Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Magnetotelurik (MT) adalah metode geofisika yang umumnya digunakan dalam eksplorasi potensi sumber daya alam panas bumi. Metode MT dapat menggambarkan penampang resistivitas bawah permukaan bumi mulai dari ratusan meter hingga ratusan kilometer tergantung dari periode pengukuran. Dengan menggabungkan tiga studi yaitu geologi, geokimia dan geofisika, maka dapat mendileneasi sistem geotermal yang terdiri dari clay cap, reservoir, dan sumber panasnya. Bagaimanapun juga, dalam akuisisi data MT, kita juga harus melihat kondisi sekitar daerah penelitian karena pasti terdapat gangguan yang mempengaruhi data MT. Salah satu gangguan dari sekitar daerah penelitian adalah gangguan yang berasal dari laut atau biasa disebut dengan sea effect. Untuk mengurangi gangguan dari sea effect, maka kita harus memahami pengaruh apa saja yang dihasilkan dari sea effect terhadap data MT untuk menghindari mis interptretasi data MT setelah diolah maupun setelah inversi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pemodelan simulasi dan inversi 3D menggunakan data sintetik dan data real. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menyimpulkan apa yang disebabkan oleh sea effect dalam mempengaruhi data MT. Sea effect ini dapat menyebabkan mis interpretasi pada data MT. Jadi, dengan memahami pengaruh sea effect pada data MT dan mengurangi efeknya dapat meningkatkan kualitas data MT dalam menggambarkan bawah permukaan dan mengurangi resiko eksplorasi geotermal. Berdasarkan studi yang sudah dilakukan diketahui bahwa sea effect mempengaruhi data magnetotelurik dalam kurva apparent resistivity dan fasenya pada semua rentang frekuensi yang berkorelasi dengan jarak antara titik stasiun dengan lautnya. Untuk hasil inversi 3-Dimensi, pengaruh dari laut cukup signifikan dengan adanya nilai-nilai resisitivitas yang kurang sesuai dengan model awal dan dapat diatasi dengan menggunakan oceanic model pada proses inversi.

---

Magnetotelluric (MT) is a geophysical method commonly used in the geothermal survey. MT method can image the resistivity of earth from a few tens of meters to several hundred kilometers depending on the measurements periods. With geology and geochemistry as supporting data (so-called 3G), integrated 3G data can be very powerful to delineate geothermal system which is clay cap, reservoir, and heat source.  However, in MT data acquisition we have to pay attention to the surroundings of the survey area because there are noises that will affect MT data. One of the noises from the surrounding area is noise from the sea or it is also called coast effect. In order to reduce the noise from MT data acquisition, especially noise from the sea, and miss interpretation of MT data after processing, we have to study the impact of coast effect on MT data during the acquisition and even when inversion. The method of this study is using forward modeling and 3-D inversion using synthetic MT data. The aim of this study is to conclude what causes showed up from MT data affected by the coast effect noise. This sea effect could lead to magnetotelluric data miss interpretation. Thus, by understanding the sea effect on magnetotelluric data and correct it, could improve the quality of subsurface image and lower the geothermal exploration risks. Based on this study, the effect of sea to magnetotelluric data shown in apparent resistivity and phase where this effect correlated to the distance of MT station and the sea. For 3-D inversion, the effect of sea is making inappropriate result in resistivity value. This effect can be overcome by using oceanic model in 3-D inversion process.

