Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Batik waste can increase water characteristics, such as turbidity, color and total suspended solids (TSS). Thus, an efficient technique for separating Batik from the liquid to decrease these characteristics is needed. The aim of the current study was to understand the results of flotation using electrolysis and to investigate the bubble characteristics that influence the results of the flotation of Batik waste. Flotation studies have been conducted using electrolysis to produce bubbles to separate batik synthetic dye from the liquid. Research conducted with 316L stainless steel electrodes, inside a 100 cm tall acrylic pipe with an inner diameter of 8.4 cm and a voltage variation of 10, 15 and 20 V. Batik waste was mixed with distilled water. Commercial alum powder [aluminum sulfate, Al2(SO4)3.14H2O, that is 17% Al2O3] as the reagent was added to coagulate Batik waste in a ratio of 1 gram per 10 ml of Batik waste. The results showed that flotation of Batik waste can be used to separate Batik waste with the addition of alum. Alum was shown to be capable of acting as a collector in this type of waste separation. The results showed that flotation using electrolysis could be an effective method for reducing turbidity, color and TSS.

Abstrak :
Sejak pertama kali ditemukannya fenomena pengurangan hambatan gesek oleh B.A Toms tahun 1948 yang terjadi pada larutan polimer, banyak studi yang dilakukan oleh para peneliti untuk meningkatkan efisiensi dalam penggunaan energi. Pengurangan hambatan atau Drag Reduction (DR) biasa terjadi pada aliran turbulen dan aliran transisi. Efek Drag Reduction dengan penambahan aditif berupa polymer dapat menimbulkan peredaman turbulensi yang disebabkan oleh karakteristik dan gerakan fluida itu sendiri. Kerugian tekanan dalam pipa segi empat diukur dengan variasi konsentrai guar gum dalam air untuk mengetahui efek bertambahnya drag reduction sebagai tujuan dari penelitian ini. Pengukuran tekanan dilakukan dalam pipa segi empat berukuran 3 x 3 mm dan 4 x 4 mm pada bilangan Reynolds 500 - 50000 dengan konsentrasi guar gum 250 dan 500 ppm. Diketahui bahwa larutan guar gum mengurangi faktor gesekan pada aliran turbulen.

---

Since drag reduction phenomenon in polymer additives was found by Toms, B.A., in 1948, much of the work increasing efficiently to economizing energy by investigators. The drag reduction occurs in turbulent flow and transition. The drag reduction effect in polymer additives due to wall turbulens caused by the characterstic of moving the fluid owners. The pressure loss in rectangular duct was measured for various concentration of guar gum in water to study the effect of the additives on drag reduction as the objective of this paper. The pressure measurement were carried out in rectangular ducts are of approximately 3 x 3 mm and 4 x 4 mm within a range of Re from about 500 to 50000 to various concentration of guar gum in water 250 and 500 ppm. It is found that guar gum reduced the friction factor in turbulent flow.

