Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Laporan tahunan merupakan dokumen resmi yang dipublikasikan oleh perusahaan, organisasi, ataupun Lembaga kementrian untuk menyajikan informasi terkait kinerja dan kondisi organisasi. Menganalisis laporan tahunan memerlukan banyak waktu karena dokumen memuat jumlah halaman dan kata yang sangat banyak. Maka dari itu terdapat metode yang dapat menganalisis dengan cepat dan objektif dengan bidang ilmu big data yaitu topic modelling. Metode topic modelling yang digunakan adalah Latent Dirichlet allocation (LDA) untuk menganalisis laporan tahunan Kementrian Kelautan dan Perikanan(KKP) Indonesia dari tahun 2015-2022. Metrik evaluasi yang digunakan dengan menghitung nilai koherensi dari setiap model yang dibuat pada setiap tahun laporan. Sehingga dapat menghasilkan topik-topik utama dari laporan tahunan KKP. Diharapkan hasil dari topic modelling dari laporan tahunan dapat menjadi informasi berharga terkait potensi perikanan dan kelautan di Indonesia.

---

Annual reports are official documents published by companies, organizations, or ministries to present information related to the performance and condition of the organization. Analyzing the annual report takes a lot of time because the document contains a very large number of pages and words. Therefore, there is a method that can analyze quickly and objectively with the field of big data science, namely topic modeling. The topic modeling method used is Latent Dirichlet allocation (LDA) to analyze the annual report of the Ministry of Marine Affairs and Fisheries (KKP) Indonesia from 2015- 2022. The evaluation metric using the coherence score of each model created in each year of the annual report. So that it can produce the main topics of the KKP annual report. It is expected that the results of topic modeling from annual reports can be valuable information related to the potential of fisheries and marine in Indonesia."

"Perbankan di Indonesia telah meluncurkan aplikasi perbankan seluler dengan tujuan untuk memberikan pengalaman layanan yang baik bagi nasabah. Bank harus meningkatkan efektivitas aplikasi perbankan seluler mereka untuk memberikan peningkatan nilai aplikasi tersebut. Dalam upaya menemukan ruang perbaikan bagi perbankan, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui topik yang umum dibicarakan serta mengetahui sentimen ulasan pengguna layanan perbankan seluler di Indonesia pada ulasan Google Play yang dimiliki oleh BNI, BCA, dan Mandiri. Penelitian ini menambah penerapan text mining dan membantu pengembang platform digital perbankan ulasan dengan efisien, dan mendukung pengambilan keputusan dan strategi bisnis unggul. Tiga algoritma klasifikasi sentimen, yaitu logistic regression, naïve bayes, dan support vector machine digunakan dalam penelitian ini. Algoritma dijalankan pada pemodelan train data, k-fold cross validation data train, k-fold cross validation semua data, dan prediksi data test. Pemodelan topik adalah LDA (Latent Dirichlet Allocation) untuk kategori sentimen. Algoritma logisitc regression memiliki akurasi tertinggi yaitu 97,00 %. Model digunakan pada data baru, diketahui ulasan didominasi dengan sentimen negatif yaitu sebesar 62,22% atau sebanyak 7.374 sedangkan ulasan sentimen positif sebesar 37,78% atau sebanyak 4.477 ulasan. Pemodelan topik ulasan aplikasi perbankan seluler sentimen positif memiliki nilai koheren tertinggi 0,649 dengan jumlah 19 topik membahas kemudahan dan kelancaran transaksi, kelengkapan fitur, keamanan, akses dan login, kecepatan dan efisiensi, dan kemudahan penggunaan. Pemodelan topik ulasan aplikasi perbankan seluler sentimen negatif memiliki nilai koheren tertinggi 0,440 dengan jumlah 18 topik membahsas push notifikasi uang masuk, top-up dan transfer gagal, kesulitan login aplikasi perbankan seluler, update mengganggu, gagal transaksi, saldo terpotong saat gagal transaksi, error sistem, kendala BI-Fast dan kartu, dan masalah verifikasi. Kata kunci: pemodelan topik, analisis sentimen, text mining, aplikasi perbankan seluler, ulasan aplikasi.

