Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Obat adalah bahan atau paduan bahan, termasuk produk biologi yang digunakan untuk mempengaruhi atau menyelidiki sistem fisiologi atau keadaan patologi dalam rangka penetapan diagnosis, pencegahan, penyembuhan, pemulihan, peningkatan kesehatan dan kontrasepsi, untuk manusia (Pemerintah Republik Indonesia, 2009). Untuk menjamin mutu obat, Apoteker memegang peranan penting untuk menerapkan sistem manajemen mutu obat yang memastikan bahwa obat memiliki mutu sesuai tujuan penggunaan. Apoteker membutuhkan kompetensi yang memadai untuk menjamin mutu obat sesuai dengan tujuan penggunaan dan spesifikasi yang diinginkan baik di industri farmasi, apotek, maupun bidang pemerintahan. Fakultas Farmasi UI bekerjasama dengan PT. Bayer Indonesia, Badan Pengawas Obat dan Makanan Republik Indonesia, dan Apotek Atrika untuk melaksanakan Praktek Kerja Profesi Apoteker (PKPA) agar calon Apoteker dapat mempelajari tugas dan tanggung jawab yang dilakukan oleh apoteker di ketiga bidang tersebut secara langsung dan meningkatkan kemampuan kompetensi agar siap untuk melayani masyarakat dikemudian hari.

---

Drugs are ingredients or alloys of materials, including biological products that are used to influence or investigate physiological systems or pathological conditions in the context of determining diagnosis, prevention, healing, recovery, health improvement and contraception, for humans (Government of the Republic of Indonesia, 2009). To guarantee the quality of drugs, Pharmacists play an important role to implement drug quality management system which ensures the drugs have appropriate quality for their intended use. Pharmacists need adequate competencies to guarantee the quality of drugs in accordance with the intended use and desired specifications both in the pharmaceutical industry, pharmacies, and government fields. Faculty of Pharmacy UI in collaboration with PT. Bayer Indonesia, The National Agency of Drug and Food Control of Republic of Indonesia, and the Atrika Pharmacy to carry out Pharmacist Professional Work Practices (PKPA) so that prospective Pharmacists can learn the duties and responsibilities of pharmacists in these three fields directly and enhance their competency to be ready to serve society in the future."

"Pengendalian level fluida di dalam tabung dan pengendalian aliran fluida antar beberapa tabung merupakan permasalahan dasar dalam industri proses. Masukan aliran fluida ke dalam tabung dan antar tabung haruslah dijaga pada kondisi tertentu sehingga keluaran sistem bisa sesuai dengan yang diinginkan. Berbagai macam pengendali dirancang untuk mengendalikan level fluida ini dengan baik, sehingga error yang dihasilkan pun semakin bisa diminimalisir. Pengendali PID dan MPC merupakan contoh pengendali yang bisa digunakan dalam mengontrol level fluida tersebut.Di dalam seminar tesis ini akan dirancang pengendali PID (Proportional-Integral-Derivative) dan Model Predictive Control (MPC) untuk mengendalikan level fluida di dua tangki terhubung. Sebelum pengendali PID dan MPC ini dirancang, model non-linier terlebih dahulu dibentuk bedasarkan sistem dua masukan aliran fluida dan dua keluaran sistem berupa ketinggian level fluida pada kedua tabung. Model non-linier sistem multivariabel (Two Input Two Output - TITO) ini kemudian dilinierisasi pada titik kerja yang dipilih untuk memperoleh nilai ruang keadaan A, B, C dan D yang kemudian digunakan untuk membentuk fungsi alih sistem. Selain proses linierisasi, identifikasi dengan metode Kuadrat Terkecil juga dilakukan untuk menghasilkan model linier sistem yang baru sebagai pendekatan dalam mengontrol model non-linier sistem dengan MPC.Dalam sistem multivariabel coupled-tanks ini masih terdapat interaksi yang kuat antar variabel masukan-keluaran, sehingga fungsi alih dekopler pun dirancang untuk mengurangi atau menghilangkan efek kopling antar variabel masukan-keluaran ini. Pengendali PID dan MPC yang dirancang akan digunakan dalam simulasi untuk mengendalikan model linier/fungsi alih (dengan dekopler) dan model non-linier sistem.Hasil simulasi pengendali PID dan MPC untuk model linier menunjukkan respon sistem yang baik, dimana waktu settling-nya cenderung relatif kecil. Juga hasil simulasi pengendali PID dan MPC untuk model non-linier, meskipun menunjukkan respon sistem yang cenderung lambat, masih bisa dikatan relatif baik. Setelah membandingkan hasil simulasi sistem dengan pengendali PID dan MPC yang dirancang, maka MPC merupakan pengendali yang lebih baik digunakan untuk mengendalikan sistem multivariabel coupled-tanks ini.