Abstrak :
Saringan pasir lambat merupakan salah satu metode pengolahan yang menjadi pilihan karena alat dan bahan yang mudah didapat, pengoperasiannya yang mudah, serta keefektifannya menyisihkan kontaminan dalam air yang baik. Untuk meningkatkan kehandalan penyisihan saringan pasir lambat, dapat dilakukan pengolahan pendahuluan salah satunya prasedimentasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kehandalan saringan pasir lambat dengan proses prasedimentasi dan saringan pasir lambat tanpa prasedimentasi dalam menyisihkan besi, mangan, kekeruhan dan fekal koliform. Dibuat dua filter dari drum berkapasitas 150 liter dengan spesifikasi yang sama. Media filter direncanakan dengan spesifikasi yang sama, namun pada saat sieve analysis didapatkan untuk filter acuan, lapisan pasir 1 nilai ES = 0,2 mm dan UC = 3 & pada lapisan pasir 2 nilai ES = 0,45 dan UC = 2,2. Sedangkan filter I lapisan pasir 1 nilai ES = 0,15 mm, UC = 2,33 dan lapisan pasir 2 nilai ES = 0,4 mm dan UC = 1,88. Kedua filter dioperasikan secara intermittent dalam skala pilot. Sumber air baku yang dijadikan objek studi adalah air Danau Mahoni Universitas Indonesia karena tingkat pencemarannya yang berada di atas baku mutu air minum. Kehandalan filter acuan dengan perlakukan prasedimentasi untuk penyisihan besi sebesar 95%-97,94%, mangan 50-80%, kekeruhan 92,15-97,78 %, dan fekal koliform 90- 99,57%. Kehandalan efisiensi penyisihan filter I tanpa prasedimentasi untuk parameter besi tidak dapat disisihkan, mangan 50-93,33%, kekeruhan 50,28-94,26 %, dan fekal koliform 82,61-99,86%. ......Slow sand filter is one of the processing methods that is chosen because of easy-to-obtain tools and materials, easy to operate, and its effectiveness of removing contaminants in good water.To improve the reliability of slow sand filter removal, preliminary processing can be carried out, one of which is pre-sedimentation. The purpose of this study was to compare the reliability of slow sand filters with pre-sedimentation processes and slow sand filters without pre-sedimentation in removing iron, manganese, turbidity and faecal coliform. Two filters are created from a 150 liter drum with the same specifications. Media filters are planned with the same specifications, but when sieve analysis is obtained the results are: for reference filter, sand layer 1 ES value = 0.2 mm and UC = 3 & in sand layer 2 ES values = 0.45 and UC = 2.2 . While filter I sand layer 1 ES value = 0.15 mm, UC = 2.33 and sand coating 2 ES values = 0.4 mm and UC = 1.88. Both filters are operated intermittently on a pilot scale. The raw water source used as the object of study is the Lake Mahoni, University of Indonesia because of the level of pollution that is above the drinking water quality standard. Removal efficiency of reference filter with treatment of pre-sedimentation for iron removal was 95%-97.94%, manganese 50-80%, turbidity 92.15-97.78%, and faecal coliform 90-99.57%. The efficiency of filter I without prasedimentation for iron parameters cannot be excluded, manganese is 50-93.33%, turbidity 50.28 - 94.26%, and fecal coliform 82.61-99.86%.

Abstrak :
Dalam aplikasi IoT, penggunaan sistem komunikasi LoRa di bawah air masih jarang digunakan. Berdasarkan jurnal Link quality of LoRa for Internet of Underwater Things, penelitian sistem komunikasi LoRa di bawah air dilakukan dengan kedua modul LoRa diletakkan di bawah air dengan jarak kedalaman 25—140 cm. Pada penelitian ini, penulis akan melakukan pengujian sistem komunikasi LoRa di bawah air pada tiga jenis air, yaitu air kolam renang, air laut, dan air danau dengan kedalaman 10 cm dan jarak antar dua modul LoRa sejauh 2 m, 5 m, dan 8 m. Parameter yang akan diukur pada penelitian ini adalah RSSI dan SNR. Percobaan di bawah air kolam renang berhasil mencapai jangkauan hingga 8 m, percobaan di bawah air laut berhasil mencapai jangkauan hingga 5 m, sedangkan percobaan di bawah air laut berhasil mencapai jangkauan hingga 2 m. Berdasarkan hasil pengujian, nilai kekeruhan air memengaruhi jangkauan transmisi sinyal LoRa. Nilai RSSI dan SNR ketika di bawah air selalu mengalami fluktuasi. Nilai RSSI di bawah air yang paling baik adalah nilai RSSI ketika di bawah air kolam renang, sedangkan nilai RSSI di bawah air yang paling buruk ketika di bawah air laut. Nilai SNR di bawah air yang paling baik adalah nilai SNR ketika di bawah air kolam renang, sedangkan nilai SNR di bawah air yang paling buruk nilai SNR ketika di bawah air laut. ......In IoT application, LoRa communication system use for underwater is still rarely used. Based on Link quality of LoRa for Internet of Underwater Things journal, the underwater LoRa research was carried out with both LoRa modules placed under water with a depth of 25—140 cm. On this research, we will test the LoRa communication system in underwater on three different types of water, swimming pool water, sea water, and lake water with a depth of 10 cm and distances between the LoRa modules of 2 m, 5 m, and 8 m. The parameters to be measured are RSSI and SNR. The experiments under the swimming pool water manages to reach a range up to 8 m. The experiments under the sea water manages to reach a range up to 5 m. The experiments under the lake water manages to reach a range up to 2 m. Based on the testing results, the water turbidity level affects the LoRa signal transmission coverage. The RSSI and the SNR value always fluctuating under water. The best underwater RSSI value is the RSSI value under the swimming pool water, while the worst underwater RSSI value is the RSSI value under the sea water. The best underwater SNR value is the SNR value under the swimming pool water, while the worst underwater SNR value is the SNR value under the sea water.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kinetika pembentukan flok pada pengolahan air limbah pewarna buatan menggunakan proses koagulasi-flokulasi. Tawas dan Anionik Polyacrylamide (APAM) digunakan sebagai koagulan dan flokulan. Analisis kinetika yang digunakan adalah persamaan kinetika Avrami menggunakan fraksi penghilangan kekeruhan dan warna pada suhu 303 K, 323 K, dan 343 K untuk memngetahui kinetika pembentukan flok. Hasil uji jar menunjukan data optimum pada suhu 303 K dengan pH 6,5, dosis koagulan dan flokulan masing masing 30 ppm dan 1 ppm. Proses koagulasi-flokulasi selama 120 menit menunjukan penghilangan parameter kekeruhan (NTU) dan parameter warna (Gardner scale) masing-masing 90,8% dan 85,2 %. Data proses koagulasi-flokulasi pada parameter kekeruhan dan parameter warna masing masing mengikuti kinetika persamaan Avrami: Y(T,t)_kekeruhan=1- exp{[-0,21exp(-(598,80)/(T))t(0,85)]} Y(T,t)warna=1- exp{[-174,84exp(-(2928,20)/T)t(0,90)]} ......The goal of this research is to better understand the kinetics of floc formation in artificial dye wastewater treatment utilizing the coagulation-flocculation method. Alum is used as a coagulant, while Anionic Polyacrylamide is used as a coagulant aid. To understand floc formation kinetics, the Avrami equation is utilized to examine turbidity and color removal at 303 K, 323 K, and 343 K. Jar test procedures were also performed in this study to identify the optimal tubidity and color removal. The best results were obtained at 303 K and a pH of 6,5. The optimal coagulant and flocculant dosages are 30 ppm and 1 ppm, respectively. At 120 minutes, turbidity removal (NTU) and color removal (Gardner Scale) were 90,8% and 85,2%, respectively. Data on turbidity and color parameters for coagulation-flocculation process respectively follow the kinetics of the Avrami equation: Y(T,t)turbidity=1-exp{[-0,21exp(-(598,80)/(T))t(0,85)]} Y(T,t)color=1-exp{[-174,84exp(-(2928,20)/T)t(0,90)]}

