Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penyebab utama kerusakan pada rotating machinery adalah unbalance khususnya yang terjadi pada bidang rotor yang berbeda. Kebutuhan yang besar pada untuk mengeliminir unbalance pada berbagai industri, khususnya industri pembangkit listrik, tidak diiringi dengan pengetahuan dan keterampilan tentang balancing secara baik. Penelitian ini ditujukan untuk dapat menghasilkan suatu multiplane balancing machine yang dapat membalans rotor yang memiliki diameter maksimum 160 mm, dengan diameter jurnal antara 20 mm sampai 150 mm, panjang maksimum keseluruhan 450 mm dan berat maksimum 70N sehingga dapat digunakan dalam kegiatan pendidikan dan penelitian di instansi akademik ataupun kebutuhan industri. Multiplane balancing machine ini terdiri dari kotak kontrol, base, cradle, motor 12 volt DC, transduser accelerometer, stroboskop dengan range frekuensi 8-16 Hz dan tegangan 12 volt yang tersambung dengan data akuisisi NI 9234 dan NI cDAQ 9174 serta instrumentasi virtual platform NI LabView 2010. Proses balancing dilakukan melalui pembacaan amplitudo dan beda fase serta analisis penjumlahan vektor untuk mengetahui besar dan lokasi massa counter balance yang selanjutnya proses dimasukkan dalam SOP. Multiplane balancing machine dapat membalans rotor hingga amplitudo getaran memenuhi kualitas G1 dalam ISO 1940, yang jauh memenuhi standar secara umum di industri yaitu grade G2.5.

---

The main cause of damage in rotating machinery is particularly unbalanced rotor that occurs in different planes. Great need to eliminate the unbalance in various industries, particularly power generation industry, is not accompanied with the knowledge and skills of balancing. This study aimed to produce a multiplane balancing machines that can balance the rotor which has a maximum diameter of 160 mm, with diameters between 20 mm journals to 150 mm, the maximum overall length of 450 mm and a maximum weight of 70N so that it can be used in educational and research activities at the institution academic and industrial needs. Multiplane balancing machine consists of a control box, base, cradle, 12 volt DC motors, displacement transducers, stroboscopes with a frequency range of 8-16 Hz and a voltage of 12 volts is connected to the data acquisition NI 9234, NI cDAQ and virtual instrumentation platform NI LabView 2012 . Balancing is conducted through a process of reading the amplitude and phase difference of the vector sum analysis to determine the mass and location of the counter balance which will be included as standard operation procedure. Multiplane balancing machines can balance the rotor vibration amplitude to meet the ISO 1940 quality G1, which far meet the general standards in the industry grade G2.5."

"Risiko serangan siber berbanding lurus dengan pertumbuhan aplikasi dan jaringan komputer. Intrusion Detection System (IDS) diimplementasikan agar dapat mendeteksi serangan siber dalam lalu lintas jaringan. Akan tetapi terdapat permasalahan pada pendeteksian serangan yang belum diketahui atau jenis serangan baru. Selain itu juga terdapat masalah kinerja tentang waktu deteksi, akurasi deteksi, dan false alarm. Dibutuhkan deteksi anomali dalam lalu lintas jaringan untuk mengurangi permasalahan tersebut dengan pendekatan machine learning. Pengembangan dan pemanfaatan IDS dengan machine learning telah diterapkan dalam beberapa penelitian sebagai solusi untuk meningkatkan kinerja dan evaluasi prediksi deteksi serangan. Memilih pendekatan machine learning yang tepat diperlukan untuk meningkatkan akurasi deteksi serangan siber. Penelitian ini menggunakan metode homogeneous ensemble learning yang mengoptimalkan algoritma tree khususnya gradient boosting tree - LightGBM. Dataset Communications Security Establishment dan Canadian Institute of Cybersecurity 2018 (CSE-CIC-IDS 2018) digunakan untuk mengevaluasi pendekatan yang diusulkan. Metode Polynom-fit SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) digunakan untuk menyelesaikan masalah ketidakseimbangan dataset. Penerapan metode spearman’s rank correlation coefficient pada dataset menghasilkan 24 fitur subset dari 80 fitur dataset yang digunakan untuk mengevaluasi model. Model yang diusulkan mencapai akurasi 99%; presisi 99,2%, recall 97,1%; F1-score 98,1%; ROC-AUC 99,1%; dan average-PR 98,1% serta meningkatkan waktu pelatihan model dari 3 menit 25,10 detik menjadi 2 menit 39,68 detik.

