📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 101,300 dokumenSTUDI STRUKTUR DAN REAKTIVITAS PADA ANTARMUKA LINIO2—ETILEN KARBONAT DENGAN DINAMIKA MOLEKULER MACHINE LEARNED INTERATOMIC POTENTIAL
Pengujian mutu fisik biji kopi mentah di Indonesia mengacu pada Standar Nasional Indonesia (SNI) 01-2907-2008. Pengujian mutu fisik biji kopi saat ini banyak dilakukan secara manual melalui metode organoleptik visual. Metode ini memiliki kelemahan berupa potensi penilaian yang tidak konsisten dan tidak efisien waktu seiring bertambahnya volume sampel pengujian. Untuk mendukung otomasi pengujian mutu fisik biji kopi menggunakan visi komputer, diperlukan sistem pelontar yang mampu menjatuhkan biji kopi satu per satu (singulasi). Sistem pengumpan terdahulu seperti rotary feeder dan vibratory feeder memiliki kelemahan terhadap sensitivitas ukuran biji dan sering memicu fenomena kemacetan total (arching) pada corong penampung. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang purwarupa sistem otomasi pelontar biji kopi berbasis centrifugal feeder. Purwarupa dirancang menggunakan metode pencetakan 3D yang terdiri dari rangka stasioner, piringan berputar, serta ruang singulasi. Ruang singulasi ini diotomasi menggunakan mekanisme dua gerbang rack and pinion yang dikendalikan oleh mikrokontroler Arduino Pro Mini dengan umpan balik dari sensor inframerah. Kinerja sistem dievaluasi berdasarkan analisis trajektori biji kopi, pengujian tingkat keberhasilan singulasi, dan pengujian kapasitas beban alat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan mekanis ini berhasil menstabilkan lintasan biji kopi pada rata-rata radius 9,98 hingga 10,6 cm. Sistem juga mampu mencapai tingkat keberhasilan singulasi yang absolut sebesar 100% tanpa keluaran ganda ketika beroperasi pada putaran dinamis 160 RPM dan 145 RPM secara bergantian. Pengujian kapasitas masukan menunjukkan bahwa stabilitas prototipe ini berada pada rentang 35 hingga 45 biji kopi. Sistem mulai mengalami penurunan tingkat linearitas laju keluaran biji kopi pada kapasitas minimum (30 biji) akibat berkurangnya efek gaya dorong kelompok, serta mengalami kegagalan (keluaran ganda) pada kapasitas maksimum (50 biji) akibat peningkatan gaya gesek internal.
PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI ANOMALI DAN MANAJEMEN LAYANAN STASIUN PENGISIAN KENDARAAN LISTRIK BERBASIS ARSITEKTUR EDGE COMPUTING
Kendaraan listrik merupakan bagian dari upaya transisi menuju sistem transportasi yang lebih bersih, dan ketersediaan infrastruktur pengisian daya menjadi faktor penting dalam mendukung adopsinya. Di Indonesia, infrastruktur ini umumnya dikenal sebagai Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU), sementara Institut Teknologi Bandung mengembangkan fasilitas serupa yang dikenal sebagai Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik (SPKL) ITB. Namun demikian, operasional SPKL ITB masih menghadapi sejumlah tantangan, antara lain anomali kelistrikan yang belum terdeteksi secara dini, autentikasi pengguna yang masih bergantung pada server pusat sehingga rentan terhadap latensi tinggi, potensi overstay yang menurunkan efisiensi pemanfaatan fasilitas, serta pemantauan ketersediaan area parkir yang belum akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji sistem deteksi anomali dan manajemen layanan pada SPKL ITB berbasis arsitektur edge computing. Sistem dibangun sebagai arsitektur microservice yang terdiri atas beberapa layanan terisolasi dan mencakup empat fungsi utama, yaitu deteksi anomali dua lapis melalui delapan aturan deterministik (rule-based) yang mengacu pada standar EN 50160 dan SNI IEC 61851-1:2017 serta algoritma Isolation Forest berbasis sesi, autentikasi lokal melalui pre-authorization QR di atas Open Charge Point Protocol, manajemen notifikasi pencegahan overstay, dan pemantauan okupansi parkir berbasis computer vision dengan model YOLOv8. Kinerja sistem dievaluasi menggunakan kerangka 5V Big Data terhadap data operasional yang mencakup puluhan ribu baris rekaman selama lebih dari enam bulan. Hasil pengujian menunjukkan deteksi anomali mencapai ROC-AUC sebesar 0,94 dan F1-Score 0,60 dengan latensi rata-rata 70,6 ms, autentikasi lokal berlangsung pada latensi 20,2 ms untuk pre-authorization QR dan 16,7 ms untuk respons Open Charge Point Authorize tanpa memerlukan roundtrip ke server pusat, serta pemantauan parkir memperoleh akurasi 100% yang bersifat indikatif dengan latensi inferensi 561,9 ms, masih di bawah interval pemantauan. Sistem juga terbukti tetap berfungsi dan terisolasi saat salah satu layanan mengalami gangguan. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan edge computing mampu mewujudkan sistem SPKL ITB yang cerdas, responsif, dan andal secara terintegrasi.
PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI ANOMALI DAN MANAJEMEN LAYANAN STASIUN PENGISIAN KENDARAAN LISTRIK BERBASIS ARSITEKTUR EDGE COMPUTING
Kendaraan listrik merupakan bagian dari upaya transisi menuju sistem transportasi yang lebih bersih, dan ketersediaan infrastruktur pengisian daya menjadi faktor penting dalam mendukung adopsinya. Di Indonesia, infrastruktur ini umumnya dikenal sebagai Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU), sementara Institut Teknologi Bandung mengembangkan fasilitas serupa yang dikenal sebagai Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik (SPKL) ITB. Namun demikian, operasional SPKL ITB masih menghadapi sejumlah tantangan, antara lain anomali kelistrikan yang belum terdeteksi secara dini, autentikasi pengguna yang masih bergantung pada server pusat sehingga rentan terhadap latensi tinggi, potensi overstay yang menurunkan efisiensi pemanfaatan fasilitas, serta pemantauan ketersediaan area parkir yang belum akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji sistem deteksi anomali dan manajemen layanan pada SPKL ITB berbasis arsitektur edge computing. Sistem dibangun sebagai arsitektur microservice yang terdiri atas beberapa layanan terisolasi dan mencakup empat fungsi utama, yaitu deteksi anomali dua lapis melalui delapan aturan deterministik (rule-based) yang mengacu pada standar EN 50160 dan SNI IEC 61851-1:2017 serta algoritma Isolation Forest berbasis sesi, autentikasi lokal melalui pre-authorization QR di atas Open Charge Point Protocol, manajemen notifikasi pencegahan overstay, dan pemantauan okupansi parkir berbasis computer vision dengan model YOLOv8. Kinerja sistem dievaluasi menggunakan kerangka 5V Big Data terhadap data operasional yang mencakup puluhan ribu baris rekaman selama lebih dari enam bulan. Hasil pengujian menunjukkan deteksi anomali mencapai ROC-AUC sebesar 0,94 dan F1-Score 0,60 dengan latensi rata-rata 70,6 ms, autentikasi lokal berlangsung pada latensi 20,2 ms untuk pre-authorization QR dan 16,7 ms untuk respons Open Charge Point Authorize tanpa memerlukan roundtrip ke server pusat, serta pemantauan parkir memperoleh akurasi 100% yang bersifat indikatif dengan latensi inferensi 561,9 ms, masih di bawah interval pemantauan. Sistem juga terbukti tetap berfungsi dan terisolasi saat salah satu layanan mengalami gangguan. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan edge computing mampu mewujudkan sistem SPKL ITB yang cerdas, responsif, dan andal secara terintegrasi.
AMOBILISASI LIPASE CANDIDA RUGOSA BERBASIS BIOPOLIMER POLIHIDROKSIBUTIRAT SEBAGAI MATERIAL PENDUKUNG DALAM SINTESIS BIODIESEL
Biodiesel merupakan solusi yang terus berkembang untuk menjawab masalah sumber energi terbarukan. Indonesia sebagai penghasil minyak kelapa sawit terbesar di dunia memiliki potensi besar menjadi produsen dan pengembang sumber energi biodiesel. Tujuan dari penelitian ini adalah menyintesis biodiesel dengan biokatalis lipase Candida rugosa (LCR) teramobilisasi pada material berbasis biopolimer polihidroksibutirat (PHB). Amobilisasi bertujuan untuk meningkatkan stabilitas enzim sebagai agen katalis yang bermanfaat di bidang industri. PHB yang melalui proses pembengkakan (swelling) dicampurkan dengan enzim menjadi suspensi dan diinkubasi pada suhu 6 oC selama empat jam. Proses pemisahan material PHB yang mengamobilisasi lipase dilakukan sentrifugasi dan pencucian sebanyak tiga kali. Konsentrasi enzim yang tidak teramobilisasi ditentukan melalui metode Bradford. Aktivitas enzim bebas dan teramobilisasi ditentukan dengan menginkubasi substrat asam oleat dan metanol dengan enzim lipase. Pengukuran aktivitas dilakukan dengan menghitung selisih volume titrasi asam basa untuk larutan sampel dan kontrol. Penghitungan aktivitas didasarkan pada pengurangan substrat asam oleat per menit reaksi per mg enzim yang digunakan. Amobilisasi lipase menunjukkan aktivitas esterifikasi yang lebih baik dengan aktivitas spesifik lipase bebas dan teramobilisasi berturut-turut 0,068 U/mg dan 0,568 U/mg pada suhu 40 oC. Persen amobilisasi enzim pada material PHB diketahui mencapai 56,2% dengan dengan aktivitas paling tinggi diperoleh pada PHB–LCR dengan inkubasi PHB pada konsentrasi lipase 2 mg/mL. Hasil karakterisasi FTIR menunjukkan puncak serapan baru pada bilangan gelombang 1686 cm-1 sebagai indikasi adanya gugus amida. Karakterisasi SEM–EDS juga menunjukkan perubahan komposisi unsur C dan O serta terdeteksinya unsur N sebesar 0.4% pada sampel PHB–LCR. Analisis ukuran partikel menunjukkan pergeseran distribusi ukuran dengan puncak frekuensi tertinggi masing-masing pada PHB dan PHB– LCR berturut-turut 1541 dan 1741 nm dengan PHB–LCR memiliki pola distribusi ukuran partikel yang lebih landai. Pengujian kinetika reaksi menunjukkan perubahan profil aktivitas pada reaksi hidrolisis antara lipase bebas dan teramobilisasi. LCR bebas menunjukkan model kinetika Michelis–Menten dengan nilai Vmax dan km berturut-turut 14,001 ± 0,4306 ?molS-1 dan 1370,3 ± 60,277 ?M. Sementara itu, LCR teramobilisasi menunjukkan kesesuaian dengan model kinetika alosterik dengan nilai Vmax, k0,5, dan konstanta hill berturut-turut 15,696 ± 2,2670 ?molS-1; 560,58 ± 2,2670 ?M; dan 1,8710 ± 0,3740. Mekanisme amobilisasi yang diajukan adalah adsorbsi internal didukung oleh citra TEM yang menunjukkan pengumpulan sejumlah massa enzim di pusat granula PHB dan profil aktivitas pada pemakaian berulang yang menjadi indikasi kuat mekanisme amobilisasi adalah adsorbsi melalui interaksi fisik.
