Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKRencana kebutuhan masing - masing moda transportasi penting dialokasikan secara tepat karena konsumsi bahan bakar tersebut menempati terbesar kedua penggunaan bahan bakar lainnya. Pada penulsan ini, analisa menggunakan beberapa metode peramalan akan kebutuhan setiap perjalanan kereta api dan dievaluasi untuk hasil yang terbaik antara lain : regresi linier berganda, support vector machine SVM dan neural network ANN . Adapun analisis regresi linier memberikan gambaran hubungan linier antara variabel prediksi terhadap variabel terikat. Langkah selanjutnya dipilih parameter pengaruh untuk variabel terikat sebagai variabel prediksi yang mempunyai signifikan pengaruh. Dari ketiga metode tersebutdievaluasi untuk indikasi accuracy of prediction dengan nilai RSME root square mean error terendah. Hasil ditunjukan oleh metode SVM untuk mode prediksi terbaik yang dapat digunakan untuk membuat permintaan waktu akan datang akan konsumsi bahan bakar perjalanan kereta api.

---

ABSTRACT Fuel requirement plan needs to be accuraately allocated because it occupes the second largest usage portion in transportation sector. This thesis evaluates and analyzes several prediction methods to forecast fuel requirement of a train trip. The methods are multple linear regression, support vector machine SVM and neural network ANN . Linear regression analysis provides an overview of the linear relationship between indenpendent variable and the predicted variables, i.e. the fuel consumption of the train trip. This method then used to select a subset of independent variable that significantly influence the predicted variables. Moreover the three methods are evaluated their accuracy using RSME root square mean error . The result show the support vector machine is the most appropriate model to predict the fuel consumption of the train trip."

"Indonesia merupakan salah satu negara di dunia yang masih menerapkan subsidi untuk Bahan Bakar Minyak (BBM). Pemerintah Indonesia sesuai dengan amanah undang-undang harus menjamin penyediaan dan pendistribusian BBM bagi seluruh rakyat Indonesia. Untuk menerapkan kebijakan ini dengan tepat maka pemahaman akan pola konsumsi BBM menjadi hal yang sangat fundamental karena setiap daerah memiliki hak yang sama dalam memperoleh sumber energi termasuk BBM. Penelitian ini menggunakan metode clustering untuk mengetahui kategori kabupaten/kota berdasarkan pola konsumsi BBM subsidi. Data yang digunakan adalah data konsumsi BBM subsidi sejak Januari tahun 2016 hingga Juni tahun 2021 dalam bentuk time series. Penelitian ini membandingkan beberapa metode clustering yaitu k-means, Partitioning Around Medoid (PAM) dan Clustering Large Applications (CLARA). Hasil yang diperoleh adalah k-means menjadi metode clustering yang paling optimal untuk analisis konsumsi BBM subsidi setelah dilakukan evaluasi terhadap nilai rata-rata Silhouette, Dunn Index dan Connectivity. Hasil clustering dengan metode k-means mengindikasikan adanya dua cluster kabupaten/kota yang memiliki tingkat kerentanan terhadap konsumsi BBM yang tinggi dan rendah. Pemerintah perlu menetapkan daerah prioritas dalam pengawasan penggunaan BBM subsidi terutama daerah dengan tingkat kerentanan penggunaan BBM subsidi yang tinggi serta untuk daerah yang memiliki tingkat kerentanan rendah pemerintah perlu meninjau kembali kuota BBM subsidi yang ditetapkan

---

Indonesia is one of the countries in the world that still applies subsidies for fuel oil (BBM). The Indonesian government following the mandate of the law must ensure the supply and distribution of fuel for all Indonesian people. Understanding the pattern of fuel consumption is very fundamental because every region has the same rights in obtaining energy sources, including fuel. This study uses the clustering method to determine the category of districts/cities based on the pattern of consumption of subsidized fuel. The data used is data on subsidized fuel consumption from January 2016 to June 2021 in the form of a time series. This study compares several clustering methods, namely k-means, Partitioning Around Medoid (PAM), and Clustering Large Applications (CLARA). The results found that k-means becomes the most optimal clustering method for the analysis of subsidized fuel consumption after evaluating the values of Silhouette, Dunn Index, and Connectivity. The results indicate that two district/city clusters have high and low levels of vulnerability to fuel consumption. The government needs to determine priority areas in supervising the use of subsidized fuel, and for areas that have a low level of vulnerability, the government needs to review the quota for subsidized fuel that has been set."