---

Banks in Indonesia have launched mobile banking to provide good experience for customers. However, digital mobile banking services in Indonesia are considered unideal. Banks shall increase the effectiveness of their mobile banking applications to gain value added. Finding room for improvement can be done by analyzing mobile banking user feedback in the Google Play review column. This research aims to determine the topics that are commonly discussed and expected as well as to find out the sentiment of reviews of mobile banking owned by BNI, BCA, and Mandiri. This research enhances the application of text mining and helps digital banking platform developers analyze reviews efficiently, supporting decision-making and superior business strategies. Three sentiment classification algorithms, namely logistic regression, naïve Bayes, and support vector machine were used in this research. Each algorithm is run for modeling train data, k-fold cross validation of train data, k-fold cross validation of all data, and prediction of test data. Topic modeling is LDA (Latent Dirichlet Allocation) for each sentiment category. The logical regression algorithm is the highest accuracy, 97.00%. Apply model for new data, 62.22% or 7,374 reviews are dominated by negative sentiment, while positive sentiment reviews are 37.78% or 4,477 reviews. Topic modeling of mobile banking review with positive sentiment has the highest coherent value of 0.649 with 19 topics discusses ease and smoothness of transactions, completeness of features, security, access and login, speed and efficiency, and ease of use. Meanwhile, topic modeling with negative sentiment has the highest coherent value of 0.440 with a total of 18 topics discusses push notifications for incoming money, failed top-ups and transfers, difficulties login to mobile banking, annoying updates, failed transactions, balances deducted when transactions fail, system errors, BI-Fast and card problems, and verification problems."

"Pada tahun 2020, nilai customer satisfaction index (CSI) PT XYZ yang mempresentasi- kan kepuasan konsumen XYZ berjumlah 83.9. Angka ini gagal mencapai target PT XYZ di tahun tersebut yaitu 87, dan turun dari tahun sebelumnya yaitu 86,5 di tahun 2019. Berdasarkan pengambilan data, diketahui bahwa XYZ mengelola aduan konsumen hanya melalui Twitter. Dari ribuan tweet yang diterima akun resmi customer care PT XYZ (@XYZCares) tiap bulan di Twitter, diperkirakan hanya 1-2% yang dideteksi sebagai aduan dengan proses pengawasan manual. Penelitian ini merancang solusi dua langkah berupa implementasi social media listening dalam bentuk sentiment analysis dan topic modelling, untuk mengetahui isu dalam tweet aduan kepada XYZ. Dataset berupa kum- pulan tweet yang menyebutkan @XYZCares pada kurun waktu 1 Januari 2020 - 31 Desember 2020. Data di-scrape dari Twitter menggunakan script Python. Hasil evaluasi secara cross-validation menunjukkan akurasi rerata sentiment analysis dengan algoritme SVM lebih akurat (77%) untuk kasus ini dibandingkan algoritme RF (75%). Untuk task pemodelan topik, algoritme LDA menghasilkan klaster topik sejumlah 4 dengan rerata TPC sebesar 80%. Diketahui bahwa topik yang dominan adalah isu korupsi dan suap di badan PT XYZ. Dengan mempertimbangkan penemuan tersebut, saran yang dapat diberi- kan berdasarkan penelitian ini adalah memberhentikan staf yang diduga terlibat dalam isu-isu tersebut, serta menerapkan good corporate governance berupa aspek pengawasan dan pencegahan korupsi.

---

The customer satisfaction index (CSI) for the year 2020 is calculated at 83.9. This value fails to reach the company’s target for the year at 87 and is lower than the CSI value for 2019 at 86.5. Data acquired from the company shows that consumer complaints are ac- cepted and processed only through Twitter. It is estimated that of the thousands of tweets processed by PT XYZ’s official customer care account (@XYZCares) each month, only 1-2% of the tweets are considered complaints based on manual searching and classifica- tion. This research proposes a two-step solution by implementing social media listening in the form of sentiment analysis and topic modelling, to detect the most frequent issues addressed to XYZ. The dataset consists of tweets created from January 1st, 2020, to De- cember 31st, 2020 which mentioned @XYZCares. The tweets were scraped from Twitter using Python scripts. The results of cross-validation show that for the task of sentiment analysis, SVM is a more accurate algorithm on average (77%) compared to Random For- est (75%). For the following task of topic modelling, the LDA algorithm model produced 4 topic clusters with an average TPC of 80%. The most dominant topic detected relate to allegations of bribery and corruption within PT XYZ. Taking these finds into considera- tion, this research suggests that PT XYZ immediately dismiss all staff implicated in the aforementioned cases, as well as implementing good corporate governance in the form of tighter supervision and prevention of corrupt dealings."