---

The control of liquid level in tanks and flow between tanks is a basic problem in the process industries. The amount of liquid flowed into tanks and the flow of liquid between tanks has to be maintained at certain conditions in order to meet the desired performances. Many controllers have been designed to control the liquid level in tanks with the intention of reducing errors during and or after control process. PID controller and MPC are two of many controllers that could be designed to control the liquid level in tanks.

In this Master's thesis, PID (Proportional-Integral-Derivative) controller and Model Predictive Control (MPC) are designed to control the liquid levels in two coupled tanks. Before designing PID controller and MPC, the complete nonlinear dynamic model of the plant needed to be introduced for a case involving two input flows of liquid and two output variables, which are the level of the liquid in two tanks.

This multivariable (Two Input Two Output - TITO) nonlinear model would be then linearised based on selected operating point in order to obtain the value of state-space variables A, B, C and D. These values are converted to transfer function form. Besides that, system identification with Least Square method is also used to yield a new state-space model as an approach model to control the nonlinear model with MPC. Due to the high interactions between input-output variables, decoupler needed to be designed with the aim of reducing or eradicate these between input-output variables coupling effects. Afterwards, the designed PID controller and MPC will be used in simulation in controlling the linear model/transfer function (with decoupler) and the nonlinear model of the coupled-tanks multivariable system.

The result of simulation using PID controller and MPC in controlling the linear model of the system shows good performance in terms of rise time and settling time. In Addition, the result of simulation using nonlinear model, despite the slow system's response, shows satisfactory performance in terms of steady-state behavior, in which the output signals eventually meets the desired reference signals. After comparing the results of system simulation both with PID Controller and MPC, the writer may then infers that MPC is the better one to control this coupled-tanks multivariable system."

"Secara geografis Indonesia dilalui oleh 18 garis lintang yang berkolerasi kuat dengan potensi radiasi matahari untuk implementasi teknologi energi surya. Hal inilah yang menjadi dasar asumsi untuk membuat model Feed In Tariff (FIT) proporsional dimana nilai FIT tersebut akan bervariasi diberbagai lokasi di Indonesia. Variabel lain seperti garis bujur, jumlah radiasi matahari, Levelized Cost of Electricity (LCOE), dan faktor sosial ekonomi juga dipertimbangkan. Tiga puluh empat ibu kota provinsi di seluruh wilayah Indonesia dibagi menjadi tiga kelompok FIT asumsi berdasarkan potensi radiasi matahari dengan mengacu nilai FIT pada PERMEN ESDM No.17 tahun 2013 dengan kapasitas total 34 MW. FIT asumsi tersebut disimulasikan dengan metode principal component regression (PCR) dengan menambahkan enam variabel bebas C1-C6 yang menghasilkan tiga model FIT. Model FIT ke-2 kemudian dipilih karena memiliki nilai residual yang kecil dan memiliki nilai finansial lebih tinggi dari model yang lain. Dari penelitian ini diperoleh bahwa penetapan nilai FIT yang bervariasi terkait dengan potensi energi matahari pada masing-masing wilayah, dapat menurunkan total FIT yang harus dibayarkan oleh negara lebih dari 80 milyar rupiah dengan pengoperasian sistem photovoltaic selama 10 tahun.

