📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 5,228 dokumenPENGEMBANGAN KERANGKA PENGAMBILAN KEPUTUSAN STRATEGIS BERBASIS VALUE-FOCUSED THINKING DAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PENGELOLAAN MINYAK MENTAH BERKADAR GARAM TINGGI DI KILANG PERTAMINA RU III PLAJU
Kebijakan pemerintah untuk memaksimalkan penyerapan minyak mentah domestik menempatkan Pertamina Refinery Unit III Plaju pada posisi strategis yang kompleks, terutama akibat meningkatnya kebutuhan pengolahan minyak mentah dengan kandungan garam tinggi. Kondisi ini menimbulkan risiko terhadap keandalan peralatan, stabilitas proses, dan efisiensi operasional, sehingga memerlukan pengambilan keputusan yang lebih terstruktur dan robust Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi hambatan dalam pengambilan keputusan strategis, mengembangkan kerangka perbaikan, serta mengevaluasi efektivitasnya. Pendekatan mixed-methods digunakan dengan desain sequential exploratory, menggabungkan analisis kualitatif seperti SWOT, Five-Why, wawancara, dan focus group discussions, serta Value-Focused Thinking (VFT) dan analisis kuantitatif menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP). VFT digunakan untuk merumuskan tujuan dan alternatif strategi, sedangkan AHP digunakan untuk menyusun kriteria, menentukan bobot, dan memprioritaskan alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hambatan utama bersifat sistemik, terutama inkonsistensi tata kelola dan kurangnya integrasi kriteria evaluasi. Kerangka VFT AHP yang dikembangkan menetapkan empat kriteria utama yaitu Operational Excellence, Process Stability, Economic Performance, dan Strategic Feasibility dengan empat alternatif strategi. Hasil AHP menunjukkan instalasi desalter baru sebagai prioritas utama (32,9%), dengan hasil yang tetap stabil pada analisis sensitivitas hingga ±20%. Kerangka ini meningkatkan kejelasan, konsistensi, dan transparansi pengambilan keputusan melalui pendekatan multi-kriteria yang terstruktur dengan mengubah proses yang sebelumnya terfragmentasi dan bersifat biner. Validasi manajemen menunjukkan bahwa kerangka ini praktis untuk diimplementasikan serta meningkatkan akuntabilitas dan keterpertanggungjawaban keputusan dalam menghadapi tekanan regulasi dan audit
STUDI KELAYAKAN DAN STRATEGI PENGEMBANGAN BUDIDAYA RAMI (BOEHMERIA NIVEA) DI KECAMATAN LEMBANG
Ketergantungan industri tekstil nasional terhadap impor serat kapas mendorong perlunya pengembangan sumber bahan baku alternatif yang dapat diproduksi secara lokal dan berkelanjutan. Rami (Boehmeria nivea) merupakan salah satu tanaman serat yang memiliki potensi tinggi untuk dikembangkan karena produktivitasnya baik, dapat dipanen berulang, serta memiliki karakteristik serat yang unggul. Kecamatan Lembang memiliki kondisi agroklimat, topografi, dan akses pasar yang dinilai mendukung untuk pengembangan budidaya rami. Namun demikian, pengembangan komoditas ini memerlukan evaluasi kelayakan yang komprehensif agar implementasinya tidak hanya layak secara teknis, tetapi juga berkelanjutan secara sosial, lingkungan, dan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis wilayah potensial budidaya rami, (2) menilai kelayakan usaha berdasarkan aspek teknis, manajemen, sosial, lingkungan, pasar, dan finansial, serta (3) merumuskan strategi pengembangan budidaya rami di Kecamatan Lembang. Metode penelitian menggunakan pendekatan studi kasus dengan kombinasi data kuantitatif dan kualitatif. Analisis spasial dilakukan untuk menilai kesesuaian lahan berdasarkan parameter biofisik. Data sosial diperoleh melalui kuesioner kepada petani menggunakan stratified random sampling dan wawancara mendalam dengan pemangku kepentingan. Kelayakan finansial dianalisis melalui indikator Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), Net