"Memprediksi gaya potong pada proses micro end milling adalah kunci untuk menjaga kualitas permukaan dari pemesinan dan umur pahat. Mengestimasi koefisien gaya potong merupakan hal yang sangat penting untuk mendapatkan hasil prediksi yang aktual dari gaya potong dengan tepat. Secara umum, gaya potong diperoleh dengan melakukan eksperimen dengan kalibrasi, dimana hal tersebut mengkonsumsi banyak energi dan sumber daya. Sehingga, dalam penelitian ini penulis menyarankan pendekatan mekanistik untuk prediksi gaya potong pada proses micro end milling titanium alloy Ti-6Al-4V menggunakan program Scilab, untuk mempermudah proses perhitungan seluruh algoritma dengan mudah dan akurat. Perhitungan dari kofisien gaya potong telah didapatkan menggunakan studi literatur dari percobaan eksperimental dengan mendapatkan rata-rata gaya potong pada Titanium Ti-6Al-4V dengan karakteristik pahat flat micro end mill carbide. Pada akhirnya pemodelan gaya potong telah dikembangkan, untuk memvalidasi model percobaan gaya potong yang telah dikembangkan, penulis membandingkan dengan eksperimental yang telah dilakukan oleh penetliti lain. Hasil analisis berupa perbandingan antara gaya potong dari hasil experimental dengan model yang telah dikembangkan oleh penulis dengan nilai error pada titik puncak maksimum sebesar 9.71% dan 2.69 %, terhadap Fx dan Fy tanpa mempertimbangkan nilai run-out. Dan nilai error gaya potong dengan mempertimbangkan nilai run-out kurang dari 6% terhadap Fx dan Fy. 

---

Prediction of cutting forces in micro end milling is a key aspect for both quality of machining surface and tool life. Further, estimation of cutting coefficient is very much crucial for precise prediction of actual cutting forces. In general, these are obtained by cutting calibration experiments which consume lot of energy and resources. So, in this study suggest a mechanistic approach for prediction of cutting forces in micro end milling of titanium alloy Ti-6Al-4V using Scilab program to calculate all the algorithm easily and accurate.  Preliminarily, the calculation of the cutting force coefficient had been obtained using a literature study of experimental by obtaining an average of the cutting forces on Ti-6Al-4V using flat micro end mill carbide.  Finally, mehanistic cutting force model is developed, to validate the model, cutting force experiment had done by another researcher and result are compared. A comparative analysis shows between experimental cutting forces and using new model that have been developed. The result shows between cutting forces using experimental and the develop model with an error in the peak of cutting forces values Fx and Fy. Error 9.71% and 2.69 %, without considerate the tool run out. And the error of the cutting forces considering the tool run out is less than 6% in Fx and Fy respectively."

"Tesis ini berisi sebuah studi mengenai pemodelan matematis sebuah sistem sel tunam membran pertukaran proton tipe kanal paralel dan serpentine 1 dimensi dan 2 dimensi kondisi tunak (steady state) dan isotermal . Pemodelan mencakup perhitungan numerik persamaan konservasi massa dan momentum melalui teknik volume hingga (finite volume) tools komersial. Diskretisasi model dilakukan pada sub sistem kanal aliran (channel flow) dan lapisan membran MEA (membrane electrolyte assembly). Untuk mengetahui karakteristik utama gas reaktan di dalam kanal dalam hubungannya terhadap densitas arus. Dari hasil distribusi momentum dan massa yang diperoleh, selanjutnya menggunakan hubungan arus dan konsentrasi reaktan didapatkan bahwa kanal distribusi tipe serpentine mempunyai rugi aliran yang lebih besar daripada kanal paralel. Semakin besar tekanan statik rata-rata yang terjadi maka akan meningkatkan konsentrasi distribusi gas reaktan pada permukaan difusi.