"Saat ini peramalan beban listrik hanya menggunakan acuan data historis sebagai masukan pada metode peramalan beban. Berbagai jenis metode digunakan untuk menghasilkan peramalan beban yang akurat dan presisi dengan harapan daya yang disalurkan tepat ukuran sesuai dengan kebutuhan beban listrik konsumen. Skripsi ini membahas teknik kombinasi metode permodelan Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang dikaitkan dengan metode regresi linear dari hubungan suhu dan beban listrik untuk menghasilkan metode peramalan yang lebih akurat dan presisi dari sekedar peramalan beban yang mengacu pada data historis saja. Berdasarkan hasil, terlihat bahwa MAPE kombinasi peramalan (4,19%) lebih baik dibanding menggunakan metode ARIMA (5,16%) dan Regresi Linear (5,28%) saja.

---

Nowadays electrical load forecasting uses historical data as a reference input on load forecasting method. Various types of this methods used to produce an accurate load forecasting and precision in the hope that appropriate resources are distributed according to the size of electrical load demand of consumers.

This research will discuss combination technique of Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), which is associated with linear regression method from the relationship of temperature and electrical load to produce a more accurate and precise than a load forecasting based on historical data only. The final results show that combination technique gives MAPE 4,19%, better than ARIMA (5,16) and Linear Regression (5,28%)."

"Air dengan melalui proses elektrolisa dapat dipecah struktur molekulnya menjadi gas hidrogen dan oksigen dimana jumlah hidrogen yang terbentuk dua kali lipat dari oksigen. Hidrogen merupakan bahan bakar yang ideal untuk motor bakar 4 langkah dan merupakan bahan bakar yang ramah lingkungan. Dengan menambahkan gas hasil elektrolisa air ke motor bakar 4 langkah, dapat menggantikan sebagian porsi bahan bakar minyak yang digunakan.Permasalahan gas hasil elektrolisa air untuk digunakan sebagai bahan bakar tunggal bagi motor bakar adalah supply gas elektrolisa yang tidak mencukupi jumlah yang dibutuhkan motor bakar, disebabkan oleh laju produksi gas elektrolisa yang relatif kecil. Menjadikan gas elektrolisa air sebagai bahan bakar tambahan merupakan langkah yang cukup tepat bagi pengurangan pemakaian BBM. Penambahan gas elektrolisa air bagi motor bakar ini dengan melakukan injeksi pada bagian air box filter (sebelum karburator).Penambahan gas elektrolisa air melalui air box filter dapat mengurangi pemakaian BBM pada motor bakar. Penghematan tertinggi terjadi pada putaran motor 3500 rpm kondisi tanpa beban, ada pada nilai 3,71%.

---

Water Electrolysis can be separate water to became oxygen gas and hydrogen gas. The generated amount of hydrogen is twice the amount of oxygen. Hydrogen is most ideal fuel for 4 stroke engine and it is environment friendly. By adding water electrolysis gas result to 4 stroke engine, can replace some portion of fuel was used.

Gas of water electrolysis is cannot use as prime fuel for engine because of generated of gas is slightly. Using gas of water electrolysis is the best way to reduced fuel consumption. Injection gas of water electrolysis is placed at air box filter (before the carburetor).

By adding water electrolysis gas result to air box filter can reduced fuel consumption needed. Maximum Economical fuel comsumption is 3,71% occur at 3500 rpm without load."