BATERAI ION LITIUM, DINAMIKA MOLEKULER, MACHINE LEARNED INTERATOMIC POTENTIAL, MULTI-ATOMIC CLUSTER EXPANSION, LINIO2, ETILEN KARBONAT.
Dalam upaya merancang baterai ion litium yang lebih optimal, studi komputasional dibutuhkan untuk memahami mekanisme degradasi di antarmuka katoda dan elektrolit yang berkontribusi pada penurunan performa, masa pakai, dan keamanan baterai. Dinamika molekuler machine learned interatomic potential (MLIP) menjadi metode studi komputasional yang menonjol karena menjembatani kecepatan yang ditawarkan dinamika molekuler klasik dan akurasi dinamika molekuler ab initio yang memungkinkan studi komputasional akurat dengan skala sistem yang besar dan jangka waktu simulasi yang panjang. Dalam penelitian ini, dilakukan pelatihan model MLIP Multi-Atomic Cluster Expansion dengan metode fine-tuning yang kemudian diterapkan untuk simulasi dinamika molekuler MLIP pada antarmuka katoda LiNiO2 (LNO) dengan elektrolit etilen karbonat (ethylene carbonate/EC). Model yang dilatih dapat menghasilkan akurasi yang baik dengan root mean squared error (RMSE) energi sebesar 0.2 meV atom -1 dan RMSE gaya sebesar 55.8 meV Å-1. Dari simulasi tersebut, diperoleh data radial distribution function yang menunjukkan struktur antarmuka dan data perubahan jarak antaratom terhadap waktu. Simulasi yang dilakukan tidak menunjukkan adanya tren perubahan jarak antaratom yang dapat mengindikasikan terjadinya reaksi pada antarmuka LNO tanpa kekosongan litium dengan cairan EC.
KARAKTERISASI DAN UJI BIOSTIMULAN EKSTRAK ULVA LACTUCA, SARGASSUM SP., DAN GRACILARIA SP. SERTA EKSTRAK TERENKAPSULASI TERHADAP PERTUMBUHAN SOLANUM LYCOPERSICUM
Ekstrak rumput laut berpotensi digunakan sebagai biostimulan tanaman karena mengandung komponen terlarut, seperti senyawa pengatur tumbuh-ekuivalen serta unsur makro dan mikro, yang dapat memengaruhi respons fisiologis tanaman pada konsentrasi tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengarakterisasi ekstrak kasar Ulva lactuca (EU), Sargassum sp. (ES), dan Gracilaria sp. (EG), mengevaluasi pembentukan beads kitosan-ekstrak makroalga, serta menguji pengaruh aplikasi foliar ekstrak terhadap pertumbuhan Solanum lycopersicum pada 30 HSP. Ekstraksi dilakukan menggunakan metode air panas tanpa pemurnian lanjutan, sehingga rendemen yang diperoleh merupakan rendemen ekstrak kasar. Karakterisasi meliputi rendemen, nilai fitohormon-ekuivalen, unsur makro dan mikro, FTIR, SEM, efisiensi enkapsulasi, derajat pembengkakan, dan pelepasan apparent GA?- ekuivalen. Hasil optimasi menunjukkan bahwa rendemen ekstrak kasar tertinggi diperoleh pada EG sebesar 35,51%, diikuti EU sebesar 28,55% dan ES sebesar 19,68%. Analisis fitohormon-ekuivalen menunjukkan bahwa EG memiliki nilai tertinggi, yaitu IAA-ekuivalen 0,55 mg L?¹, GA?-ekuivalen 4,64 mg L?¹, kinetin- ekuivalen 5,44 mg L?¹, dan trans-zeatin-ekuivalen 5,78 mg L?¹. Kandungan N, P?O?, dan K?O relatif rendah, yaitu N 0,09–0,13%, P?O? 0,00–0,01%, dan K?O 0,03– 0,14%, sehingga ekstrak lebih tepat dikaji sebagai kandidat biostimulan daripada pupuk hara makro. Pada uji hayati, EG15 menghasilkan tinggi tanaman, bobot segar, dan bobot kering tertinggi, masing-masing 13,087 ± 0,540 cm, 0,3535 ± 0,0649 g, dan 0,0559 ± 0,0024 g, sedangkan EG10 menghasilkan panjang akar dan luas daun tertinggi, masing-masing 7,8097 ± 0,8633 cm dan 1,857 ± 0,146 cm². Penurunan beberapa parameter pada EG20 menunjukkan bahwa respons pertumbuhan tidak selalu linear terhadap peningkatan konsentrasi. Beads kitosan- ekstrak makroalga berhasil dibentuk melalui gelasi ionik menggunakan natrium tripolifosfat. Efisiensi enkapsulasi GA?-ekuivalen tertinggi diperoleh pada beads Sargassum sp. (BS) sebesar 89,4%, diikuti beads Ulva lactuca (BU) sebesar 70,7%, sedangkan beads Gracilaria sp. (BG) sebesar 26,3%. BG menunjukkan pembengkakan awal lebih cepat dan pelepasan apparent GA?-ekuivalen lebih tinggi dibandingkan formulasi lainnya. Secara keseluruhan, ekstrak kasar rumput laut memiliki potensi biostimulan yang dipengaruhi oleh jenis rumput laut dan konsentrasi aplikasi, dengan EG sebagai ekstrak cair paling potensial pada konsentrasi menengah. Sistem beads kitosan-TPP menunjukkan potensi awal sebagai matriks pembawa ekstrak, tetapi efektivitas biologis beads masih perlu diuji lebih lanjut pada tanaman.
