Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dunia lingkungan air tawar merupakan bidang yang strategis dan potensial, baik dari segi ekonomi, iptek dan sosial. Kondisi lingkungan optimal bagi ikan air tawar yang sangat ditentukan oleh parameterparameter tertentu seperti: pH, DO, konduktivitas, salinitas, kesadahan, dan suhu dari suatu perikanan. Untuk mendapatkan pH lingkungan yang sesuai bagi biota air tawar sudah dapat dapat dilakukan dengan penggunaan daun ketapang yang dicampur dengan air pada berbagai perbandingan. Pada penelitian kali ini dilakukan simulasi perbandingan jumlah daun ketapang utuh yang dalam air, diukur pH, DO, temperatur, kesadahan, salinitas, dan konduktivitas. Dari hasil percobaan didapatkan jumlah daun ketapang optimal 100 g dalam 2 L dapat menurunkan pH dari 7,3 ke 6,34.Ikan hias mempunyai kemampuan hidup pada lingkungan yang beragam. Sebagian orang menggunakan daun ketapang utuh sebagai cara alami untuk menurunkan pH air.Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh variasi konsentrasi daun ketapang utuh, serta konsentrasi optimumnya terhadap perubahan nilai pH air. Penelitian dilakukan pada bulan 18 September 2009 hingga 24 Oktober 2009 di Loka Riset Budidaya Ikan Hias Air Tawar, Depok.Rancangan Acak Lengkap dengan 6 parameter dan empat kali ulangan. Pengamatan dilakukan dengan pengukuran kualitas air pagi dan sore hari untuk parameter pH, temperatur, DO, salinitas, konduktivitas, dan kesadahan menggunakan DO-meter, konduktivitas dan salinitas menggunakan konduktometer serta kesadahan menggunakan titrasi.Dengan pengolahan data menggunakan perangkat lunak SPSS (Statistics Product Service and Solution) 16.0 dan Microsoft Exel 2007, diketahui bahwa dengan penambahan daun ketapang utuh memberikan pengaruh nyata terhadap penurunan pH pada konsentrasi 100 g. Pada konsentrasi ini, pH air yang dihasilkan sebesar 6,34."

"Analisis sekuensial adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis dari parameter populasi. Ukuran sampel yang digunakan dalam analisis sekuensial ini belum dapat ditentukan (not fixed). Pengambilan sampel dilakukan secara bertahap. Keputusan tentang parameter populasi didapat setelah diambil satu atau beberapa sampel. Dalam tugas akhir ini akan dipelajari analisis sekuensial dengan menggunakan statistik cukup untuk menguji selisih parameter dari dua populasi. Hipotesis yang akan diuji merupakan hipotesis majemuk. "

"Kualitas udara yang buruk dalam ruang dapat menimbulkan gangguan kesehatan. Pemantauan kualitas udara dalam ruang saat ini dilakukan oleh petugas kesehatan lingkungan dengan membawa alat ukur dan melakukan pengukuran langsung di lokasi. Kesulitan dalam pemantauan kualitas udara dalam ruang, keterbatasan jumlah petugas kesehatan lingkungan, dan lamanya waktu yang dibutuhkan untuk mengukur kualitas udara dalam ruang menjadi permasalahan utama dalam sistem pemantauan, pencatatan, dan pelaporan kualitas udara dalam ruang. Sistem pemantauan, pencatatan, dan pelaporan dengan metode yang lama perlu digantikan dengan sistem pemantauan kualitas udara dalam ruang berbasis lokasi dan jaringan nirkabel dengan data yang didapat secara real time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengumpul data, menyediakan database management system, dan membangun dasbor (dashboard) penyedia informasi pemantauan kualitas udara dalam ruang. Daur hidup pengembangan sistem (systems development life cycle/SDLC) adalah proses pengembangan sistem informasi yang dapat mendukung kebutuhan bisnis, merancang sistem, membangun, dan mengirimkannya kepada pengguna. Pengembangan Agile adalah salah satu metode pengembangan sistem yang dilakukan dengan cara sederhana yaitu pemilik gagasan merencanakan pengembangan dari sistem yang sudah ada. Kerja sama dengan pengembang dilakukan untuk menganalisis sistem yang ada, pembuatan desain, dan implementasi sistem. Sistem pemantauan kualitas udara dalam ruang berbasis lokasi dan jaringan nirkabel dapat mengukur enam parameter kualitas udara dalam ruang yang meliputi partikel debu, suhu udara, kelembaban relatif, karbonmonoksida, dan senyawa mudah menguap. Pemantauan parameter tersebut dilakukan secara real time dan dapat menjadi solusi agar sistem pemantauan, pencatatan, dan pelaporan bisa dijalankan lebih cepat dengan sumber daya minimal.

