📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 101,300 dokumenPERANCANGAN SISTEM PASCAPANEN FILLET IKAN PATIN (PANGASIUS SP.) DENGAN EDIBLE COATING KITOSAN DAN CARBOXYMETHYL CELLULOSE (CMC) UNTUK MEMPERTAHANKAN KUALITAS DAN MEMPERPANJANG UMUR SIMPAN
Industri pengolahan ikan patin (Pangasius sp.) saat ini menghadapi tantangan kritis berupa kehilangan pangan (food loss) pascapanen yang mencapai 35%, akibat degradasi mikrobiologis dan oksidatif yang berlangsung selama proses penanganan dan penyimpanan. Kondisi ini secara langsung menurunkan efisiensi rantai pasok sekaligus membatasi daya saing produk Fillet patin di pasar yang menuntut standar mutu dan keamanan pangan tinggi. Menjawab tantangan tersebut, dirancang sebuah fasilitas pengolahan Fillet patin berkapasitas 120.000 kg/tahun yang secara menyeluruh mengintegrasikan standar Good Manufacturing Practices (GMP), ISO 22000, dan sistem HACCP guna memastikan keamanan, mutu, dan daya saing produk secara berkelanjutan. Sebagai inovasi utama, sistem ini menerapkan active packaging berbasis Edible Coating kitosan–Carboxymethyl Cellulose (CMC). Terpilih melalui analisis matriks keputusan sebagai solusi paling optimal, formulasi ini menghadirkan sinergi antara sifat antimikroba kitosan dan stabilitas mekanik CMC. Efektivitas formulasi ini dibuktikan melalui aktivitas antibakteri sebesar 12,7 mm terhadap Staphylococcus aureus dan 12,6 mm terhadap Escherichia coli, yang mengindikasikan laju deteriorasi produk dapat berjalan lebih lambat sehingga mutu dan daya simpan produk lebih terjaga. Komitmen terhadap keberlanjutan lingkungan turut diwujudkan melalui penerapan prinsip zero waste industry, di mana seluruh hasil samping produksi dikonversi menjadi produk bernilai tambah, yaitu tepung ikan (fish meal) dan minyak ikan (crude fish oil). Kelayakan finansial perancangan ditentukan melalui analisis investasi dengan total Capital Expenditure (CAPEX) sebesar Rp8.843.085.472. Hasil analisis menunjukkan bahwa perancangan ini layak untuk diimplementasikan, ditunjukkan oleh Net Present Value (NPV) bernilai positif sebesar Rp4.656.760.761, Internal Rate of Return (IRR) sebesar 15,11% yang berada di atas BI-Rate acuan sebesar 5,25%, serta Benefit-Cost Ratio (BCR) sebesar 1,527. Selain itu, diperoleh Gross Profit Margin (GPM) sebesar 33,93%, Return on Investment (ROI) sebesar 10,85%, dan periode pengembalian modal (Payback Period) selama 5 tahun dari total umur proyek 10 tahun. Secara keseluruhan, perancangan sistem ini menunjukkan proposisi bisnis yang teruji secara teknis, berwawasan lingkungan, dan stabil secara finansial, sekaligus menjadi model modernisasi rantai pasok perikanan lokal yang berkelanjutan dan berstandar internasional. Mengingat analisis sensitivitas menunjukkan harga jual produk dan harga bahan baku ikan patin segar sebagai parameter paling kritis terhadap kelayakan proyek, disarankan penerapan strategi mitigasi risiko harga melalui kontrak jangka panjang dengan mitra distribusi dan pemasok, serta validasi lanjutan performa coating pada skala produksi komersial sebelum implementasi penuh.
EVALUASI KELAYAKAN REAKTIVASI JALUR KERETAAPI BANDUNG - CIWIDEY
Koridor Bandung-Ciwidey merupakan jalur kereta api nonaktif yang berpotensi di reaktivasi untuk mengurangi ketergantungan terhadap moda jalan raya, yang saat ini menanggung LHR 24.988 kendaraan. Tugas akhir ini bertujuan melakukan analisis permintaan dengan PTV Visum, perancangan teknis dan operasional, serta analisis kelayakan ekonomi dan finansial reaktivasi jalur KA Bandung-Ciwidey. Hasil pemodelan menghasilkan proyeksi permintaan sebesar 3.830 penumpang/hari pada 2031 hingga 7.700 penumpang/hari pada 2076. Perancangan teknis menghasilkan trase sepanjang 40,498 km pada jalan rel kelas V dengan kecepatan rencana 35, 60, 70, dan 80 km/jam, sementara perencanaan operasional menetapkan headway 120 menit dengan 14 perjalanan per hari melalui 11 stasiun. Hasil analisis kelayakan menunjukkan bahwa secara ekonomi proyek dinyatakan layak dengan EIRR sebesar 14,78%, NPV Rp7,16 triliun, dan BCR 1,780, yang didorong oleh manfaat penghematan nilai waktu dan biaya operasional kendaraan. Sebaliknya, secara finansial proyek tidak layak tanpa subsidi karena pendapatan tiket tidak mampu menutup biaya pengadaan dan operasional, sehingga dibutuhkan subsidi per tiket sebesar Rp168.184,09 untuk mencapai nilai MARR sebesar 11,16% yang diinginkan. Hasil ini menegaskan bahwa kelayakan reaktivasi jalur KA Bandung-Ciwidey bergantung pada dukungan kebijakan subsidi pemerintah meskipun manfaat ekonominya signifikan bagi masyarakat.
