Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian yang dilakukan pada skripsi ini adalah merancang, membuat dan menganalisis sistem pemantau dan peringatan polusi udara pada ruang parkir tertutup berbasis FPGA Xilinx Spartan 3E. Metode yang digunakan dalam pembuatan antarmuka ini mengikuti System Development Life Cycle (SDLC) dan mengikuti kaidah Human Computer Interaction. Bahasa yang digunakan adalah VHDL dengan software Xilinx ISE. Antarmuka sistem pemantau dan peringatan polusi ini menampilkan kadar CO dalam ppm, grafik, dan tingkatan kondisi polusi udara (aman, waspada, berbahaya). Antarmuka sistem menggunakan layar CRT atau LCD dengan ukuran 1030x788 pixel melalui port VGA. Antarmuka yang dibuat dapat melakukan update ketika data masukan berubah. Tampilan kadar gas CO (ppm) akan diperbaharui setiap dua detik. Kecepatan menampilkan satu frame di layar monitor adalah 32,67 ms.

---

Research conducted in this thesis is to design, create and analyze the system of monitoring and warning of air pollution at the closed parking area based on Xilinx Spartan 3E FPGA. The method used in the design of this interface follows the System Development Life Cycle (SDLC) and the rules of Human Computer Interaction. The language used is VHDL with Xilinx ISE software.

The interface pollution monitoring and warning system displays CO levels in ppm, graphics, and levels of air pollution conditions (safe, alert, dangerous). The Interface systems use CRT screens with LCD or with size 1030x788 pixel through the VGA port. The interface that can be made an update when the data input changes. Display of levels CO gas (ppm) will be updated every two seconds. Speed of display a single frame on the screen is 32.67 ms."

"Data Indeks Standar Pencemaran Udara di Jakarta tahun 2019 menunjukkan seberapa jauh kualitas udara yang dihasilkan tiap pengamatan harian. Variabel Indeks Standar Pencemaran Udara berdasarkan KEP-45/MENLH/10/1997 adalah partikulat berukuran 10 µm (PM10), Sulfur Dioksida (SO2), Karbon Monoksida (CO), Oksidan dalam bentuk Ozon (O3), dan Nitrogen Dioksida (NO2). Unit observasi berdasarkan SPKU yang terdiri dari SPKU DKI1 Bundaran HI, SPKU DKI2 Kelapa Gading, SPKU DKI3 Jaga Karsa, SPKU DKI4 Lubang Buaya, dan SPKU DKI5 Kebon Jeruk. Adanya missing value pada data ISPU, maka dilakukan imputasi nol dan mean untuk mengganti missing value. Observasi harian ISPU tiap SPKU memiliki tiga tipe data, kemudian dikelompokkan menggunakan K-Means Clustering. Tiga tipe data tiap SPKU tersebut, meliputi data tanpa imputasi, data dengan imputasi nol, dan data dengan imputasi mean, kemudian diperoleh 5 cluster tiap masing-masing tipe data. Pada akhirnya, metode imputasi mean dapat diimplementasikan sebagai metode imputasi missing values pada data ISPU dengan proporsi missing values 3,83%, 4,10%, 10,68 %, 11,78 %, dan 15,06 %, sedangkan penerapan imputasi nol kurang cocok pada data ISPU, karena jaraknya terlalu jauh dari nilai ISPU terhitung serta dipengaruhi oleh missing value. Di sisi lain, hasil penelitian juga menunjukan bahwa metode K-Means Clustering ini optimal dalam pengelompokkan data berdasarkan Between SS/Total SS berkisar antara 67,5 %-85,2 %.

---

Air Pollution Standard Index data in Jakarta in 2019 shows how far each daily observation produces the air quality. Air Pollution Standard Index Variables based on KEP-45/MENLH/10/1997 are particulates measuring 10 m (PM10), Sulfur Dioxide (SO2), Carbon Monoxide (CO), Oxidants in the form of Ozone (O3), and Nitrogen Dioxide (NO2). The observation unit based on the SPKU consists of SPKU DKI1 Bundaran HI, SPKU DKI2 Kelapa Gading, SPKU DKI3 Jaga Karsa, SPKU DKI4 Lubang Buaya, and SPKU DKI5 Kebon Jeruk. If there is a missing value in ISPU data, zero and mean imputation is carried out to replace the missing value. ISPU daily observations of each SPKU have three data types, then grouped using K-Means Clustering. The three data types for each SPKU, including data without imputation, data with zero imputation, and data with mean imputation, then obtained 5 clusters for each data type. In the end, the mean imputation method can be implemented as a method for imputing missing values on ISPU data with the proportion of missing values being 3.83%, 4.10%, 10.68%, 11.78%, and 15.06%, while the implementation of imputation is zero does not match the ISPU data, because the distance is too far from the calculated ISPU value and is influenced by the missing value. On the other hand, the results also show that the K-Means Clustering method is optimal in grouping data based on Between SS/Total SS ranging from 67.5%-85.2%."

