Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Optimasi multi-objektif adalah salah satu alat untuk mengambil keputusan yang optimal dimana terjadi trade-off antara dua atau lebih objektif yang saling bertentangan. Pada studi ini optimasi multi-objektif dijalankan untuk sistem multi generasi panas bumi. Metode yang dipakai adalah artificial neural network-genetic algorithm (ANN-GA) dan genetic algorithm (GA), dimana keduanya nanti akan diperbandingkan. Digunakan software Engineering Equation Solver (EES) dan MATLAB. Batasan (constraint) yang dipakai adalah konsentrasi ammonia (YB), temperature geotermal (TGEO) dan mass extraction ratio (MER). Nilai optimal terbaik dari optimasi multi-objektif metode ANN-GA adalah exergy destruction 3955.51 kW, sum unit cost of the product (SUCP) 97.84 $/GJ dan exergoenvironmental 724.92 mPt/s, nilai optimal ANN-GA tersebut dicapai pada YB 0.415, TGEO 130.02oC dan MER 0.399. Sedangkan nilai optimal terbaik dari optimasi multi-objektif metode GA adalah exergy destruction 3522.59 kW, SUCP 93.86 $/GJ dan exergoenvironmental 813.29 mPt/s, nilai optimal ini didapat pada YB 0. 0.477, TGEO 159.79oC dan MER 0.203. Analisa life cycle analysis (LCA) yang ada dalam studi ini dari software SIMAPRO menunjukkan dampak lingkungan dari steel adalah 156 mPt/kg, steel low alloy 247 mPt/kg dan cast iron 227 mPt/kg.

---

Multi-objective optimization is a tool for making optimal decisions where there is a trade-off between two or more conflicting objectives. In this study, multi-objective optimization is carried out for the geothermal multi-generation system. The methods used are artificial neural network-genetic algorithm (ANN-GA) and genetic algorithm (GA), both of which will be compared later. Engineering Equation Solver (EES) and MATLAB software are used. The constraints used are ammonia concentration (YB), geothermal temperature (TGEO) and mass extraction ratio (MER). The best optimal values from the multi-objective optimization of the ANN-GA method are exergy destruction 3955.51 kW, sum unit cost of the product (SUCP) 97.84 $/GJ and exergoenvironmental 724.92 mPt/s, the optimal values for ANN-GA were achieved at YB 0.415, TGEO 130.02oC and MER 0.399. While the best optimal value of the multi-objective optimization GA method is exergy destruction 3522.59 kW, SUCP 93.86 $/GJ and exergoenvironmental 813.29 mPt/s, this optimal value is obtained at YB 0. 0.477, TGEO 159.79oC and MER 0.203. Life cycle analysis (LCA) that is done in this study from SIMAPRO software showed the environmental impact from steel is 156 mPt/kg, steel low alloy is 247 mPt/kg and cast iron is 227 mPt/kg."

"Energi listrik merupakan salah satu infrastruktur yang menyangkut hajat hidup orang banyak, oleh karena itu sudah seharusnya eketersediaan energi listrik terjamin dengan jumlah yang cukup dengan mutu yang baik dan harga yang wajar. Pertumbuhan perekonomian nasional menyebabkan konsumsi listrik setiap tahunnya terus meningkat. Dengan meningkatnya kebutuhan akan energi dan maraknya isu mengenai permasalahan lingkungan membuat para ahli terus mengembangkan teknologi yang tepat agar dapat mengatasi kedua masalah tersebut. Sistem PLTP siklus biner merupakan salah satu teknologi pembangkit yang sangat efektif untuk diterapkan dalam pemanfaatan energi panas bumi skala kecil enthalpy rendah sampai menengah dengan menggunakan fluida kerja yang memiliki titik didih lebih rendah daripada air, oleh karena itu maka pada tesis ini dilakukan suatu pemodelan sistem PLTP siklus biner dengan memanfaatkan waste brine dengan temperatur 180 0C pada wellpad 4 PLTP Dieng. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan software Matlab dan REFPROP, kemudian dilakukan optimasi terhadap sistem dimana exergy destruction total dan total annual cost dipilih sebagai fungsi objektif. Adapun optimasi dilakukan dengan menggunakan multi objective genetic algorithm. Berdasarkan simulasi diketahui bahwa efesiensi exergi dan nilai ekonomis dari sistem PLTP siklus biner yang optimal adalah pada temperatur evaporasi sebesar 163,3 oC, temperatur brine keluar preheater sebesar 130 0C, temperatur air pendingin keluar kondenser sebesar 35,4 0C, tekanan kerja fluida kerja keluar pompa sebesar 3859 kPa dengan campuran refrigeran 86 R601 dan 14 R744 menghasilkan daya turbin sebesar 119,8 kW nilai exergy destruction total 742,4 kW dengan efesiensi exergy sebesar 48,8 dan total annual cost sebesar 36.723 US dollar.Kata kunci : PLTP siklus biner, efesiensi exergi, exergy destruction , cost, genetic algorithm.