PENGEMBANGAN PROCESS-SUPERVISED MULTI-AGENT RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION UNTUK PEMENUHAN CONSTRAINT PADA SISTEM REKOMENDASI ITINERARY WISATA STUDI KASUS: WILAYAH BANDUNG
Perencanaan itinerary wisata melibatkan pemilihan destinasi, penyusunan urutan kunjungan, serta pemenuhan batasan anggaran, waktu, jam operasional, dan preferensi pengguna. Persoalan ini dikenal dalam literatur sebagai Tourist Trip Design Problem (TTDP), sebuah persoalan NP-hard. Large Language Model (LLM) memungkinkan pengguna menyampaikan kebutuhan dalam bahasa alami, tetapi pendekatan berbasis prompt tunggal masih rentan menghasilkan rekomendasi yang tidak didukung data atau tidak layak secara logistik. Tugas akhir ini mengembangkan arsitektur Process-Supervised Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk sistem rekomendasi itinerary wisata Bandung, yang membagi proses perencanaan ke beberapa agen dan menerapkan process supervision melalui gate, validator, dan evaluator pada setiap tahap. Evaluasi terhadap 20 skenario menunjukkan sistem mengungguli Naïve RAG, Single-Agent RAG, dan Multi-Agent RAG tanpa process supervision pada sebagian besar metrik, dengan Constraint Fulfillment 0,858, Faithfulness 0,990, Answer Relevance 0,595, Context Precision 0,675, Micro Pass Rate 0,844, Macro Pass Rate 0,700, dan Delivery Rate 1,000, meskipun pemenuhan preferensi semantik khusus masih terbatas.
PERANCANGAN SISTEM PRODUCTION ACTIVITY CONTROL (PAC) BERBASIS DIGITAL MODEL PADA PROSES INTEGRASI FUSELAGE CN-235 DI PT DIRGANTARA INDONESIA
PT Dirgantara Indonesia (PT DI) memproduksi pesawat CN-235 melalui proses integrasi fuselage yang melibatkan banyak aktivitas kompleks seperti perakitan, inspeksi, serta penanganan defect dan rework. Proses ini mengalami deviasi jadwal yang signifikan, ditandai dengan keterlambatan mulainya task sebesar 183 hari dan keterlambatan penyelesaian hingga 97 hari dari target yang ditetapkan. Kondisi ini disebabkan oleh rendahnya granularitas pencatatan aktivitas produksi yang hanya dilakukan pada level operasi tanpa merekam kejadian pada level job ticket, serta pengambilan keputusan pengendalian produksi yang bersifat reaktif akibat rendahnya visibilitas kondisi aktual shop floor dan penanganan defect yang tidak terdokumentasi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem Production Activity Control (PAC) berbasis digital model untuk menjawab permasalahan operasional yang ada pada proses integrasi fuselage CN-235. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi Rapid Application Development (RAD), yang mencakup identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan proses bisnis usulan, pengembangan modul, serta verifikasi, validasi, dan user testing. PAC yang dirancang terdiri atas empat modul, yaitu Shop Floor Data Collection (SFDC), Digital Reporting System, dashboard berbasis digital model, dan simulasi berbasis Discrete Event Simulation (DES). SFDC mencatat aktivitas produksi pada level job ticket, sedangkan Digital Reporting System mengelola findings, NCR, dan tindak lanjut defect. Dashboard menyediakan visibilitas produksi melalui enam KPI utama, yaitu schedule adherence, utilization efficiency, quality ratio, reject ratio, rework ratio, dan worker efficiency, serta visualisasi spasial status pekerjaan dan NCR pada representasi digital pesawat CN-235. Modul simulasi digunakan untuk mengevaluasi skenario produksi dan mendukung keputusan perencanaan. Hasil verifikasi dan validasi menunjukkan bahwa seluruh kebutuhan fungsional serta kebutuhan nonfungsional yang termasuk dalam ruang lingkup penelitian telah terpenuhi. Secara finansial, proyek ini layak diimplementasikan dengan nilai NPV sebesar Rp62.493.452, IRR sebesar 17,4%, dan payback period selama 3,27 tahun. Sistem PAC yang dirancang diharapkan dapat meningkatkan visibilitas proses produksi, mempercepat penanganan defect, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih responsif dan berbasis data pada lingkungan manufaktur kedirgantaraan dengan kompleksitas tinggi.
