📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 192 dokumenRANCANG BANGUN SISTEM MULTI-POINT SUCTION VACUUM UNTUK PREPARASI PENGUJIAN MUTU BIJI KOPI TANPA TUMPANG TINDIH DENGAN COMPUTER VISION
Indonesia merupakan salah satu negara dengan produksi biji kopi terbanyak di dunia. Dengan produksi yang besar, Indonesia juga termasuk negara dengan ekspor komoditas biji kopi terbesar di dunia. Pada tahun 2022, Indonesia memiliki total nilai ekspor mencapai USD 1,3 miliar. Sebagai salah satu negara penghasil biji kopi terbesar di dunia, Indonesia bergabung dengan International Coffee Organization (ICO). Indonesia sebagai anggota ICO, wajib mengikuti peraturan dari ICO salah satunya adalah larangan memperjualbelikan kopi dengan mutu rendah yang terdapat pada aturan International Coffee Council Resolution No. 407. Salah satu metode untuk mengetahui kualitas biji kopi adalah dengan melakukan pengujian mutu biji kopi. Pengujian mutu biji kopi merupakan metode yang dilakukan untuk mengetahui mutu dari biji kopi. Saat ini pengujian mutu biji kopi masih dilakukan secara manual dengan metode organoleptik visual oleh penguji bersertifikat berdasarkan SNI 01-2907-2008. Penelitian dengan metode yang masih manual ini cukup lambat dan tidak efisien. Diperlukan sebuah perangkat untuk dijadikan alternatif pengujian mutu biji kopi. Alternatif yang dapat digunakan adalah dengan computer vision. Pengujian mutu biji kopi dengan computer vision memerlukan tahapan preparasi biji kopi. Tahap preparasi secara manual dapat mengurangi efisiensi waktu pengujian sehingga diperlukan tahap preparasi yang lebih cepat. Multi-point suction vacuum dirancang untuk memenuhi kebutuhan preparasi biji kopi yang lebih cepat pada pengujian mutu kopi dengan computer vision. Tata letak biji kopi dan pengambilan sampel harus tetap diperhatikan untuk mencegah biji kopi tumpang tindih. Penelitian ini telah melakukan percobaan untuk mencari konfigurasi desain pada multi-point suction vacuum. Perancangan multi-point suction vacuum dilakukan dengan uji coba biji kopi secara langsung. Pada tahap awal perancangan, SolidWorks digunakan untuk membantu dalam proses perancangan. Pada penelitian ini juga didapatkan rancangan multi-point suction vacuum dengan tingkat keberhasilan 78,24% untuk biji kopi arabika dan 82,11% untuk biji kopi robusta dalam menyusun biji kopi pada tahap preparasi pengujian mutu biji kopi. Kata kunci: biji kopi, pengujian mutu biji kopi, multi-point suction vacuum, preparasi biji kopi, SolidWorks.