Benefit Cost Ratio (Net B/C), dan Payback Period (PP). Perumusan strategi dilakukan menggunakan matriks SWOT dan dilanjutkan dengan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian wilayah Kecamatan Lembang memiliki tingkat kesesuaian lahan yang memadai untuk budidaya rami, didukung oleh kondisi tanah, ketinggian, serta ketersediaan air. Dari aspek teknis dan manajemen, sistem budidaya dan dukungan kelembagaan dinilai dapat diimplementasikan dengan peningkatan kapasitas sumber daya manusia. Secara sosial, tingkat penerimaan masyarakat tergolong baik meskipun masih terdapat kekhawatiran terkait risiko usaha dan kepastian pasar. Dari sisi lingkungan, potensi dampak dapat dikendalikan melalui praktik konservasi tanah dan pengelolaan biomassa. Analisis pasar memperlihatkan adanya peluang permintaan serat rami, terutama dengan dukungan mitra off-taker. Evaluasi finansial menunjukkan bahwa usaha budidaya rami layak dijalankan dengan nilai NPV dengan nilai Rp541,54 juta; IRR dengan nilai 56%; Net B/C dengan nilai 1,6; serta PP dalam waktu sekitar 1-2 tahun. Berdasarkan analisis SWOT dan QSPM, strategi prioritas pengembangan diarahkan pada penguatan kemitraan industri, peningkatan kapasitas petani melalui pelatihan teknis, serta optimalisasi pemanfaatan lahan sesuai kesesuaian biofisik wilayah. Strategi ini memiliki implikasi berbeda bagi setiap stakeholder, di mana petani difokuskan pada peningkatan kapasitas teknis, perusahaan pada penguatan jaminan pasar dan pendampingan produksi, serta pemerintah pada penyediaan dukungan kebijakan dan kelembagaan.
PERANCANGAN TATA KELOLA SISTEM OTOMASI INSPEKSI KONTAINER DI PELABUHAN
Pelabuhan Indonesia menghadapi permasalahan mendasar pada proses inspeksi kontainer dengan pemeriksaan fisik bagian luar yang masih sepenuhnya manual, sementara data hasil pemindaian X-Ray vendor tersimpan secara terisolasi (silo) dan tidak terintegrasi dengan Terminal Operating System (TOS) Nusantara maupun sistem kepabeanan Bea Cukai. Kondisi ini menyebabkan ketiadaan audit trail terpusat, lemahnya standarisasi data lintas entitas, serta absennya instrumen pemantauan Service Level Agreement (SLA) dari sisi Pelindo, yang pada akhirnya memicu antrean truk di Gate Out dan meningkatkan risiko operasional pelabuhan. Penelitian ini merancang kerangka tata kelola berbasis COBIT-Like untuk sistem inspeksi kargo digital terintegrasi bernama Cargovision menggunakan Double Diamond Framework dan Iterative Development, diselaraskan dengan standar COBIT 2019, ITIL 4, dan ISO 27001. Pemilihan solusi menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) menghasilkan model Tata Kelola Terpadu berbasis COBIT–ITIL sebagai alternatif terbaik dengan skor 93%. Solusi tata kelola mencakup pengaturan penggunaan komponen kecerdasan buatan untuk deteksi kerusakan fisik kontainer dan pemanfaatan API Gateway sebagai Anti-Corruption Layer berbasis pola Adapter untuk menstandarisasi payload data vendor. Tata kelola diperkuat melalui empat parameter SLA yang diturunkan dari dokumen Business Continuity Plan (BCP) IPC TPK, yaitu waktu respons API maksimal 2 detik, uptime di atas 99,5%, Mean Time to Restore maksimal 4 jam, dan integritas log data 100%. Evaluasi dilakukan secara kuantitatif terhadap delapan belas dokumen internal resmi IPC TPK dan secara kualitatif melalui expert judgement tiga praktisi terminal peti kemas. Berdasarkan matriks risiko, pemetaan kontrol, dan expert judgement, rancangan tata kelola yang diusulkan menurunkan estimasi risiko gangguan TI dan kerusakan alat dari kategori Tinggi menjadi Sedang. Rancangan ini juga menunjukkan arah peningkatan Maturity Level TI dari Level 2 (Terkelola) menuju Level 3 (Terdefinisi) pada domain DSS02, MEA01, dan APO03 dalam kerangka COBIT 2019.