PREDIKSI HANDOVER VERTIKAL PADA JARINGAN TERINTEGRASI NTN-TN MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI BERBASIS ENSEMBLE TREE
Integrasi Non-Terrestrial Network (NTN) dengan Terrestrial Network (TN) menjadi salah satu arah pengembangan jaringan 5G/6G untuk memperluas cakupan layanan, terutama pada wilayah terpencil dan kondisi pascabencana. High Altitude Platform Station (HAPS) menjadi pelengkap BTS TN karena mampu menyediakan footprint yang luas dengan latensi dan path loss yang lebih rendah dibandingkan satelit. Namun, integrasi ini menimbulkan tantangan baru pada mekanisme handover (HO) vertikal antara sel HAPS dan gNB terrestrial, karena mekanisme HO konvensional berbasis threshold bersifat reaktif dan kurang adaptif terhadap heterogenitas kanal lintas domain, sehingga rentan terhadap kegagalan HO, ping-pong effect, dan late HO. Penelitian terdahulu yang mengusulkan solusi berbasis Artificial Intelligence (AI) umumnya masih berfokus pada optimasi akurasi prediksi tanpa menyediakan platform evaluasi yang memungkinkan perbandingan langsung dengan metode konvensional, serta belum banyak memanfaatkan dataset yang merepresentasikan skenario HO vertikal antara TN dan HAPS. Penelitian ini bertujuan merancang dan menghasilkan mekanisme prediksi HO vertikal otomatis berbasis AI pada jaringan heterogen HAPS dan 5G New Radio (NR) yang mampu memprediksi keberhasilan HO ke target cell secara adaptif terhadap perubahan kondisi kanal dan mobilitas pengguna, sekaligus dievaluasi performanya terhadap metode konvensional berbasis A3-event. Sistem dikembangkan melalui tiga subsistem yang terintegrasi, yaitu subsistem simulasi dan generasi dataset, subsistem pengolahan data dan visualisasi, serta subsistem AI. Simulasi jaringan heterogen yang terdiri atas satu HAPS dan tiga gNB dibangun menggunakan NS-3 untuk menghasilkan dataset sintetik berisi parameter sinyal radio sebelum HO (pre-HO). Model klasifikasi Random Forest kemudian dilatih menggunakan fitur margin sinyal antarsel, nilai RSRP terbaik, rentang RSRP, serta representasi target cell untuk memprediksi keberhasilan HO, dengan pembagian data berbasis simulation run guna mencegah data leakage. Hasil prediksi divisualisasikan melalui dashboard yang menampilkan label prediksi, tingkat confidence, serta metrik performa model. Pengujian terhadap 15.000 sampel hasil 500 kali simulasi menunjukkan bahwa model Random Forest yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 90,91%, F1-macro sebesar 88,80%, dan ROC-AUC sebesar 94,48% pada test set, dengan selisih F1-score antara data latih dan validasi sebesar 2,18%, yang menunjukkan model tidak mengalami overfitting yang signifikan. Pada pengujian Download Successful Rate (DSR) terhadap 50 skenario, mekanisme HO proaktif berbasis Random Forest menghasilkan DSR sebesar 88%, lebih tinggi 18 poin persentase dibandingkan mekanisme HO reaktif konvensional berbasis A3-event yang memperoleh DSR sebesar 70%. Hasil ini membuktikan hipotesis penelitian bahwa model AI yang dilatih pada fitur parameter radio pre-HO mampu memprediksi keberhasilan HO secara akurat sekaligus meningkatkan kontinuitas layanan dibandingkan pendekatan konvensional. Kebaruan penelitian ini terletak pada penyediaan platform evaluasi yang memungkinkan perbandingan langsung dan setara antara mekanisme HO prediktif berbasis AI dengan mekanisme HO konvensional berbasis threshold pada jaringan heterogen HAPS-TN, serta penyediaan dataset sintetik HO vertikal yang masih jarang tersedia pada penelitian sebelumnya. Penelitian ini diharapkan dapat menyumbangkan kontribusi pada pengembangan mekanisme mobilitas cerdas berbasis AI untuk arsitektur jaringan 5G/6G yang lebih heterogen dan adaptif, mendukung resiliensi komunikasi pada kondisi darurat dan pascabencana, serta menjadi acuan dan testbed bagi penelitian lanjutan mengenai prediksi HO pada jaringan NTN-TN.