Abstrak :
ABSTRAK
Saat ini Indonesia sedang berupaya memenuhi kebutuhan energi untuk kepentingan ketahanan energi nasional. Salah satu energi yang sedang diupayakan adalah energi baru dan terbarukan, salah satunya energi panas bumi. Untuk mencapai target tersebut, eksplorasi energi panas bumi perlu diintensifkan. Dalam eksplorasi panas bumi, metode yang sering digunakan adalah metode magnetotelurik. Dalam melakukan survey magnetotelluric, banyak hal yang perlu diperhatikan dalam membuat desain survey. Salah satu parameter penting dalam proses akuisisi data adalah mengetahui jumlah dan jarak yang tepat antar stasiun untuk menghasilkan citra bawah permukaan yang terbaik. Jarak antar stasiun tidak boleh terlalu besar, dikhawatirkan resolusi yang didapat terlalu rendah dan terjadi ekstraplorasi pada saat pengolahan data. Namun, jika jarak terlalu sempit juga akan memakan biaya dan waktu selama pengukuran. Khususnya pada survei magnetotelluric, untuk mendapatkan data yang dalam dibutuhkan waktu pengukuran yang lebih lama. Biasanya dalam eksplorasi panas bumi, pengukuran data magnetotelurik dapat dilakukan hingga 24 jam. Sehingga jika semakin banyak titik yang diukur, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mengukurnya. Saat ini belum ada penelitian yang membahas jarak optimum perolehan data magnetotelurik untuk eksplorasi panas bumi. Penggunaan jarak antar stasiun pada penelitian sebelumnya sangat bervariasi. Hal ini tentunya mempengaruhi gambaran sistem panas bumi yang dihasilkan dari pengolahan data magnetotelurik tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jarak optimal antar stasiun untuk eksplorasi di lapangan panas bumi. Dimana penelitian ini akan dilakukan dengan melakukan pemodelan maju (forward modelling) dan pemodelan inversi (inverse modelling). Dengan membuat beberapa model dan memvariasikan jarak antar stasiun maka dapat disimpulkan jarak optimal antar stasiun. Berdasarkan studi yang dilakukan diketahui bahwa jarak 500 - 1000 meter untuk area yang diinginkan mampu menggambarkan batas-batas clay cap dengan baik sehingga jarak tersebut optimal. Sedangkan di luar areal kepentingan diperlukan beberapa strapping station dengan jarak 1000 meter. Dibandingkan dengan inversi 2D, inversi 3D mampu mendeskripsikan sistem dengan lebih baik.
ABSTRACT
Currently, Indonesia is trying to meet energy needs for the benefit of national energy security. One of the energies that is being pursued is new and renewable energy, one of which is geothermal energy. To achieve this target, geothermal energy exploration needs to be intensified. In geothermal exploration, the method that is often used is the magnetoteluric method. In conducting a magnetotelluric survey, many things need to be considered in making a survey design. One of the important parameters in the data acquisition process is knowing the exact number and distance between stations to produce the best subsurface imagery. The distance between stations should not be too large, it is feared that the resolution obtained is too low and extraploration occurs during data processing. However, if the distance is too narrow it will also cost money and time during measurement. Especially in the magnetotelluric survey, it takes a longer measurement time to obtain the required data. Usually in geothermal exploration, the measurement of magnetoteluric data can be carried out for up to 24 hours. So that if the more points are measured, the longer it will take to measure it. Currently, there is no research that discusses the optimum distance to obtain magnetoteluric data for geothermal exploration. The use of the distance between stations in previous studies varies widely. This certainly affects the description of the geothermal system resulting from the processing of the magnetoteluric data. This study aims to determine the optimal distance between stations for exploration in geothermal fields. Where this research will be carried out by doing forward modeling (forward modeling) and inversion modeling (inverse modeling). By making several models and varying the distance between stations, it can be concluded that the optimal distance between stations. Based on the study conducted, it is known that the distance of 500 - 1000 meters for the desired area is able to describe the boundaries of the clay cap well so that the distance is optimal. Meanwhile, outside the area of ​​interest, several strapping stations with a distance of 1000 meters are required. Compared to 2D inversion, 3D inversion is able to describe the system better.

Abstrak :
ABSTRAK
Group Special Mobile Association GSMA telah menetapkan standar baru terkait teknologi embedded SIM e-SIM . Penerapan teknologi tersebut bertujuan untuk mendukung kebutuhan layanan-layanan baru seperti Machine to Machine M2M dan Internet of Things IoT . Saat ini beberapa produsen smartphone seperti Apple dan Samsung mulai menerapkan teknologi tersebut pada produknya.Dengan kondisi penyediaan layanan seluler di Indonesia yang belum merata, baik itu cakupan maupun kualitas jaringannya serta adanya kesulitan ketika pelanggan akan berganti layanan. Maka teknologi eSIM ini akan membantu mengatasi masalah ini. Namun, sebelum itu akan dilakukan pemodelan SIM card saat ini, pemodelan jika eSIM diimplementasikan dan skema implementasinya.Berdasarkan hasil indepth interview dengan narasumber diperoleh hasil bahwa implementasi regulasi saat ini yaitu PM Kominfo No.12 Tahun 2016 masih memiliki beberapa kekurangan. Diantaranya proses validasi yang belum berjalan. Karena operator belum memiliki akses data kependudukan. Sedangkan dari sisi user yaitu terlalu banyak step yang harus dilalui oleh operator sehingga pendapatan operator menurun. Usulan dari operator diharapkan regulator mampu memfasilitasi validasi antara data operator dan data kependudukan. Serta meningkatkan sosialisasi ke masyarakat terkait proses registrasi tersebut.Berdasarkan metode Trend Analysis, dengan menggunakan software Minitab, diperoleh hasil sebagai berikut: untuk pemodelan Subscriber SIM Card adalah S-Curve, pemodelan ARPU SIM Card adalah Quadratic, dan untuk pemodelan Cost SIM Card juga sama, yaitu Quadratic. Ketiga model tersebut dipilih karena memiliki nilai dari MAPE, MAD, dan MSD yang terkecil diantara model lainnya.Dari hasil pemodelan diperoleh forecast bahwa untuk 5 tahun kedepan subscriber SIM card kedepannya akan mengalami saturasi dengan kenaikan hanya sebesar 5.4 , kemudian untuk ARPU dari SIM card kedepannya akan mengalami kenaikan sebesar 84 . Sedangkan untuk cost untuk produksi SIM card akan mengalami kenaikan sebesar 67 . Sementara jika eSIM diimplementasikan maka subscriber di Indonesia akan mengalami kenaikan sebesar 15 .