---

Poor air indoor quality can cause health problems. Monitoring of indoor air quality is currently carried out by environmental health officer by carrying a measuring instrument and making measurements directly at the location. Difficulties in monitoring indoor air quality, the limited number of environmental health officer, and the length of time needed to measure the indoor air quality are the main problems in the monitoring, recording and reporting system of indoor air quality. The old method of monitoring, recording and reporting systems needs to be replaced with wireless and location-based indoor air quality monitoring system with data obtained in real time.

This study aims to develop a data collection system, provide a database management system, and build dashboards that provide information on monitoring indoor air quality. Systems development life cycle (SDLC) is an information system development process that can support business needs, design systems, build and send them to users. Agile development is one method of system development that is done in a simple way, the author of the idea plans the development of an existing system.

Collaboration with the developer is carried out to analyze existing systems, design system, and implement systems. Wireless and location-based indoor air quality monitoring system can measure six air quality parameters which include dust particles, air temperature, relative humidity, carbon monoxide, and volatile organic compounds. Monitoring these parameters is done in real time and it can be a solution so that the monitoring, recording and reporting systems can be done swiftly with minimal resources."

"Pendeteksian topik adalah suatu proses untuk mendapatkan pokok bahasan atau topik pada suatu dokumen teks. Pada data yang besar, pendeteksian topik dapat dilakukan dengan lebih efisien menggunakan metode machine learning. Clustering merupakan salah satu metode machine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang memiliki karakteristik serupa ke dalam suatu kelompok/cluster. Beberapa contoh metode clustering adalah K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), dan Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (EFCM). Metode clustering hanya memproses data numerik, oleh sebab itu diperlukan metode representasi teks. Metode representasi teks yang umum digunakan sebelumnya adalah Bag of Words (BoW) dan Term-Frequency Inversed Document Frequency (TFIDF). Namun, metode BoW dan TFIDF kurang baik dalam merepresentasikan teks secara kontekstual. Pada tahun 2018 metode representasi teks yang baru ditemukan yaitu metode Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Model BERT dapat merepresentasikan teks secara kontekstual dan menghasilkan representasi teks berdimensi tinggi. EFCM merupakan teknik clustering yang menggunakan kombinasi teknik reduksi dimensi Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dengan teknik clustering FCM. Pada tahun 2022 terdapat penelitian yang mengombinasikan BERT dan EFCM untuk pendeteksian topik. Pada model kombinasi BERT dan EFCM terdapat beberapa nilai parameter yang dapat diatur, antara lain adalah pemilihan lapisan encoder BERT, dimensi EFCM, dan derajat fuzziness. Penelitian ini berfokus pada analisis sensitivitas parameter untuk melihat pengaruh dari nilai parameter terhadap kinerja model EFCM berbasis BERT untuk pendeteksian topik. Analisis sensitivitas parameter menggunakan metode Sobol untuk menentukan parameter yang tidak sensitif dan yang paling sensitif. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik evaluasi topic coherence, topic diversity, dan topic quality. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter lapisan encoder, dimensi EFCM, dan derajat fuzziness sensitif terhadap kinerja model. Selain itu, diperoleh model optimal pada tiga dataset menggunakan parameter tuning metode grid search. Penerapan parameter tuning dapat meningkatkan performa model pada ketiga dataset berdasarkan nilai topic quality.