---

This study explaining the development of Mathematical Modeling for Paralel and Serpentine channel distribution in Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC). The models defined on the steady, isothermal, 1 and 2 dimensional, applying the governing equations of momentum and mass transfer to obtain the dynamic and mass parameter of reactants distribution. Model discretization carried on the sub systems of channel flow and Membrane Electrolyte Assembly (MEA) layer to know the main characteristic of reactant gas in the channel related to the current density. Finally using the relationship between concentration and current, from the result of momentum and mass distribution has been obtained that the serpentine channel shows the more higher pressure drop than the paralel one. Generally the higher pressure the more heavier concentration taken place on the diffusion layers."

"Formasi Lati merupakan formasi pembawa batubara di Kabupaten Berau, Kalimantan Timur. Kelimpahan batubara diimbangi dengan peningkatan kebutuhan batubara sebagi sumber energi. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung sumber daya dan mencari cadangan batubara sebagai sumber energi di masa depan. Sebelum melakukan perhitungan estimasi sumber daya batubara perlu dilakukan pemodelan geologi yang terdiri dari pemodelan geometri dan pemodelan kualitas. Hasil pemodelan tersebut digunakan untuk perhitungan estimasi sumber daya batubara. Metode yang digunakan dalam mengestimasi sumber daya batubara adalah metode poligon (USGS Circular 891). Hasil pemodelan geometri menunjukkan terdapat 13 seam yang terdiri dari 11 seam utama dan 2 seam percabangan. Dengan urutan seam dari muda ke tua adalah SM3, SM2U, SM2, SM1, SL5, SL4, SL4L, SL3, SL2, SL2L, SL1, dan SL1L. Berdasarkan kompleksitas geologi termasuk dalam kategori moderat. Kualitas batubara adalah Bituminus-High Volatile C. Pada penelitian ini dilakukan perhitungan estimasi pada seam yang memiliki data kualitas dan ketebalan di atas 2.5 meter yaitu seam SM3, SL1, dan SL3. Dengan akumulasi total sumber daya pada kedalaman 40 adalah area terukur sebesar 296.065 ton, area tertunjuk sebesar 261.533 ton, dan area tereka sebesar 608.586 ton. Dan akumulasi total estimasi sumber daya pada kedalaman 80 adalah area terukur sebesar 540.615 ton, area tertunjuk sebesar 574.061 ton, dan area tereka sebesar 1.282.485 ton.

---

The Lati Formation is a coal-bearing formation in Berau Regency, East Kalimantan. The abundance of coal is accompanied by an increasing demand for coal as an energy source. This research aims to calculate the resources and find coal reserves as a future energy source. Before estimating coal resources, geological modeling, including geometry and quality modeling, needs to be carried out. The results of this modeling are used for estimating coal resources. The method used in estimating coal resources is the polygon method (USGS Circular 891). The geometry modeling results show the presence of 13 seams consisting of 11 main seams and 2 branching seams. The sequence of seams from young to old is SM3, SM2U, SM2, SM1, SL5, SL4, SL4L, SL3, SL2, SL2L, SL1, and SL1L. Based on geological complexity, it falls into the moderate category. The coal quality is Bituminus-High Volatile C. In this study, estimates were made for seams with quality and thickness data above 2.5 meters, namely SM3, SL1, and SL3. With a total accumulation of resources at a depth of 40, the measured area is 296.065 tons, the indicated area is 261.533 tons, and the inferred area is 608.586 tons. The total estimated resource accumulation at a depth of 80 is a measured area of 540.615 tons, an indicated area of 574.061 tons, and an inferred area of 1,282,485 tons."

