Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Gas turbin engine akan mengalami degradasi sejalan dengan waktu menjadi perhatian utama perusahaan oil dan gas karena akan berpengaruh terhadap engine reliability, availability, dan maintenance cost.Time based maintenance mengabaikan kondisi performance gas turbin apakah dalam kondisi sehat atau rusak, tetap dilakukan overhaul jika telah tercapai TBO Time Between Overhaul antara 25.000 jam. Kerusakan pada gas turbin sebelum TBO sulit terdeteksi. Performance monitoring mampu mendeteksi degradasi gas turbin sehingga membantu penggunanya untuk beralih dari Time based ke Condition Based Maintenance. Dari pola degradasi gas turbin, dapat ditentukan prediksi sisa umur pakai dengan menggunakan metode regresi dan analisa resiko.

---

Gas turbine will experience performance degradation align with operation time. The degradation of gas turbine performance will be main focus in oil and gas company since its affecting to the reliability, availability, and maintenance cost.Time based maintenance was ignoring gas turbine performance whether it still can be running or it will be failed, gas turbine overhaul is still carried out when running hours reached Time Between Overhaul TBO at 25.000 hours. Gas turbine failure before overhauling schedule is difficult to predict when time based maintenance strategy applied.

Performance monitoring can detect gas turbine degradation so that assist oil and gas company as the user to change their maintenance program from Time Based to Condition Based Maintenance.Based on gas turbine performance degradation pattern. It can be determined the remaining useful life of gas turbine prior to overhauling by using regression method and carry out risk analysis."

"Industri Minyak Bumi di Indonesia tergantung terhadap trend harga minyak yang berfluktuasi. Harga minyak yang cenderung menurun mengharuskan perusahaan melakukan efisiensi dalam operasinya. Salah satunya fokusnya adalah terhadap sistem pemeliharaan karena investasi pemeliharaan sangat signifikan terutama di industri minyak bumi. Pemilihan strategi pemeliharaan harus mengacu kepada kinerja kehandalan dan ketersediaan, dan juga efektifitas biaya total pemeliharaan. Pemeliharaan berbasis kondisi adalah salah satu strategi yang dipandang mempunyai efektifitas biaya yang tinggi. Penelitian ini mengenai analisis biaya dan manfaat dari strategi pemeliharaan berbasis kondisi pada industri minyak bumi di Indonesia. Beberapa perusahaan melakukan pemeliharaan berbasis kondisi untuk mengoptimalkan interval kegiatan inspeksi dengan mengawasi parameter dari peralatan baik secara manual ataupun pemasangan alat monitor di peralatan tersebut.

---

Crude oil industry depends on the trend of world oil price. The oil price trend has been decreasing in the last five years. As a results, crude oil industry has to minimize their operation cost. Maintenance have significant contribution to operation cost. One focus to minimize operation cost is by maintenance strategy selection. The selection must be based on reliability, availability and total maintenance cost.

Condition based maintenance is a maintenance strategy which seen as highly cost effective strategy. The objective of this research is to analyze condition based maintenance implementation on an oil production facility in Indonesia. Finding indicates that condition based maintenance could reduce total maintenance cost up to 60% in ideal condition."

"Saat ini terdapat sekitar 244 bendungan di Indonesia yang dikelola Kementerian PUPR, PLN (Perusahaan Listrik Negara) dan swasta di sektor pertambangan serta di kelompok lain. Pemeliharaan bendungan harus menjadi perhatian yang serius agar pemanfaatannya menjadi maksimal. Jika kita menganggap umur sebuah bangunan sebagai puluhan tahun, menilai alternatif proyek hanya dari segi biaya investasi akan menjadi terlalu sempit dan tidak mencukupi. Biaya operasional pemeliharaan merupakan bagian penting dari investasi selama siklus hidup. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi bendungan di Indonesia dan membahas tentang model pemeliharaan berbasis Life Cycle Cost (LCC) bendungan. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode indeks kondisi gabungan diperoleh nilai keseluran komponen Bendungan Sempor mencapai angka 5, Bendungan Sermo yang berada pada indeks penilaian 5,076, dan Bendungan Wadaslintang dengan nilai 5,391. Secara keseluruhan, kondisi fisik bendungan yang ditinjau berada dalam skala baik dengan kerusakan minor sehingga kegiatan pemeliharaan preventif atau berbasis waktu dapat digunakan sebagai pilihan. Sementara untuk Life Cycle Cost pada Bendungan Sempor didapat nilai Rp2.214.967.283.834, Bendungan Sermo Rp2.291.822.046.320, dan Life Cycle Cost untuk Bendungan Wadaslintang Rp2.355.633.423.465.