---

Geographically, Indonesia is through by 18 latitudes that correlated strongly with the potential of solar radiation for the implementation of solar energy technologies. This is became the basis assumption to create a model in a proportional Feed In Tariff (FIT) that will vary FIT value in different locations in Indonesia. Other variables such as longitude, the amount of solar radiation, Levelized Cost of Electricity (LCOE), and socio-economic factors are also considered. Thirty-four provincial capitals throughout Indonesia are divided into three groups FIT assumption based on potential of solar radiation with reference to the value of FIT on PERMEN ESDM No.17 in 2013 with a total capacity of 34 MW. FIT assumptions are simulated with Principal Component Regression (PCR) method by adding six independent variables C1-C6 which produce three models of FIT. Model FIT-2 is chosen because it has a small residual value and has higher financial value than the other models. From this research, determining the value of variable FIT associated with solar energy potential in each region, can lower the total FIT to be paid by the state more than 80 billion rupiah with operation of photovoltaic systems for 10 years."

"ABSTRAKDewasa ini penggunaan energi terbarukan sebagai sumber dalam sistem distributed generator semakin meningkat seiring dengan maraknya wacana krisis energi. Contohnya penggunaan photovoltaic yang memanfaatkan energi surya untuk diubah menjadi listrik. Pada sistem photovoltaic, tegangan yang dihasilkan berupa tegangan DC sebesar 24-48 V. Sementara itu untuk dapat mensupply peralatan rumah tangga diperlukan tegangan AC. Dengan demikian,peran inverter sangat diperlukan untuk mengubah tegangan DC menjadi AC. Namun, sebelum masuk ke dalam inverter, diperlukan suatu boost converter yang dapat menaikkan tegangan photovoltaic hingga level tertentu sesuai keperluan. Kestabilan merupakan target utama dari performa suatu boost converter. Oleh karena itu, banyak dilakukan penelitian-penelitian menggunakan berbagai metode kontrol untuk mendapatkan keluaran boost yang stabil. Adapun PID controller merupakan salah satu jenis pengontrolan yang sering digunakan dalam industri dan dapat diterapkan untuk mencapai kestabilan dengan berbagai metode pengaturan. Biasanya, pengaturan parameter boost converter dilakukan dengan menggunakan metode trial and error sehingga memakan banyak waktu. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan sistem kontrol menggunakan PID pada model boost converter dalam MATLAB Simulink di mana pengaturan parameternya menggunakan metode frequency response. Selain itu, dilakukan pula implementasi PID controller pada prototype boost converter. Parameter PID yang didapatkan telah mampu menghasilkan kestabilan tegangan pada nilai 200 V dengan overshoot sebesar 1.5%, settling time 1.5 detik dan steady-state error 1.5% pada kondisi step load change.

---

ABSTRACTNowadays the using of renewable energy as the source on distributed generator system is increased because of energy crisis issue. For example,the using of photovoltaic which turn sunlight into electricity. The generated voltage in photovoltaic system is 24-48 DC Voltage. However, many equipment need AC voltage. So, the inverter is really needed to convert the DC voltage to AC voltage. Before that, boost converter is needed to convert the voltage from the renewable energy source into a higher voltage that used for distributed generator system. Stability is the main target for boost converter performance. That?s why many researcher try to develop the control method for boost converter. PID controller has been used in many industry for any system stability with many different tuning methods. Usually, the PID tuning method is using trial and error that takes long time. In this research, design of control system using PID has been done, which the tuning is using frequency response method. Parameter obtained has been successfully stable at 200 V with overshoot 1.5%, settling time 1.5 second, and steady-state error 1.5%."

"Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan UAV yang membuat peneliti terus untuk mengembangkannya. Hexacopter yang merupakan salah satu jenis UAV, saat ini telah banyak diteliti untuk berbagai kepentingan seperti pemetaan, monitoring, aerial photography dan lain-lain. Hexacopter ini memiliki enam rotor sebagai penggeraknya yang berada pada keenam sisi frame-nya. Kelebihan hexacopter ini adalah kemampuan dalam mengangkat bebn yang cukup besar, daya yang lebih besar dan safety saat ada kegagalan pada salah satu rotornya. Namun permasalahan yang timbul yakni kesulitan dalam upaya untuk mengendalikan hexacopter secara autonomous agar dapat terbang stabil terutama saat ada gangguan dan juga dengan beban yang cukup berat. Selain itu menjaga pergerakan hexacopter mengikuti trajectory juga menjadi permasalahan yang sulit apalagi sistem hexacopter ini memiliki karakteristik yang nonlinier, multi input multi output MIMO. Pada penelitian ini dirancang platform hexacopter heavy-lift yang memiliki diameter 2.4 meter, dan payload yang mampu dibawa mencapai 40 kg. Sehingga dengan platform yang besar dan berat tentunya pengendalian menjadi lebih sulitHal inilah yang menjadi topik dari penelitian ini yaitu merancang sistem kendali yang dapat menjaga pergerakan hexacopter secara autonomous mengikuti trajectory. Untuk mewujudkan tujuan tersebut, pada penelitian ini digunakan algoritma kendali Direct Inverse Control-Neural Network dengan metode Elman Recurrent Neural Network DIC-ERNN. Metode DIC-ERNN ini memiliki kelebihan mampu mengingat dan menyimpan hasil keluaran hidden layer pada contact layer sehingga terhindar dari overfitting. Kelebihan lainnya adalah algoritma ini mampu memprediksi karakteristik pada waktu didepannya t 1. Dengan demikian pola dan karakteristik dari trajectory yang diberikan dapat diprediksi oleh pengendali ini. Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian ini, didapatkan bahwa kendali DIC-ERNN mampu menunjukkan performa yang baik dalam mengikuti trajectory yang diberikan dengan nilai MSE yang kecil pada pengujian dengan data terbang, profile reference yang berbentuk helix serta profile reference double helix. Bila dibandingkan dengan algoritma Back Propagation Neural Network DIC-BPNN yang juga memiliki nilai MSE kecil, DIC-ERNN menunjukkan performance yang lebih baik khususnya pada saat diberikan uji impulsif fungsi doublet sebagai asumsi adanya gangguan. Pengendali DIC-ERNN menunjukkan kemampuan kembali pada kondisi steady state dengan settling time yang cepat dan tidak terdapat osilasi sedangkan pada pengendali DIC-BPNN terdapat osilasi meskipun settling time-nya juga cukup cepat.

---

Technological advances make researchers continue to develop UAV technology. Hexacopter is one type of UAV, has been widely researched for various interests such as mapping, monitoring, aerial photography and others. The Hexacopter has six rotors as the driving force on all six sides of the frame. The advantages of this hexacopter are the ability to lift a large enough load, greater power, and safety when there is a failure on one of its rotor. However, the problem that arises is the difficulty to control the hexacopter autonomously in order to fly stable, especially when there are disturbances and heavy loads. In addition, other difficulties are keeping the hexacopter movement following trajectory because the hexacopter system has nonlinear characteristics, and multi input multi output MIMO.

In this study, designed heavy lift hexacopter platform that has a diameter of 2.4 meters, and payload weight that can carry up to 40 kg. Thus, large and heavy platforms make control more difficult.Therefore, the topic of this research is to design a control system that can keep the hexacopter movement autonomously following the trajectory. To achieve the goal, this research uses the Direct Inverse Control Neural Network control algorithm with Elman Recurrent Neural Network DIC ERNN method. This DIC ERNN method has the advantage of being able to remember and store the hidden layer output on the contact layer so that it can avoid overfitting. Another advantage is that this algorithm can predict the characteristics at the time in front of it t 1. Thus, the pattern and characteristics of the given trajectory can be predicted by this controller.

Based on the results of the tests in this study, it was found that the control of DIC ERNN was able to show good performance in following trajectory given with small MSE value in testing with flying data, reference profile in the form of helix and reference double helix profile. When compared to the Back Propagation Neural Network DIC BPNN algorithm which also has a small MSE value, DIC ERNN performs better performance, especially when given the impulsive test doublet function as an assumption of the disturbance. The DIC ERNN controller shows the ability to return to steady state conditions with fast settling time and no oscillation while on the DIC BPNN controller, there is oscillation although settling time is also quite fast."