"Polusi udara menjadi salah satu masalah tersebar yang memberikan dampak buruk bagi kesehatan terutama pada pernafasan terutama di wilayah kot-kota besar seperti Provinsi DKI Jakarta. Salah satu penyakit yang ditimbulkan oleh polusi udara adalah penyakit ISPA. Polusi udara sendiri disumbangkan sebagian besar oleh polusi kendaraan. Pertumbuhan kendaraan di Jakarta yang semakin bertambah membuat kualitas udara di Provinsi DKI Jakarta semakin memburuk dan dapat menimbulkan penyakit pernafasan terutama ISPA. Tujuan dari penelitian ini yaitu menciptakan model spasial kualitas udara dan distribusi penyakit ISPA di Provinsi DKI Jakarta serta hubungan antara polusi udara dengan penyakit ISPA di DKI Jakarta. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu persamaan interpolasi, overlay, dan korelasi. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan analisis deskriptif dengan menggunakan pendekatan keruangan dan analisis kuantitatif dengan menggunakan metode korelasi. Hasil penelitian ini yaitu menunjukan pola yang tersebar hampir di seluruh wilayah provinsi DKI Jakarta pada penyakit ISPA maupun polusi udara. Pola pada polutan (CO, PM10,NOx)) memiliki pola yang sama yaitu pola dengan konsentrasi sangat tinggi berada pada titik Kecamatan Duren Sawit dan Kecamatan Cilandak.Pada distribusi penderita penyakit ISPA kecamatan yang memiliki konsentrasi sangat tinggi yaitu ada pada kecamatan Kalideres, dan Kecamatan Cilincing . Kualitas udaradi DKI Jakarta berdasarkan ISPU untuk PM 10 masih dibawah ambang batas udara, pada CO diatas ambang batas udara, dan pada NO2 masih berada dibawah ambang batas udara.Terdapat hubungan antara ISPA dengan polutan (CO, PM10, NOx) dan kerapatan bangunan sedangkan untuk kepadatan penduduk dan kemacetan tidak terdapat hubungan.

---

Air Pollution is one of the biggest problems on health, especially on respiration in big cities such as Jakarta. One of the diseases caused by air pollution is ARI (Acute Respiratory Infections). Air pollution itself was contributed mainly by vehicles. The increasing number of vehicles makes Jakarta's air quality worse and causes respiratory diseases, especially ARI. This study aimed to create a spatial model of air quality, ARI distribution, and the relation between air pollution and ARI disease in Jakarta. The method used in this research is the equation of interpolation and correlation. The analysis used in this study is a qualitative analysis using the spatial approach and a quantitative analysis using the correlation method. The pattern on pollutants (CO, PM10, NOx) has the same pattern, and there is a pattern with very high concentrations at the point of Duren Sawit District and Cilandak District. In the distribution of patients with ARI, the sub-districts with very high concentrations are in the Kalideres sub-district and the Cilincing sub-district. Air quality in DKI Jakarta based on ISPU for PM 10 is still below the air threshold, for CO, it is above the air threshold, and for NO2, it is still below the air threshold. There is a relationship between ARI and pollutants (CO, PM10, NOx) and building density. Population density and traffic jams are not related."

"Senyawa ester asam lemak merupakan bahan kimia yang banyak dikembangkan saat ini, diantaranya digunakan pada produk-produk kosmetika dan pangan. Di Indonesia banyak penghasil asam sitrat dan asam palmitat yang memungkinkan untuk pembuatan senyawa ester asam palmitat dan asam sitrat lainnya. Oleh karena itu, percobaan sintesis ester asam 2-heksadekanoiloksipropana-1,2,3-trikarboksilat melalui proses esterifikasi asam sitrat dan asam palmitat, yang diprediksi memiliki potensi sebagai emulgator perlu dilakukan. Asam 2-heksadekanoiloksipropana-1,2,3-trikarboksilat disintesis melalui tiga tahap reaksi. Tahap pertama mereaksikan asam sitrat dengan anhidrida asetat dalam suasana asam menghasilkan asetilsitrat. Tahap kedua mereaksikan asam palmitat dalam benzen dengan metanol menggunakan katalis asam sulfat pekat menghasilkan metil palmitat. Tahap ketiga interesterifikasi antara asetilsitrat dan metil palmitat dengan katalis natrium metoksida menghasilkan asam 2-heksadekanoiloksipropana-1,2,3-trikarboksilat dengan rendemen 72,07%. Metode analisis senyawa ester menggunakan kromatografi gas kolom VB-wax (60 m x 0,32 mm), suhu kolom terprogram 170-190ºC, kenaikkan 2ºC /menit, dan dipertahankan selama 30 menit. Pada kondisi analisis diperoleh waktu retensi asam 2-heksadekanoiloksipropana-1,2,3-trikarboksilat 39,894 menit dengan kadar 72,07%. Karakterisasi dari asam 2-heksadekanoiloksipropana-1,2,3-trikarboksilat memiliki bilangan asam sebesar 395,38 dan nilai HLB 7,625.