"Persaingan pasar yang ketat membuat pengelola aplikasi XYZ harus dapat menghadirkan keunggulan dari produknya. Untuk itu, pengelola XYZ melakukan analisis terhadap ulasan yang diberikan oleh penggunanya. Namun, pengelola aplikasi XYZ mengalami kesulitan dalam melakukan analisis ulasan karena menggunakan cara yang manual dan tidak efisien. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen dari aspek-aspek mobile service quality (M-S-QUAL) dan topik-topik yang sering dibicarakan oleh pengguna aplikasi XYZ pada review Google Playstore. Data ulasan yang digunakan merupakan ulasan dari bulan Januari 2023 hingga Agustus 2024, data ini berjumlah 13,364 data. Terdapat 5,000 data yang dianotasi. Data tersebut kemudian dibersihkan dan digunakan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek (ABSA) dan pemodelan topik. Hasil penelitian menunjukkan dari sembilan aspek M-S-QUAL, terdapat tiga aspek yang dieliminasi karena kekurangan data, dan terdapat empat aspek yang dieliminasi karena model machine learning yang dilatih memiliki performa yang kurang baik dengan F1-score dibawah 0.7. Model yang layak digunakan untuk scoring hanya ada pada aspek billing dan system availability yaitu model XGBoost dengan teknik oversampling synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) untuk kedua aspek. Performa dari model-model ini adalah 0.758 pada aspek billing, dan 0.802 pada aspek system availability. Dari 4,006 ulasan relevan pada aspek billing, 6.44% adalah sentimen positif, 90.81% adalah sentimen negatif, dan 2.75% adalah sentimen netral. Dari 2,410 ulasan relevan pada aspek system availability, 7.88% memiliki sentimen positif, 86.76% memiliki sentimen negatif, dan 5.35% memiliki sentimen netral. Hasil ini menunjukkan bahwa sentimen dominan pada ulasan yang relevan dengan aspek billing dan system availability adalah sentimen negatif. Pemodelan topik dilakukan untuk masing-masing sentimen positif dan negatif pada aspek billing dan system availability. Pemodelan topik aspek billing menghasilkan 3 topik untuk sentimen positif, 3 topik untuk sentimen negatif. Pemodelan topik aspek system availability menghasilkan 2 topik untuk sentimen positif, dan 2 topik untuk sentimen negatif. Topik-topik ini yang dapat dijadikan poin perbaikan dan peningkatan aplikasi XYZ.

---

The intense competition in the market forces the XYZ management to offer competitive advantages in their product. To achieve this, they analyze user reviews. However, they face challenges in analyzing user reviews because they still use manual methods, which makes the process inefficient. This study aims to understand the sentiment of aspects of mobile service quality (M-S-QUAL) and the popular topics from XYZ app users in Google Play Store reviews. The data used in this study was 13,364 reviews from January 2023 to August 2024, with 5,000 of them manually labeled. The data was cleaned and used for aspect-based sentiment analysis (ABSA) and topic modeling. The results showed that, out of nine M-S-QUAL aspects, three were excluded due to insufficient data, and four more were excluded because the machine learning models performed poorly, with F1-scores below 0.7. Only the billing and system availability aspects had decent models. The models for these aspects used the XGBoost algorithm combined with synthetic minority over-sampling technique (SMOTE). The models’ performance scores were 0.758 for billing and 0.802 for system availability. For the billing aspect, out of 4,006 relevant reviews, 6.44% had positive sentiment, 90.81% were negative, and 2.75% were neutral. For system availability, out of 2,410 relevant reviews, 7.88% were positive, 86.76% were negative, and 5.35% were neutral. This shows that most users had negative sentiment about billing and system availability. Topic modeling was conducted separately for positive and negative sentiments in both the billing and system availability aspects. For the billing aspect, topic modeling resulted in three topics for positive sentiment and three topics for negative sentiment. For the system availability aspect, two topics were identified for both positive and negative sentiments. These topics can serve as key areas for improving and enhancing the XYZ application."