---

Currently, there are around 244 dams in Indonesia which are managed by the Ministry of Public Works and Public Housing, PLN (State Electricity Company) and the private sector in the mining sector and in other groups. Dam maintenance must be a serious concern so that its utilization is maximized. If we consider the life of a building as decades, assessing project alternatives only in terms of investment costs would be too narrow and insufficient. Operational maintenance costs are an important part of the investment over the life cycle. This study aims to analyze the condition of dams in Indonesia and discuss the maintenance model based on the dam's Life Cycle Cost (LCC). Based on the results of calculations using the combined condition index method, the overall value of the Sempor Dam component reaches 5, the Sermo Dam at the rating index of 5,076, and the Wadaslintang Dam at 5,391. Overall, the physical condition of the dam under review is in good scale with minor damage so preventive or time-based maintenance activities can be used as an option. Meanwhile, for the Life Cycle Cost for the Sempor Dam is Rp2.214.967.283.834, for the Sermo Dam Rp2.291.822.046.320, and the Life Cycle Cost for the Wadaslintang Dam is Rp2.355.633.423.465."

"Pemeliharaan merupakan hal terpenting dalam menjalankan sebuah sistem produksi yang melibatkan aset yang besar, termasuk pada Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi. Pemeliharaan mesin berbasis kondisi mesin Condition-Based Maintenance dirasa efektif dalam menjaga performa mesin. Kondisi mesin dapat diketahui melalui data operasi yang ada. Salah satu pendekatan yang dapat mempelajari dan mengolah ribuan data operasi yang terekam oleh sensor-sensor parameter keseluruhan data operasi yang ada adalah dengan pendekatan machine learning. Data operasi tersebut kemudian akan dibagi menjadi beberapa kategori yaitu long, medium dan short dengan batasan berupa lama waktu aset tersebut beroperasi. Data tersebut kemudian akan menjalani proses training menggunakan aplikasi Classification Learner pada software MATLAB. Proses ini memungkinkan MATLAB mempelajari hubungan antar parameter, waktu dan kategori yang dibuat hingga menghasilkan sebuah model klasifikasi kondisi mesin. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi kondisi turbin terkini yang kemudian dapat diperkirakan berapa lama lagi turbin dapat beroperasi dengan baik sampai turbin membutuhkan kegiatan pemeliharaan kembali.

---

Maintenance is the most important thing in running a large production system that is using some machinery such as turbines, pumps and so on. This is also applied for a geothermal power plants that have so many assets to maintain. Condition based maintenance is considered to be the most effective maintenance management to be applied for a big scale industrial company. Machines condition could be known from the machines operation data that is continously recorded by the censors of some parameter. One of the most suitable approach to learn and process the big operation data is machine learning. The operation data will be classified into three categories, there are long category, medium category and short category, which has its limit based on the length of time the machine has been operating. Then, the operation data will be trained using Classification Learner toolbox of MATLAB. This process let MATLAB understands the relationship between each parameter, time and the categories until a classification model of machines condition has been produced. The model later could be used to predict the most recent machines condition so that we can also predict how long the machine could still operate well until it needs to be maintained again. "