SISTEM VISION PREDIKSI BERAT DOMBA BERDASARKAN FITUR ANTROPOMETRI
Seiring dengan meningkatnya populasi manusia, kebutuhan akan pangan terus meningkat diiringi dengan meningkatnya kebutuhan sumber protein sebagai kebutuhan utama makronutrien yang dibutuhkan oleh manusia. Hal ini mendorong industri peternakan sebagai salah satu industri penyedia sumber pangan dan protein untuk lebih proaktif dalam meningkatkan kualitas dan kuantitasnya. Dalam hal ini, proses pengukuran berat menjadi salah satu aspek krusial untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas produk industri ternak. Namun, metode pengukuran berat yang umumnya saat ini masih digunakan memiliki banyak keterbatasan untuk skala yang masif. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dikembangkan sebuah solusi dengan memanfaatkan teknologi visi komputer untuk menjawab tantangan tersebut. Sistem pengukuran berat hewan ternak berbasis visi komputer dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dalam proses pengukuran. Sistem ini melibatkan proses segmentasi citra menggunakan model Mask R-CNN (Regional Convolutional Neural Network) untuk memprediksi segmen citra hewan ternak. Metode evaluasi AP (Average Precision) dengan nilai ambang IoU (Intersection over Union) digunakan untuk mengukur kualitas model. Hasilnya menunjukkan nilai AP kotak pembatas dan segmentasi berturut–turut 89,03% dan 76,55%. Citra segmen yang didapatkan kemudian diproses menggunakan algoritma pemrosesan citra untuk diekstrak fitur antropometrinya. Hasilnya fitur antropometri berupa dimensi panjang badan, panjang badan total, lebar dada, lebar perut, panjang diagonal, tinggi tengah, tinggi depan, tinggi belakang, panjang kepala, dan tinggi total. Proses ini melibatkan fitur antropometri yang lebih banyak dibandingkan penelitian sebelumnya. Fitur–fitur tersebut diuji secara kolinearitas satu dengan lainnya serta diuji secara signifikansi terhadap model, kemudian fitur yang lulus uji akan digunakan untuk membangun model regresi linear untuk memprediksi berat ternak domba. Hasilnya, didapatkan nilai R2 sebesar 0,85, nilai RMSE (Root Mean Square Error) data latih sebesar 0,53, dan nilai RMSE data uji sebesar 0,70.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK KECANTIKAN MELALUI ULASAN VIDEO TIKTOK
Meningkatnya media sosial, terutama TikTok, telah secara signifikan mempengaruhi perilaku konsumen dalam industri produk kecantikan, khususnya di kalangan Generasi Z di Indonesia. Dengan jutaan pengguna aktif, TikTok telah menjadi platform yang kuat bagi para penggemar kecantikan dan influencer untuk berbagi ulasan produk, tips, dan rekomendasi. Tren ini telah mengubah lanskap pemasaran tradisional, di mana konsumen semakin mengandalkan konten media sosial untuk membuat keputusan pembelian yang terinformasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor utama yang mempengaruhi keputusan pembelian produk kecantikan melalui ulasan video TikTok. Faktor-faktor utama yang diidentifikasi meliputi kredibilitas yang dirasakan, keaslian yang dirasakan, kualitas ulasan, dan kuantitas ulasan. Studi ini juga mengkaji hubungan antara faktor-faktor tersebut dengan niat pembelian, dan bagaimana mereka akhirnya mempengaruhi keputusan pembelian. Pendekatan kuantitatif digunakan untuk penelitian ini, dengan menerapkan teknik pengambilan sampel non-probabilitas dan judgmental. Kuesioner online didistribusikan kepada 239 responden berusia 15 hingga 24 tahun yang tinggal di Indonesia, yang ditargetkan adalah individu yang aktif terlibat dengan ulasan produk kecantikan di TikTok. Data dianalisis melalui Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Temuan menunjukkan bahwa kredibilitas yang dirasakan, keaslian yang dirasakan, kualitas ulasan, dan kuantitas ulasan secara positif dan signifikan mempengaruhi niat pembelian. Selain itu, niat pembelian terbukti memiliki dampak langsung pada keputusan pembelian, tanpa dimoderasi oleh sikap orang lain atau faktor situasional yang tidak terduga. Penelitian ini juga mengidentifikasi tiga segmen berbasis kebutuhan konsumen, yaitu berbasis kualitas, berbasis harga, dan berbasis bahan. Setiap segmen mencerminkan prioritas dan perilaku yang berbeda dalam merespons ulasan produk kecantikan di TikTok. Temuan ini akan memberikan wawasan tentang bagaimana merek kecantikan dapat meningkatkan strategi pemasaran mereka di TikTok. Dengan berfokus pada peningkatan kredibilitas yang dirasakan, keaslian, kualitas ulasan, dan kuantitas ulasan dari video ulasan mereka di TikTok, pemasar dapat secara efektif mempengaruhi niat dan keputusan pembelian konsumen. Strategi ini dapat membantu merek kecantikan memaksimalkan penjualan dan memastikan keberlanjutan jangka panjang di pasar yang kompetitif.