ANALISIS KOMPARATIF PENDEKATAN THRESHOLD, MACHINE LEARNING DAN TRANSFER LEARNING UNTUK DETEKSI KEGAGALAN HOTSPOT PADA MODUL SURYA BERBASIS CITRA TERMAL INFRAMERAH
Inspeksi termal inframerah pada modul fotovoltaik masih bergantung pada interpretasi visual yang rentan inkonsistensi dan tidak mampu berskala. Oleh karena itu, penelitian ini merancang dan mengevaluasi sistem deteksi kegagalan hotspot otomatis sekaligus membandingkan tiga pendekatan yang berbeda secara sistematis (threshold sederhana, machine learning berbasis fitur statistic dan transfer learning berbasis piksel penuh menggunakan MobileNetV2) untuk menentukan pendekatan paling optimal dalam ruang trade-off antara akurasi deteksi dan efisiensi komputasi pada sistem monitoring PLTS berskala menengah. Dataset terdiri atas 1.146 citra termal inframerah modul surya dari repositori public dengan rasio ketidakseimbangan kelas 8,1:1 di mana setiap citra dikonversi ke grayscale dan diekstraksi menjadi lima fitur statistic termal. Dua model baseline threshold, dua algoritma ensemble learning (Random Forest dan XGBoost) yang dioptimasi melalui pencarian hyperparameter dengan validasi silang serta MobileNetV2 dengan fine-tuning dua tahap sebagai representasi pendekatan deep learning dievaluasi secara bersamaan terhadap metrik performa klasifikasi dan efisiensi komputasi. Pendekatan threshold tunggal terbukti tidak memadai karena kemampuannya mengenali kondisi normal runtuh hampir sepenuhnya meskipun sensitive terhadap hotspot. Random Forest dan XGBoost mencapai performa klasifikasi sangat tinggi pada seluruh metrik dengan ukuran model di bawah 0,4 MB dan latensi inferensi di bawah 7 milidetik per citra. MobileNetV2 mencapai klasifikasi sempurna pada data uji dan mampu mengenali pola spasial distribusi panas yang tidak tertangkap oleh fitur statistic global namun dengan ukuran model 68 kali lebih besar dan latensi 14 kali lebih lambat dibanding Random Forest. Fitur ?T terbukti sebagai representasi termal paling diskriminatif di antara seluruh fitur yang dievaluasi. Temuan ini menunjukkan bahwa operator dan pengembang sistem monitoring PLTS berskala menengah dapat mengadopsi model ensemble learning berbasis fitur statistic termal sebagai alternative yang akurat sekaligus ringan secara komputasi dibanding deep learning tanpa memerlukan infrastruktur GPU yang mahal.
STUDI KOMPUTASI REAKSI KATALITIK KONVERSI METANA MENJADI METANOL PADA PERMUKAAN (110) LOGAM DIOKSIDA BERSTRUKTUR RUTIL
Konversi metana (CH4) menjadi metanol (CH3OH) merupakan salah satu solusi pemanfaatan gas rumah kaca (GRK). Namun, pemutusan ikatan C?H pada metana membutuhkan energi yang besar (4,508 eV). Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa logam dioksida berstruktur rutil dengan permukaan (110), yaitu ??MnO2(110), mampu memutus ikatan C-H melalui pembentukan spesi metil radikal (•CH3) yang dapat membentuk metanol. Hal ini memotivasi eksplorasi logam oksida rutil lainnya yang dapat membentuk metanol. Oleh karena itu, dengan menggunakan simulasi komputasi berbasis teori fungsional kerapatan (DFT) dan perangkat lunak VASP dengan fungsional GGA+U, penelitian ini membahas lima kandidat logam dioksida (MO2) berstruktur rutil (110), yaitu FeO2, NiO2, CoO2, AuO2, dan AgO2 untuk reaksi konversi metana menjadi metanol. Analisis dilakukan terhadap profil diagram energi reaksi, perubahan struktur geometri adsorsi, dan struktur elektronik melalui projected density of states (PDOS). Hasil simulasi menunjukkan bahwa katalis NiO2(110) memiliki efektivitas yang tinggi untuk memutus ikatan C?H dengan energi aktivasi yang rendah (????a = 0,08 eV). Meski demikian, kuatnya interaksi permukaan pada NiO2(110) membuat proses desorpsi produk metanol menjadi kurang menguntungkan karena energi desorpsi yang tinggi (????des = 1,54 eV). Di sisi lain, katalis AuO2(110) menunjukkan performa paling optimal dan seimbang secara keseluruhan dengan energi aktivasi pemutusan C?H sebesar 0,30 eV dan energi desorpsi metanol yang rendah sebesar 0,54 eV. Analisis geometri mengonfirmasi terjadinya distorsi struktural berupa perubahan sudut ikatan metana pada tahap adsorpsi akibat interaksi kemisorpsi, di mana FeO2(110) mengalami perubahan sudut dari 109,36° menjadi 112,22°. Sementara itu, hasil analisis PDOS mengidentifikasi kemiripan profil elektronik FeO2(110) dan CoO2(110) dengan katalis referensi MnO2(110) di sekitar energi Fermi. Berdasarkan hasil simulasi tersebut, AuO2(110) disimpulkan sebagai kandidat katalis baru yang paling menjanjikan untuk konversi metana menjadi metanol secara efisien.