"ABSTRAKKetersediaan sistem pembangkit tenaga listrik dipengaruhi oleh keandalan suku cadang dan manajemen pemeliharaan yang berdampak pada maintainability. RCM Reliability Centered Maintenance , RBM Risk Based Maintenance , dan CBM Condition Based Maintenance atau gabungan RCM dan RBM, atau RCM dan CBM telah diterapkan pada pembangkit tenaga listrik. Setiap teknik pemeliharaan menghasilkan maintenance work packages. Implementasi RCM, RBM dan CBM secara terintegrasi akan menghasilkan maintenance work packages yang akan meningkatkan ketersediaan pembangkit listrik lebih signifikan dibandingkan penggunaan masing-masing teknik pemeliharaan atau gabungan dua teknik pemeliharaan. Penelitian ini mengintegrasikan teknik pemeliharaan berbasis keandalan, risiko dan kondisi yang disebut Teknik Pemeliharaan Terintegrasi TPT . Tahapan TPT sebagai berikut: menentukan pohon fungsi, rekaman data kerusakan, FMEA Failure Mode Effect Analysis , FTA Fault Tree Analysis , risk analysis, yang kemudian menghasilkan MPI Maintenance Prioritization Index , FDT Failure Defense Task , integrated maintenance program yang dilakukan condition monitoring assessment, analisis keandalan maintainability dan hasil. Dalam penelitian ini dikembangkan model matematis, dan dilakukan simulasi untuk menganalisis ketersediaan yang dihasilkan teknik pemeliharaan. Tingkat ketersediaan RCM, RBM, CBM dan TPT sebagai berikut 81,56 , 81,02 , 84,92 , dan 90,07 . Penerapan TPT pada PLTU objek penelitian telah menghasilkan peningkatan ketersediaan dari 76,95 2008 ndash; 2012 atau 81,84 2010 ndash; 2012 menjadi 92,59 2013 ndash; Mei 2015 .

---

ABSTRACTAvailability of thermal power plant is influenced by the reliability of spare parts and maintenance management that affect maintainability. RCM Reliability Centered Maintenance , RBM Risk Based Maintenance , and CBM Condition Based Maintenance or combined RCM and RBM or RCM and CBM have been applied in thermal power. Each maintenance technique will generate each maintenance work packages. Implementation of RCM, RBM and CBM maintenance techniques in an integrated manner will result in maintenance work packages that will increase the availability of power plants more significantly than the use of each maintenance technique or a combination of two maintenance techniques. This research integrates maintenance techniques based on reliability, risks and conditions, called Integrated Maintenance Techniques TPT , which consists of 10 steps determining function tree, operation records, FMEA Failure Mode Effect Analysis , FTA Fault Tree Analysis , risk analysis, which then produce MPI Maintenance Prioritization Index , FDT Failure Defense Task , integrated maintenance program conducted by condition monitoring assessment, reliability maintainability analysis and results. This research developed a mathematical model, and then performed a simulation to analyze the availability produced by each maintenance technique. Availability of RCM, RBM, CBM and TPT is as follows 81.56 , 81.02 , 84.92 , and 90.07 . The implementation of TPT in thermal power plant of research object has resulted in an increase of thermal power plant availability from 76.95 2008 2012 or 81.84 2010 2012 to 92.59 2013 May 2015 ."

"Listrik merupakan kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan manusia pada abad ke-21. Adapun upaya untuk memenuhi kebutuhan energi listrik tersebut adalah teknologi turbin gas. Salah satu faktor yang mempengaruhi kinerja dari turbin gas adalah desain impeler dari turbin gas generator. Metode yang dapat digunakan untuk menganalisis kinerja impeler turbin gas generator adalah metode analisis segitiga kecepatan. Analisis segitiga kecepatan dilakukan dengan perhitungan komponen segitiga kecepatan menggunakan hasil pengukuran FARO Edge dan data aktual pengujian turbin gas GT85-2. Berdasarkan hasil perhitungan, daya yang dihasilkan fluida bertambah seiring dengan kenaikan kecepatan putar, sedangkan nilai efisiensi berkurang seiring dengan kenaikan kecepatan putar.

---

Electricity is one of the most important needs for hummanity in 21st century. There is one technology to fulfill this need, called gas turbine. One of the factor that influence the performance of gas turbine is 1st turbine impeller design. Velocity triangle analysis method is used to analyze the performance of 1st turbine impeller. To analyze using velocity triangle, FARO Edge is used to measure the components of the velocity triangle and actual data testing of gas turbine GT85 2. The result based on the calculation is power produced by fluids is increased and the efficiency is decreased along the increase of rotational speed of the impeller."