IDENTIFIKASI DAMPAK KERETA CEPAT JAKARTA BANDUNG (KCJB) TERHADAP KUNJUNGAN WISATAWAN DI KAWASAN BRAGA KOTA BANDUNG
Sebagai bagian dari Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024, salah satu proyek infrastruktur utama adalah pembangunan Kereta Cepat Jakarta Bandung (KCJB). Pada tanggal 17 Oktober 2023, Kereta Cepat Jakarta Bandung (KCJB) dijadwalkan akan mulai beroperasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peningkatan jumlah kunjungan dan perubahan pola kunjungan wisatawan ke kawasan Braga, serta manfaat dari pembangunan KCJB terhadap Kawasan Braga, salah satu lokasi wisata heritage populer di Kota Bandung.Metode pengambilan data yang digunakan adalah Revealed Preference Survey yang dibagikan kepada 115 responden secara offline di Stasiun Halim dan online menggunakan media sosial seperti WhatsApp, Instagram dan Line. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif kuantitatif dan analisis kesenjangan serta uji Wilcoxon. Variabel yang termasuk dalam kuesioner meliputi karakteristik sosio-demografi dan karakteristik pola perjalanan wisata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KCJB telah memberikan dampak positif terhadap kunjungan wisata di Kawasan Braga. Hal ini terlihat dari adanya perubahan karakteristik pola perjalanan wisata sebelum dan setelah adanya Kereta Cepat Jakarta Bandung (KCJB). Beberapa manfaat setelah beroperasinya KCJB yaitu jumlah wisatawan yang meningkat akan mendorong peningkatan citra dan popularitas Kawasan Braga. Untuk memastikan konektivitas tanpa hambatan antara Stasiun Tegalluar Kereta Cepat Jakarta Bandung dan Kawasan Braga yang populer di Bandung, kolaborasi dengan penyedia transportasi lokal sangat penting untuk membangun layanan bus pengumpan atau shuttle bus.
EVALUASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI EFEKTIVITAS PROGRAM PELATIHAN LAYANAN PELANGGAN: STUDI PADA OUTLET IOH DI JAKARTA
Sektor telekomunikasi di Indonesia berkembang pesat dengan peningkatan adopsi internet dan persaingan ketat. Layanan pelanggan memainkan peran penting dalam sektor telekomunikasi, di mana interaksi berkualitas dapat sangat mempengaruhi kepuasan dan loyalitas pelanggan. IOH telah mengalami pertumbuhan pesat, yang mengarah pada peningkatan basis dan kebutuhan pelanggan yang semakin beragam. Namun, tantangan signifikan adalah memastikan layanan pelanggan memiliki keterampilan dan pengetahuan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan secara efektif, menunjukkan adanya kesenjangan antara kinerja yang diharapkan dan aktual di gerai IOH. Meskipun program pelatihan rutin, ada ketidaksesuaian dalam kualitas layanan yang dapat berdampak negatif pada pengalaman pelanggan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi program pelatihan di IOH dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan untuk meningkatkan efektivitas layanan pelanggan. Ini melibatkan penilaian berbagai faktor pelatihan, termasuk konten, metode, jadwal, dan fasilitas yang disediakan. Metodologi penelitian ini mencakup pendekatan kuantitatif dengan mendistribusikan survei kepada 49 layanan pelanggan di gerai IOH di Jakarta. Analisis data dilakukan menggunakan korelasi peringkat Spearman, menunjukkan bahwa faktor-faktor ini memengaruhi secara signifikan efektivitas pelatihan. Peningkatan konten pelatihan agar lebih relevan dengan kebutuhan perwakilan dalam menangani keluhan dan aplikasi, menerapkan metode yang beragam dan interaktif, jadwal triwulanan yang terstruktur dengan baik, dan memanfaatkan fasilitas berkualitas tinggi dapat meningkatkan efektivitas pelatihan. Strategi ini akan meningkatkan kompetensi dan kepercayaan diri perwakilan layanan pelanggan, yang pada akhirnya meningkatkan kepuasan pelanggan. Penelitian di masa depan dapat mengeksplorasi pelatihan yang dipersonalisasi dan cakupan geografis lebih luas untuk memperdalam pemahaman dan efektivitas.