"ABSTRACTJumlah kendaraan bermotor di Indonesia yang terus meningkat setiap tahunnya menyebabkan peningkatan polusi dan jumlah penggunaan energi. Sehingga sampai saat ini dilakukan berbagai penelitian untuk menemukan bahan bakar atau energi terbarukan yang lebih ramah lingkungan untuk menggantikan minyak bumi. Salah satu energi terbarukan atau bahan bakar tersebut adalah bioetanol. Pemerintah sendiri sedang berusaha untuk menerapkan penggunaan campuran bioetanol pada bahan bakar yang ada di Indonesia dengan menerapkan Permen ESDM No. 12/th.2015. Pencampuran dari bioetanol sendiri diharapkan agar meningkatkan kandungan nilai oktan yang ada di bahan bakar. Seharusnya dengan penambahan bioetanol sendiri jika dilihat dari kenaikan nilai oktannya maka dapat meningkatkan performa mesin karena menghindarkan mesin dari kondisi knocking. Selain itu kandungan oksigen yang ada di bioetanol dapat mengurangi emisi dari gas buang kendaraan bermotor tersebut. Untuk itu penulis melakukan pengujian performa dan konsumsi bahan bakar spesifik menggunakan bahan bakar pertamax yang dicampurkan dengan bioetanol yaitu E0, E5, E10, E15 dan E20. Dari penelitian ini didapatkan hasil jika penambahan bioetanol menurunkan performa mesin dikarenakan peningkatan nilai oktan tidak sebanding dengan penurunan nilai kalornya.

---

ABSTRACTIn every year, the number of motor vehicles in Indonesia is increasing continuously which made the pollution and energy use are increasing as well. Recently, resesearchers are focusing their research to find renewable energy which more eco friendly to replace gasoline such as bioethanol. The government itself is trying to implement the use of bioethanol blends on existing fuels in Indonesia by applying ESDM No. 12 th.2015. The fuel blended with bioethanol is expected to have higher octane number. The used of fuel with higher octane number may improve of the engine performance since it will prevent the engine from knocking condition. In addition, the oxygen content in bioethanol can reduce emissions in the vehicle exhaust gas. Therefore, author is doing an experiment to prove the effect of fuel blended with bioethanol in term of engine performance and specific fuel consumption which using pertamax fuel mixed with bioethanol E0, E5, E10, E15 and E20. Based on the result of this experiment, the use of pertamax fuel mixed with bioethanol can increase the octane number, however it is followed by the decreasing of heating value which reduce the engine performance."

"Meningkatnya perhatian pemerintah terhadap energi terbarukan, memaksa perusahaan pelayaran untuk mengganti bahan bakar kapal dari semula berbahan bakar fosil menjadi campuran biodiesel yang dikenal sebagai B20 dan B30. Dalam tulisan ini, analisis teknis dilakukan dengan mengevaluasi trend konsumsi bahan bakar minyak dalam volume per waktu dan juga trend suhu gas buang dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan bahan bakar biodiesel terhadap konsumsi bahan bakar dan suhu gas buang. Analisis ekonomis dilakukan dengan mengevaluasi trend biaya bahan bakar yang mengacu pada trend konsumsi bahan bakar minyak dan juga fluktuasi harga bahan bakar dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan bahan bakar biodiesel terhadap biaya bahan bakar per jarak tempuhnya. Selanjutnya analisis juga dilakukan melalui perbandingan konsumsi bahan bakar kapal saat ini dengan umur mesin 22 (duapuluh dua) tahun dibandingkan dengan saat kondisi mesin baru dan analisis lanjutan yaitu mengestimasi tingkat emisi gas buang yang dihasilkan. Analisis data menunjukkan bahwa secara umum pada semua jenis kapal bahwa penggunaan biodiesel dapat meningkatkan volume konsumsi bahan bakar minyak sebesar 4,54% untuk B20 dan 6,25% untuk B30. Selanjutnya, pengamatan terhadap suhu gas buang menunjukkan bahwa ada peningkatan suhu saat menggunakan B20 sebesar 7.8 oC dan B30 sebesar 13,4 oC. Analisis ekonomis mengenai biaya bahan bakar rata-rata untuk semua jenis kapal menunjukkan peningkatan biaya bahan bakar saat menggunakan B20 sebesar 1,66% dan B30 sebesar 9,63% walapun tidak dapat disimpulkan hal tersebut sepenuhnya karena konsumsi yang bertambah namun juga dipengaruhi oleh fluktuasi harga bahan bakar. Konsumsi bahan bakar saat ini terbukti lebih tinggi dibandingkan dengan saat kondisi mesin baru hal ini dipengaruhi berkurangnya tingkat efisiensi dari mesin itu sendiri. Untuk emisi gas buang HC, CO dan SO2 meningkat sebesar 2,3%, 11,5% dan 38,2% berurutan untuk B20 dan 3,4%, 16,4% dan 53,3% untuk B30 seiring bertambahnya kadar biodiesel, kondisi sebaliknya terjadi pada jenis emisi NOx dengan penurunan besar -9,4% untuk B20 dan -13,5% untuk B30.