PENGEMBANGAN IN-KERNEL FAST PATH BERBASIS EXTENDED BERKELEY PACKET FILTER / EXPRESS DATA PATH (EBPF/XDP) DENGAN ANTARMUKA MANAJEMEN TERPUSAT
Perkembangan infrastruktur jaringan modern memicu lonjakan volume lalu lintas data yang masif, sehingga menuntut sistem pemrosesan paket memiliki kinerja tinggi yang mampu menangani penerimaan paket data bervolume besar secara simultan. Pada arsitektur konvensional berbasis Linux, pemrosesan paket pada perangkat jaringan bergantung pada tumpukan protokol standar (standard kernel network stack). Jalur ini memiliki keterbatasan skalabilitas saat menerima paket dalam jumlah jutaan per detik akibat tingginya beban interupsi perangkat lunak (softirq) dan alokasi memori sk_buff yang kompleks. Kondisi tersebut memicu bottleneck yang menyebabkan degradasi throughput karena banyak paket gagal diterima akibat ketidakmampuan kernel standar mengimbangi laju trafik. Di sisi lain, solusi kernel bypass tradisional seperti DPDK atau VPP mampu mengeliminasi kendali kernel untuk mendongkrak performa, namun memiliki kelemahan fatal pada aspek keamanan dan efisiensi. Arsitektur pure bypass pada DPDK atau VPP menyebabkan hilangnya kendali fungsi keamanan native kernel sehingga tidak dapat melakukan inspeksi isi paket secara langsung, di samping adanya masalah konsumsi daya akibat alokasi CPU core sebesar 100% secara konstan untuk mekanisme busy-polling. Guna mengatasi dilema arsitektur tersebut, Tugas Akhir ini mengusulkan implementasi jalur data cepat di dalam kernel jaringan (in-kernel fast path data plane) pada node pengujian menggunakan integrasi teknologi extended Berkeley Packet Filter (eBPF) dan eXpress Data Path (XDP) yang menggabungkan performansi tinggi dengan kapabilitas stateless firewall yang tertanam langsung pada level terendah kernel. Tujuan penelitian ini adalah merancang, mengimplementasikan, dan memvalidasi sistem pada node pemroses paket yang mampu memaksimalkan volume paket data yang diterima hingga menyamai solusi kernel bypass, namun tetap mempertahankan fungsi inspeksi keamanan paket (firewalling) serta efisiensi CPU secara proporsional tanpa mekanisme busy-polling. Metodologi penelitian dibagi ke dalam tiga subsistem terintegrasi: subsistem eksperimen permrosesan eBPF/XDP menggunakan library cillium/ebpf berbasis Go, subsistem orkestrasi testbed multi-node menggunakan playbook Ansible, serta subsistem dashboard interaktif berbasis React.js. Pengujian eksperimen dieksekusi menggunakan perangkat general-purpose server pada Testbed ITB dengan network interface card 25Gbps untuk mengukur secara komparatif kemampuan throughput utilisasi CPU, dan fungsionalitas sistem XDP dibandingkan dengan linux kernel dan VPP. ii Berdasarkan hasil pengujian melalui berbagai skenario eksperimen otomatis pada lingkungan testbed, node pemroses paket berbasis eBPF/XDP menunjukkan peningkatan volume paket yang diterima secara superior. Pada skenario Single Traffic, performa rata-rata XDP mencapai laju penerimaan paket puncak sebesar 32,349 Mpps, setara dengan rasion efisiensi 103,7% dari capaian framework VPP, sekaligus melampaui target minimal keberhasilan sebesar 55%. Jika dibandingkan dengan standard kernel stack yang mengalami saturasi pada 8,429 Mpps, teknologi XDP memberikan peningkatan throughput sebesar kurang lebih 383%. Melalui log mpstat, utilisasi CPU terbukti berjalan proporsional terhadap volume trafik tanpa memaksa core bekerja penuh saat kondisi idle. Karakteristik pertumbuhan kurva menunjukkan XDP mampu menyamai VPP sejak konfigurasi 4 port pada single traffic dan 2 port pada skenario Multi Traffic dua arah. Implementasi otomatisasi terpusat juga berhasil mereduksi waktu operasional (Deployment Time Reduction Rate) hingga 78% dibandingkan konfigurasi manual. Sumbangan ilmiah penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam mendemonstrasikan bahwa optimasi arsitektur in-kernel fast path berbasis eBPF mampu melampaui performansi teknologi userspace bypass tradisional dalam menangani penerimaan paket skala besar, serta membuktikan bahwa sistem jaringan dapat beroperasi secara aman dan efisien.
