Tuban memiliki potensi sumber daya air melalui Sungai Guwoterus yang dimanfaatkan untuk irigasi dan wisata air terjun Bendung Nglirip. Proyek akhir ini bertujuan untuk merencanakan pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) di Bendung Nglirip sebagai alternatif penyedia energi listrik berkelanjutan, khususnya bagi masyarakat sekitar yang masih membutuhkan listrik.
Proyek akhir dilakukan melalui analisis ketersediaan debit Sungai Guwoterus, perhitungan daya dan energi listrik yang dihasilkan, desain sistem PLTMH, serta evaluasi kelayakan ekonominya. Hasil analisis menunjukkan bahwa debit yang dapat dimanfaatkan sebagai debit operasional turbin sebesar 0,087 m3/detik menggunakan turbin Kaplan. Daya yang dihasilkan mencapai 7,19 kW dengan produksi energi tahunan sebesar 62.993,17 kWh. Desain teknis PLTMH mencakup dimensi intake, saluran pembawa, bak pengendap-penenang, penstock, surge tank, rumah pembangkit, dan saluran pembuang.
Dari hasil analisis kelayakan ekonomi, nilai biaya modal sebesar Rp 1.167.382.869,99 dinilai layak dengan indikator kelayakan sebagai berikut: Benefit Cost Ratio (BCR) sebesar 1,008; Net Present Value (NPV) sebesar Rp 12.712.437,54; Internal Rate of Return (IRR) melampaui suku bunga 5,5%; dan Payback Periode selama 16,1 tahun. Dengan demikian, pembangunan PLTMH di Bendung Nglirip layak untuk dilaksanakan dan berpotensi menjadi solusi penyediaan energi listrik berkelanjutan bagi masyarakat.
========================================================================================================================
Renewable energy development is a strategic step in responding to the challenges of dependence on fossil energy and efforts to achieve national energy targets. Micro-hydro power sourced from water flows and waterfalls is one of Indonesia's renewable energy potentials. Tuban Regency has potential water resources through the Guwoterus River which is used for irrigation and Nglirirp Dam waterfall tourism. This final project aims to plan the construction of a Micro Hydro Power Plant (PLTMH) at Nglirip Dam as an alternative provider of sustainable electrical energy, especially for the surrounding community who still need electricity.
The final project was carried out through an analysis of the availability of the Guwoterus River discharge, calculation of the power and electrical energy generated, design of the MHP system, and evaluation of its economic feasibility. The analysis results show that the discharge that can be utilized as the turbine's operational discharge is 0,087 m3/second using a Kaplan turbine. The resulting power reaches 7,19 kW with an annual energy production of 62.993,17 kWh. The technical design of the MHP includes the dimensions of the intake, carrier channel, settling-settling tank, penstock, surge tank, powerhouse, and discharge channel.
From the results of the economic feasibility analysis, the investment value of Rp 1.167.382.869,99 is considered feasible with the following feasibility indicators: Benefit Cost Ratio (BCR) of 1,008; Net Present Value (NPV) of Rp 12.712.437,54; Internal Rate of Return (IRR) exceeding the interest rate of 5,5%; and Payback Period of 16,1 years. Thus, the construction of the PLTMH in Nglirip Dam is feasible to be implemented and has the potential to be a solution for providing sustainable electrical energy for the community
Prediksi Harga Saham Dengan Hasil Analisis Sentimen Menggunakan Metode VADER-BILSTM
No full textSaham merupakan salah satu instrumen investasi yang memiliki volatilitas tinggi sehingga pergerakan harga saham akan sulit diprediksi dengan metode konvensional.