---

The risk of cyberattacks is directly proportional to the growth of applications and computer networks. An Intrusion Detection System (IDS) is implemented to detect cyber attacks in network traffic. However, there are problems detecting unknown attacks or new types of attacks. In addition, there are performance issues regarding detection time, detection accuracy, and false alarms. A machine learning approach takes anomaly detection in network traffic to reduce these problems. The development and utilization of IDS with machine learning have been applied in several studies to improve performance and evaluate attack detection predictions. Choosing the right machine learning approach is necessary to improve the accuracy of cyberattack detection. This research uses a homogeneous ensemble learning method that optimizes tree algorithms, especially gradient boosting tree - LightGBM. The Communications Security Establishment and Canadian Institute of Cybersecurity 2018 (CSE-CIC-IDS 2018) dataset evaluated the proposed approach. The Polynom-fit SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) method solved the dataset imbalance problem. The application of spearman's rank correlation coefficient method to the dataset resulted in 24 subset features of the 80 dataset features used to evaluate the model. The proposed model achieves 99% accuracy; precision 99.2%, recall 97.1%; F1-score 98.1%; ROC-AUC 99.1%; and an average-PR of 98.1% and increased the training time of the model from 3 minutes 25.10 seconds to 2 minutes 39.68 seconds."

"ABSTRACTPenyebab utama kegagalan dalam memutar mesin terutama rotor yang tidak seimbang yang dapat terjadi di berbagai pesawat. Proses untuk memperbaiki masalah ketidakseimbangan dalam mesin turbofan Tekanan Tinggi (HPC) dengan mesin keseimbangan biasa masih tanpa kemampuan untuk memprediksi keseimbangan yang diperlukan. Mesin seperti itu hanya menentukan hasil ketidakseimbangan pada 2 bidang referensi, yaitu tahap kompresor 2 dan 9 pesawat. Oleh karena itu, proses penyeimbangan membutuhkan waktu lama karena penentuan bobot penyeimbang serta lokasi dilakukan dengan trial and error berdasarkan pengalaman operator. Sebuah perhitungan analisis keseimbangan multiplane dikembangkan pada platform Matlab (Matrix Laboratory) untuk menjadi prosedur tambahan yang mendukung sebelum pemasangan bobot penyeimbang. Dengan menggunakan Matlab Graphics User Interface (GUI), perangkat lunak aplikasi ini menjadi user friendly bagi operator yang bisa mendapatkan hasil sebagai posisi ketidakseimbangan dan massa dengan memasukkan hasil ketidakseimbangan dari mesin penyeimbang biasa. Perangkat lunak tambahan offline ini dikembangkan untuk melakukan penghitungan analisis analitik hanya dalam beberapa menit. Selain itu, prosesnya diharapkan dapat meningkatkan waktu pemasangan dan keakuratannya juga.

---

ABSTRACTThe main cause of failures in rotating machinery is particularly unbalanced rotor that could occurs in different planes. Process to correct the unbalance problem in High Pressure Compressor (HPC) turbofan engine with ordinary balancing machines still without the capability to predict the counter balances needed. Such machines only determine the unbalance resultants on 2 reference planes, i.e. compressor stage 2 and 9 planes. Therefore, the balancing process take a long time to accomplished since the determination of the counterbalance weights as well as their locations are done by trial and error based on the operators experiences. A multiplane balancing analysis calculations were developed on Matlab (Matrix Laboratory) platform to be a supporting additional procedure prior the counter balance installation. By using Matlab Graphics User Interface (GUI), this application software becomes user friendly for the operator who could get the results as the unbalance positions and their magnitudes as well by input the unbalance resultants from the ordinary balancing machine. This offline auxiliary software was developed to perform balancing analytics calculations in only a few minutes. Moreover, the process are expected to improve the installation time and the accuracy as well."