---

Topic detection is a process to get the subject matter or topic in a text document. In large data, topic detection can be done more efficiently using machine learning methods. Clustering is a machine learning method aiming to group data with similar characteristics into a group/cluster. Some examples of clustering methods are K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), and Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (EFCM). The clustering method only processes numeric data; therefore, a text representation method is needed. Previously used text representation methods were Bag of Words (BoW) and Term-Frequency Inverse Document Frequency (TFIDF). However, the BoW and TFIDF methods are not good at representing text contextually. In 2018 a new text representation method was discovered, namely the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) method. The BERT model can contextually represent text and produce high-dimensional text representations. EFCM is a clustering technique that combines the Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dimension reduction technique with the FCM clustering technique. In 2022 there will be research that combines BERT and EFCM for topic detection. In the BERT and EFCM combination model, there are several parameter values that can be set, including the selection of the BERT encoder layer, EFCM dimensions, and the degree of fuzziness. This study focuses on parameter sensitivity analysis to see the effect of parameter values on the performance of the BERT-based EFCM model for topic detection. Parameter sensitivity analysis uses the Sobol method to determine which parameters are insensitive and the most sensitive. Model performance was evaluated using evaluation metrics of topic coherence, topic diversity, and topic quality. The results showed that the parameters of the encoder layer, EFCM dimensions, and degree of fuzziness were sensitive to model performance. In addition, the optimal model was obtained for three datasets using the grid search method parameter tuning. Parameter tuning can improve the model performance on the three datasets based on topic quality values."

"Pandemi global COVID-19 mendorong digitalisasi di seluruh dunia. Digitalisasi di berbagai aktivitas memicu pertambahan pengguna internet dengan pesat. Penambahan pengguna meningkatkan kebutuhan akan aplikasi pengecekan performa layanan internet. Pada saat ini, terdapat beberapa aplikasi untuk melakukan pengukuran performa internet, misalnya aplikasi Speedtest. Aplikasi tersebut menguji parameter konektivitas internet, seperti ping, jitter, serta kecepatan download dan upload. Namun, aplikasi itu tidak menyediakan penjelasan terkait istilah teknis yang dapat dipahami pengguna awam. Aplikasi Network Checker berbasis Java yang penulis kembangkan menggunakan fitur pengukuran performa internet dari LibreSpeed. Penulis juga menyediakan penjelasan mengenai istilah-istilah teknis tersebut dalam halaman bantuan. Selain itu, aplikasi ini memiliki fitur untuk mendeteksi persentase throughput. Fitur tambahan tersebut diterapkan dengan basis packet sniffer TCPDUMP. Besar data hasil tangkapan TCPDUMP per detiknya diubah menjadi persentase terhadap kecepatan download maksimal. Hasil pengujian Network Checker dengan aplikasi resmi LibreSpeed memiliki perbedaan di bawah 15% untuk ping dan download speed; perbedaan 21,9% dan 39,5% untuk jitter dan upload speed. Pengujian persentase throughput menunjukkan perbedaan hanya sebesar 0,29%. Pembandingan Network Checker dengan Speedtest memperlihatkan perbedaan ping dan download speed tidak lebih dari 8%; jitter dan upload speed sebesar 25,68% dan 58,16%. Aplikasi Network Checker unggul dalam segi fitur dibandingkan dengan Speedtest, namun dengan server yang terbatas.

---

The global COVID-19 pandemic was driving digitalization around the world. Digitization in various activities triggered the rapid increase in internet users. In addition to users increases, the need for internet service performance checking applications also grew. Currently, there are several applications to measure internet performance, such as the Speedtest application. This application tests internet connectivity parameters, such as ping, jitter, and download and upload speeds. However, the application does not provide explanations related to technical terms that can be understood by ordinary users. The Java-based Network Checker application that the author developed uses the internet performance measurement feature of LibreSpeed. The author also provides explanations of these technical terms in the help page. Furthermore, this application has a feature to detect the throughput percentage. These additional features are implemented on the basis of the TCPDUMP packet sniffer. The size of the TCPDUMP captured data per second is converted into a percentage of the maximum download speed. The test results of Network Checker with the official LibreSpeed application have a difference of under 15% for ping and download speeds; difference of 21.9% and 39.5% for jitter and upload speed. Throughput percentage testing shows a difference of only 0.29%. Comparison of Network Checker with Speedtest shows the difference in ping and download speed is not more than 8%; jitter and upload speed of 25.68% and 58.16%. The Network Checker application excels in features compared to Speedtest, but with limited servers."