"West Timor, Nusa Tenggara Timur merupakan area dengan kompleksitas tektonik yang tinggi sebagai hasil dari proses kolisi Benua Australia dan Busur Pulau Banda. Sehingga perlu dilakukan pemodelan bawah permukaan untuk melihat bagaimana struktur geologi dan litologi batuan yang dihasilkan walaupun dengan data yang terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola sebaran anomali gravitasi pada peta Complete Bouguer Anomaly (CBA), peta anomali regional, peta anomali residual, struktur geologi sekunder, dan pemodelan bawah permukaan menggunakan metode gravitasi berdasarkan analisis spektrum, analisis First Horizontal Derivative (FHD) dan Second Vertical Derivative (SVD), serta forward modelling 2D. Data yang digunakan berupa data gravitasi satelit TOPEX, data darat GRDC, data geologi, dan penampang seismik yang hanya berada pada area laut. Hasil penelitian ini menunjukkan pola persebaran CBA TOPEX dan GRDC yang sama yaitu anomali tinggi tersebar pada barat hingga utara dan selatan hingga timur area penelitian, sedangkan anomali rendah hingga sedang tersebar pada bagian tengah area penelitian pada bagian Barat Daya hingga Timur Laut. Anomali regional dan residual data TOPEX dan GRDC didapatkan dari analisis spektrum, anomali regional memiliki pola anomali serupa dengan CBA namun lebih smooth sedangkan anomali residual 1 dan 2 memiliki pola anomali berbeda dengan anomali regional dan CBA dikarenakan panjang gelombang yang semakin kecil dan frekuensinya semakin besar menyebabkan anomali gravitasi semakin kompleks pada kedalaman dangkal terutama anomali residual 2 yang sangat dekat dengan permukaan. Peta FHD dan SVD diproses dari peta anomali residual 1 dan 2 dengan filter derivative, hasil slicing dan digitasi lintasan 1 terindikasi 8 struktur geologi sekunder berupa 4 sesar naik dan 4 sesar normal sedangkan pada lintasan 2 terindikasi 5 struktur geologi sekunder berupa 3 sesar naik dan 2 sesar normal. Model bawah permukaan dibuat pada 2 lintasan dari peta CBA dibantu dengan penampang seismik, data geologi, serta hasil analisis FHD dan SVD. Hasil pemodelan 2D Lintasan 1 dengan arah Barat Laut ke Tenggara menunjukkan error sebesar 6.578 memiliki hasil model struktur yang kompleks dan terbagi atas 6 lapisan berdasarkan umur yaitu lapisan batuan Permian berdensitas 2.6-3 gr/cm3, batuan Triassic berdensitas 2.4-2.7 gr/cm3, batuan Jurrasic berdensitas 2.2-2.6 gr/cm3, batuan Paleogen berdensitas 2.2-2.4 gr/cm3, Bobonaro Melange berdensitas 2.21 gr/cm3, dan batuan Quarter berdensitas 2.2 gr/cm3. Lintasan 2 dengan arah Barat Daya ke Timur Laut menunjukkan error sebesar 6.392 dan terbagi atas 5 lapisan berdasarkan umur yaitu lapisan batuan Permian, Triassic, Paleogen, Bobonaro Melange, dan Quarter. Kedua lintasan didominasi dengan litologi batugamping, batupasir, dan batulanau.