PENGEMBANGAN SISTEM SMART HOME BERBASIS COMPUTER VISION UNTUK ANALISIS TEMPORAL DAN PEMANTAUAN KEJADIAN BERISIKO MENGGUNAKAN VISION LANGUAGE MODEL
Rumah merupakan tempat yang diharap mampu memberikan rasa aman bagi penghuninya, tetapi berbagai data menunjukkan bahwa lingkungan rumah memiliki tingkat kerawanan yang cukup tinggi terhadap berbagai insiden, baik yang berasal dari faktor eksternal seperti tindak kriminalitas maupun faktor internal seperti insiden jatuh. Sebagai bentuk reaksi terhadap kondisi tersebut, penggunaan sistem Closed-Circuit Television (CCTV) pada lingkungan rumah semakin meningkat, tetapi dengan kenyataan bahwa sebagian besar sistem pemantauan konvensional masih bekerja secara pasif tanpa kemampuan interpretasi otomatis. Selain itu, sebagian besar pendekatan Computer Vision (CV) yang ada masih bersifat single-task sehingga setiap skenario kejadian membutuhkan model yang terpisah dan menyebabkan kompleksitas sistem yang tinggi. Keterbatasan integrasi antara proses analisis visual, penyimpanan data kejadian, pembuatan ringkasan, serta interaksi berbasis bahasa natural juga mengakibatkan sistem pemantauan yang tersedia saat ini belum mampu menyajikan informasi yang mudah dipahami oleh penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menghasilkan sistem smart home berbasis CV yang mampu menganalisis aliran video secara otomatis dan akurat untuk mendeteksi dan menginterpretasikan kejadian berisiko di lingkungan rumah, khususnya kejadian yang memerlukan pemahaman konteks dan kondisi temporal, serta menyajikan informasi tersebut dalam bentuk peringatan dini terhadap kondisi berisiko, ringkasan aktivitas harian, dan interaksi percakapan melalui dashboard berbasis web. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan arsitektur berbasis Docker yang terbagi atas tiga subsistem utama. Subsistem persepsi menggunakan model Vision Language Model (VLM) Qwen3-VL, LLaVA:v1.6, dan LLaVA-Llama3 melalui Ollama untuk menganalisis aliran video Real Time Streaming Protocol (RTSP) dan menghasilkan keluaran JavaScript Object Notation (JSON) yang memuat jenis kejadian, visibilitas wajah, dan observasi kejadian. Subsistem ini juga menerapkan motion detection untuk mendukung validasi kejadian ABNORMAL_INACTIVITY berdasarkan tidak adanya pergerakan dalam periode waktu tertentu serta mengintegrasikan modul pengenalan wajah berbasis face recognition untuk identifikasi individu. Fokus implementasi dan pengujian penulis berada pada skenario deteksi api dan deteksi ketidakbergerakan abnormal, sedangkan skenario deteksi orang yang tidak dikenal dan deteksi orang jatuh diimplementasikan oleh anggota kelompok lain. Subsistem logika dan data mengelola penyimpanan log kejadian ke dalam database MySQL, menjalankan mekanisme hybrid routing yang terdiri atas jalur Structured Query Language (SQL), jalur konteks, dan mekanisme fallback untuk mendukung interaksi chatbot berbasis bahasa natural, serta menghasilkan ringkasan aktivitas harian secara otomatis menggunakan Large Language Model (LLM). Subsistem interaksi menyediakan antarmuka dashboard berbasis Gradio yang menampilkan live webcam, keluaran JSON, snapshot, informasi sistem, chatbot, dan ringkasan aktivitas harian, sekaligus mengirimkan notifikasi peringatan serta ringkasan kepada pengguna melalui platform Telegram. Hasil pengujian pada sistem menunjukkan bahwa Qwen3-VL sebagai model VLM utama yang terpilih menghasilkan performa terbaik dibandingkan LLaVA:v1.6 dan LLaVA-Llama3 dengan tingkat akurasi sebesar 93,3% dalam mendeteksi tiga skenario kejadian, yakni deteksi api, deteksi ketidakbergerakan abnormal, serta kondisi normal. Selain itu, model Qwen3-VL juga menghasilkan nilai