---

The increasing of government attention in renewable energy, forced ship management split fossils fuel to mix biodiesel which is known as B20 and B30. In this paper, technically analysis observed trend of fuel oil consumption in volume per time and also trend of exhaust gas temperature aims to knowing the effect of using biodiesel fuel in term of fuel consumption and exhaust gas temperature. Economically analysis observed fuel cost considered to fuel oil consumption trend and also price fluctuation aiming to knowing effect of using biodiesel fuel on fuel cost. Furthermore, analysis being done by compared fuel oil consumption in today condition to new engine condition which is engine lifetime is 22 (twenty-two) years and analysis also conduct by estimating exhaust gas emission resulted. Data analysis shows that in general all type of ships indicates that using biodiesel is raising up the fuel oil consumption up to 4,54% using B20 and 6,25% using B30. Furthermore, observation to exhaust gas temperature shows that there is increasing number of temperature when B20 up to 7.8 oC and B30 up to 13,4 oC. Economically analysis regarding to fuel oil cost in average for all ships type shows increase of fuel cost when using B20 up to 1,66% and B30 up to 9,63%, even though this condition cannot conclude influenced by just only raising up fuel oil consumption but also by bunker price fluctuation. Comparison of fuel oil consumption in today engine condition proof higher then new engine condition due to reduction of engine efficiency itself. Exhaust gas emission prove that for HC, CO and also SO2 are increase up to 2,3%, 11,5% and 38,2% respectively for B20 and 3,4%, 16,4% and 53,3% for B30 along with increase of biodiesel content, but the opposite result for NOx is decrease up to -9,4% for B20 and -13,5% for B30."

"

Skripsi ini bertujuan mengembangkan model konsumsi bahan bakar dump truck menggunakan machine learning untuk mengoptimalkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional pada tahapan hauling dalam industri pertambangan dan penggalian batubara. Tahapan hauling merupakan sumber biaya terbesar, terutama dalam pengoperasian dump truck, di mana pembelian bahan bakar menjadi faktor biaya yang paling signifikan. Penelitian ini menggunakan algoritma Linear Regression (LR), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM) untuk membangun model konsumsi bahan bakar dump truck. Data historis konsumsi bahan bakar dump truck diambil dari 6 area penambangan Perusahaan Kontraktor Penambangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest (RF) memberikan performa terbaik dengan R² sebesar 0,9004, MAE sebesar 0,1909, dan RMSE sebesar 0,3159, serta tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma lainnya. Selanjutnya, penelitian menganalisis variabel input yang paling berpengaruh terhadap model konsumsi bahan bakar dump truck menggunakan teknik permutation feature importance. Hasilnya, variabel input yang paling berpengaruh adalah "accel_pos" atau percepatan atau perlambatan gerakan (acceleration) dump truck yang menunjukkan pentingnya perilaku dan gaya mengemudi dump truck dalam mempengaruhi efisiensi penggunaan bahan bakar.

---

This thesis aims to develop a dump truck fuel consumption model using machine learning to optimize efficiency and reduce operational costs at the hauling stage in the coal mining and quarrying industry. The hauling stages are the largest source of expenses, especially in the operation of dump trucks, where fuel purchases are the most significant cost factor. This research uses Linear Regression (LR), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) algorithms to build a fuel consumption model for dump trucks. Historical data on dump truck fuel consumption was taken from 6 mining areas of the Mining Contractor Company. The results showed that the Random Forest (RF) algorithm provided the best performance with R² of 0.9004, MAE of 0.1909, and RMSE of 0.3159, as well as a higher accuracy rate compared to other algorithms. Furthermore, the researchers analysed the most influential input variables on the dump truck fuel consumption model using the permutation feature importance technique. As a result, the most influential input variable is "accel_pos" or the acceleration or deceleration of the dump truck, which shows the importance of the dump truck's driving behaviour and style in influencing the efficiency of fuel use."