APLIKASI CYBER KILL CHAIN DALAM PREDIKSI ENTITY UNDER THREAT PADA TON IOT NETWORK DATASET MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING BOOSTING TREE
abstrak bisa dilihat di filenya
APLIKASI CYBER KILL CHAIN DALAM PREDIKSI ENTITY UNDER THREAT PADA TON IOT NETWORK DATASET MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING BAGGING
Di era digital, serangan siber telah menjadi salah satu perhatian utama bagi hampir seluruh institusi. Di antara berbagai jenis serangan tersebut, serangan bertahap (multi-stage attack) merupakan salah satu kelompok serangan yang paling berbahaya. Serangan ini dilakukan melalui serangkaian tahapan sebelum mencapai tujuan akhirnya, bahkan tujuan tersebut dapat dicapai melalui beberapa tahap lanjutan. Karakteristik tersebut memberikan peluang bagi Security Operations Centre (SOC) untuk memanfaatkan informasi dari tahapan awal serangan guna memprediksi serangan pada tahap berikutnya. Dalam praktiknya, deteksi berbasis MITRE ATT&CK dan deteksi berbasis anomali merupakan dua pendekatan yang umum digunakan untuk mendeteksi serangan siber. Meskipun demikian, kedua pendekatan tersebut memiliki keterbatasan. MITRE ATT&CK membutuhkan sumber daya yang relatif besar untuk diimplementasikan, sedangkan model berbasis anomali umumnya belum memanfaatkan informasi dari tahapan serangan sebelumnya secara optimal. Di sisi lain, Cyber Kill Chain (CKC) dari Lockheed Martin memodelkan serangan bertahap sebagai rangkaian tahapan yang dilakukan secara sekuensial. Pada penelitian ini, tujuh tahapan CKC disederhanakan menjadi tiga tahap operasional, yaitu reconnaissance, privilege escalation, dan exploitation. Penyederhanaan tersebut menghasilkan kerangka kerja yang tetap mampu memanfaatkan informasi historis dari tahapan serangan dengan kebutuhan sumber daya yang relatif lebih rendah dibandingkan implementasi MITRE ATT&CK. Berdasarkan pendekatan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan arsitektur machine learning yang mampu memprediksi entitas yang berada dalam bahaya berdasarkan hasil deteksi serangan pada tahapan sebelumnya, beserta dashboard untuk memvisualisasikan hasil prediksi tersebut. Untuk memenuhi tujuan penelitian, telah dirumuskan empat persyaratan desain. Pertama, sistem harus mampu mendeteksi serangan tahap 1 dan tahap 2 dengan nilai recall minimal sebesar 80%. Kedua, sistem harus mampu memprediksi entitas yang berpotensi menjadi target serangan tahap 3 dengan nilai recall minimal sebesar 70%. Ketiga, sistem harus memperoleh System Usability Score (SUS) minimal sebesar 80%. Keempat, seluruh data dan visualisasi pada dashboard harus dapat ditampilkan tanpa kegagalan Sistem yang dikembangkan terdiri atas dua subsistem yang saling terintegrasi, yaitu Subsistem 1: Machine Learning Models dan Subsistem 2: User Interface. Subsistem 1: Machine Learning Models dibangun dalam dua level, yaitu level aktivitas jaringan dan level entitas. Level aktivitas jaringan bertugas mendeteksi serangan tahap 1 dan tahap 2 serta menghasilkan probabilitas terjadinya serangan. Selanjutnya, level entitas memanfaatkan informasi tersebut untuk memprediksi dst_ip yang berpotensi menjadi target serangan tahap 3. Di sisi lain, Subsistem 2: User Interface menerima keluaran dari setiap model beserta data network flow untuk ditampilkan dalam bentuk dashboard interaktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa objektif pada Subsistem 1: Machine Learning Models berhasil dipenuhi. Pada level aktivitas jaringan, model Random Forest menghasilkan recall sebesar 88% untuk deteksi serangan tahap 1 dan 82% untuk deteksi serangan tahap 2. Sementara itu, pada level entitas, arsitektur Random Forest to XGBoost, yaitu Random Forest sebagai stage probability generator dan XGBoost sebagai model prediksi utama, memperoleh recall sebesar 78%. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan performa arsitektur tersebut dengan pendekatan prediksi langsung tanpa memanfaatkan informasi serangan historis sebagai sinyal tambahan untuk membantu prediksi. Pendekatan tersebut menghasilkan performa terbaik sebesar 67% recall menggunakan model XGBoost. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan CKC sebagai dasar penyusunan arsitektur prediksi mampu meningkatkan performa prediksi entitas dalam bahaya dibandingkan pendekatan prediksi langsung, dengan peningkatan kebutuhan komputasi yang relatif tidak signifikan. Pengujian terhadap Subsistem 2: User Interface juga menunjukkan bahwa seluruh objektif telah terpenuhi. Hasil evaluasi menghasilkan nilai System Usability Score sebesar 86%, sementara seluruh data dan visualisasi pada dashboard berhasil ditampilkan dengan baik tanpa mengalami kegagalan.
PERANCANGAN SISTEM PASCAPANEN FILLET IKAN PATIN (PANGASIUS SP.) DENGAN EDIBLE COATING KITOSAN DAN CARBOXYMETHYL CELLULOSE (CMC) UNTUK MEMPERTAHANKAN KUALITAS DAN MEMPERPANJANG UMUR SIMPAN