MENINGKATKAN MANAJEMEN INVENTORI DI RESTORAN XYZ: ANALISIS MENYELURUH TENTANG EFISIENSI RANTAI PASOKAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ).
Manajemen inventori yang efisien dalam industri restoran sangat penting, mengingat lingkungan yang cepat berubah dan banyaknya barang yang mudah rusak. Tesis ini mengeksplorasi penerapan model Economic Order Quantity (EOQ) sebagai alat strategis untuk mengoptimalkan manajemen inventori di Restoran XYZ, sebuah entitas representatif dalam industri tersebut. Restoran XYZ, seperti banyak di industri jasa, berjuang untuk menyeimbangkan tingkat inventori agar dapat mengakomodasi permintaan yang fluktuatif sambil meminimalkan pemborosan, terutama barang-barang yang mudah rusak. Dengan mengintegrasikan model EOQ, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peningkatan potensial dalam efisiensi inventori dan pengurangan biaya, mengatasi barang-barang yang mudah dan tidak mudah rusak. Penelitian ini melakukan evaluasi komprehensif terhadap praktik inventori saat ini di Restoran XYZ dan membandingkannya dengan hasil setelah mengimplementasikan model EOQ, sehingga memberikan wawasan tentang efektivitas dan adaptabilitas model dalam konteks restoran. Kustomisasi dan implementasi model EOQ di Restoran XYZ melibatkan perhitungan jumlah pesanan optimal untuk berbagai kategori produk, menetapkan tingkat stok keamanan yang tepat, dan mengatur titik pemesanan ulang untuk memastikan pengisian inventaris yang tepat waktu. Adopsi model EOQ secara signifikan mengurangi biaya inventaris dan meningkatkan efisiensi operasional, terutama untuk item yang sangat diminati seperti 'Bakso Kecil' dan 'Bakso Daging,' yang melihat penghematan biaya yang substansial. Sistem manajemen inventaris yang ditingkatkan juga memfasilitasi kemitraan pemasok yang lebih kuat dan meningkatkan keandalan rantai pasokan. Pelatihan komprehensif disediakan kepada staf mengenai prinsip-prinsip EOQ untuk memastikan keberlanjutan sistem baru. Studi ini menyimpulkan bahwa model EOQ memberikan manfaat signifikan dalam manajemen inventaris di industri restoran, menyarankan aplikasinya yang lebih luas, terutama untuk bisnis yang menghadapi tantangan serupa. Tesis ini merekomendasikan integrasi lebih lanjut dari teknologi dan analitik data dengan model EOQ untuk beradaptasi secara dinamis dengan tren pasar dan permintaan konsumen, meningkatkan keberlanjutan operasional dan daya saing jangka panjang.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PELATIHAN PELAYANAN PUBLIK DI KEPOLISIAN RESOR METROPOLITAN JAKARTA BARAT
Polres Metro Jakarta Barat merupakan polres yang terdiri dari 8 kecamatan dan 56 kelurahan serta memiliki peringkat Tipe B yang menunjukkan beban kerja lebih tinggi dibandingkan satuan polisi Tipe C dan D. Meski beban kerja yang dimiliki besar, jumlah personel yang ada saat ini masih belum mencukupi. Oleh karena itu, kinerja anggota yang optimal dan kompeten sangat dibutuhkan dalam melaksanakan tugas. Survei kepuasan pelayanan public, yang menjadi salah satu kriteria penilaian kinerja personel, menunjukkan adanya penurunan peringkat “Sangat Puas” pada tahun 2022 hingga tahun 2023. Menurut Kepala Bagian SDM Polres Metro Jakarta Barat, pelatihan sangat signifikan berdampak pada kinerja personel. Terkait hal tersebut, Polres Metro Jakarta Barat setiap tahunnya melakukan pelatihan pelayanan publik yang dilakukan dalam Pendidikan Pengembangan Spesialis (Dikbangspes), namun hasil surveinya tetap menurun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apa faktor-faktor pelatihan di institusi yang dapat memiliki pengaruh positif terhadap efektivitas pelatihan pelayanan publik di Polres Metro Jakarta Barat. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengumpulkan data dari 70 peserta program pelatihan pelayanan publik, validitas tampak dengan ahli untuk memahami pelaksanaan program, dan korelasi rank Spearman-Rho untuk menganalisis data. Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan yang signifikan dan positif antara efektivitas pelatihan dengan seluruh variabel independen, termasuk isi pelatihan, lingkungan pelatihan, jadwal pelatihan, fasilitas dan materi, serta gaya presentasi. Oleh karena itu, Polres Metro Jakarta Barat harus mempertimbangkan faktor-faktor pelatihan ini agar personel dapat siap menjalankan tugas dan institusi dapat meningkatkan efektivitas pelatihan pelayanan publik serta peningkatan kinerja organisasi secara keseluruhan.