"Air dengan melalui proses elektrolisa dapat memecah struktur molekulnya H2O -> 2H + 1/2 O2, dan proses pembakaran gas hidrogen menghasilkan produk berupa air (H2O), sehingga hidrogen merupakan bahan bakar yang ramah lingkungan dan dapat diperbaharui. Dengan menambahkan gas hasil elektrolisa air ke motor bakar 4 langkah, gas ini dapat menggantikan sebagian peran bahan bakar minyak sebagai sumber energinya.Permasalahan gas hasil elektrolisa air untuk digunakan sebagai bahan bakar tunggal bagi motor bakar adalah supply gas elektrolisa yang tidak sanggup memenuhi jumlah yang dibutuhkan motor bakar, karena laju produksi gas elektrolisa masih relatif kecil. Menjadikan gas elektrolisa air sebagai bahan bakar tambahan merupakan langkah yang cukup tepat bagi pengurangan pemakaian BBM. Penambahan gas elektrolisa air bagi motor bakar ini dengan melakukan injeksi pada bagian intake manifold (setelah karburator).Penambahan gas elektrolisa air melalui intake manifold dapat mengurangi pemakaian BBM pada motor bakar. Penghematan BBM terjadi pada putaran motor diatas 2750 rpm dan beban minimal 100 watt. Nilai penghematan BBM tertinggi terjadi pada putaran motor 3500 rpm dengan beban 400 watt yaitu sebesar 7,5 %.

---

Water can be separated into oxygen and hydrogen gases by electrolyzing. The amount of generated hydrogen is twice the amount of oxygen. Hydrogen is most ideal fuel for 4 stroke engine and it is environmental friendly. Adding water electrolysed gases into 4 stroke engine, can substitute some portion of the used fosil fuel.Gas of water electrolysis cannot be used as main fuel for engine because the rate of generated gases is too low and insufficient to fulfill the nedded fuel gas consumption. Therefore, adding water electrolysed gases as a supplementary fosif fuel will be very usefull to reduce the consumption of fosil fuel. This is done by injecting these gases at the intake manifold (after the carburetor).Adding these gases trough intake manifold, reduces the fosil fuel nedded. Saving fosil fuel occurs at rpm above 2750 and minimum load of 100 watts. The best saving of fosil fuel (7.5 %) occurs at rpm 3500 and 400 watts loaded."

"ABSTRACTPenelitian ini berfokus pada Analisa pengaruh pencampuran bensin bernilai oktan 88 dengan variasi bioetanol terhadap unjuk kerja performance dan specific fuel consumption pada mesin Otto empat langkah satu silinder bervolume 150cc dengan spesifikasi tertentu berstandar pabrikan. Penelitian ini dilakukan dengan metode beban 100 atau WOT Wide Open Throttle dengan perbedaan putaran mesin, yaitu pada putaran mesin 1000 RPM, 1500 RPM, 2000 RPM, dan 2500 RPM. Untuk variasi bahan bakar, penulis menggunakan lima variasi, yaitu E0, E5, E10, E15, dan E20. Torsi torque , daya power dan specific fuel consumption diukur pada masing-masing pengujian. Nilai RON Reasearch Octane Number dan MON Motor Octane Number meningkat sebanding dengan persentase nilai bioetanol yang dicampurkan.

---

ABSTRACTThis research focus on analysis influence mixing gasoline octane 88 with variations bioetanol to performance and specific fuel consumption on otto four strokes one cylindrical 150cc with certain specifications standard the factories. The methods of study with load 100 or WOT Wide Open Throttle to the difference RPM, where was 1000 rpm, 1500 rpm, 2000 rpm, and 2500 rpm. For variations fuel, researcher used five variations, namely E0, E5, E10, E15, and E20. Torque, power and specific fuel consumption was measured on each tested. Value RON Reasearch Octane Number and MON Motor Octane Number increased proportional to the percentages value bioetanol which mixed. "