Industri pengolahan ikan patin (Pangasius sp.) saat ini menghadapi tantangan kritis berupa kehilangan pangan (food loss) pascapanen yang mencapai 35%, akibat degradasi mikrobiologis dan oksidatif yang berlangsung selama proses penanganan dan penyimpanan. Kondisi ini secara langsung menurunkan efisiensi rantai pasok sekaligus membatasi daya saing produk Fillet patin di pasar yang menuntut standar mutu dan keamanan pangan tinggi. Menjawab tantangan tersebut, dirancang sebuah fasilitas pengolahan Fillet patin berkapasitas 120.000 kg/tahun yang secara menyeluruh mengintegrasikan standar Good Manufacturing Practices (GMP), ISO 22000, dan sistem HACCP guna memastikan keamanan, mutu, dan daya saing produk secara berkelanjutan. Sebagai inovasi utama, sistem ini menerapkan active packaging berbasis Edible Coating kitosan–Carboxymethyl Cellulose (CMC). Terpilih melalui analisis matriks keputusan sebagai solusi paling optimal, formulasi ini menghadirkan sinergi antara sifat antimikroba kitosan dan stabilitas mekanik CMC. Efektivitas formulasi ini dibuktikan melalui aktivitas antibakteri sebesar 12,7 mm terhadap Staphylococcus aureus dan 12,6 mm terhadap Escherichia coli, yang mengindikasikan laju deteriorasi produk dapat berjalan lebih lambat sehingga mutu dan daya simpan produk lebih terjaga. Komitmen terhadap keberlanjutan lingkungan turut diwujudkan melalui penerapan prinsip zero waste industry, di mana seluruh hasil samping produksi dikonversi menjadi produk bernilai tambah, yaitu tepung ikan (fish meal) dan minyak ikan (crude fish oil). Kelayakan finansial perancangan ditentukan melalui analisis investasi dengan total Capital Expenditure (CAPEX) sebesar Rp8.843.085.472. Hasil analisis menunjukkan bahwa perancangan ini layak untuk diimplementasikan, ditunjukkan oleh Net Present Value (NPV) bernilai positif sebesar Rp4.656.760.761, Internal Rate of Return (IRR) sebesar 15,11% yang berada di atas BI-Rate acuan sebesar 5,25%, serta Benefit-Cost Ratio (BCR) sebesar 1,527. Selain itu, diperoleh Gross Profit Margin (GPM) sebesar 33,93%, Return on Investment (ROI) sebesar 10,85%, dan periode pengembalian modal (Payback Period) selama 5 tahun dari total umur proyek 10 tahun. Secara keseluruhan, perancangan sistem ini menunjukkan proposisi bisnis yang teruji secara teknis, berwawasan lingkungan, dan stabil secara finansial, sekaligus menjadi model modernisasi rantai pasok perikanan lokal yang- berkelanjutan dan berstandar internasional. Mengingat analisis sensitivitas menunjukkan harga jual produk dan harga bahan baku ikan patin segar sebagai parameter paling kritis terhadap kelayakan proyek, disarankan penerapan strategi mitigasi risiko harga melalui kontrak jangka panjang dengan mitra distribusi dan pemasok, serta validasi lanjutan performa coating pada skala produksi komersial sebelum implementasi penuh.
DINAMIKA TUTUPAN LAHAN, DEFORESTASI, DAN CARBON LOSS PROVINSI KALIMANTAN BARAT (1990–2040) BERBASIS SKENARIO
Industrialisasi dan perkembangan ekonomi dalam beberapa dekade terakhir menyebabkan percepatan laju perubahan iklim dan pemanasan global, menempatkan hutan tropis sebagai objek vital mitigasi karena kemampuannya menyimpan dan menyerap karbon dalam jumlah besar. Kalimantan Barat merupakan salah satu wilayah strategis dalam pencapaian target emisi nasional yang berkontribusi terhadap 12% target penyerapan karbon nasional. Penelitian ini menganalisis dinamika tutupan lahan dan deforestasi periode 1990–2020, mengestimasi simpanan dan kehilangan karbon pada periode tersebut, membangun model prediksi tutupan lahan tahun 2030 dan 2040 melalui tiga skenario, serta menentukan skenario terbaik berdasarkan kehilangan karbon paling rendah. Analisis LUCC menggunakan peta tutupan lahan KLHK, sementara estimasi karbon menggunakan metode Look Up Table dengan pendetailan kerapatan vegetasi melalui NDVI. Model prediksi dibangun menggunakan Land Change Modeler berbasis Cellular Automata dan Rantai Markov dengan tujuh faktor pendorong (elevasi, kemiringan lahan, jenis tanah, jarak dari jalan, jarak dari perkebunan, jarak dari permukiman, dan kepadatan penduduk), divalidasi melalui uji Kappa, kemudian diproyeksikan pada tiga skenario: Business as Usual (BAU), Conservation Forest Protection (CFP), dan Oil Palm Expansion (OPE). Hasil menunjukkan hutan alam sebagai tutupan lahan paling dominan di Kalimantan Barat periode 1990–2020, namun mengalami deforestasi seluas 2,08 juta ha (27,5% dari luas awal), sementara perkebunan mencatat perubahan luas paling masif dengan penambahan 2,1 juta ha (866% dari luas awal). Sebagian besar lahan terdeforestasi dikonversi menjadi perkebunan (42%), semak dan padang rumput (25%), serta permukiman (24%), dengan total kehilangan karbon mencapai 244 juta ton karbon (?898,6 juta ton CO?e) selama tiga dekade. Model prediksi menghasilkan nilai Kappa 0,85, dinilai layak untuk memproyeksikan peta tahun 2030 dan 2040. Skenario BAU diproyeksikan menghasilkan kehilangan hutan 383 ribu ha (2030) dan 374 ribu ha (2040), dengan kehilangan karbon 113 dan 163 juta ton karbon. Skenario OPE memperburuk kondisi dengan kehilangan karbon 134 dan 174 juta ton karbon pada kedua tahun, sementara skenario CFP justru menghasilkan penambahan luas hutan 372 ribu ha (2030) dan 381 ribu ha (2040), dengan kehilangan karbon paling rendah sebesar 88 dan 140 juta ton karbon. Skenario CFP teridentifikasi sebagai skenario terbaik dan paling relevan dengan target penurunan emisi sektor kehutanan Provinsi Kalimantan Barat pada tahun 2030.