Abstrak :
Turbiditas merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk menilai kualitas air. Turbiditas dapat diukur menggunakan instrumen konvensional seperti turbidimeter, spektrofotometer, dan nefelometri visual. Namun, semua instrumen tersebut memiliki kekurangannya masing-masing, seperti biaya yang relatif tinggi dan kurang efisien. Pada penelitian ini diusulkan metode pengukuran yang lebih terjangkau dan efisien dengan memanfaatkan kamera ponsel, serta model regresi support vector regression dan EfficientNet-B0 berbasis convolutional neural network sebagai instrumen pengukuran. Akuisisi citra dilakukan di dua lingkungan. Lingkungan 1 didefinisikan sebagai lingkungan dengan cahaya langsung yang menyinari sampel, mengikuti prinsip turbidimetri, sedangkan lingkungan 2 didefinisikan sebagai lingkungan dengan pencahayaan yang bergantung hanya kepada cahaya sekitar dengan intensitas cahaya yang tak tentu. Citra yang telah diakuisisi oleh ponsel melalui berbagai proses prapengolahan data seperti segmentasi, augmentasi, penerapan filter Gaussian, dan ekstraksi fitur saturasi dan tekstur sebelum diteruskan ke model regresi. Dari hasil evaluasi didapatkan kesimpulan bahwa model EfficientNet-B0 lebih unggul dibandingkan dengan support vector regresssion dengan fitur saturasi, tekstur maupun gabungan. Model EfficientNet-B0 mendapatkan nilai R2 sebesar 0.992, MAE sebesar 2.474 dan MSE sebesar 10.669 untuk citra lingkungan 1, dan nilai R2 sebesar 0.97, MAE sebesar 3.333 dan MSE sebesar 29.137 untuk citra lingkungan 2. ......Turbidity is an indicator that can be used to assess water quality. Turbidity can be measured using conventional instruments such as turbidimeter, spectrophotometer, and visual nephelometry. However, all of these instruments have their respective drawbacks, such as relatively high costs and inefficient. In this study, a more affordable and efficient measurement method is proposed by utilizing a cellphone camera, as well as a support vector regression and EfficientNet-B0 model based on convolutional neural network as a measurement instrument. Image acquisition will be carried out in two environments. Environment 1 is defined as an environment with direct light shining on the sample, following the principle of turbidimetry, while environment 2 is defined as an environment in which the illumination depends on the ambient light with an indeterminate light intensity. The image that has been acquired by the cellphone will go through various data preprocessing processes such as segmentation, augmentation, application of Gaussian filters, and extraction of saturation and texture features before being forwarded to the regression model. From the evaluation results, it can be concluded that the EfficientNet-B0 model is superior to the support vector regression with saturation, texture, or combined features. The EfficientNet-B0 model gets an R2 value of 0.992, an MAE of 2.474 and an MSE of 10,669 for environment 1 image, and an R2 value of 0.97, an MAE of 3.333 and an MSE of 29,137 for environment 2 image.