INTERPRETATION OF DRILLOFF TEST DATA TO DETERMINE OPTIMUM PARAMETERS FOR BIT OPERATION
Pahat mempunyai tugas penting dalam pengeboran, pahat membuat gerakan pengeboran dengan kontak langsung ke tanah secara menggores, menggiling, mencungkil, dan menumbuk. Pemilihan pahat yang tepat menjadi penting karena berkaitan dengan seberapa cepat suatu formasi dapat ditembus dan akan berdampak bagi keberlangsungan waktu dan biaya proyek pengeboran yang dimiliki. Parameter yang dihasilkan oleh pahat saat menembus formasi salah satunya seperti laju penembusan, kecepatan putar, dan berat pada pahat perlu dioptimalkan untuk membuat pekerjaan menjadi efisien. Pemilihan berat pada pahat (WOB) dan kecepatan putar dapat dilakukan dengan drilloff test. Tes ini menempatkan sejumlah kecepatan putar secara konstan dan menambahkan berat pada pahat dengan selang tertentu untuk melihat laju penembusannya (ROP). Pada kecepatan putar yang tetap, nilai dari laju penembusan akan berbanding lurus dengan berat yang diberikan pada pahat hingga titik tertentu. Pada titik ini, berat pada pahat sudah tidak memberikan efisiensi pengeboran yang optimal lagi untuk dilakukan. Studi ini berfokus pada seleksi operasi untuk pahat yang optimum dengan perhitungan hasil data drilloff test. Hasilnya adalah nilai operasi laju penembusan dan berat pada pahat optimum yang akan dipilih.
INTERPRETASI DAN ANALISIS DATA DRILLABILITY TEST PADA SUMUR X UNTUK PENENTUAN KOMBINASI DARI WEIGHT ON BIT (WOB) DAN REVOLUTION PER MINUTE (RPM) SECARA OPTIMUM
Pahat yang terletak pada bagian ujung drillstring memainkan peran penting dalam operasi pengeboran. Kinerja pahat bergantung pada jenis formasi yang akan ditembus dan faktor faktor yang ada pada saat melakukan operasi pengeboran. Faktor faktor tersebut meliputi berat pada pahat atau weight on bit (WOB), kecepatan rotasi atau revolution per minute (RPM), dan laju penembusan atau rate of penetration (ROP). Salah satu cara pengoptimasian kinerja pahat dapat dilakukan dengan memilih kombinasi terbaik antara WOB dan RPM. Drillability test dilakukan dengan memilih beberapa pasangan WOB dan RPM. Pengeboran dilakukan menggunakan setiap pasangan dengan durasi per pasangan yang telah ditentukan. Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk memproses, menginterpretasi dan menganalisis data hasil drillability test pada sumur-X guna menentukan kombinasi WOB dan RPM yang dapat menghasilkan ROP optimum. Penentuan pasangan WOB dan RPM terbaik harus dilakukan dengan mempertimbangkan batasan batasan yang ada di lapangan seperti kapasitas rig, ketersedian pahat, dan batasan durasi pengeboran. Drillability test terintegrasi dengan mud logging operation. Oleh karena itu, perlu adanya koordinasi yang baik antara mud logger, kru pengeboran dan drilling representative.
