Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada beberapa peristiwa kebakaran, listrik sering kali dikaitkan sebagai salah satu penyebab utama dari kebakaran. Asap menjadi parameter awal yang mendasari terjadi sebuah peristiwa kebakaran. Keracunan asap adalah salah satu penyebab utama kematian korban kebakaran di dalam ruangan. Asap dapat membunuh manusia dengan melakukan kerusakan pada kombinasi termal, keracunan, dan iritasi paru-paru yang disebabkan oleh reaksi karbon monoksida, hidrogen sianida, dan produk pembakaran lainnya. Peristiwa kebakaran terjadi karena dalam beberapa kasus, banyak detektor asap yang gagal mencapai fungsinya sebagai pendeteksi awal asap karena waktu yang dibutuhkan asap untuk menjangkau sebuah detektor asap pada tempat tertentu ternyata membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini difokuskan pada kajian eksperimental untuk pendeteksian asap pada kebakaran kabel dengan parameter laju perkembangan luasan asap terhadap tingkat arus listrik dan perubahan waktu dengan pembebanan arus lebih dari titik kritisnya. Penelitian dilakukan dengan skala eksperimen. Frame hasil rekaman akan diukur luasan asapnya dengan menggunakan perangkat lunak ImageJ. Grafik laju perubahan waktu terhadap laju perkembangan luasan asap dengan perubahan tingkatan arus listrik dan kenaikan temperatur didapatkan guna mencari hubungan yang tepat terhadap tingkat bahaya kebakaran. Hasil dari hubungan tersebut disesuaikan kedalam bahasa pemrograman Adaptive Gaussian Mixture Model dengan melakukan segmentasi obyek latar yang bergerak (foreground) dari latar belakang diam (background) untuk dijadikan parameter dalam penentuan tingkat bahaya asap dalam sistem deteksi asap berbasis pencitraan gambar. Terdapat pula pengujian hasil SEM (Scanning Electron Microscope) terhadap isolator PVC hasil percobaan.

---

At some events of fire, electricity is often attributed as one of the main causes of fires. Smoke becomes the early parameter that underlie a fire occurs. Smoke is also very dangerous to people. The smoke kills by a combination of thermal damage, poisoning and pulmonary irritation caused by carbon monoxide, hydrogen cyanide and other combustion products. In some cases, a lot of smoke detectors failed to achieve its function as an early detector of smoke because of the time needed to reach smoke detector in certain places took a long time.

This study focused on experimental studies for the detection of smoke in the fire cable with the rapid expansion parameters of smoke on the level of electrical current, temperature rise, and the time on the cable that deliberately be burned by flowing currents more than its critical point. Research is done by the experiment. In this study, the split frames that will each image area of the smoke were measured using ImageJ software. Graph of the rate changes of time to the extent of the smoke with the rapid changes in electrical current levels and an increase in temperature is obtained in order to find the correct relation to level the danger of fire.

Results from the relation are suited into Adaptive Gaussian Mixture Model to segment the moving object (as a foreground) from the background to be used as a parameter in determining the level danger of smoke in the smoke detection using imaging processing. This paper includes SEM (Scanning Electron Microscope) results for the PVC insulator."

"Berkembangnya suatu negara dapat ditandai dengan meningkatnya secara kualitas maupun kuantitas bangunan di negara tersebut. Jika dilihat dari sudut pandang pembangunan, ini merupakan hal yang positif. Tetapi jika dari sudut pandang penggunaan energi, ini merupakan hal yang negatif. Karena gedung bertingkat menggunakan konsumsi energi yang tidak sedikit, khususnya energi listrik. Pada penelitian kali ini, akan coba menganalisa energi dan beban thermal yang ada pada gedung Dekanat FT-UI dengan menggunakan software yang bernama EnergyPlus versi 2.2. Energy Plus itu sendiri adalah sebuah program simulasi untuk menghitung besar energi dan besar pembebanan yang dimiliki oleh sebuah bangunan atau gedung. Input data yang diperlukan disini adalah data cuaca, temperatur, tata letak bangunan, inventaris, jumlah orang yang terdapat di gedung Dekanat itu sendiri. Hasil keluaran yang akan dianalisa pada penelitian kali ini adalah berapa besar sensible cooling energi dan sensible cooling rate pada tiaptiap ruangan di gedung Dekanat. Adapun peningkatan dari ke-2 hal tersebut diatas adalah dimulai pada jam ke-7 hinga jam ke-19. Hal ini disebabkan karena faktorfaktor yang terjadi terhadap gedung Dekanat itu sendiri, baik didalam maupun diluar gedung.