"Perkembangan implementasi M2M (Machine to Machine) memberikan solusi yang mendukung bisnis branchless banking. Salah satu branchless banking saat ini adalah pengembangan jaringan ATM di Indonesia. Kondisi saat ini jaringan ATM menggunakan komunikasi akses VSAT, wireless, dan serat optik. Dengan adanya pilihan koneksi selain akses tersebut, yaitu menggunakan akses jaringan M2M sebagai backup jaringan dengan tujuan meningkatkan availability jaringan khususnya untuk jaringan komunikasi ATM dengan kualitas layanan yang terjamin. Tesis ini menganalisis implementasi bisnis M2M pada branchless banking guna meningkatkan availability dengan target 99.99%. Nilai NPV dan IRR dalam investasi menunjukkan nilai positif. Hasil analisis dari mean availability bahwa akses VSAT sebesar 99.29%, sehingga solusi jaringan backup M2M diajukan sebagai solusi untuk high dan medium transaksi ATM pada akses VSAT.

---

The development M2M (Machine to Machine) implementation that could support branchless banking business. One of branchless banking currently is the development of the ATM network in Indonesia. The current state of the ATM network using the access VSAT, wireless, and fiber optics. With the connection options in addition access to serve it, using the access via M2M network as backup link to availability network improvement, especially for ATM communications network with guaranteed quality of service.

The thesis a research implementation of M2M networks for branchless banking to availability improvement with 99.99% on target. NVP and IRR value is positive in investment this research. The result of mean availability analysis that VSAT access have 99.29%. So, the solustion could be implemented on high and medium transaction of ATM using VSAT access."

"Line balancing adalah suatu metode penugasan sejumlah elemen kerja ke dalam stasiun kerja pada satu lintasan produksi sehingga tiap stasiun kerja dapat menyelesaikan tugasnya pada waktu yang sama (Prabowo, 2009). Desain line balancing yang tepat akan meminimalisir permasalahan bottleneck pada proses pengemasan. Bottleneck adalah adanya penumpukan produk pada work station tertentu sehingga dapat menghambat proses produksi (Napitulu, Sembiring & Hidayah, 2016). Tujuan dari penulisan ini adalah untuk membuat desain line balancing agar mendapatkan desain yang efektif dan efisien setelah dilakukan peningkatan kecepatan mesin Meguro SP 220-HSD dengan menentukan jumlah pekerja yang dibutuhkan pada tiap elemen kerja sehingga didapatkan keseimbangan pada jalur pengemasan 3 produk Vitacimin yang dilakukan selama Praktik Kerja Profesi Apoteker periode September - November 2020 di PT Takeda Indonesia. Metode pelaksanaan dilakukan dengan observasi data, merancang desain dan mengevaluasi desain yang telah dibuat. Evaluasi desain line balancing dilakukan pada kecepatan 150, 160 dan 170 rpm dengan melihat keseimbangan lini proses pengemasan dan menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi line balancing. Dari hasil evaluasi pada kecepatan 150 rpm, lini pengemasan Produk Vitacimin memiliki keseimbangan sedangkan pada kecepatan 160 dan 170 rpm, desain balancing yang dibuat masih memiliki permasalahan yaitu bottleneck pada beberapa work station. Bottleneck terjadi karena kecepatan rata-rata petugas pengemas (skill matrix) belum merata dan bahan conveyor belt yang digunakan pada lini proses memiliki sifat menempel pada kemasan primer produk.