ANALISIS DATA TEMPERATUR LOG UNTUK PENENTUAN ZONA KEBOCORAN PADA SUMUR X-1 DI INDONESIA
Pemanasan global menjadi salah satu permasalahan utama yang dihadapi dunia. Emisi Gas CO2 yang dihasilkan dari operasi minyak dan gas menjadi salah satu penyumbang utama efek pemanasan global. Carbon Capture Storage (CCS) atau Carbon Capture Utilization and Storage (CCUS) menjadi jawaban terhadap permasalahan tersebut. CCS/CCUS menjadi salah satu metode paling efektif untuk mengurangi dampak CO2 dengan menginjeksikan CO2 ke sumur injeksi untuk disimpan. Namun, injeksi dari CO2 memiliki risiko kebocoran dan dapat mengganggu integritas sumur yang dikonversikan menjadi sumur injeksi, bahkan kebocoran tersebut dapat memberikan dampak buruk bagi lingkungan. Studi yang dilakukan berfokus pada analisis data profil temperatur sebelum dan sesudah penyemenan ulang setiap interval kedalaman pada sumur X. Analisis yang dilakukan meliputi evaluasi profil temperatur pada setiap interval kedalaman, analisis aktivitas pergerakan dari profil temperatur terhadap gradien temperatur, dan analisis hubungan dari aktivitas pergerakan profil temperatur terhadap potensi zona kebocoran CO2 pada setiap interval kedalaman. Studi ini menyimpulkan bahwa analisis hasil data log temperatur menunjukkan bahwa terdapat potensi zona kebocoran CO2 pada interval kedalaman 438-442 m, 520-580 m dan 880-882 m. Kebocoran tersebut diduga disebabkan oleh kualitas semen yang rendah. Namun, diperlukan evaluasi menggunakan metode lain untuk dapat memvalidasi lebih lanjut sumber masalah dari kebocoran CO2 serta besar laju alir dari kebocoran CO2 yang terjadi pada sumur X.
PERANAN BASEFLOW TERHADAP DURASI BANJIR (STUDI KASUS: BANJIR JAKARTA 2008–2019)
Sejarah banjir di Jakarta adalah masalah berkelanjutan dengan dampak ekonomi, sosial, dan lingkungan yang signifikan. Banjir di Jakarta dapat disebabkan oleh luapan Sungai Ciliwung. Aliran sungai terdiri dari limpasan permukaan (direct runoff) dan aliran dasar (baseflow), di mana aliran dasar (baseflow) merupakan komponen penting yang berkontribusi besar dalam aliran sungai. Pemisahan aliran dasar menggunakan metode Recursive Digital Filter (RDF) membantu memahami kontribusinya terhadap banjir. Penelitian ini mengkaji peranan aliran dasar (baseflow) terhadap durasi banjir di Jakarta pada periode 2008–2019. Data penelitian meliputi Tinggi Muka Air (TMA) untuk menghitung debit sungai dan curah hujan untuk melihat pengaruhnya terhadap debit aliran dasar (baseflow). Perhitungan debit dilakukan menggunakan rumus rating curve, dan pemisahan aliran dasar menggunakan metode RDF oleh Eckhardt (2005). Baseflow Index (BFI) dihitung untuk memahami kontribusi aliran dasar selama kejadian banjir. Analisis banjir selama 2008–2019 menunjukkan bahwa banjir sering terjadi pada Januari-Maret dengan durasi terpanjang 182 jam. Curah hujan akumulasi 5 hari sebelum dengan lag time 1 hari mempengaruhi debit aliran dasar (baseflow) di hari berikutnya. Aliran dasar (baseflow) yang tinggi cenderung memperpanjang durasi banjir, terbukti dari kontribusi aliran dasar (baseflow) dengan nilai median Baseflow Index (BFI) 62,77% pada banjir berdurasi lama, dibandingkan dengan 60,22% pada banjir berdurasi singkat, dan 56,34% pada banjir berdurasi sedang.