---

Evolution in a country must have development in their building structural. It looks positive when we take it from the development side. But from the energy uses, it?s a negative side. Because every building need a lot of energy for their use, especially electrical energy. So that in this research, we want to know how much about the energy and the thermal load from the building. Which building is Dekanat building in University of Indonesia. The tools that we use in this research is EnergyPlus version 2.2. EnergyPlus is an energy analysis and thermal load simulation program. Data input that we need are temperature, wheather, strategical of the building, inventory, and the people. From the output side, we want to know about the sensible cooling energy and sensible cooling rate at each room of the building, which we want to analyze. From the result, we know that its enhancement occur from 7 to 19 o?clock time based."

"Kenyamanan okupan dalam sebuah ruangan dikaitkan dengan kenyamanan termal, kesehatan, dan kontrol. Maka, kenyamanan termal adalah salah satu hal yang harus dicapaikan oleh sistem pendingin yang tersedia untuk sebuah ruangan indoor. Analisis kenyaman dilakukan dalam auditorium Makara UI Art Center yang menggunakan Chiller berbasis Refrigeran Alami R290. Pemasangan sistem pendingin ini adalah pertama di Indonesia untuk lembaga akademis sebagai kontribusi Universitas Indonesia pada Green Campus Movement. Maka, relevan untuk mengetahui kondisi kenyamanan termal dalam auditorium dalam kondisi pembebanan parsial dan beban kosong. Analisis dilakukan menggunakan temperature logger real-time. Sistem HVAC tidak dapat bereaksi jika diberikan lonjakan beban panas dan kelembaban yang bersifat tiba-tiba, dan sistem memerlukan waktu sekitar 60 menit untuk mengembalikan kelembaban auditorium kembali dalam zona nyaman. Untuk kondisi auditorium penuh, suhu rata-rata adalah 21.750C, dengan kelembaban rata-rata 57.84%, untuk auditorium kosong suhu rata-rata adalah 21.80 C, dan kelembaban rata-rata sebesar 53.14%, yang berarti kategori kenyamanan untuk auditorium adalah Cool Comfort. Perbedaan suhu simulasi dan data lapangan sebesar 12.7% atau +2.630C. Kecepatan udara di atas kepala menurut simulasi adalah 0.2 hingga 0.4 m/s, dimana titik-titik yang mencapai lebih dari 0.25 m/s dapat dikatakan tidak nyaman.

---

The purpose of this research is to analyze the dry-bulb temperature and humidity about thermal comfort according to SNI 03-6572-2001 standards for the Makara Art Center auditorium at the University of Indonesia using a chiller with the natural refrigerant R290. Thermal comfort is important for the well-being of occupants in the auditorium; therefore, the space must be cooled efficiently to ensure comfort. Data loggers are used to log dry-bulb temperature and humidity data in the auditorium and the results are compared to the SNI-03-6572-2001 indoor thermal comfort standards to create a conclusion of the thermal comfort inside the space. The HVAC system is not capable to detect and mitigate high humidity levels, and requires atleast 60 minutes to return the air humidity to comfortable levels. For full auditorium conditions, the average temperature is 21,750C, with an average humidity of 57.84%, for the auditorium the average temperature is 21.80C, and the average humidity is 53.14%, which means the auditorium can be put in the category of Cool Comfort. The difference in simulation temperature and field data is +12.7% or + 2.630C. The overhead air speed according to the simulation is 0.2 to 0.4 m / s, which means locations reaching more than 0.25 m/s can be considered uncomfortable."