PERANCANGAN SISTEM PRODUKSI BERKELANJUTAN KOPI ARABIKA (COFFEA ARABICA) DENGAN INOVASI FERMENTASI L.PLANTARUM DAN PENGERINGAN SCREEN HOUSE,
Maurelya Jayanti, Audy Callysta Tsabitah, Sellya, 2026, Perancangan Sistem Produksi Berkelanjutan Kopi Arabika (Coffea arabica) dengan Inovasi Fermentasi L.plantarum dan Pengeringan Screen House, dibimbing oleh Isty Adhitya Purwasena, Dzulianur Mutsla Kopi merupakan salah satu komoditas unggulan Indonesia dengan nilai ekonomi tinggi, baik di pasar domestik maupun internasional, dan menempatkan Indonesia pada posisi ke-4 sebagai produsen kopi terbesar dunia (USDA, 2024). Produksi kopi nasional bahkan mengalami kenaikan sebesar 6,44% menjadi 807.580 ton pada tahun 2024, jumlah tertinggi selama sepuluh tahun terakhir menurut Badan Pusat Statistik. Di antara berbagai jenis kopi, kopi arabika (Coffea arabica) kategori specialty, menjadi komoditas unggulan yang sangat diminati pasar global dengan pertumbuhan nilai jual dan konsumsi yang tinggi. Namun, metode pascapanen natural process yang umum digunakan masih mengandalkan fermentasi spontan selama pengeringan, sehingga mutunya cenderung tidak seragam dan tidak stabil antar kelompok pengeringan. Tahap pengeringan terbuka di bawah sinar matahari secara langsung juga sangat bergantung pada cuaca serta rentan terhadap pertumbuhan jamur, kontaminasi debu, dan serangan hama yang menurunkan mutu produk akhir. Selain itu, pengolahan buah kopi menghasilkan produk samping berupa kulit dan daging buah (cascara) dalam jumlah besar yang berpotensi dikembangkan menjadi produk bernilai tambah. Oleh karena itu, PT MAS Jaya merancang industri pengolahan kopi arabika dengan inovasi kultur starter bakteri L.plantarum pada proses fermentasi dan penggunaan screen house pada proses pengeringan. Inovasi kultur starter bakteri L.plantarum bertujuan mengendalikan proses fermentasi, menstabilkan komunitas mikroba, menekan kontaminan, dan meningkatkan pembentukan senyawa volatil aromatik. Pengeringan dengan screen house dapat menghasilkan pengeringan kopi yang lebih seragam, higienis, dan terlindung dari paparan debu, serangga, dan curah hujan. Dengan inovasi tersebut, produk yang dihasilkan memiliki keunggulan berupa mutu specialty yang konsisten, profil sensori yang kompleks, tingkat higienitas dan keamanan yang lebih tinggi serta nilai tambah dan keberlanjutan melalui pemanfaatan cascara. Perancangan industri produk roasted bean dan teh cascara kopi arabika memiliki kapasitas produksi sebesar 1.000 kg ceri per batch. Produk yang dihasilkan berupa 172,58 kg roasted bean sebagai produk utama dan 69,22 kg cascara sebagai produk samping bernilai tambah. Tahap produksi kopi arabika roasted bean terdiri dari penerimaan, sortasi, pulping, fermentasi, pengeringan, hulling, penyimpanan green bean, roasting, dan penyimpanan produk akhir. Tahap produksi teh cascara terdiri dari penerimaan, sortasi, pulping, pengeringan cascara, sortasi cascara, dan penyimpanan produk akhir. Perusahaan dirancang memenuhi sertifikasi SNI, Sertifikat Halal, Good Manufacturing Practices (GMP), ISO 9001, ISO 22000, ISO 17025:2017, dan Hazard Analysis and Critical Control Point (HACCP). Perancangan industri ini layak dijalankan karena hasil analisis kelayakan usaha yang didapatkan menunjukan nilai Net Profit Margin (NPM) sebesar 30,334%, Net Present Value (NPV) sebesar Rp1.212.283.722, Internal Rate of Return (IRR) sebesar 36%, dengan waktu pengembalian modal yaitu 2,17 tahun. Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa usaha ini layak untuk dilakukan.