PERANCANGAN DAN EVALUASI KONFIGURASI CHILLER PLANT UNTUK DISTRICT COOLING SYSTEM MENGGUNAKAN SIMULASI DINAMIS BERBASIS OPENMODELICA PADA SKALA KLASTER KAMPUS
istem pendinginan kawasan dapat meningkatkan efisiensi penyediaan pendinginan pada klaster kampus melalui produksi air dingin secara terpusat. Kinerja energi chiller plant dipengaruhi oleh jenis chiller, strategi aliran air dingin, kapasitas unit, dan chiller staging, terutama pada operasi beban parsial. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi konfigurasi chiller plant yang paling efisien secara energi untuk profil beban pendinginan kampus. Simulasi dinamis berbasis OpenModelica digunakan untuk membandingkan konfigurasi air-cooled constant flow, air-cooled variable primary flow, water-cooled constant flow, dan water-cooled variable primary flow. Profil beban 24 jam disusun dari perhitungan beban pendinginan Gedung Laboratorium Teknik V-VIII dan pola konsumsi listrik harian. Setiap konfigurasi diuji pada kapasitas 3 × 800 kW, 2 × 1.200 kW + 1 × 600 kW, serta 2 × 1.600 kW. Evaluasi dilakukan berdasarkan kemampuan mengikuti beban, kondisi air dingin, laju aliran, chiller staging, konsumsi energi, koefisien performa chiller, dan kW/TR. Beban puncak dan beban minimum masing-masing sebesar 2.247,98 kW dan 749,42 kW, dengan faktor beban 58,8% yang menunjukkan dominasi operasi beban parsial. Seluruh dua belas kombinasi mampu memenuhi beban dan menjaga temperatur suplai air dingin sekitar 4,40 °C. Konfigurasi water-cooled menghasilkan konsumsi energi total lebih rendah daripada air-cooled, sedangkan variable primary flow menurunkan energi pompa air dingin. Konfigurasi terbaik adalah water-cooled variable primary flow berkapasitas 2 × 1.200 kW + 1 × 600 kW, dengan konsumsi energi total 6.766,19 kWh, nilai Plant kW/TR sebesar 0,749 kW/TR, dan koefisien performa chiller 5,437. Penelitian ini mendukung pemilihan konfigurasi chiller plant untuk perencanaan district cooling system skala kampus.
KALSIUM OKSIDA-EKSTRAK DAUN MURBEI HITAM TERENKAPSULASI CA-ALGINAT SEBAGAI ADSORBEN METILEN BIRU
Metilen biru (MB) merupakan zat warna kationik yang banyak digunakan dalam industri tekstil. MB bersifat toksik, karsinogenik, dan sulit terurai secara alami, sehingga akumulasi MB di perairan dapat mengganggu ekosistem dan membahayakan kesehatan manusia. Adsorpsi merupakan salah satu metode yang paling efektif dalam mengurangi kadar MB di perairan. Namun, penggunaan adsorben berbentuk serbuk masih menimbulkan tantangan dalam pemisahannya dari larutan adsorbat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan kalsium oksida (CaO) yang distabilkan menggunakan ekstrak daun murbei hitam (EDMH) kemudian dienkapsulasi dalam Ca-Alginat membentuk adsorben CaO-EDMH-Alginat yang berbentuk bulir agar mudah dipisahkan setelah proses adsorpsi. Padatan CaO telah dikarakterisasi menggunakan XRD dan FTIR. Karakterisasi XRD mengonfirmasi kesesuaian CaO hasil sintesis dengan referensi. Karakterisasi FTIR menunjukkan spektrum CaO memiliki puncak serapan khas dari vibrasi gugus Ca-O (643 cm-1) dan terdapat puncak serapan gugus ?OH (3634 cm-1) yang berasal dari senyawa pengotor Ca(OH)2. Karakterisasi adsorben menggunakan FTIR dan SEM menunjukkan bahwa CaO-EDMH-Alginat berhasil disintesis. Analisis FTIR pada adsorben menunjukkan adanya pergeseran puncak serapan gugus ?OH (3435 cm-1? 3446 cm-1) , -C=O (1626 cm-1?1622 cm-1), dan ?C?O (1036 cm-1?1015 cm-1) setelah adsorpsi, mengindikasikan keterlibatan gugus-gugus tersebut dalam proses adsorpsi MB. Citra SEM mengonfirmasi terjadinya perubahan morfologi permukaan adsorben sebelum dan sesudah adsorpsi. Komposisi optimum adsorben dengan perbandingan %b/v Ca-Alginat : CaCl2 : CaO/EDMH sebesar 3 : 2 : 0,10. Optimasi kondisi adsorpsi menghasilkan pH optimum 4, massa adsorben optimum 0,10 g, dan waktu kesetimbangan tercapai pada menit ke-210. Studi kinetika dan isoterm adsorpsi bahwa adsorpsi MB mengikuti model kinetika orde satu semu (k = 0,0202 menit-1) dan model isoterm Langmuir (qmaks= 240,1 mg/g). Studi termodinamika menunjukkan bahwa proses adsorpsi MB bersifat endotermik (?H°= +8,112 kJ.mol-1), spontan (?G°303 K = -22,41 kJ.mol-1), dan disertai peningkatan ketidakteraturan sistem selama proses adsorpsi (?S°= +100,7 J.mol-1.K-1).