---

Electrical energy is one of the important part of human life, so the provision of electrical energy must be able to guarantee the availability of sufficient quantity, reasonable price and good quality. Indonesia rsquo s electricity consumption every year continues to increase in line with the increase of national economic growth. The increasing demand on energy and environmental issues make the experts to develop the right technology in order to face both issues. PLTP binary cycle is a highly effective generating technology to be applied in the utilization of small scale enthalpy low to medium geothermal energy by using a working fluid that has a lower boiling point than water, hence in this thesis a PLTP binary system model was performed using waste brine with temperature of 180oC at wellpad 4 in PLTP Dieng. Modeling has been done by using Matlab and REFPROP software, then optimization procedure has been conducted to the system where total exergy destruction and total annual cost are chosen as the objective function. In addition, environmental aspects are also considered in this modeling where natural environmentally friendly working fluids are used. The optimization is done by using multi objective genetic algorithm. Based on the simulation it is known that the exergy efficiency and economic value of the optimal binary cycle of PLTP system has an optimum condition at the evaporation temperature of 163.3 oC, the brine temperature out the preheater of 130 oC, the condenser coolant outlet temperature of 35.4 oC, the outlet pump pressure at 3859 kPa with composition of refrigeran mixture 86 R601 and 14 R744, turbine power of 119.8 kW, total exergy destruction of 742.4 kW with exergy efficiency of 48.8 , and total annual cost about 36.723 US dollars. "

"ABSTRAKTugas akhir ini membahas mengenai Algoritma dan Pemrograman Metode Bifaktorisasi yang merupakan salah satu metode langsung dalam mencari penyelesaian sistim persamaan linier Ax = b. Dalam Metode Bifaktorisasi Matriks A difaktorkan menjadi dua buah matriks, yaitu matriks kiri dan matriks kanan. Matriks kiri adalah matriks segitiga bawah L dan matriks kanan adalah matriks segitiga atas R dengan diagonal 1 sehingga L A R = I. Matriks invers A dapat dicari sebagai perkalian antara R dan L sehingga A = R L sedangkan x dapat dicari dengan persamaan x = A- b. Algoritma dan Pemrograman yang dibuat adalah yang mempunyai storage dan kecepatan yang optimal dengan stabilitas numerik yang terjaga. Diasumsikan dalam hal ini matrik A sparse dan simetris definit positif."

"Tugas akhir ini membahas penggxinaan strategi blokpivot 1x1 dan 2x2 yang memenuhi kriteria harga awal dalammencari penyelesaian dari sistem persamaan linier Ax = bdengan metode langsung. Sehingga dapat menghasilkan solusiyang stabilitas numeriknya terjaga dan dapat mereduksijumlah faktorisasi. Dalam hal ini diasumsikan bahwa matrik Aberukuran besar yang simetris indefinit"

"ABSTRAKModel optimisasi telah menjadi salah satu instrumen penting dalam menentukan bauran energi masa depan dan sebagian besar dibuat dalam pendekatan nasional. Indonesia memiliki sumber daya energi primer yang berlimpah, baik berupa energi fosil maupun energi terbarukan. Namun, tingginya disparitas kepadatan penduduk, infrastruktur, level ekonomi, dan perbedaan antara lokasi sumber energi dan konsumen energi antar dan intra-area berdampak pada ketimpangan performa sistem energi antara Indonesia bagian barat dan timur yang memicu ketidakberlanjutan sistem energi, dalam hal ini adalah listrik. Sehingga pada penelitian ini, analisis sistem ketenagalistrikan di Indonesia di masa depan hingga tahun 2050 dengan model optimisasi multi-objektif dilakukan dengan menggunakan indikator keberlanjutan. Penelitian diawali dengan mengembangkan model optimisasi pada pendekatan nasional dan spasial untuk menunjukkan besar deviasi antara pendekatan nasional dan spasial. Selanjutnya model optimisasi spasial digunakan untuk analisis lebih lanjut dengan memperhatikan perbedaan karakteristik regional dengan membagi Indonesia menjadi enam regional: Sumatera, Jamali, Kalimantan, Sulawesi, Maluku-Nusa Tenggara (Maluku & NT), dan Papua. Lima skenario tujuan pengembangan dianalisa: (a) BAU, (b) orientasi lingkungan secara pasif, (c) trade-off ekonomi-lingkungan, (d) perlindungan lingkungan secara aktif, dan (e) orientasi lingkungan hijau secara total. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario orientasi lingkungan secara pasif menghasilkan performa indikator keberlanjutan terbaik. Skenario ini sangat sedikit mengorbankan aspek ekonomi energi untuk meningkatkan performa sistem ketenagalistrikan Indonesia pada apek lingkungan dan ketahanan sumber daya energi dengan meningkatnya penetrasi energi terbarukan dan tingkat keberagaman.

