Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Perkembangan dunia konstruksi menuntut kebutuhan beton yang sangat besar. Semen sebagai penyusun utama dari beton, jumlahnya dialam terbatas dan suatu saat akan habis. Untuk itu dibutuhkan suatu alternatif baru material penyusun beton sebagai pengganti semen. Beton geopolimer dapat digunakan sebagai suatu alternatif baru sebagai pengganti beton konvensional yang dapat digunakan dalam dunia konstruksi. Beton Geopolimer mengunakan pasta geopolimer sebagai pengganti pasta semen. Salah satu material penyusun pasta tersebut adalah yang merup akan hasil pembakaran batu bara. Karakteristik beton geopolimer yang belum diketahui menjadi salah satu tujuan skripsi. Berkaitan dengan hal tersebut maka dalam penulisan ini dilakukan analisa perilaku balok beton geopolimer. Analisa yang dilakukan adalah memahahi karakteristik dari tiap material. Salah satu karakteristik material adalah kurva hubungan tegangan-regangan . Dari karakteristik tersebut dilakukan analisa numerik. Has il yang didapat berupa kurva hubungan momen-kurvatur dan lendutan. Sehingga dapat diperkirakan perilaku balok sebelum dilakukan pengujian. Diharapkan dengan mengetahui perilaku balok, maka dapat diperoleh balok yang efisien dan aman. Metode analisa numerik yang digunakan adalah permodelan fiber model.

---

Construction development demands large amounts of concrete. Cement as an ingredient of concrete is limited and someday it will be extinct. That is why alternative materials for cement are needed. Geopolymer Concrete can be one of the promising alternatives to replace common concrete. Geopolymer Concrete is using geopolymer paste as the replacement of cement paste. Fly ash, as one of materials to make geopolymer paste, is a residue of coal-burning. The aim of this research is to find out the unknown characteristics of geopolymer concrete. Based on that, in this final assignment, will be discussed a numerical analysis of geopolymer concrete beam structure. The analysis tries to understand the characteristics of each material. Stress-strain curve is one of the characteristics. The numerical analysis is based by that characteristic. The output is the moment-curvature curves and the deflections. Furthermore the beam behavior c an be predicted. The numerical analysis method which is used is fiber model.

Abstrak :
Penggunaan sensor fotonik merupakan topik yang saat ini sedang hangat di bidang riset fotonika karena memiliki kemampuan untuk dapat mendeteksi objek secara akurat dan non-invasif terhadap objek yang akan diamati. Sensor optik dengan struktur pandu gelombang kurvatur merupakan devais optik yang menarik dan dapat dimanfaatkan pada berbagai aplikasi, terlebih jika digunakan pada sensor optik yang berukuran mikro. Sensor optik yang berukuran mikro masih perlu dikaji terkait struktur, metode dan aplikasinya oleh peneliti optik terutama untuk aplikasinya di bidang biosensor. Pada biosensor dengan struktur kurvatur terdapat suatu kondisi kritis yang dapat meningkatkan sensitivitas dan resolusi deteksi. Bentuk kurvatur ini memungkinkan terjadinya kebocoran intensitas cahaya dari pandu gelombang optik terpandu. Adanya kondisi kebocoran intensitas cahaya pada pandu gelombang dapat meningkatkan sensitivitas terhadap perubahan parameter di sekitarnya. Kondisi kebocoran ini dipengaruhi beberapa parameter yang meliputi indek refraksi dari struktur core dan cladding pandu gelombang optik serta bentuk kurvatur pandu gelombang optik itu sendiri yang meliputi radius kurvatur, sudut kelengkungan kurvatur, dan lebar pandu gelombang yang digunakan. Selanjutnya kondisi ini perlu dianalisis untuk dapat memenuhi persyaratan pada proses pemanduan gelombang optik di dalam sensor pada saat terpandu normal dan saat terjadi kebocoran kritis. Dalam tesis ini, analisis dalam mengkaji parameter tersebut dilakukan dengan  menggunakan pandu gelombang optik dengan material silica dioxide dan panjang gelombang 1550 nm. Keluaran dari penelitian ini adalah kombinasi penurunan persamaan matematis dengan memperhatikan total internal reflection dan self-consistency condition pada pandu gelombang optik dielektrik dengan menganilisis dari sisi struktur kurvaturnya sehingga akan menghasilkan formula untuk sensor yang dapat dimanfaatkan sebagai biosensor optik. ......Optical sensors are currently of major interest because they are able to detect biomaterial accurately without affecting the object being observed. It has more advantages such as it allows the detector design to be made in a small compact form, can be monitored remotely, and was able to be processed in real-time makes it an excellent platform to be used as an element sensing tool in future biomedical equipment. This optical biosensors are usually be used to detect biomaterials that have a refractive index and have a certain absorption value. The advantage of the sensor in the form of a curved geometry provides additional critical parameters that will increase detection sensitivity and resolution. Apart from the refractive indices of optical waveguide core and cladding structure, another parameter that determines the design of a critical sensitive optical sensor is the curvature value of the optical waveguide sensor. In this research, the parameter requirements during normal guidance and critical leaking were analyzed. A laser wavelength of 1550 nm and optical waveguide material based on silica dioxide were used. The output of this research is a combination of mathematical derivation based on total internal reflection and self-consistency conditions of two-dimensional dielectric optical waveguide with waveguide curvature analysis, which results in the complete requirement formula for Curved Geometry Optical Waveguide for biosensors. This technique can be used to optimize optical waveguide sensor based on curve structure design to achieve a better refractive index sensitivity.