ADSORPSI KRISTAL VIOLET DARI LARUTAN BERAIR MENGGUNAKAN KOMPOSIT KALSIUM OKSIDA/SERBUK DAUN MURBEI HITAM (MORUS NIGRA L.)/ALGINAT
Kristal violet (KV) merupakan salah satu zat warna yang banyak digunakan dalam industri tekstil. Tingginya penggunaan KV menyebabkan air limbah dari industri tekstil sering mengandung KV dengan kadar yang tinggi. KV diketahui beracun terhadap organisme di lingkungan perairan sehingga KV yang terdapat dalam air limbah perlu ditangani dengan baik. Adsorpsi menjadi salah satu teknik yang banyak digunakan untuk memisahkan KV dari larutan berair. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan komposit CaO (kalsium oksida)/serbuk daun murbei hitam/alginat (CDMHA) sebagai adsorben untuk memisahkan KV dari larutan berair dengan metode batch. CaO dibuat dari air seduhan daun murbei hitam, larutan CaCl2, dan larutan NaOH. Keberhasilan sintesis CaO dikonfirmasi melalui karakterisasi dengan XRD. Karakterisasi CaO dengan FTIR mengindikasikan adanya pengotor yang diduga adalah Ca(OH)2 dan CaCO3. Karakterisasi komposit CDMHA dengan FTIR menunjukkan adanya pergeseran pita serapan hidroksil (3424 cm?1 ? 3431 cm?1), karboksil (1626 cm?1 ? 1610 cm?1 untuk regangan asimetris, 1431 cm?1 ? 1425 cm?1 untuk regangan simetris), dan eter (1021 cm?1 ? 1029 cm?1) setelah komposit dikontakkan dengan larutan KV. Komposit CDMHA juga dikarakterisasi dengan SEM dan hasilnya terdapat perubahan morfologi permukaan komposit setelah kontak dengan larutan KV. Komposit CDMHA mengadsorpsi KV secara optimum pada komposisi komposit 4:2:0,4:0,4 (% b/v alginat : CaCl2 : CaO : serbuk daun murbei hitam), pH 4, massa adsorben 0,20 g, dan waktu kontak 240 menit. Studi kinetika dan isoterm adsorpsi menunjukkan bahwa adsorpsi KV oleh komposit CDMHA mengikuti model kinetika orde satu semu (k = 0,0104 menit?1) dan mengikuti model isoterm Langmuir (qm= 7,33 mg/g pada suhu 303 K). Studi termodinamika adsorpsi menunjukkan bahwa adsorpsi KV oleh komposit CDMHA bersifat eksotermik (?H° = ?22,65 kJ/mol), spontan (?G°303 K = ?21,68 kJ/mol), dan meningkatkan keteraturan di antarmuka padatan-cairan (?S° = ?3,21 J/mol.K). Hasil uji desorpsi menggunakan larutan HCl 0,001 M (desorpsi = 7,59%) dan etanol p.a. (desorpsi = 30,73%) menunjukkan rendahnya potensi penggunaan berulang komposit CDMHA sebagai adsorben untuk KV.
SINTESIS DAN KARAKTERISASI CAFU-MOF/ASAM STEARAT UNTUK PENYIMPANAN ENERGI PANAS
Penggunaan Phase Change Material (PCM) seperti asam stearat dalam sistem penyimpanan energi termal sering terkendala oleh masalah kebocoran saat berada pada fasa cair. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kelemahan tersebut dengan mengembangkan material komposit berbasis Metal-Organic Frameworks berbasis kalsium fumarat (CaFu-MOF), yang berfungsi sebagai matriks pendukung untuk menahan kebocoran asam stearat. CaFu-MOF berhasil disintesis, didukung karakterisasi menggunakan P-XRD yang sesuai dengan referensi CCDC No. 1918336. Pengukuran luas permukaan melalui metode Brunauer-Emmett-Teller (BET) dengan nilai luas permukaan sebesar 235,66 m2/g. Pemodelan Non-Local Density Functional Theory (NLDFT) menunjukkan CaFu-MOF didominasi oleh pori-pori berdiameter 6,36 nm dan 12,68 nm. Pencampuran asam stearat ke dalam matriks CaFu-MOF dilakukan dengan bantuan pelarut etanol. Hasil analisis spektroskopi Fourier-Transform Infrared (FTIR) menunjukkan terjadinya superposisi gugus fungsi dari kedua material tanpa adanya pembentukan ikatan baru. Komposit divariasikan berdasarkan perbandingan massa 80:20, 70:30, 60:40, serta 55:45. Pengujian kebocoran fasa mengonfirmasi bahwa komposit dengan rasio massa 60:40 merupakan batas pemuatan jenuh yang mampu menahan fasa cair secara makroskopis. Uji termal menggunakan instrumen Differential Scanning Calorimetry (DSC) menunjukkan komposit 60:40 memiliki kemampuan penyimpanan energi termal paling optimal yang ditunjukkan oleh nilai entalpi endotermik sebesar 83,530 ± 2,339 J/g dan nilai entalpi eksotermik sebesar 76,960 ± 1,178 J/g sepanjang 5 siklus termal kontinu. Komposit rasio 60:40 menghasilkan nilai fraksi kristalisasi ( ) sebesar 95,13% dan efisiensi penyimpanan panas ( ) sebesar 90,24%. Karakterisasi XRD pasca-siklus menunjukkan adanya transformasi struktur pasca siklus pemanasan-pendinginan yang ditandai oleh perubahan puncak pada difraktogram. Meskipun terjadi penataan ulang orientasi kristal MOF, komposit tetap menunjukkan kapasitas penyimpanan energi laten secara konstan. Hasil penelitian ini menunjukkan potensi komposit CaFu-MOF/Asam Stearat sebagai material penyimpan panas yang stabil untuk aplikasi jangka panjang.