---

Fatty acid esters compound were chemical subtance that were more developed now, that were used at food and cosmetic products. In Indonesia, many of citric acid and palmitic acid producer that possible to make another citric acid and palmitic acid esters compound. For that reason, experiment to synthesize ester of 2-hexadecanoyloxypropana-1,2,3-tricarboxylic acid was might be synthesis by esterification of palmitic acid with citric acid, that was predicted has potency as emulsifier become necessary. 2-Hexadecanoyloxypropana-1,2,3-tricarboxylic acid compound was synthesized over three steps of reaction.

First step was reacted citric acid with acetic anhydride in acidic environment yielded acetylcitrate. Second step was reacted palmitic acid in benzene with methanol catalyzed by sulfuric acid yielded methyl palmitate. Third step was interesterification of acetylcitrate with methyl palmitate catalyzed by sodium methoxide yielded 2-hexadecanoyloxypropana-1,2,3-tricarboxylic acid with rendement over 72.07%.

Method of analysis ester components was performed using gas chromatography with VB-Wax column (60 m x 0.32 mm), column temperature was programmed at 170ºC-190ºC, increased by 2ºC/minute, and held for 30 minutes. In analysis conditions was yielded retention time of 2-hexadecanoyloxypropana-1,2,3-tricarboxylic acid 39.894 minutes with levels 72.07%. Characterization of 2-hexadecanoyloxypropana-1,2,3-tricarboxylic acid has acid value 395.38 and Hydrophilic Lipophylic Balance (HLB) value 7.625."

"Metamfetamin merupakan stimulan yang diproduksi secara sintesis dantermasuk salah satu jenis narkotika yang sering disalahgunakan serta diedarkansecara ilegal di Indonesia. Investigasi kasus peredaran ilegalnya di Indonesiaselama ini belum didukung pengotor dan karakteristik/profil metamfetamintersebut. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengotor dan membuatkarakterisasi/profil serta mengetahui rute sintesis metamfetamin yang beredarilegal. Penelitian dilakukan pada 20 sampel metamfetamin sitaan penyidik tahun2011-2012 dengan menggunakan instrumen kromatografi gas spektroskopi massa,kromatografi gas ionisasi nyala dan kromatografi cair kinerja tinggi. Ekstraksisampel dilakukan dengan dua cara yaitu ekstraksi dengan dapar fosfat pH 10,5dan etil asetat, dan ekstraksi langsung dengan etil asetat. Hasil penelitianmenunjukkan adanya pengotor berupa 1-fenil-2-propanon, (pseudo)efedrin, Nformilmetametamin,N-asetilmetamfetamin, 1-fenil-2-propanol, naftalen, aziridin,dan oksazolidin. Kiralitas sampel menunjukkan adanya metamfetamin yangberbentuk rasemat, levo dan dekstro. Berdasarkan data penelitian di atas dapatdisimpulkan 3 rute sintesis yang digunakan yaitu : reduksi aminasi, Emde danNagai. Sebaran kemurnian sampel metamfetamin berkisar antara 10% hingga71%.

---

AbstractMethamphetamine is a stimulant that is produced in the synthesis andinclude any type of drug that is often missused and illegally circulated inIndonesia. Investigation of cases of illegal circulatian in Indonesia so far has notbeen supported by impurities and characteristics/profile of methamphetamine. Thestudy was conducted to analyze impurities and make the characterization/profileand find out an out standing synthesis route of illegal methamphetamine. Thestudy was conducted on 20 samples of seized methamphetamine investigation in2011-2012 by using gas chromatography mass spectroscopy, gas chromatographyflame ionization detector, and high performance liquid chromatography.Extraction of samples done in two ways: extraction with phosphate buffer pH 10.5and ethyl acetate, and direct extraction with ethyl acetate. The results indicate thepresence of impurities in the form of 1-phenyl-2-propanone, (pseudo)ephedrine,N-formylmethamphetamine, N-acetylmethamphetamine, 1-phenyl-2-propanol,naphthalene, aziridine, and oxazolidine. Chirality of the sample indicate thepresence of racemic, levo and dextro. Based on research data can be concludedthat the synthesis of 3 routes used are: reductive amination, Emde and Nagai."