EVALUASI DAN PERANCANGAN PENGEMBANGAN FASILITAS SISI UDARA BANDAR UDARA DOMINE EDUARD OSOK SORONG
Bandar Udara Domine Eduard Osok (DEO) Sorong merupakan hub utama konektivitas udara di Kawasan Timur Indonesia sekaligus pintu gerbang menuju destinasi wisata kelas dunia Raja Ampat. Pertumbuhan jumlah penumpang yang terus meningkat pasca-pandemi COVID-19 menuntut kesiapan fasilitas sisi udara yang mampu mengakomodasi kebutuhan operasional jangka panjang. Tugas akhir ini bertujuan untuk mengevaluasi dan merancang pengembangan fasilitas sisi udara Bandar Udara DEO Sorong berdasarkan hasil proyeksi pergerakan untuk 20 tahun rencana (2025–2044). Proyeksi penumpang dilakukan menggunakan dua metode, yaitu metode time series dan metode simulasi sistem dinamis (state space), dengan metode state space ditetapkan sebagai acuan akhir proyeksi. Fase recovery growth diproyeksikan menggunakan regresi eksponensial hingga tahun 2030 (titik potong dengan kurva state space), setelah itu proyeksi dikembalikan ke model state space hingga akhir tahun rencana. Hasil proyeksi menunjukkan total penumpang sebesar 4.935.858 penumpang per tahun pada tahun 2044 dengan jam puncak operasional 21 pesawat per jam. Evaluasi fasilitas sisi udara eksisting menunjukkan bahwa runway memerlukan perpanjangan 500 m, taxiway memerlukan pelebaran 2 m dan re-profiling kemiringan melintang, apron memerlukan perluasan 8 stand tambahan, serta perkerasan runway, taxiway, dan apron memerlukan overlay. Perancangan geometri, tebal perkerasan, sambungan perkerasan kaku, dan marka dilakukan berdasarkan hasil evaluasi tersebut. Perancangan tebal perkerasan menggunakan dua metode, yaitu metode empiris (ICAO Aerodrome Design Manual Part 3, 1983) dan metode mekanistik-empiris (FAARFIELD), dengan FAARFIELD ditetapkan sebagai acuan akhir perancangan. Hasil perancangan menghasilkan tebal konstruksi baru runway 34,9 inch, konstruksi baru taxiway dan apron 41,9 inch, serta overlay runway 2 inch, overlay taxiway 12,3 inch, dan overlay apron 11 inch. Total estimasi Rencana Anggaran Biaya (RAB) pengembangan fasilitas sisi udara Bandar Udara Domine Eduard Osok, Sorong adalah sebesar Rp507.080.816.040,17.
ANALISIS KOMPARATIF FAKTOR PENYEBAB DOMINAN MATERIAL WASTE PADA PROYEK GEDUNG BERTINGKAT: TINJAUAN PADA KONTRAKTOR BUMN DAN SWASTA
Industri konstruksi menyumbang volume limbah konstruksi yang signifikan, dengan material waste yang tergolong non-value-adding activity dalam perspektif lean construction. Pekerjaan beton bertulang dan pasangan dinding bata merupakan tahapan dengan intensitas material tertinggi pada proyek gedung bertingkat sehingga paling rentan terhadap inefisiensi. Perbedaan sistem manajemen antara kontraktor BUMN dan Swasta diduga menghasilkan profil faktor penyebab waste yang berbeda, namun penelitian komparatif mengenai isu ini masih minim. Penelitian ini bertujuan menganalisis persamaan dan perbedaan faktor dominan penyebab material waste antara proyek gedung bertingkat tinggi (>8 lantai) yang dikelola kontraktor BUMN dan Swasta, menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif berbasis kuesioner dengan purposive sampling terhadap 19 responden valid (10 BUMN, 9 Swasta). Dominansi faktor dihitung melalui matriks risiko (frekuensi dikali dampak), dilengkapi eksplorasi kualitatif akar masalah. Hasil menunjukkan kedua entitas sama-sama rentan pada Tahap Eksekusi Lapangan, dengan kegagalan struktur bekisting dan pemakaian mortar ekstra sebagai kendala bersama. Namun, pemborosan BUMN didominasi oleh efek domino kelemahan Tahap Perencanaan dan Desain (pada beton) serta buruknya kualitas Tahap Eksekusi dan Logistik (pada bata). Sebaliknya, pemborosan Swasta terpusat pada Tahap Eksekusi dan Pengadaan akibat tuntutan kecepatan (pada beton), serta intervensi Tahap Perencanaan dari pemilik proyek (pada bata). Temuan ini menegaskan bahwa industri konstruksi tidak boleh lagi meremehkan sisa material di lapangan, dan strategi mitigasinya perlu dirancang spesifik sesuai karakteristik tata kelola masing-masing entitas. Kata kunci: material waste, gedung bertingkat, kontraktor BUMN, kontraktor Swasta, matriks risikoKata kunci: material waste, gedung bertingkat, kontraktor BUMN, kontraktor Swasta, matriks risiko
ANALISIS KEGAGALAN LERENG DAN EVALUASI KINERJA STRUKTUR SHEET PILE BAJA DI STA 0+275 RUAS JALAN SALEH DANASASMITA, BATUTULIS, KOTA BOGOR, MELALUI PENDEKATAN BACK CALCULATION
Lereng dengan perkuatan di STA 0+275 Ruas Jalan Saleh Danasasmita, Batutulis, Kota Bogor, mengalami kelongsoran pada 4 Maret 2025 yang diduga disebabkan oleh curah hujan ekstrem sehingga terjadi akumulasi air di belakang sheet pile baja pada lereng. Kondisi ini menunjukkan bahwa lereng dengan perkuatan sekalipun dapat mengalami kegagalan akibat ketidakpastian kondisi hidrologi. Penelitian dilakukan melalui pemodelan numerik pada PLAXIS 2D dengan pendekatan back calculation, yaitu dengan menurunkan parameter kuat geser tanah untuk mengidentifikasi kondisi kritis lereng sebagai representasi pelemahan tanah akibat hujan ekstrem, sekaligus mengevaluasi kinerja sheet pile baja berdasarkan defleksi lateral dan momen lenturnya. Kemudian, akan mengevaluasi balik alternatif strategi perkuatan yang seharusnya diterapkan sejak awal. Hasil menunjukkan bahwa penurunan parameter kuat geser tanah dengan rata-rata 36.25% dan penurunan terbesar hingga 60% dapat menggambarkan pelemahan tanah pada kondisi kritis di lereng tinjauan. Pada kondisi ini terjadi peningkatan defleksi lateral hingga 100% dan momen lentur hingga 120% pada sheet pile baja. Evaluasi balik menunjukkan bahwa penambahan angkur memberikan peningkatan nilai faktor keamanan serta penurunan defleksi lateral dan momen lentur yang lebih signifikan daripada peningkatan kekakuan semata, meskipun keduanya belum memberikan defleksi lateral yang memenuhi syarat SNI 8460:2017.