"Evaluasi masalah lingkungan dengan banyak variabel memerlukan analisis datamenggunakan metode Multivariat diantaranya dengan analisis komponen utama (PCA; Principal Component Analysis).Penelitian ini bertujuan untuk mengungkap hubungankarakter substratsedimen dengan kualitas air dan sebarannya melalui pendekatan analisismultivariat. Penelitian dilakukan pada bulan Juni, Agustus, dan Oktober 2009pada tujuhlokasi. Pengambilan contoh air dilakukan menggunakan Snatch Water Sampler sedangkan contoh sedimen diambil dengan Ekman grab.Kualitas air yang dianalisis adalah pH, konduktivitas, turbiditas, oksigen terlarut (DO), temperatur, N-nitrit, N-nitrat, N-ammonia,nitrogen, P-fosfat, total fosfor, khlorofil-a, dan padatan total tersuspensi menggunakanmetode mengacu pada Buku Standard Methods edisi-21. Analisis tekstur terhadap sedimen(pasir, lumpur dan liat) dilakukan menggunakan metode hidrometer sedangkan bahanorganik total menggunakan metode gravimetri.Analisis data dilakukan menggunakansoftware Microsoft Excell 2003 dan MVSP 3.1.Analisis PCA menghasilkan dua komponenutama dengan eigen value >1 dan berkonstribusi sebesar 90,7% dari ragam total. Komponen 1 terdiri dari Stasiun A, B, C, D, E dan Gyang dicirikan oleh karakter substrat sedimen pasir dan konsentrasi oksigen terlarut dan pH yang tinggi. Stasiun F padakomponen 2 dicirikan oleh karakter substrat sedimen lumpur dan liat dengan konsentrasiturbiditas, total padatan tersuspensi (TSS; Total Suspended Solid), nitrit, total fosfor danbahan organik total (TOM; Total Organic Matter) yang tinggi."

"Pencemaran senyawa farmasi khususnya paracetamol akibat produksi yang menghasilkan air limbah industri telah menjadi ancaman bagi lingkungan dan makhluk hidup terutama di negara berkembang seperti Indonesia, yang mana efektivitas biaya dari proses penyisihan merupakan faktor utama. Pada penelitian ini akan dimanfaatkan jenis alga wild algal biomass (WAB) dari situ agathis UI mixed-culture sebagai agen penyisihan paracetamol dengan menggunakan proses biosorpsi. Efek parametrik dilakukan dengan melakukan variasi perlakuan aktivasi, waktu, pH, temperatur, konsentrasi paracetamol, jumlah biomassa alga, sebagai parameter uji dengan bentuk eksperimen sistem batch dalam skala laboratorium. Efisiensi penghilangan paracetamol meningkat secara signifikan tanpa perlakuan aktivasi jika dibandingkan metode aktivasi NaOH dan H3PO4. Dalam pengujian pemilihan perlakukan aktivasi dilakukan pula analisis dengan menggunakan pendekatan evaluasi siklus hidup atau life cycle assessment (LCA). Didapatkan bahwa perlakuan tanpa aktivasi memiliki dampak lingkungan terendah dibandingkan dua metode aktivasi lainnya. Kondisi optimum dari penyisihan polutan ditinjau dengan metode batch, hasilnya menunjukkan penyerapan maksimum paracetamol didapat pada jenis adsorben non modifikasi, waktu kontak 120 menit, konsentrasi adsorben 2 g/L konsentrasi polutan 50 mg/L, pH 5, dan suhu 60oC. Kuantifikasi paracetamol dilakukan menggunakan spektrofotometer UV-Vis pada λmax 281 nm dan kurva kalibrasi standard.