---

ABSTRACT
Group Special Mobile Association GSMA has set a new standard related to embedded SIM technology e SIM . The application of these technologies aim to support the needs of new services such as Machine to Machine M2M and Internet of Things IOT . Currently several smartphone manufacturers such as Apple and Samsung started to implement the technology in its products.The condition of the provisioning of cellular services in Indonesia are not evenly distributed, both the scope and quality of its network and the difficulty when customers will switch service. ESIM then this technology will help solve this problem. However, before it will be modeling the current SIM card, if ESIM implemented include modeling and implementation schemes.Based on the results of indepth interviews showed that the implementation of the current regulations that PM Kominfo 12 2016 still has some drawbacks. Among the validation process is not running. Because operators do not yet have access to demographic data. In terms of user that is too many steps that must be passed by the operator so that the operator revenue decline. The proposal from the regulator operators are expected to facilitate the validation between the data carrier and demographic data. And to improve the dissemination to the public related to the registration process.Based Trend Analysis method, using Minitab software, the results are as follows for modeling Subscriber SIM Card is S Curve, ARPU modeling SIM Card is quadratic, and for modeling Cost SIM Card is the same, ie Quadratic. All three models are selected because they have the value of MAPE, MAD, and MSD is the smallest among other models.From the modeling results obtained forecast that for the next 5 years in the future subscriber SIM card will have saturation with an increase of only 5.4 , and then to the ARPU of the SIM card in the future will increase by 84 . As for the cost for the production of SIM card will be increased by 67 . Meanwhile, if the subscriber ESIM implemented in Indonesia will increase by 15 .

Abstrak :
Pengambilan keputusan dalam perusahaan sangat penting untuk mencapai tujuan perusahaan, mengoptimalisasi biaya operasional, serta meningkatkan kualitas pelayanan terhadap konsumen. Analisis yang bersifat prediktif dapat dilakukan dengan melakukan pendekatan matematis sebagai salah satu sistem pendukung pengambilan keputusan, sehingga dapat di pilih keputusan yang paling tepat serta paling efektif dan berdampak besar terhadap permasalahan yang dihadapi, dan juga dapat mengurangi kerugian yang tidak diinginkan. Dalam penelitian ini, digunakan pemodelan markov untuk memprediksi usia operasi transformator, yaitu 34 tahun sebagai salah satu metode yang relevan dengan penerapan manajemen aset di PT. PLN (Persero) Transmisi Jawa Bagian Barat. Hasil pemodelan menunjukkan durasi pengoperasian transformator dari awal pemasangan sampai dengan fase disposal sehingga manajemen dapat melakukan langkah antisipatif untuk meminimalisir pemadaman listrik yang diakibatkan oleh penggantian peralatan, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan serta meningkatkan keuntungan yang diperoleh perusahaan.<

---

Decision making in the company is very important to achieve company goals, optimize operational costs, and improve the quality of service to consumers. The analysis that can be done can be done using mathematically as one of the decision-making support systems, so the management can choose the most appropriate, most effective and highly impact decision on the problems that are faced by the company and can also reduce undesirable loses. In this study, markov modelling was used to predict the age of transformer operation, the result is 34 years as one method that is relevant to the application of asset management at PT. PLN (Persero) Transmission West Java. The modelling results show estimation of transformer life duration from the beginning of the installation to it end of life. It also making management able to make anticipatory steps to minimize the power outages that are included by equipment replacement, to increase customer satisfaction and increase the profits obtained by the company.

Abstrak :
ABSTRAK
UI-FEAP adalah program metode elemen hingga yang digunakan sebagai program komputasi numerik terhadap berbagai persoalan analisa struktur. Karena UI-FEAP tidak memiliki fasilitas visualisasi yang baik, maka dikembangkanlah suatu jembatan dengan program visualisasi komersial yang telah ada yaitu SDRC FEMAP. Jembatan ini berupa suatu program transformasi yang mudah untuk dikembangkan dan disesuaikan kembali terhadap setiap perkembangan kemampuan pada UI-FEAP. Kemudahan ini ditunjang dengan adanya format file neutral yang ada pada FEMAP. Permasalahan yang ada ialah bagaimana membuat program transformasi yag kompatibel dan bisa menyesuaikan diri terhadap kemampuan yang ada pada kedua program tersebut.

---