KINERJA METODE LARGE-SCALE PARTICLE IMAGE VELOCIMETRY UNTUK IDENTIFIKASI ARUS PERMUKAAN BERDASARKAN VARIASI KETINGGIAN DRONE DI ESTUARI CIMANIS, KABUPATEN CIREBON
Metode LSPIV merupakan salah satu teknik dari peninjauan aliran fluida dalam penelitian ini untuk wilayah kajian estuari menggunakan drone dengan ketinggian yang bervariasi, menggunakan open source pyOpenRiverCam. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi arus permukaan dengan variasi ketinggian drone yang selanjutnya dilakukan verifikasi hasil LSPIV berdasarkan data lapangan dan dilakukan analisis dan menghubungkan ke dalam aspek oseanografi. Pengamatan LSPIV berfokus pada sisi kanan muara estuari pada estuari Sungai Cimanis. Pengamatan aspek oseanografi juga dilakukan secara spasial. Verifikasi data dalam hasil data LSPIV adalah data pengukuran lapangan. Magnitudo arus yang dihasilkan untuk kondisi ideal di lapangan berkisar dari 0–0,3 m/s. Magnitudo arus saat surut bernilai lebih besar dibandingkan saat pasang. Metode verifikasi yang digunakan yaitu RMSE, MAE, MAPE, dan koefisien korelasi. Tingkat error terkecil dari RMSE, MAE, dan MAPE adalah pada ketinggian 18 m dengan masingmasing nilai error adalah 0,008 m/s, 0,006 m/s, dan 2,6%. Koefisen korelasi magnitudo arus antara LSPIV dengan flowatch dan current meter serta drifter secara berturut-turut adalah 0,96 dan 0,79. Koefisien korelasi arah arus mencapai 0,99. Hasil yang diperoleh adalah pengukuran LSPIV dengan ketinggian 18 m yang menjadi hasil terbaik, yang disebabkan oleh hasil yang didapat dari penerbangan yang rendah menghasilkan detail rekonstruksi yang semakin tinggi dan presisi terbaik. Dampak dari perbedaan ketinggian LSPIV dapat dilihat dari segi resolusi frame, hasil dengan ketinggian terbaik, getaran dan stabilitas drone, serta coverage area.
SOFT CLUSTERING BERBASIS SENTENCE EMBEDDING PADA TEKS CAPAIAN PEMBELAJARAN LULUSAN
Analisis capaian pembelajaran lulusan menjadi salah satu hal yang diperlukan dalam melakukan continous improvement dalam kurikulum yang digunakan. Permasalahan ini termasuk ke dalam task klasifikasi multi-label. Namun, belum terdapat data yang memiliki ground truth, dan proses anotasinya membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini dilakukan pengelompokan teks bersifat soft clustering ke dalam kompetensi. Dalam melakukan pengelompokan teks, sentence embedding menunjukkan hasil yang sangat baik dibandingkan dengan embedding pada granularitas tingkat kata. Tugas akhir ini melakukan analisis capaian pembelajaran lulusan dengan menghasilkan nilai akhir yang didapatkan dari hasil kali dari bobot dan nilai representasi kompetensi. Bobot diperoleh melalui eksperimen pembangunan alternatif model soft clustering yaitu fuzzy c-means, gaussian mixture models serta perhitungan semantic similarity score. Sementara itu, representasi nilai setiap kompetensi diperoleh dengan implementasi algoritma weiszfeld algorithm. Hasil eksperimen dan pengujian menunjukkan model fuzzy c-means dengan menggunakan variasi model sentence embedding all-mpnet-base-v2 menunjukkan hasil paling baik dengan macro average F-1 score 0.73, micro average f-1 score 0.63, dan weighted average f-1 Score 0.69 dibandingkan dengan variasi lainnnya.