"Operasi dan pemeliharaan merupakan dua aktifitas penting dalam kegiatan perusahaan. Bagi perusahaan pembangkit listrik melakukan kedua aktifitas tersebut sangatlah penting karena untuk dapat memberikan suplai listrik yang aman, cukup dan dapat dipercaya bagi konsumen, diperlukan pelaksanaan pemeliharaan serta operasi yang maksimal. PT X merupakan perusahaan penyuplai listrik untuk lokasi Jawa dan Bali. Terjadinya Kegagalan dalam system pemeliharaan dan operasi menimbulkan risiko keselamatan dan kesehatan yang terganggu dan hilangnya suplai listrik bagi sebagian besar konsumen yang mengakibatkan hilangnya sejumlah keuntungan bagi perusahaan. Oleh karena itu diperlukan analisis risiko kegagalan untuk mengindentifikasi, mengontrol dan meminimalkan dampak dari kegagalan tersebut.

---

Operation and maintenance are important activities in company. For power plant company, both activities are verry important because to give an save, enough, and trustable electrical supply for the customer, the operation and maintenance must be maximum. PT X is a company that supply electrical for java and bali.

Failure that happens ini operation and maintenance system can cause a safety and health risk and lost electrical supply for the customer that effect company profits. Thats why risk analysis was needed to indentify, control, and to reduce the cost of failure."

"Pemeliharaan pembangkit listrik harus dilakukan dalam durasi yang direncanakan. Perpanjangan durasi pemeliharaan tidak hanya berdampak pada kinerja perusahaan pembangkit tetapi juga mempengaruhi pengoperasian sistem kelistrikan yang dilakukan oleh operator sistem. Oleh karena itu penting untuk mengetahui risiko-risiko utama dan urutan prioritasnya sehingga mitigasi dapat dilakukan. Mitigasi ini dapat meningkatkan efektivitas pemeliharaan. Penelitian ini dilakukan di Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG) Muara Karang Blok 1, Jakarta. PLTG ini diproduksi oleh General Electric dengan jenis turbin gas MS9000. Dalam studi ini identifikasi risiko dilakukan dengan mempelajari riwayat pemeliharaan selama 10 tahun terakhir. Selain itu, pendapat juga diminta dari para ahli yang berpengalaman dalam memelihara pembangkit listrik ini. Analisis risiko menggunakan metode matriks risiko untuk menyaring risiko yang telah diidentifikasi. Output dari matriks risiko ini adalah risiko-risiko utama yang harus dimitigasi. Selanjutnya untuk memprioritaskan risiko-risiko utama tersebut, metode Proses Hirarki Analitik (PHA) digunakan dengan bantuan responden ahli. Pada akhirnya penelitian ini menghasilkan risiko-risiko utama dengan urutan prioritasnya mulai dari retak pada flexible lead rotor generator, temuan kerusakan pada nozzle tingkat pertama, ketidaksesuaian hasil perbaikan part turbin, kegagalan sistem pelumasan bearing generator, tingkat curah hujan tinggi , part pengganti nozzle dan bucket datang terlambat, load tunnel terbakar, kebocoran H2 dari bushing / bracket generator, accessories gear baru tidak standar, kerusakan part torque converter, dan kebocoran saluran bahan bakar minyak saat start up PLTGMaintenance of power plants must take place within the planned duration. Extension of maintenance duration not only has an impact on the performance of the generating company but also affects the operation of the electricity system implemented by system operator. Therefore it is important to know the main risks and the order of priorities so that mitigation can be done. This mitigation can improve effectiveness of maintenance. This research was conducted at Muara Karang Gas Turbine Power Plant Block 1, Jakarta. The gas turbine is manufactured by General Electric with the type of MS9000 gas turbine. In this study, risk identification is done by studying the maintenance history of the last 10 years. In addition, opinions were also asked from experts who were experienced in maintaining this power plant. Risk analysis uses a risk matrices method to filter out the risks that have been identified. The output of this risk matrices is ​​the main risks that must be mitigated. Next to prioritize the main risks, the AHP method is used with the help of expert respondents. In the end this research produced the main risks in the order of priorities starting from cracks on flexible lead of generator rotor, damage findings at the first stage nozzle, incompatibility results of turbine parts repair, failure of the generator bearing lubrication system, high rainfall rate, replacement part of nozzle and bucket arrive late, load tunnel is burning, H2 leakage from generator bushing/bracket, new accessories gear is not standard, damage of torque converter part, and leakage of fuel oil line at startup of the Gas Turbine Power Plant"