ELEKTRODA PASTA KARBON TERMODIFIKASI MWCNT-CS/AUNPS UNTUK ANALISIS METIL PARABEN SECARA VOLTAMMETRI
Metil paraben merupakan salah satu pengawet yang banyak digunakan dalam berbagai produk kosmetik. Penggunaannya dalam kadar berlebih dapat menimbulkan dampak negatif seperti gangguan sistem endokrin yang dapat mengganggu keseimbangan hormon dan berpotensi menyebabkan kanker. Badan Pengawas Obat dan Makanan menetapkan jumlah maksimum metil paraben pada produk kosmetik yaitu sebesar 0,4% apabila digunakan sebagai pengawet tunggal, dan 0,8% apabila digunakan bersama dengan pengawet lain. Oleh karena itu, diperlukan metode analisis yang sensitif untuk menentukan kadar metil paraben dalam berbagai produk kosmetik agar sesuai dengan batas aman yang sudah ditetapkan. Pada penelitian ini dikembangkan sensor elektrokimia berbasis elektroda pasta karbon (EPK) yang dimodifikasi dengan komposit multi-walled carbon nanotube–kitosan/nanopartikel emas (MWCNT-CS/AuNPs) untuk deteksi metil paraben. Modifikasi elektroda dilakukan melalui metode drop-casting suspensi MWCNT-CS pada permukaan EPK yang dilanjutkan dengan elektrodeposisi AuNPs. Karakterisasi material dilakukan menggunakan FTIR, SEM, dan EDS, untuk mengkonfirmasi keberhasilan pembentukan lapisan MWCNT-CS/AuNPs pada permukaan elektroda. Karakterisasi elektrokimia menggunakan voltametri siklik (CV) menunjukkan bahwa modifikasi elektroda meningkatkan luas permukaan elektroaktif hingga 18,27 mm², yaitu sekitar 2,9 kali lebih besar dibandingkan EPK tanpa modifikasi. Kondisi optimum deteksi metil paraben diperoleh pada konsentrasi suspensi MWCNT dalam kitosan 0,5% sebesar 2,5 mg/mL, potensial deposisi AuNPs ?0,3 V selama 300 detik, dalam larutan PBS pH 7. Analisis kuantitatif dilakukan menggunakan teknik linear sweep voltammetry (LSV) pada rentang potensial 400–1200 mV dengan laju pindai 100 mV/s. EPK/MWCNT-CS/AuNPs menunjukkan respons elektrokimia yang baik terhadap oksidasi metil paraben dengan tiga rentang linear, yaitu 1–10, 10–100, dan 100– 1000 µM, dengan batas deteksi (LOD) sebesar 0,506 µM dan batas kuantifikasi (LOQ) sebesar 1,688 µM. Hasil analisis laju pindai menunjukkan bahwa proses oksidasi metil paraben pada permukaan elektroda termodifikasi MWCNT- CS/AuNPs dikendalikan oleh proses difusi. Elektroda juga menunjukkan repeatability dan reproducibility yang baik dengan nilai %RSD masing-masing sebesar 4,47% (40 kali pengulangan) dan 1,97% (10 elektroda), yang lebih rendah dibandingkan %RSD Horwitz sebesar 8,34%. Selain itu, sensor memiliki stabilitas yang baik dengan mempertahankan 87,93% kinerja awal setelah penyimpanan selama 20 hari. Uji interferensi terhadap asam askorbat (AA), hidrokuinon (HQ), dan butylated hydroxyanisole (BHA) pada perbandingan konsentrasi 1:1 hingga 1:100 menunjukkan bahwa keberadaan senyawa pengganggu tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap respons arus, dengan sebagian besar respons tetap berada di atas 90%. Analisis pada sampel kosmetik berupa toner dan krim menunjukkan bahwa hasil penentuan metil paraben menggunakan EPK/MWCNT- CS/AuNPs secara voltammetri tidak berbeda signifikan dengan metode spektrofotometri UV-Vis berdasarkan hasil uji-t, serta memberikan nilai perolehan kembali (recovery) sebesar 98,67–104,80%. Kadar metil paraben yang diperoleh pada sampel toner dan krim masing-masing sebesar 0,1504% dan 0,4354%. Kadar pada sampel toner berada di bawah batas maksimum BPOM sebesar 0,4%, sedangkan kadar pada sampel krim masih berada di bawah batas maksimum 0,8% apabila digunakan bersama pengawet lain. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa EPK/MWCNT-CS/AuNPs berpotensi sebagai sensor elektrokimia yang sensitif, akurat, presisi, selektif, dan stabil untuk deteksi metil paraben, sehingga dapat diterapkan dalam pemantauan keamanan produk kosmetik.