Abstrak :
Sistem pengenalan wajah yang menggunakan pendekatan klasik sejauh ini belum dapat memberikan hasil optimal jika dihadapkan pada tantangan oklusi. Tantangan oklusi yang dikaji pada penelitian ini adalah saat wajah menggunakan masker. Jika seseorang menggunakan aplikasi sistem pengenalan wajah dengan harus membuka masker terlebih dahulu di tempat umum tentunya sangat berbahaya untuk keselamatan dan kesehatan semua pihak. Sehingga dibutuhkan sistem pengenalan wajah yang memiliki performa sistem yang tinggi dengan tantangan oklusi masker. Penelitian ini membangun sistem pengenalan wajah bermasker dengan pendekatan holistic dan partial face. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah penggabungan metode kurvatur yang menggunakan turunan parsial orde satu dan dua dengan metode analitik seperti gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan multi-resolution analysis (MRA) seperti transformasi wavelet diskrit (DWT), scale-space (SS) dan wavelet packet transform (WPT). Pada penelitian ini juga ditemukan kriteria baru (keterbaruan penelitian) yang dinamakan curvature best basis (CBB) untuk memilih basis pada algoritma best basis di dalam WPT. Kriteria baru pemilihan basis terbaik bersifat dinamis dan menggunakan nilai tertinggi dari ukuran statistik standar deviasi dari kurvatur rerata pada koefisien wavelet. Basis terbaik bekerja sebagai fitur terekstraksi yang bekerja di dalam sistem pengenalan. Penelitian ini dievaluasi menggunakan dataset RFFMDS v1.0, RFFMDS v2.0 EYB, dan UBIPr. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengenalan wajah dengan tantangan oklusi masker berhasil dibangun menggunakan pendekatan holistic dengan akurasi pengenalan sistem sebesar 98,11% dan dengan pendekatan partial face dengan akurasi sebesar 98,80%. Kedua hasil akurasi terbaik ini diperoleh dengan metode curvature best basis. Performa sistem pengenalan yang menggunakan metode curvature best basis dengan pendekatan holistic maupun partial face menunjukkan performa tertinggi dibandingkan dengan performa penelitian sebelumnya. ......The face recognition system has not been able to produce satisfactory results when it applies classical approach to handle occlusion problems. This research evaluated masked face as the occlusion problem. If someone wants to use the face recognition system, he or she needs to take off the mask to accurately use the device. This becomes a risk for the safety to all party. The needs to have a stable high performance face recognition system has arisen. This research built the face recognition system with two approaches, holistic approach and partial face approach. The feature extraction method was combination of curvature of the first and second order of partial derivative and analytical methods such as gray level co-occurrence matrix (GLCM) and multi-resolution analysis (MRA) of discrete wavelet transform (DWT), scale-space (SS), and wavelet packet transform (WPT). A new dynamic criterion inside WPT has been proposed using the highest standard deviation from the mean curvature of wavelet coefficients. The single selected best basis works as extracted feature inside recognition system and it is called curvature best basis. The recognition system was evaluated using RFFMDS v1.0, RFFMDS v1.0 EYB, and UBIPr datasets. The results showed that the accuracy of the holistic approach was 98,11% and the accuracy of the partial face approach was 98,80% for the masked face recognition system. Both results derived from the proposed curvature best basis. The recognition system’s performance with curvature best basis overcome the results from previous works.