---

Line balancing is a method of assigning a number of work elements into a workstation on one production track so that each workstation can complete its task at the same time (Prabowo, 2009). The right line balancing design minimizes bottleneck problems in the packaging process. Bottleneck is the accumulation of products at certain work stations so as to impede the production process (Napitulu, Sembiring & Hidayah, 2016). The purpose of this writing is to create a line balancing design in order to obtain an effective and efficient design after an increase in the speed of Meguro SP 220-HSD machines by determining the number of workers needed on each element of work so that a balance is obtained on the packaging line of 3 Vitacimin products conducted during the Pharmacist Profession Working Practice period September - November 2020 at PT Takeda Indonesia. The implementation method is done by data observation, designing and evaluating the design that has been created. Evaluation of line balancing design is conducted at speeds of 150, 160 and 170 rpm by looking at the balance of the packaging process line and analyzing the factors that affect line balancing. From the evaluation results at a speed of 150 rpm, Vitacimin product packaging line has a balance while at the speed of 160 and 170 rpm, the balancing design made still has problems namely bottlenecks at some work stations. Bottleneck occurs because the average speed of the packing officer (skill matrix) has not been evenly distributed and the conveyor belt material used on the process line has the properties of sticking to the primary packaging of the product."

"Menurut EEB Laboratory Jakarta, pada tahun 2016 sektor bangunan memiliki mengkonsumsi 18-20% dari total penggunaan energi di Indonesia, dan terus menerus meningkat seiring perkembangan teknologi yang membutuhkan sumber energi dalam upaya peningkatan kualitas hidup penghuni bangunan. Bangunan pintar merupakan sebuah konsep pemanfaatan teknologi yang tidak hanya bertujuan meningkatkan kenyamanan penghuni, tetapi juga dapat membantu dalam upaya efisiensi energi pada operasional bangunan. Maka dari itu, penelitian ini akan membantu upaya perancangan efisiensi energi pada sebuah bangunan dengan meninjau fitur dan karakteristik yang berpotensi dalam mendukung efisiensi energi dengan penerapan konsep bangunan pintar. Selain itu, akan dibuat sebuah model dengan pemanfaatan machine learning yang mampu memberikan prediksi tingkat penggunaan energi berdasarkan fitur-fitur yang diberikan. Model machine learning yang dihasilkan memiliki rata-rata nilai kesalahan relatif sebesar 17,76%, serta didapatkan tingkat efisiensi dengan penerapan seluruh fitur yang diidentifikasi pada rentang 34,5% hingga 45,3% tergantung pada lantai yang ditinjau.

---

According to EEB Laboratory Jakarta, Indonesian building sector accounts for 18- 20% energy consumption in 2016, and this trend will continuously increase as technology needed to increase housing residents' quality keeps advancing. Smart building is a concept to utilise technology that does not only help increase occupants' comfort inside the building, but it can also help increase energy usage efficiency in building operations. This research aims to help the effort in designing energy efficiency planning for a building by reviewing potential features and characteristics that could help improves energy efficiency with implementation of the smart building concept. A model based on machine learning that could give prediction on the level of energy consumption based on given features will also be discussed here. This model of machine learning has a 17,76% average of relative error, as well as 34,5% until 45,3% efficienct level that includes implementation of all features, depending on analysed floor."

"[This book offers progressives solutions to health care reform and a balanced budget. ;This book offers progressives solutions to health care reform and a balanced budget. , This book offers progressives solutions to health care reform and a balanced budget. ]"

"Salah satu tantangan yang kita hadapi saat ini adalah menghubungkan kinerja keberlanjutan proyek infrastruktur dengan SDGs. Insinyur sipil perlu memiliki alat yang praktis untuk menilai dampak pada proyek yang layak untuk kemudian dilakukan pengambilan tindakan terkait sustainabilitas. Saat penelitian ini dibuat, masih belum ada kerangka penilaian sustainabilitas yang berbasis SDGs yang secara khusus diarahkan untuk mengevaluasi proyek infrastruktur transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut dengan mengusulkan kerangka sistem untuk menilai dampak infrastruktur transportasi pada tahap perencanaan serta mengembangkan model machine learning yang mampu memprediksi hasil penilaian berdasarkan indikator dari kerangka yang diberikan. Melalui serangkaian studi literatur, diusulkan kerangka sistem penilaian dengan 15 indikator yang merepresentasikan empat pilar sustainabilitas, sosial, ekonomi, lingkungan, dan institusional. Indikator merefleksikan 25 target dari 12 tujuan SDGs. Berdasarkan pembobotan indikator dengan metode Analytic Hierarchy Process, didapatkan indikator persentase pekerja disabilitas memiliki bobot kepentingan terbesar, yaitu 8.08%, dan indikator jumlah pengaduan yang diajukan oleh masyarakat setempat memiliki bobot kepentingan terkecil sebesar 5.30%. Indikator sosial memiliki tingkat kepentingan yang paling tinggi, dilanjutkan dengan indikator lingkungan, ekonomi, dan institusional. Model machine learning yang dihasilkan menggunakan tiga algoritma pengklasifikasi, Naïve Bayes, ANN/Deep Learning, dan Decision Tree. Model dengan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 64.7%, algoritma ANN/Deep Learning memiliki akurasi sebesar 86.7%, dan algoritma Decision Tree memiliki akurasi sebesar 75.3%.