ESTIMASI STATE OF CHARGE BATERAI LITHIUM-ION MENGGUNAKAN METODE COULOMB COUNTING DIKOMBINASIKAN DENGAN RECURSIVE LEAST SQUARE DAN KONTROLER PROPORTIONAL-INTEGRAL
Akurasi estimasi State of Charge (SOC) merupakan parameter penting dalam Battery Management System (BMS) pada baterai Lithium-ion untuk aplikasi kendaraan listrik. Metode Coulomb Counting (CC) yang umum digunakan bersifat open-loop sehingga rentan terhadap akumulasi derau (noise) dan sangat dipengaruhi oleh ketepatan nilai inisialisasi SOC awal. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem estimasi SOC berbasis simulasi MATLAB yang menggabungkan metode CC dengan algoritma Recursive Least Square (RLS) dan Kontroler Proportional-Integral (PI) sebagai mekanisme koreksi closed-loop. Baterai dimodelkan menggunakan rangkaian ekuivalen Thevenin orde satu (1RC) berdasarkan data karakterisasi sel Panasonic 18650PF, dengan kurva tegangan sirkuit terbuka (OCV) diaproksimasi melalui polinomial derajat 9. Algoritma RLS digunakan untuk mengidentifikasi parameter dinamis baterai, sementara selisih antara estimasi OCV hasil RLS dan hasil perhitungan CC diolah oleh Kontroler PI sebagai sinyal koreksi untuk memperbarui nilai SOC. Pengujian dilakukan pada kondisi pembebanan arus statis (1C) dan dinamis (siklus HWFET dan UDDS) dengan kondisi awal SOC yang sengaja diberi nilai keliru untuk mengevaluasi kemampuan konvergensi sistem. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode hibrida CC-RLS-PI mampu melakukan koreksi secara adaptif terhadap nilai SOC awal yang salah hingga mendekati nilai referensi (ground truth). Nilai rata-rata Mean Absolute Error (MAE) berhasil diturunkan dari sekitar 19% pada metode CC konvensional menjadi 2,596% pada pengujian 1C, 2,225% pada siklus HWFET, dan 1,849% pada siklus UDDS. Hasil ini menunjukkan bahwa metode CC-RLS-PI yang diusulkan memiliki tingkat stabilitas dan ketangguhan yang baik, dengan galat estimasi konsisten di bawah 3% pada rentang operasi normal baterai, serta terbukti sangat efisien secara komputasi (0,02 detik per iterasi) sehingga ideal untuk diimplementasikan pada mikrokontroler standar.
EKSPRESI GEN PENGKODE LAKASE REKOMBINAN DALAM SISTEM RAGI PICHIA PASTORIS
Produk pertanian sebanyak 10 – 50% merupakan limbah organik yang dapat terurai secara alami. Namun, limbah organik dalam jumlah yang besar berpotensi menyebabkan pencemaran lingkungan seperti pencemaran air. Limbah ini mengandung lignoselulosa yang dapat dimanfaatkan sebagai biofuel melalui hidrolisis selulosa dan hemiselulosa menjadi gula monomer. Pemanfaatan gula polimer ini terbatasi oleh keberadaan lignin yang membungkus gula polimer dengan kuat. Lignin memiliki struktur polimer dari metoksi fenol dan dapat didegradasi menggunakan lakase. Lakase merupakan enzim kelas oksidoreduktase dari keluarga multi-copper oxidase (MCO). Salah satu bakteri penghasil lakase yaitu Thermus thermophilus, hanya memproduksi enzim dalam jumlah sangat sedikit. Sehingga diperlukan cara untuk memproduksi protein rekombinan lakase, yaitu menggunakan sel inang Pichia pastoris. P. pastoris dipilih karena kemampuannya dalam memproduksi enzim rekombinan yang banyak karena keberadaan promotor AOX1 yang diinduksi oleh metanol. Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah mengekspresikan gen pengkode lakase menggunakan sistem P. pastoris, serta menentukan kondisi inducer metanol paling optimal untuk menghasilkan nilai aktivitas tertinggi. Tahapan metode diawali dengan memperbanyak vektor pembawa lakase menggunakan sel Escherichia coli. Plasmid kemudian diisolasi dan digunakan untuk mentransformasikan P. pastoris. Proses induksi dilakukan selama 5 hari dengan konsentrasi metanol 1 – 3%. Pengambilan sampel supernatan dilakukan harian untuk tiap variasi. Sampel kemudian dianalisis kandungan jumlah protein total melalui uji Bradford dan pengukuran aktivitas menggunakan substrat 2,2’-azino-bis(3-etilbenzotiazolin-6-sulfonat) (ABTS). Hasil elektroforesis gel poliakrilamida-SDS menunjukkan berat molekul lakase rekombinan berada di sekitar 60 kDa. Hasil ini sesuai dengan perhitungan berat molekul berdasarkan urutan asam amino penyusunnya. Pengujian Bradford menunjukkan adanya peningkatan konsentrasi protein harian mulai dari 0,02–0,11 µg/µL, pada variasi metanol 1–2% (v/v). Pada variasi metanol 2,5 dan 3% (v/v) terjadi penurunan konsentrasi mulai hari keempat dan ketiga secara berurutan. Nilai aktivitas enzim menunjukkan fluktuasi dengan pola distribusi normal. Uji two-way ANOVA menunjukkan bahwa parameter variasi konsentrasi metanol dan jumlah hari produksi mempengaruhi nilai aktivitas lakase.