Pergerakan harga saham akan selalu berfluktuatif tiap waktunya sehingga akan mempengaruhi profit yang didapatkan oleh investor di kemudian hari sehingga perlu analisis khusus untuk dapat melihat pola pergerakan harga saham. Penelitian ini akan membantu investor dalam mengambil keputusan yang tepat dalam bertransaksi saham. Analisis teknikal dan sentimen pasar berperan penting dalam mempengaruhi perubahan harga saham. Analisis teknikal
merupakan salah satu cara untuk dapat melihat pergerakan harga saham dengan menganalisis data historis saham secara harian dengan menerapkan metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) untuk prediksi harga saham. Sementara itu, analisis sentimen untuk mengevaluasi opini publik dari media sosial menggunakan metode Valence Aware Dictionary
and Sentiment Reasoner (VADER). Data saham yang digunakan adalah saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) dengan periode 4 Januari 2021 – 4 Januari 2025, sementara data sentimen
diperoleh dari media sosial X. Hasil analisis dengan uji Terasvirta menunjukkan bahwa kombinasi input dengan data historis dan data sentimen menghasilkan hubungan nonlinear
sehingga cocok untuk melakukan prediksi menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) yang mampu menangkap pola nonlinear dalam data saham. Data dibagi
menjadi data training sebanyak 1000 data (46 bulan) dan data testing sebanyak 45 data (2 bulan). Hasil penelitian untuk data sentimen dengan VADER menunjukkan bahwa mayoritas
teks terklasifikasi ke dalam teks berlabel positif dengan persentase sebesar 51.6%, selanjutnya disusul oleh teks berlabel netral dengan persentase sebesar 36.8%, dan teks berlabel negatif dengan persentase sebesar 11.7%. Analisis sentimen dengan VADER pada saham BBCA menunnjukkan bahwa mengindikasikan adanya optimisme investor dan menjadi indikator kepercayaan pasar yang kuat terhadap kinerja saham BBCA. Hasil penelitian model prediksi menggunakan BiLSTM hanya dengan variabel input data historis saham menghasilkan model prediksi yang sangat akurat karena memiliki nilai MAPE sebesar 0.01017105%. Sementara itu, hasil model prediksi dengan BiLSTM dan kombinasi input menyertakan skor sentimen harian mampu memingkatkan model prediksi menjadi lebih baik dengan nilai MAPE sebesar 0.01012%. Penambahan sentimen pada hari sebelumnya terbukti memberikan informasi yang signifikan karena mampu meningkatkan performa model prediksi.
========================================================================================================================
Stocks are one of the investment instruments with high volatility, making their price movements difficult to predict using conventional methods. The constant fluctuation of stock prices over time affects the potential profits investors may earn in the future, thus requiring
specific analysis to identify stock price movement patterns. This study aims to assist investors in making better decisions in stock trading. Technical analysis and market sentiment play important roles in influencing stock price changes. Technical analysis is performed by analyzing daily historical stock data, using the Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) method for price prediction. Meanwhile, sentiment analysis is conducted to evaluate public opinion from social media using the Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) method. The stock analyzed in this study is PT Bank Central Asia Tbk (BBCA), covering the period from January 4, 2021, to January 4, 2025. Sentiment data was collected from the social media platform X. The results of the Teräsvirta test indicate that the combination
of historical data and sentiment data forms a nonlinear relationship, making it appropriate to use BiLSTM, which is capable to capturing nonlinear patterns in stock data. The data was divided into 1,000 training samples (46 months) and 45 testing samples (2 months). The sentiment analysis results using VADER show that most of the texts are classified as positive (51.6%), followed by neutral (36.8%) and negative (11.7%). This indicates investor optimism
and serves as a strong indicator of market confidence in BBCA’s stock performance. The prediction model using BiLSTM with only historical stock data as input produced highly
accurate results, with a MAPE value of 0.01017105%. Furthermore, the model with combined input including daily sentiment scores improved the prediction performance with a lower MAPE value of 0.01012%. Incorporating sentiment from the previous day proved to provide significant information, contributing to better predictive model performance
Analisis Dampak Struktur Pemecah Ombak (Breakwater) Terhadap Morfologi Pantai Tanjung Pakis, Kecamatan Paciran Kabupaten Lamongan Menggunakan Mike21
Get PDFPertumbuhan ekonomi suatu negara sangat dipengaruhi oleh aktivitas perdagangan internasional, terutama ekspor dan impor. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) 2022, nilai ekspor Indonesia mencapai US237,52 miliar. Sebanyak 95,4% aktivitas ekspor menggunakan moda transportasi laut, yang menuntut adanya fasilitas pelabuhan yang memadai. Salah satu proyek yang dikembangkan untuk mendukung perdagangan internasional adalah East Java Multipurpose Terminal (EJMT) di Kecamatan Paciran, Kabupaten Lamongan. Namun, kawasan pesisir lokasi tersebut menghadapi permasalahan berupa gelombang tinggi akibat angin muson barat yang berpotensi mengganggu aktivitas pelabuhan dan memicu sedimentasi.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibangun struktur pemecah ombak (breakwater) sebagai pelindung pantai yang dapat meredam gelombang, mengurangi pendangkalan, dan menjaga aktivitas pelabuhan tetap aman. Namun, keberadaan breakwater juga dapat menyebabkan perubahan pola arus dan sedimentasi yang berdampak pada morfologi pantai, seperti abrasi dan akresi, yang memengaruhi stabilitas garis pantai dan aktivitas masyarakat pesisir.