---

West Timor, East Nusa Tenggara is an area with high tectonic complexity as a result of the collision process of the Australia Continent and the Banda Island Arc. Subsurface modelling is necessary to see how the geological structure and lithology even with limited data. This research was conducted to identify the distribution patterns of gravitational on the Complete Bouguer Anomaly (CBA) maps, regional anomaly maps, residual anomaly maps, secondary geological structures, and subsurface modelling using the gravity method based on spectrum analysis, First Horizontal Derivative (FHD) analysis, Second Vertical Derivative (SVD) analysis, and 2D forward modelling. The data used in this research are the satellite-based gravity data (TOPEX), ground-based gravity data (GRDC), geological data, and seismic sections that are only in the sea area. The result of this research show the same distribution pattern of CBA TOPEX and GRDC, high anomalies are spread from West-North and South-East of the research area, meanwhile the low to moderate anomalies are spread in the middle of the research area from the SW-NW. TOPEX and GRDC regional and residual anomalies obtained from spectrum analysis, regional anomaly has similar pattern to CBA but smoother, meanwhile residual anomaly 1 and 2 have a different pattern from regional anomaly and CBA because the wavelength is getting smaller and the frequency is getting bigger, it causing the gravity anomaly become more complex at shallow depth, especially residual anomaly 2 which is very close to the surface. The FHD and SVD maps are processed from residual anomaly 1 and 2 with derivative filters, the results of slicing and digitizing on Line 1 indicated 8 secondary geological structures in the form of 4 thrust faults and 4 normal faults, meanwhile on Line 2 indicated 5 secondary geological structures in the form of 3 thrust faults and 2 normal faults. The result of the 2D modelling of Line 1 with the NW-SE direction shows an error of 6.578 which results a complex structural model and divided into 6 rock layers based on age with different density, Permian (2.6-3 gr/cm3), Triassic (2.4-2.7 gr/cm3), Jurrasic (2.2-2.6 gr/cm3), Paleogen (2.2-2.4 gr/cm3), Bobonaro Melange (2.21 gr/cm3), and Quartenary (2.2 gr/cm3). Line 2 with a SW-NE direction shows an error of 6.392 and divided into 5 layers based on age Permian, Triassic, Paleogen, Bobonaro Melange, and Quartenary. Both lines are dominated by limestone, sandstone, and siltstone lithology."

"Seiring dengan perkembangan dunia konstruksi, konsep Building Information Modelling (BIM) semakin banyak digunakan terutama di Indonesia. Konsep BIM ini akan diterapkan pada proses analisis dan desain struktur dengan ketidakberaturan untuk melihat efektifitas BIM dalam proses modelling dan analisis struktur. Studi kasus pada penelitian ini adalah Tower Laboratorium Departemen Teknik Sipil Universitas Indonesia  10 tingkat yang memiliki ketidakberaturan torsi, diskontinuitas diafragma, sudut dalam, ketidakberaturan massa, dan ketidakberaturan kekakuan. Konsep integrasi BIM akan diterapkan pada Autodesk Revit 2023 sebagai software modelling dan ETABS Versi 21 sebagai software analisis struktur. Struktur akan di desain berdasarkan gaya gempa respon spektrum, dan riwayat waktu linear untuk melihat perbedaan respon struktur. Ditemukan bawah beban gempa respon spektrum memberikan respon yang lebih besar pada arah Y, sedangkan beban gempa riwayat waktu linear memberikan respon yang lebih besar pada arah X. Beban gempa respon spektrum memberikan tambahan kebutuhan penampang sebanyak 0.64% (21 m3) dan penambahan kebutuhan penulangan sebanyak 1.35% (7805 kg) daripada beban gempa riwayat waktu linear. Terdapat perbedaan biaya sebesar Rp173.442.791 akibat perbedaan metode analisis. Integrasi BIM memiliki kelebihan dalam melakukan pertukaran data antar software namun memiliki kelemahan dalam sisi akurasi pemindahan data tulangan.

---

Along with developments in the world of construction, the concept of Building Information Modeling (BIM) is increasingly used, especially in Indonesia. The BIM concept will be applied to the process of analysis and design of structures with irregularities to see the effectiveness and performance of BIM in the process of modeling and structural analysis. The case study in this research is a Tower Laboratory of the Department of Civil Engineering Universitas Indonesia with 10 levels and having torsional irregularities, diaphragm discontinuity, re entrant corner, mass irregularities, and stiffness irregularities. The BIM integration concept will be applied to Autodesk Revit 2023 as a modeling software and ETABS V21 as a structural analysis software. The structure will be designed based on response spectrum and linear time history to see differences in structural response. It was found that the spectrum response earthquake load gave a greater response in the Y direction, while the linear time history earthquake load gave a greater response in the X direction. The spectrum response earthquake load gave an additional cross section requirement of 0.64% (21 m3) and additional reinforcement requirements as much as 1.35% (7805 kg) of the linear time history earthquake load. There is a difference in costs of IDR 173,442,791 due to differences in analytical methods. BIM integration has advantages in exchanging data between software but has weaknesses in terms of the accuracy of transferring reinforcement data."