---

Pollution of pharmaceutical compounds, especially paracetamol due to the production of industrial wastewater, has become a threat to the environment and living things, especially in developing countries such as Indonesia, where the cost-effectiveness of the removal process is a major factor. In this study, a mixed-culture wild algal biomass (WAB) from the Agathis UI will be utilized as a paracetamol removal agent using the biosorption process. The parametric effect was carried out by varying the activation treatment, time, pH, temperature, concentration of paracetamol, amount of algal biomass, as test parameters in the form of a batch system experiment in a laboratory scale. Paracetamol removal efficiency was significantly increased without activation treatment when compared to the NaOH and H3PO4 activation methods. In testing the selection of activation treatment, an analysis is also carried out using a life cycle assessment (LCA) approach. It was found that the treatment without activation had the lowest environmental impact compared to the other two activation methods. The optimum condition of pollutant removal was reviewed by batch method, the results showed that the maximum absorption of paracetamol was obtained at the non-modified adsorbent type, contact time was 120 minutes, adsorbent concentration was 2 g/L, pollutant concentration was 50 mg/L, pH 5, and temperature was 60oC. Paracetamol quantification was carried out using a UV-Vis spectrophotometer at max 281 nm and a standard calibration curve."

"Penggunaan air tanah oleh sebagian besar masyarakat berpotensi terkontaminasi E.Coli sehingga diperlukan pemantauan mandiri. Penelitian ini bertujuan untuk 1) menganalisis hasil pengujian Escherichia Coli pada air minum dan faktor yang memengaruhinya; 2) menguraikan manfaat, tantangan, dan peluang dalam melakukan self-monitoring; dan 3) mengembangkan prosedur untuk memantau Escherichia Coli. Pemantauan mandiri dilakukan alat monitoring on-site yaitu Aquagenx CBT ET+TC Presence/Absence. Hasil pemantauan menunjukkan bahwa tingkat kontaminasi E.Coli pada sumber memiliki rata-rata bernilai lebih tinggi dibandingkan dengan point-of-use. Berdasarkan analisis korelasi Pearson, hubungan perlakuan yang dilakukan pada sumber air terhadap berkurangnya jumlah E.Coli dalam air minum memiliki nilai p sebesar 0,35. Self-monitoring memiliki potensi yang cukup besar untuk diimplementasikan dengan akurasi data diantara 85 – 95%. Walaupun demikian, berdasarkan analisis korelasi Pearson, hubungan pemahaman kualitas air minum dengan kualitas air minum memiliki nilai p sebesar -0,383. Langkah yang dilakukan pada pengujian juga tergolong mudah walaupun terdapat langkah-langkah yang cukup menantang. Self-monitoring dapat dikembangkan lebih jauh lagi dengan mempertimbangkan kebutuhan dan keresahan dari rumah tangga agar mereka dapat lebih efektif dalam melakukan pemantauan. Kontaminasi yang masih bisa ditemukan dalam rumah tangga membuat mereka harus tetap melakukan self-monitoring menggunakan instrumen yang sesuai dengan standar UNICEF.  

---

Groundwater has the potential to be contaminated with E.Coli so guidance is needed. This study aims to 1) analyze the results of Escherichia Coli in drinking water and the factors; 2) describe the benefits, challenges and opportunities in conducting self-monitoring; and 3) developing procedures to combat Escherichia Coli. On-site monitoring utilizes Aquagenx CBT ET + TC Presence/Absence as an independent tool. Results indicate E.Coli contamination at the point of use is higher than that at the source. Pearson's correlation analysis shows a p-value of 0.35 between actions at water sources and reduced E. coli in drinking water. Self-monitoring has considerable potential to be implemented because the accuracy ranges from 85 – 95%. In contrast, Pearson's correlation analysis indicates that there is a p-value of -0.383 between the understanding of drinking water quality and the quality of drinking water. Although some test steps pose challenges, most are straightforward. Self-monitoring can be developed further by taking into account the needs and concerns of households so that they can be more effective in carrying out monitoring. Despite contamination risks, households should continue self-monitoring and self-training using UNICEF-standard instruments."