"Stunting adalah salah satu masalah gizi yang mengganggu perkembangan pada anak yang diakibatkan oleh asupan gizi buruk pada masa pertumbuhannya. Indonesia tergolong sebagai negara dengan prevalensi stunting yang tinggi dengan angka sebesar 30.8% untuk anak Balita dan 29.9% untuk anak Baduta berdasarkan hasil Riskesdas 2018. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Balitbangkes, stunting terbukti membahayakan garis keturunan. Bayi dengan kondisi stunting membuat pertumbuhan dan perkembangan terhambat dan juga membuka resiko terhadap menderita penyakit tidak menular seperti diabetes mellitus pada saat dewasa. Jika bayi stunting perempuan tumbuh besar sehingga menjadi ibu, maka ibu tersebut akan melahirkan bayi stunting lagi dan mengakibatkan kondisi stunting lintas generasi. Dalam skripsi ini, pemodelan sistem prediksi stunting memanfaatkan metode machine learning berdasarkan data sekunder dari Indonesian Family Life survey (IFLS) tahun 2014-2015. Pemodelan dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python. Dilakukan pre-processing dengan metode yang berbeda-beda, yaitu Principal Component Analysis (PCA) dan 3 jenis Feature Selection: Filter, Wrapper, dan Embedded. Ketidakseimbangan dataset ditangani dengan metode SMOTE. Dilakukan pemisahan data menjadi training set dan testing set dengan pembagian 80:20 masing-masing. Kemudian beberapa algoritma model machine learning diujikan untuk mengetahui kemampuan prediksinya untuk setiap metode pre-processing. Hasil penelitian menunjukan bahwa setidaknya 1 dari 4 model untuk tiap metode pre-processing memiliki kemampuan yang baik dengan menunjukan nilai metrik dan AUC di atas 0,8. PCA dengan Decision Tree Classifier menunjukan akurasi 85% dan AUC 0,849. Feature Selection–Wrapper dengan SVC menunjukan akurasi 98% dan AUC 0,981. Feature Selection-Filter menunjukan akurasi 98% dan AUC 0,979. Feature Selection–menunjukan akurasi 84% dan AUC 0,844. Hal ini menjadikan kombinasi algoritma terbaik dalam penelitian ini adalah metode pre-processing Feature Selection–Wrapper dengan model machine learning SVC.

---

Stunting is one of the nutritional problems that interfere with development in children caused by poor nutritional intake during their growth period. Indonesia is classified as a country with a high prevalence of stunting with a figure of 30.8% for under-five children and 29.9% for under-two children based on the results of Riskesdas 2018. Based on research conducted by Balitbangkes, stunting has proven to endanger lineage. Babies with stunting conditions would have their growth and development stunted and also open the risk of suffering from non-communicable diseases such as diabetes mellitus in adulthood. If the female stunting baby grows up to become a mother, then the mother will give birth to another stunting baby and results in cross-generational stunting conditions. In this bachelor’s thesis, the stunting prediction system modeling utilizes machine learning methods based on secondary data from the 2014-2015 Indonesian Family Life Survey (IFLS). The modeling is carried out using the Python programming language. Pre-processing is carried out with different methods, namely Principal Component Analysis (PCA) and 3 types of Feature Selections: Filter, Wrapper, and Embedded. Dataset imbalance is handled by the SMOTE method. Separate the data into training sets and testing sets with a distribution of 80:20 each. Then several machine learning model algorithms were tested to determine their predictive ability for each pre-processing method. The results showed that at least 1 of the 4 models for each pre-processing method had a good ability indicated by the metric and AUC values ​​above 0.8. PCA with Decision Tree Classifier shows an accuracy of 85% and AUC 0.849. Feature Selection–Wrapper with SVC showed 98% accuracy and AUC 0.981. Feature Selection–Filter shows 98% accuracy and AUC 0.979. Feature Selection–Embedded shows an accuracy of 84% and AUC 0.844. The result shows that best combination of algorithms in this study is the Feature Selection–Wrapper pre-processing method with the SVC machine learning model."