Abstrak :
Kandungan polutan dalam air limbah yang tidak terkontrol dapat menyebabkan polusi lingkungan. Air limbah dengan kandungan polutan tinggi harus diturunkan sampai memenuhi ambang batas aman, sehingga tidak merusak lingkungan. Kandungan maksimum logam berat dan parameter lain yang diizinkan dalam air limbah masing-masing adalah: 1,0 mg/L untuk besi (Fe), 0,5 mg/L untuk mangan (Mn), 500 mg/L untuk kesadahan (CaCO3), 0,05 mg/L untuk arsen (As), 200 mg/L untuk natrium (Na), 0,5 mg/L untuk timbal (Pb), kekeruhan 25 NTU, 6,5 -9,0 untuk pH dan 10 mg/L untuk bahan organik. Jika kandungan logam berat dan kekeruhan melebihi dari ketentuan tersebut, maka air harus diolah sampai memenuhi syarat. Salah satu proses pengolahan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menerapkan proses elektrokagulasi. Penelitian dilakukan dengan mengalirkan campuran air limbah dari industri pembuat komponen elektronika dan air limbah rumah potong ayam sebanyak 4,5 liter ke dalam bak elektrokoagulasi yang dilengkapi sumber arus searah. Proses elektrokoagulasi dijalankan menggunakan arus 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, dan 0,5 ampere dengan interval waktu pengamatan 20 menit. Analisis kandungan logam berat dilakukan dengan AAS dan kekeruhan dengan turbidimetri. Hasil analisis menunjukkan bahwa kadar besi yang memenuhi syarat adalah 0,91 mg/L dan kekeruhan 21,2 nepnelometrik turbidity units (NTU) dengan waktu proses 120 menit pada penggunaan arus 0,4 ampere.

Abstrak :
Sebagian besar PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) di Indonesia membuang lumpur hasil produksi langsung ke badan air. Pembuangan lumpur langsung ke badan air dapat menyebabkan kontaminasi biota air akibat zat kimia yang terkandung dalam lumpur. Selain itu, hal tersebut dapat memperburuk kualitas air baku PDAM yang menyebabkan masalah lain bagi PDAM, diantaranya adalah fluktuasi kekeruhan dan tingginya kandungan senyawa organik pada air baku. Guan, Chen, & Shang (2005) menyatakan bahwa lumpur IPAM yang dapat digunakan sebagai koagulan dan memberikan peningkatan penyisihan SS dan COD. Pemanfaatan kembali lumpur IPAM sebagai koagulan pendukung menjadi salah satu solusi aplikatif bagi PDAM yang belum memiliki Instalasi Pengolahan Lumpur. Metode yang digunakan adalah jartest menggunakan koagulan alum (Al2(SO4)3) dengan matriks air baku Sungai Ciliwung dan air sintetis metilen biru. Pada matriks air baku terdapat 4 variasi, yaitu efek konsentrasi koagulan alum, konsentrasi lumpur alum, kombinasi koagulan alum dan lumpur alum, serta konsentrasi kekeruhan inisial. Setelah seluruh variasi dilakukan dilanjutkan identifikasi variabel bebas yang signifikan dengan desain full faktorial. Sedangkan pada matriks air sintetis biru metilen dilakukan efek konsentrasi koagulan alum, konsentrasi lumpur alum, dan konsentrasi lumpur alum kering. Hasil karakterisasi lumpur IPAM dibandingkan dengan Peraturan Pemerintah No 82/2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran, hasilnya nilai TSS, BOD, COD, Fe, dan Total koliform melebihi baku mutu. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa lumpur IPAM Citayam harus diolah terlebih dahulu sebelum dibuang ke badan air. Kombinasi antara koagulan alum dan lumpur alum dapat menyisihkan kekeruhan sampai 94%, dengan nilai kekeruhan akhir 6,98 NTU. Nilai tersebut melebihi kriteria effluen sedimentasi di IPA Citayam, yaitu 2,52 NTU. Pada matriks air sintetis metilen biru, lumpur IPAM dapat menyisihkan COD sebesar 94% dengan konsentrasi lumpur alum 2%. ......Most of Drinking Water Treatment Plant (DWTP) in Indonesia discharge their sludge directly to water body without any treatment. Chemicals that contained in sludge can affect aquatic life. It worsen raw water quality which causes other problems, including turbidity fluctuations and high content of organic compounds in raw water. It has been found that both SS and COD removal efficiencies could be improved by addition of alum sludge (Guan, Chen, & Shang, 2005). Reuse of alum sludge as a coagulant aid can be one of a solution for sludge treatment and disposal. Jar test were performed with alumunium sulphate as a coagulant (Al2(SO4)3) with Ciliwung River raw water and methylene blue synthetic water. There are 4 variations for the raw water, the effect of alum coagulant concentration, alum sludge concentration, combination alum coagulant and alum sludge, and  initial turbidity concentration. After all variations are carried out, the identification of significant independent variables is followed by a full factorial design. Whereas in the methylene blue synthetic water, only the effects of alum coagulant concentration, alum sludge concentration, and dry alum sludge concentration were carried out. The results of the characterization of IPAM sludge were compared with Government Regulation (PP No.82/2001). TSS, BOD, COD, Fe, and Total Coliform in alum sludge exceeded the quality standards. Thus, it can be concluded that the Citayam DWTP sludge must be processed first before being discharged into the water body. The combination of alum coagulant and alum sludge can remove turbidity to 94%, with turbidity value of 6.98 NTU. This value exceeds the sedimentation effluent criteria at Citayam DWTP, which is 2.52 NTU. In methylene blue synthetic water, alum sludge can remove COD by 94% with 2% alum sludge concentration.