"This paper reports on the investigation of thermal properties of Kapok, Coconut fibre and Sugarcane bagasse composite materials using molasses as a binder. The composite materials were moulded into 12 cylindrical samples using Kapok, Bagasse, Coconut fibre, Kapok and Bagasse in the ratios of (70:30; 50:50 and 30:70), Kapok and Coconut fibre in the ratios of (70:30; 50:50 and 30:70), as well as a combination of Kapok, Bagasse and Coconut fibre in ratios of (50:10:40; 50:40:10 and 50:30:20). The sample size is a 60mm diameter with 10mm – 22mm thickness compressed at a constant load of 180N using a Budenberg compression machine. Thermal conductivity and diffusivity tests were carried out using thermocouples and the results were read out on a Digital Multimeter MY64 (Model: MBEB094816), while a Digital fluke K/J thermocouple meter PRD-011 (S/NO 6835050) was used to obtain the temperature measurement for diffusivity. It was observed that of all the twelve samples moulded, Bagasse, Kapok plus Bagasse (50:50), Kapok plus Coconut fibre (50:50) and Kapok plus Bagasse plus Coconut fibre (50:40:10) has the lowest thermal conductivity of 0.0074, 0.0106, 0.0132, and 0.0127 W/(m-K) respectively and the highest thermal resistivity. In this regard, Bagasse has the lowest thermal conductivity followed by Kapok plus Bagasse (50:50), Kapok plus Bagasse plus Coconut fibre (50:40:10) and Kapok plus Coconut fibre (50:50)."

"Demam merupakan gejala dari penyakit COVID-19 yang memiliki sensitivitas 54% dan spesifisitas 67% terhadap SARS-CoV-2 sehingga dapat dijadikan acuan untuk mencegah penyebaran penyakit COVID-19. Dua sensor yang paling sering dijadikan termometer infrared adalah MLX90614 dan AMG8833 karena rentang suhu pengukurannya yang tinggi dan akurasinya yang baik. Hasil pengukuran termometer infrared dapat dipengaruhi oleh jarak ukur, suhu ruangan, dan aktivitas fisik pada tubuh manusia. Oleh karena itu, pada skripsi ini penulis merangcang rangkaian thermal camera dengan dua buah sensor infrared dan mengevaluasi kinerja sensor berdasarkan jarak ukur (15, 30, 40, dan 60 cm), suhu ruangan non-AC dan AC (30 dan 26,4 oC), serta aktivitas fisik. Hasil penelitian menunjukkan jarak pengukuran terbaik adalah 15 cm dan besar persentase error rata-rata variabel (EV) yang berbeda dari setiap sensor, yaitu sensor MLX90614 0,560% (15 cm) dan 0,843% (60 cm) sedangkan sensor AMG8833 0,577% (15 cm) dan 1,439% (60 cm). Kemudian MLX90614 mempunyai EV 0,567% (non-AC) dan 0,553% (AC) sedangkan sensor AMG8833 0,868% (non-AC) dan 0,948% (AC). Setelah itu MLX90614 mempunyai EV 0,469% (sebelum aktivitas fisik) dan 0,651% (setelah aktivitas fisik) sedangkan AMG8833 1,259% (sebelum aktivitas fisik) dan 0,558% (setelah aktivitas fisik). Selain tiga variabel uji, casing alat dapat membuat EV sensor AMG8833 kurang dari 1,00% (sebelum dan setelah aktivitas fisik). Akibat adanya nilai EV di atas 1,00 %, penelitian ini dapat dilanjutkan dengan memberikan komponen tambahan yang dapat membuat sensor lebih fokus.

---

Fever is a symptom of COVID-19 disease which has a sensitivity of 54% and specificity of 67% to SARS-CoV-2 so that it can be used as a reference to prevent the spread of COVID-19 disease. The two sensors that are mostly used as an infrared thermometer are the MLX90614 and AMG8833 sensor because of their high measurement range and good accuracy. The measurement results of an infrared thermometer can be influenced by the measuring distance, room temperature, and physical activity on the human body. Therefore, in this thesis the author designs a thermal camera circuit with two infrared sensors and evaluates the performance of the sensor based on the measuring distance (15, 30, 40, and 60 cm), non-AC and AC room temperature (30 and 26.4 oC), and physical activity. The results showed that the best measurement distance is 15 cm and the average of variable error percentages (EV) are different for each sensor. The MLX90614 sensor has 0.560% (15 cm) and 0.843% (60 cm) EV while the AMG8833 sensor has 0.577% (15 cm) and 1.439% (60 cm) EV. Then the MLX90614 has an EV of 0.567% (non-AC) and 0.553% (AC) while the AMG8833 sensor has 0.868% (non-AC) and 0.948% (AC). After that, MLX90614 has an EV of 0.469% (before physical activity) and 0.651% (after physical activity) while AMG8833 has 1.259% (before physical activity) and 0.558% (after physical activity). In addition to the three test variables, the device enclosure could make the AMG8833 sensor EV less than 1.00% (before and after physical activity). Due to the there are EV values above 1.00%, this research can be continued by adding other components that can make the sensor more focused."