---

One of the challenges we face today is linking the sustainability performance of infrastructure projects with the SDGs. Civil engineers need to have a viable practical tool for assessing impacts on a project to be able to take sustainable actions. At the time this research was conducted, there was no framework for SDG-based sustainability assessment that was specifically directed at evaluating transportation infrastructure projects. This study aims to fill this gap by proposing a system framework to assess the impact of transportation infrastructure at the planning stage and develop a machine learning model that can predict the results of the assessment based on indicators from the given framework. Through a series of literature studies, a scoring system framework with 15 indicators is proposed, representing the four pillars of sustanability, social, economic, environmental, and institutional. The indicators reflect 25 targets of the 12 SDGs goals. Based on the weighting of the indicators using the Analytic Hierarchy Process method, it was found that the percentage of disabled workers indicator has the largest importance weight, which is 8.08%, and the indicator of the number of complaints submitted by the local community has the lowest importance with a weight of 5.30%. Social indicators have the highest importance, followed by environmental, economic, and institutional indicators. The resulting machine learning model uses three classifier algorithms, Naïve Bayes, ANN/Deep Learning, and Decision Tree. The model with Naïve Bayes algorithm has an accuracy of 64.7%, the ANN/Deep Learning model has an accuracy of 86.7%, and the Decision Tree model has an accuracy of 75.3%."

"ABSTRAKMesin micro forming adalah mesin forming berskala mikro yang digunakan untuk membuat produk-produk beukuran mikro. Mesin ini dibuat sebagai langkah awal penelitian teknologi micro forming. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah mesin micro forming berkapasitas 5 kN. Mesin tersebut dirancang dengan sistem penggerak motor stepper DC memutarkan ball screw yang membawa ram agar dapat bergerak naik dan turun. Analisis kekuatan dilakukan pada kondisi statis dan pembebanan maksimum dengan pertimbangan bahwa kondisi operasi dilakukan pada kecepatan yang rendah dan beban yang tidak terlalu besar. Performa mesin diuji dengan pengukuran toleransi geometrik mesin terakit, resolusi pergerakan mesin, dan uji proses pembentukan produk yang ditentukan, dengan material pelat lembaran alumunium, kuningan, tembaga, dan baja. Hasil dari penelitian ini adalah mesin Micro Forming 5 kN dengan area kerja diameter 105 mm, resolusi posisi 2 mikrometer, dan kecepatan minimum 2 mikrometer/s.

---

ABSTRACT

Micro forming machine is a forming machine in micro level used to make micro-scale products. The development of this machine is an initial step of micro forming technology research. In this study, a micro forming machine with a capacity of 5 kN is developed. The machine is actuated by a DC actuator system which rotating ball screw carrying ram in translational motion. Strength analysis is performed on a static and maximum loading conditions since the operating condition is performing at a low speed and load. Machine performance was measured by measuring geometrical tolerances, movement resolution, and process experiment to produce forming products of sheet metal made from aluminum, brass, copper, and steel. The result of this research is the Micro Forming Machine 5 kN. It has 105 mm in diameter working area, 2 micrometers position resolution, and 2 micrometers/s minimum velocity."