PENGEMBANGAN SISTEM PELACAKAN OBJEK MULTI KAMERA DENGAN DEEP LEARNING UNTUK PENGAWASAN CERDAS
Penggunaan teknologi pengawasan yang canggih semakin meningkat seiring dengan kebutuhan keamanan yang semakin kompleks. Salah satu tantangan utama dalam sistem keamanan adalah kemampuan untuk melacak berbagai objek di berbagai area secara simultan. Oleh karena itu, tugas akhir ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pelacakan objek multi-kamera menggunakan deep learning untuk pengawasan cerdas. Tugas akhir ini dimulai dengan latar belakang pentingnya pengawasan cerdas yang mampu mengintegrasikan beberapa kamera dan melacak banyak objek secara bersamaan. Tujuan utama dari tugas akhir ini adalah menciptakan sistem yang mampu mengatasi keterbatasan sistem pengawasan konvensional, yang sering kali hanya dapat memantau area terbatas dan objek dalam jumlah terbatas. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini melibatkan beberapa tahap, termasuk pencocokan fitur dari berbagai kamera, pemrosesan citra untuk deteksi objek, serta algoritma pelacakan objek. Analisis dan pembuktian hipotesis dilakukan dengan menguji sistem pada berbagai skenario, seperti jarak 1 meter sampai 5 meter, serta sudut antar kamera dari 0 derajat hingga 90 derajat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma LoFTR memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam pencocokan fitur pada jarak dekat dan sudut antar kamera kecil, namun akurasinya menurun pada jarak yang lebih jauh dan sudut yang lebih besar. Selain itu, sistem menunjukkan kinerja yang baik dalam menghitung jumlah objek yang terdeteksi dan menghitung waktu objek terdeteksi. Kontribusi tugas akhir ini adalah pengembangan aplikasi pengawasan cerdas yang lebih canggih dan efektif, yang tidak hanya berguna dalam meningkatkan keamanan, tetapi juga memiliki potensi aplikasi di bidang lain. Dengan demikian, penelitian ini memberikan solusi inovatif yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan pengawasan.
PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK READER SENSOR PENYAKIT JANTUNG BERBASIS TEKNIK ELEKTROKIMIA VOLTAMETRI
Penyakit jantung merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di dunia. Banyak faktor yang turut menyumbang tingginya angka kematian akibat penyakit jantung, seperti perubahan gaya hidup tidak sehat, rendahnya aktivitas fisik, dan kurangnya kesadaran untuk melakukan deteksi dini. Oleh karena itu, sangat penting untuk dilakukan deteksi dini guna mencegah semakin tingginya angka kematian akibat penyakit jantung. Perangkat lunak yang dikembangkan akan mendukung deteksi dini penyakit jantung. Perangkat lunak ini akan terintegrasi dengan reader sensor Potensiostat berbasis teknik kimia Voltametri yang telah dikembangkan Anshori dkk pada tahun 2022. Reader sensor akan membaca sampel darah dari pengguna. Hasil pembacaan kemudian akan diunggah ke dalam perangkat lunak dan akan diproses. Hasil pemrosesan akan memberikan prediksi bagi pengguna apakah pengguna berpotensi tinggi atau tidak terkena penyakit jantung. Ada dua metode yang dikembangkan, yaitu CV dan DPV. CV digunakan untuk melakukan pengecekan sensor awal. Sementara itu, DPV digunakan untuk melakukan uji sampel. Hasil pengolahan, baik CV dan DPV akan ditampilkan dalam bentuk chart sehingga dapat dilakukan verifikasi ulang oleh laboran dan admin untuk memastikan hasil valid. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perangkat lunak telah berhasil melewati end-to-end testing dan telah memenuhi seluruh kebutuhan fungsional. Selain itu, disimpulkan juga bahwa kakas Plotly dan Recharts merupakan kakas yang paling tepat untuk menampilkan data pengukuran Voltametri berdasarkan percobaan yang didasarkan dari kinerja dan kelengkapan.