Penelitian ini membahas pengaruh breakwater terhadap pola arus, gelombang, dan sedimentasi di kawasan pelabuhan. Pada kondisi tanpa breakwater, arus dan gelombang dari laut terbuka masuk ke area pelabuhan dan menyebabkan penumpukan sedimen di titik-titik tertentu. Setelah dipasang breakwater, arus dan gelombang berkurang, namun sedimentasi masih tinggi di area penting seperti T1 dan T2. Desain alternatif dengan penambahan breakwater di sisi timur mampu meredam gelombang dari arah timur laut dan memperbaiki sebaran arus serta sedimen. Hasilnya, sedimentasi rata-rata turun menjadi 0.011 m per 10 tahun dan kebutuhan pengerukan menjadi lebih rendah.
======================================================================================================================================
A country's economic growth is greatly influenced by international trade activities, particularly exports and imports. According to data from the Central Statistics Agency (BPS) in 2022, Indonesia's export value reached US237.52 billion. As much as 95.4% of export activities utilize sea transportation, which necessitates adequate port facilities. One project developed to support international trade is the East Java Multipurpose Terminal (EJMT) in Paciran Subdistrict, Lamongan Regency. However, the coastal area of the location faces issues such as high waves caused by the southwest monsoon winds, which could disrupt port activities and trigger sedimentation.
To address these issues, a breakwater structure was constructed as a coastal protection measure to reduce wave height, minimize sedimentation, and ensure safe port operations. However, the presence of the breakwater can also alter current patterns and sedimentation, affecting coastal morphology such as erosion and accretion, which impacts coastal stability and the activities of coastal communities.
This study examines the impact of the breakwater on morphological changes around the EJMT Wharf at Tanjung Pakis Beach, using MIKE 21 modeling. Without the breakwater, currents and waves from the open sea directly enter the port, causing sediment accumulation, particularly around wharves T1 and T8. After the breakwater was installed, currents and waves did decrease, but sedimentation still occurred at key points such as T1 and T2. Since the initial breakwater position was not effective enough, a structure was added on the east side to block waves from the northeast. As a result, this alternative design was able to reduce sedimentation and significantly reduce the need for dredging
Perancangan Rumah Tinggal "DA HOUSE" di Surabaya dan Perancangan Klinik "CUR-VOID CLINIC" di Pasuruan
No full textLaporan ini menyajikan proses desain dan pendekatan konseptual di balik dua proyek arsitektur: Rumah Hunian “DA HOUSE” yang berlokasi di Surabaya dan “CUR-VOID CLINIC” yang berlokasi di Pasuruan. Proyek DA HOUSE menekankan optimalisasi spasial dalam konteks hunian perkotaan, mengintegrasikan strategi desain pasif dan artikulasi material untuk mengatasi tantangan iklim dan kontekstual di Surabaya. Sementara itu, CUR-VOID CLINIC mengeksplorasi integrasi ruang hampa dan logika sirkulasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kinerja lingkungan dalam fasilitas kesehatan yang ringkas. Kedua proyek ini menunjukkan metodologi desain yang menyeimbangkan kebutuhan fungsional dengan ekspresi arsitektur, yang didasarkan pada responsivitas kontekstual, kejelasan spasial, dan koherensi tektonik.
=====================================================================================================================================
This report presents the design processes and conceptual approaches behind two architectural projects: “DA HOUSE” Residential House located in Surabaya and “CUR-VOID CLINIC” located in Pasuruan. The DA HOUSE project emphasizes spatial optimization within an urban residential context, integrating passive design strategies and material articulation to address climatic and contextual challenges in Surabaya. Meanwhile, the CUR-VOID CLINIC explores the integration of spatial voids and circulation logic to enhance user experience and environmental performance in a compact healthcare facility. Both projects demonstrate a design methodology that balances functional requirements with architectural expression, grounded in contextual responsiveness, spatial clarity, and tectonic coherence