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TERINTEGRASI UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI PROSES KERJA PADA UMKM BALIMO BAKERY
Balimo Bakery merupakan sebuah UMKM yang menghadapi beberapa tantang operasional seperti transaksi yang masih manual, belum terintegrasinya data antarproses bisnis, serta pengambilan keputusan produksi dan pemesanan bahan baku yang masih berdasarkan intuisi. Selama periode 2024–2025, Balimo Bakery memproduksi 145.954 roti kecil dan 135.084 roti besar, namun masih terdapat 37.869 roti kecil dan 40.089 roti besar yang tidak terjual. Kondisi tersebut menyebabkan potensi keuntungan sebesar Rp171.191.113 atau 41% belum dapat direalisasikan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pendukung keputusan terintegrasi untuk meningkatkan efisiensi proses kerja melalui integrasi proses bisnis, peramalan permintaan, serta pengambilan keputusan pemesanan bahan baku dan penjadwalan produksi. Penelitian dilakukan melalui tiga subtopik utama, yaitu perancangan proses bisnis dan Standard Operating Procedure (SOP), pengembangan model peramalan permintaan berbasis machine learning, serta perancangan sistem pendukung keputusan. Perancangan proses bisnis menggunakan metodologi Business Process Reengineering (BPR) dengan proses bisnis yang dirancang dengan APQC Process Classification Framework. Sistem pendukung keputusan dikembangkan dalam bentuk prototipe yang mengintegrasikan data historis penjualan, hasil peramalan, data persediaan, serta perencanaan produksi. Hasil penelitian menghasilkan proses bisnis terintegrasi, SOP usulan, model peramalan permintaan, serta sistem pendukung keputusan yang mendukung pemesanan bahan baku dan penjadwalan produksi. Model peramalan dikembangkan berdasarkan pengelompokan 85 toko menjadi 4 cluster yang memiliki karakteristik permintaan berbeda sehingga mendukung penyusunan rencana produksi yang lebih tepat. Dari sisi kelayakan ekonomi, rancangan akhir sistem menghasilkan Benefit-Cost Ratio (BCR) sebesar 4,86 yang menunjukkan bahwa setiap Rp1 biaya implementasi berpotensi menghasilkan manfaat sebesar Rp4,86. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan sistem yang diusulkan layak diterapkan untuk meningkatkan efisiensi operasional, mendukung pengambilan keputusan berbasis data, serta mengoptimalkan potensi keuntungan UMKM Balimo Bakery.
ANALISIS KINERJA HIDRODINAMIKA STRUKTUR PENTACONE UNTUK MEMPREDIKSI NILAI RUN-UP GELOMBANG DAN TURBULENSI ENERGI KINETIK MENGHADAPI VARIASI SKENARIO GELOMBANG: PENDEKATAN SIMULASI FLOW-3D
Bangunan pemecah gelombang (breakwater) membutuhkan unit lapis lindung yang efektif untuk meredam energi gelombang datang demi menjamin stabilitas area pelabuhan dan pesisir. Pentacone merupakan unit lapis lindung yang memiliki karakteristik kuncian (interlocking) dan porositas struktural yang unik. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi kinerja hidrodinamika, secara spesifik mengkaji fenomena rayapan gelombang (wave run-up) dan pelepasan energi turbulensi kinetik (turbulent kinetic energy), pada struktur lapis lindung Pentacone dalam tinjauan skala model laboratorium. Pemodelan numerik dilakukan menggunakan metode Computational Fluid Dynamics (CFD) tiga dimensi melalui perangkat lunak FLOW-3D HYDRO. Simulasi dilakukan pada tiga skenario dengan memvariasikan tinggi gelombang insiden (????) dan periode gelombang (????) untuk mendapatkan spektrum Bilangan Iribarren (????????) yang merepresentasikan kondisi fisis interaksi fluida terhadap struktur lereng. Hasil simulasi numerik menunjukkan bahwa hubungan antara rasio rayapan relatif (????????/????) terhadap Bilangan Iribarren (????????) membentuk fungsi kuadratik yang sangat presisi, direpresentasikan melalui persamaan regresi empiris ????=?0,1595????2+1,0605???? dengan koefisien determinasi ????2=0,9962. Analisis deret waktu energi turbulensi membuktikan bahwa geometri Pentacone sangat efektif mendisipasikan energi kinetik dari gelombang berfrekuensi tinggi melalui friksi dan turbulensi mikro di dalam rongga antar-unit. Karakteristik laju rayapannya dapat diprediksi secara matematis pada pengujian skala model.