---

ABSTRACTIn the present study, a multi-objective optimization model was developed to find the best scenario for Indonesian power generation planning up to 2050. Indonesia has abundant fossil and renewable energy resources. However, high disparity on population density, infrastructure, economic level, and the difference between energy source and energy consumer location among and inter-region inflict to discrepancy on electricity system performance between western and eastern part of Indonesia. In order to capture more accurately regional characteristics, the model was developed in spatial as well as national approach by dividing Indonesia become six regions: Sumatera, Java-Madura-Bali (Jamali), Kalimantan, Sulawesi, Maluku-Nusa Tenggara (Maluku & NT), and Papua. Five development objective scenarios were proposed: (A) business as usual, (B) passively environment oriented, (C) economic-environmental trade-off, (D) actively environment protection, and (E) totally towards green society. Energy mix, cost of generation, CO2 emission, and fuel consumption output from optimization model were inputted in sustainability indicator simulation which consist of eleven indicators which are represent three sustainability aspect: economic, social, and environment to be analyzed. The results show that national approach could utilize more renewable energy than spatial approach due to no limitation on potential coverage area. Passively environment oriented provide the best sustainable indicator performance. The scenario slightly compromise cost of electricity generation to highly increase social, environment, and resource security indicators by increasing penetration of renewable energy."

"Glibenklamid merupakan obat hipoglikemik oral yang digunakan dalam pengobatan diabetes tipe II. Glibenklamid adalah salah satu obat yang masuk dalam kategori obat wajib uji Bioekivalensi (BE), sehingga kadarnya di dalam darah perlu dipantau. Metode analisis menggunakan Kromatografi Cair Kinerja Tinggi (KCKT) dengan detektor photodiode array telah dikembangkan dan dioptimasi untuk analisis glibenklamid dalam plasma manusia in vitro. Glibenklamid diekstraksi dari plasma dengan metode ekstraksi pengendapan protein menggunakan metanol. Kromatografi dilaksanakan menggunakan teknik isokratik pada kolom fase-terbalik Lichrospher® 100 RP-18 (5μm, Merck), fase gerak asetonitril-dapar kalium dihidrogen fosfat 25 mM pH 3,5 (55:45) pada kecepatan alir 1,0 mL/menit dan dideteksi pada panjang gelombang 229 nm. Glimepirid digunakan sebagai baku dalam. Kondisi optimum ini membutuhkan waktu analisis 7,691 menit. Pada rentang konsentrasi 50,2-502,0 ng/mL dihasilkan kurva kalibrasi yang linier dengan koefisien korelasi (r) 0,9999. Akurasi (% diff) dari metode ini antara -8,40% sampai 9,69% dengan presisi (KV) antara 4,04% sampai 6,35%, dan uji perolehan kembali relatif antara 91,23% sampai 109,25%.

---

Glibenclamide is oral hypoglycemic drug which is used in treatment of type II diabetes. Glibenclamide is one of the drug in category of mandatory drug testing bioequivalence (BE), so the levels in the blood need to be monitored. The method of analysis using High Performance Liquid Chromatography (HPLC) with photodiode array detector has been developed and optimized for analysis of glibenclamide in human plasma in vitro. Glibenclamide was extracted from plasma by protein precipitation extraction method using methanol. Chromatography performed using the isocratic technique on reverse-phase column Lichrospher ® 100 RP-18 (5μm, Merck), mobile phase of acetonitrilepotassium dihydrogen phosphate buffer 25 mM pH 3.5 (55:45) at flow rate 1.0 mL / min and detected at a wavelength of 229 nm. Glimepiride was used as internal standard. The optimum conditions of analysis takes 7.691 minutes. In the concentration range of 50.2 to 502.0 ng / ml produced a linear calibration curve with correlation coefficient (r) of 0.9999. Accuracy (% diff) of this method was between -8.40% to 9.69% with precision (CV) between 4.04% to 6.35%, and test the relative recovery between 91.23% to 109.25%."