Abstrak :
ABSTRAK
Singkapan di Sungai Cipamingkis yang termasuk dalam Formasi Jatiluhur memiliki sekumpulan struktur sedimen yang disebut Sequence Bouma. Sekuen Bouma merupakan salah satu kumpulan struktur sedimen yang terbentuk dari proses aliran turbidit. Aliran turbidit terjadi pada kedalaman air rata-rata 2000m, sehingga sulit untuk diamati secara langsung untuk memahami proses sedimentasi secara komprehensif. Aliran turbidit dalam penelitian ini difokuskan pada klasifikasi berdasarkan Bates (1953) dan sifat kohesivitasnya. Data yang diperoleh dari singkapan dalam penelitian ini berupa kolom Pengukuran Penampang Stratigrafik. Data tersebut akan menjadi data utama dalam melakukan eksperimen fisika. Eksperimen fisik tangki flume merupakan salah satu metode dalam memahami proses sedimentasi aliran turbidit. Pendekatan yang dilakukan dalam percobaan fisika ini adalah dengan menggunakan Froude Number dan Reynold Number. Percobaan fisis yang dilakukan memiliki 5 data percobaan dengan hasil berupa bilangan Froude, bilangan Reynold, perbandingan massa jenis campuran dengan massa jenis tangki flume air, kecepatan aliran maksimum, dan hasil geometri. Geometri hasil yang diperoleh dari percobaan fisika ini akan menjadi analog perbandingan singkapan di daerah penelitian.
ABSTRACT
The outcrop in the Cipamingkis River which is included in the Jatiluhur Formation has a collection of sedimentary structures called Sequence Bouma. The Bouma sequence is a collection of sedimentary structures formed from the process of turbidite flow. Turbidite flow occurs at an average water depth of 2000m, so it is difficult to observe directly to understand the sedimentation process comprehensively. The turbidite flow in this study focused on the classification based on Bates (1953) and its cohesive properties. The data obtained from the outcrop in this study were in the form of a Stratigraphic Cross-sectional Measurement column. These data will be the main data in conducting physics experiments. The physical experiment of the flume tank is one method in understanding the process of turbidite flow sedimentation. The approach taken in this physics experiment is to use Froude Number and Reynold Number. The physical experiments carried out have 5 experimental data with the results in the form of Froude number, Reynold number, ratio of the density of the mixture to the density of the water flume tank, maximum flow velocity, and geometric results. The geometry of the results obtained from this physics experiment will be analogous to the comparison of outcrops in the research area.