"Dalam rangka meningkatkan keselamatan operasi tungku sintering DEGUSSA saat ini, dibutuhkan sistem monitoring cerdas sebagai bagian dari sistem manajemen keselamatan proaktif. Penelitian ini mengembangkan pendekatan deteksi kesalahan berbasis model untuk real time monitoring proses sintering pelet UO2 dalam atmosfir hidrogen. Hal ini dapat membantu sistem sintering untuk mendeteksi tanda-tanda awal degradasi tingkat keselamatan dan mengambil tindakan yang sesuai terhadap bahaya yang mungkin disebabkan. Sebuah model multi sistem inferensi neuro-fuzzy adaptif (MANFIS) digunakan untuk pembangkitan residual, sedangkan untuk evaluasi residu digunakan nilai ambang batas keselamatan hidrogen untuk proses sintering. Model MANFIS dilatih dengan data operasional rutin proses sintering dan digunakan untuk menghasilkan residu pada langkah deteksi kesalahan. Data operasinal rutin diperoleh dari proses sintering terhadap pelet UO2 yang telah diklasifikasi. Data proses real yang mengandung kesalahan dan data simulasi kesalahan proses digunakan untuk menguji model. Hasil pelatihan terhadap model dengan data operasi normal untuk parameter temperatur hidrogen telah diperoleh dengan nilai RMSE, MAE dan R2 adalah 0.0141, 0.1035 dan 0.9980, sedangkan pada tahap pengujian model nilai RMSE, MAE dan R2 yang diperoleh adalah 0.0565, 0.3781 dan 0.9897. Sementara itu untuk parameter laju alir hidrogen nilai RMSE, MAE dan R2 yang diperoleh pada tahap pelatihan adalah 0.0193, 0.7334 dan 0.9993, dan pada tahap pengujian model nilai RMSE, MAE dan R2 yang diperoleh adalah 0.0752, 0.9735 dan 0.9935. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua kesalahan dapat dengan jelas dideteksi dan diklasifikasikan oleh deteksi kesalahan berbasis model ini. Dengan menggunakan metode deteksi kesalahan sebagai sistem monitoring proses, sistem tungku sintering dapat langsung mendeteksi kesalahan dengan cepat, mengklasifikasikan mereka dan kemudian tindakan yang tepat dapat segera diambil.

---

In order to improve the current safety operation of DEGUSSA sintering furnace, intelligent monitoring system is needed as part of a proactive safety management system. This study develops a model-based fault detection approach for real time monitoring of UO2 pellets sintering process in hydrogen atmosphere. It can help sintering systems to detect early signs of safety degradation and take appropriate action with hazards that may be caused. A multi adaptive neuro-fuzzy inference system (MANFIS) model is used for residual generation, while for residual evaluation a limit threshold of hydrogen safety for sintering processes is used. The MANFIS model is trained with routine operational data collected from a sintering furnace and it used for generating residuals in the fault detection step. Routine operational data obtained from the sintering process of the UO2 pellets have been classified. The real and simulated faulty data are used for testing the model.

The results of training of the model with the data of normal operation for the hydrogen temperature parameters have been obtained with a value of RMSE, MAE and R2 is 0.0141, 0.1035 and 0.9980 respectively, while the testing phase RMSE value model, MAE and R2 obtained is 0.0565, 0.3781 and 0.9897, respectively. Meanwhile, for the parameters of the hydrogen flow rate was obtained with the value of RMSE, MAE and R2 is 0.0193, 0.7334 and 0.9993, while the testing phase value model RMSE, MAE and R2 obtained is 0.0752, 0.9735 and 0.9935. The results show that all faults can be clearly detected and classified by this modelbased fault detection. By using this fault detection method of process safety monitoring systems, the sintering furnace system can immediately detect any faults quickly, classify them and then appropriate action can be taken immediately."