False Positive Rate (FPR) sebesar 8,3% serta F1 score mencapai 0,9 pada pengujian klasifikasi kejadian menggunakan dataset yang sama. Pada subsistem logika dan data, Gemma 3 sebagai model LLM utama yang terpilih mampu mencapai akurasi chatbot sebesar 100% dengan konsistensi jawaban berbahasa Indonesia formal yang lebih baik dibandingkan model Llama 3. Hasil pengujian integrasi menunjukkan bahwa sistem berhasil dijalankan menggunakan satu perintah docker-compose up tanpa adanya kegagalan, termasuk dashboard yang tetap dapat diakses tanpa interupsi selama proses pembaruan layanan backend. Meskipun demikian, kecepatan pemrosesan lebih dari 10 Frames Per Second (FPS) belum dapat dicapai oleh ketiga model yang diuji serta target rata-rata delay kurang dari 10 detik hanya berhasil dipenuhi oleh model LLaVA:v1.6 yang disebabkan oleh besarnya beban komputasi inferensi multimodal pada perangkat lokal. Kondisi ini menunjukkan adanya trade-off antara kemampuan interpretasi visual berbasis konteks dan performa inferensi sistem. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi VLM sebagai komponen persepsi multimodal yang berdiri sendiri dan mampu menangani berbagai skenario kejadian secara bersamaan, dikombinasikan dengan metode analisis temporal berbasis data riwayat kejadian, interaksi chatbot berbasis bahasa natural, dan deployment sistem terintegrasi berbasis kontainer yang mampu dijalankan hanya dengan satu perintah. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa bukti bahwa pendekatan berbasis VLM berpotensi secara signifikan dalam meningkatkan kemampuan interpretasi visual pada sistem smart home dibandingkan pendekatan deteksi konvensional, sekaligus menyediakan platform pembelajaran praktis bagi peneliti dan pengembang di bidang CV dan Artificial Intelligence (AI).
PENGEMBANGAN PROTOTIPE AGEN PERCAKAPAN REFLEKTIF BERBASIS LARGE LANGUAGE MODEL DENGAN KERANGKA 5R
Refleksi diri merupakan proses penting dalam pembelajaran karena membantu individu memahami pengalaman, mengembangkan pemikiran kritis, serta membangun kesadaran diri. Namun, proses refleksi mandiri sering kali tidak terstruktur sehingga sulit mencapai refleksi yang mendalam. Penelitian ini bertujuan mengembangkan agen percakapan reflektif berbasis Large Language Model (LLM) yang mampu memfasilitasi refleksi terbimbing secara bertahap menggunakan kerangka 5R, yaitu Reporting, Responding, Relating, Reasoning, dan Reconstructing. Penelitian menggunakan pendekatan Design Science Research Methodology (DSRM) yang mencakup tahap identifikasi masalah, perancangan, implementasi, dan evaluasi artefak. Sistem dirancang menggunakan Finite State Machine (FSM) untuk mengendalikan alur refleksi, Stage Evaluator berbasis LLM-as-Judge untuk mengevaluasi kedalaman refleksi pengguna, serta Question Generator yang menghasilkan pertanyaan adaptif berdasarkan kondisi refleksi pengguna. Evaluasi teknis dilakukan terhadap 26 sesi refleksi yang menghasilkan 281 giliran percakapan dan 104 transisi state. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Stage Evaluator menghasilkan keputusan transisi yang konsisten dengan penilaian peneliti dengan tingkat kesesuaian sebesar 93,75%. Selain itu, evaluasi pengguna yang melibatkan 30 mahasiswa menunjukkan bahwa sistem dinilai relevan, membantu pendalaman refleksi, serta memberikan pengalaman refleksi yang aman dan terstruktur. Validasi ahli juga menunjukkan bahwa desain sistem telah selaras dengan prinsip refleksi terbimbing dan kerangka 5R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi FSM dan LLM berpotensi menjadi pendekatan yang efektif untuk mendukung refleksi terbimbing secara terstruktur dalam konteks pendidikan tinggi.
A MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS FOR RIGLESS JOB SCOPE PRIORITIZATION: FRAMEWORK FOR STRATEGIC RIGLESS WELL CANDIDATE SELECTION
Intervensi sumur tanpa rig memainkan peran penting dalam mengembalikan produksi, menjaga integritas sumur, serta mendukung keberlanjutan aset pada operasi hulu minyak dan gas. Dalam praktiknya, perusahaan sering menghadapi situasi operasional yang dinamis, di mana beberapa kandidat Rigless muncul secara bersamaan, sementara kapasitas eksekusi dibatasi oleh anggaran, sumber daya, atau adanya perubahan kondisi keuangan Perusahaan secara mendadak. Tanpa adanya kerangka prioritisasi yang terstruktur, keputusan eksekusi Rigless dapat menjadi tidak konsisten dan sangat bergantung pada penilaian subjektif, terutama ketika perusahaan berada dalam kondisi keterbatasan finansial atau menghadapi strategi eksekusi yang terlalu agresif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan kerangka pendukung keputusan yang sistematis dalam memprioritaskan program intervensi sumur Rigless dengan menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Kerangka ini mengintegrasikan berbagai kriteria teknis, operasional, ekonomi, serta risiko untuk menentukan prioritas relatif dari tujuan program Rigless. Penilaian para ahli dikumpulkan dan disintesis untuk membentuk hierarki prioritas yang jelas di antara berbagai alternatif yaitu pengurangan Lost Production Opportunity (LPO), pemulihan integritas sumur, evaluasi sumur lapangan dan stimulasi sumur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengurangan LPO menjadi prioritas tertinggi karena dampaknya yang langsung dan signifikan terhadap pemulihan produksi. Selanjutnya, pemulihan integritas sumur menjadi prioritas penting sebagai prasyarat utama untuk operasi yang aman dan berkelanjutan. Berdasarkan hasil tersebut, disusun pula panduan prioritisasi Rigless sebagai solusi bisnis utama yang menerjemahkan hasil analisis ke dalam aturan praktis terkait pelaksanaan maupun penundaan pekerjaan, yang dapat diterapkan dalam kondisi banyaknya kandidat secara bersamaan serta adanya keterbatasan finansial maupun operasional. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada transformasi hasil analisis prioritas menjadi acuan pengambilan keputusan bisnis yang dapat diimplementasikan, sehingga dapat mendukung keputusan eksekusi Rigless yang konsisten, transparan, dan dapat dipertanggungjawabkan. Kerangka yang diusulkan memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan strategi eksekusi Rigless secara efektif, baik dalam kondisi eksekusi yang agresif maupun dalam situasi keterbatasan keuangan tanpa menambah kompleksitas operasional.
KEBEBASAN SIPIL DAN SEKTOR INFORMAL: ANALISIS LINTAS NEGARA DENGAN MEMPERTIMBANGKAN KEPATUHAN TERHADAP HAK-HAK KETENAGAKERJAAN
Informalitas menimbulkan tantangan yang signifikan bagi perusahaan yang beroperasi lintas batas dengan meningkatkan ketidakpastian regulasi, risiko kepatuhan, dan paparan reputasi dalam rantai nilai global. Penelitian ini mengkaji apakah kebebasan sipil berkaitan dengan perbedaan tingkat informalitas antarnegara dan apakah hubungan tersebut tetap bertahan ketika kepatuhan terhadap hak-hak ketenagakerjaan turut dipertimbangkan. Dengan menggunakan data potong lintang untuk 91 negara pada tahun 2023, analisis ini memanfaatkan estimasi informalitas dari Organisasi Perburuhan Internasional (ILO), ukuran kebebasan sipil dari Freedom House, serta indikator kepatuhan hak ketenagakerjaan dari WageIndicator Foundation. Regresi Ordinary Least Squares (OLS) digunakan dengan mengendalikan tingkat pembangunan ekonomi, pendidikan, dan investasi asing langsung. Temuan menunjukkan bahwa kebebasan sipil yang lebih kuat berkaitan dengan tingkat informalitas yang lebih rendah dalam model dasar. Namun, hubungan ini melemah setelah kepatuhan hak ketenagakerjaan dimasukkan, sementara institusi yang terkait dengan penegakan hukum tetap memiliki keterkaitan yang kuat dengan informalitas. Hasil ini mengindikasikan bahwa kebebasan sipil saja memberikan sinyal yang tidak lengkap mengenai keandalan regulasi. Sebaliknya, kapasitas penegakan hukum memainkan peran sentral dalam membentuk hasil pasar tenaga kerja yang relevan bagi perusahaan multinasional. Penelitian ini berkontribusi pada kajian bisnis internasional dengan memperjelas bagaimana kebebasan politik dan institusi penegakan hukum secara bersama-sama membentuk risiko regulasi antarnegara. Kata kunci: Informalitas; kebebasan sipil; kepatuhan hak ketenagakerjaan; kapasitas penegakan hukum; rantai nilai global; ketenagakerjaan; pasar tenaga kerja
HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR LINGKUNGAN KERJA FISIK DENGAN TINGKAT KELELAHAN PADA PT. X
Industri kimia pada umumnya beroperasi selama 24 jam sehingga menerapkan sistem kerja shift agar dapat beroperasi secara kontinu. Sistem kerja shift berisiko menyebabkan kelelahan kerja. Kelelahan kerja akibat faktor sistem kerja shift bersama dengan paparan faktor fisik di lingkungan produksi dapat menurunkan produktivitas sekaligus meningkatkan risiko kecelakaan. Penelitian ini bertujuan mengkaji hubungan antara kebisingan, iklim kerja, dan intensitas pencahayaan dengan kejadian kelelahan pada pekerja grup D dalam tiga shift di PT X. Desain penelitian adalah repeated measures dengan total 20 responden. Pengukuran kebisingan dilakukan menggunakan sound level meter, iklim kerja dengan alat Wet Bulb Globe Temperature (WBGT), dan intensitas pencahayaan dengan lux meter. Kelelahan diukur secara subjektif melalui kuesioner Industrial Fatigue Research Committee (IFRC) serta objektif dengan data denyut jantung (%CVL), data oksimetri (SpO?) dan data reaction timer. Perbedaan nilai skor IFRC, %CVL, selisih oksimetri, dan waktu reaksi pada pekerja grup D dalam tiga shift diuji dengan uji Friedman serta uji Wilcoxon Signed-Rank. Hubungan variabel independen terhadap variabel dependen dianalisis dengan korelasi Spearman. Variabel independen yang dominan terhadap variabel dependen diketahui dengan uji Generalized Estimating Equations. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa shift siang merupakan periode dengan tingkat kelelahan tertinggi berdasarkan uji statistik Wilcoxon pada tiga indikator kelelahan. Berdasarkan analisis korelasi Spearman, faktor lingkungan dan karakteristik responden memiliki hubungan signifikan dengan %CVL. Berdasarkan uji statistik Wilcoxon, periode pemulihan paling rendah pada indikator kelelahan %CVL berada di shift siang dan malam serta pada indikator kelelahan waktu reaksi berada di shift malam. Berdasarkan uji statistik Generalized Estimating Equations, iklim kerja merupakan faktor fisik di lingkungan kerja yang paling signifikan dalam kenaikan tingkat kelelahan pada indikator %CVL dan oksimetri.
KEPUTUSAN STRATEGIS PT KPI UNIT VI BALONGAN DALAM MEMENUHI KEBIJAKAN BAHAN BAKAR ULTRA RENDAH SULFUR DI WILAYAH JAKARTA DAN JAWA BARAT
Meningkatnya tingkat polusi udara di Jakarta dan Jawa Barat telah mempercepat kebutuhan akan bahan bakar transportasi yang lebih bersih di Indonesia. Meskipun PT Kilang Pertamina Internasional (KPI) Unit VI Balongan saat ini telah mematuhi standar kualitas produk yang ditetapkan oleh Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM), kilang tersebut menghadapi tekanan regulasi mendatang dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) untuk meningkatkan standar kualitas setara Euro IV dan V. Mulai awal tahun 2027, seluruh produk bensin dan diesel wajib memiliki kandungan sulfur maksimal 50 ppm wt sesuai dengan mandat nasional untuk wilayah Jakarta dan Jawa Barat. Sebagai kilang utama yang memasok kebutuhan kedua wilayah tersebut, RU VI memiliki Nelson Complexity Index (NCI) tertinggi (11,9) di Indonesia; namun, konfigurasi saat ini belum memiliki kapasitas desulfurisasi yang cukup untuk memenuhi ambang batas yang lebih ketat tersebut pada seluruh lini produknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi optimal bagi RU VI Balongan guna mencapai kepatuhan Ultra-Low Sulfur Fuel (ULSF). Pendekatan metode campuran (mixed-method) digunakan dalam studi ini, yang mencakup analisis SWOT dan PESTLE, penilaian celah kapabilitas (gap capability assessment), serta Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode AHP dipilih secara khusus untuk memberikan kerangka kerja yang kuat bagi penilaian profesional (professional/wisdom judgment), yang memungkinkan integrasi pengalaman ahli dan intuisi teknis dari para praktisi industri senior ke dalam model matematika terstruktur. Hal ini memastikan bahwa justifikasi untuk strategi yang dipilih tidak hanya berdasarkan titik data semata, tetapi juga mencerminkan realitas operasional kilang yang ada. Penelitian ini mengevaluasi beberapa jalur strategis, termasuk optimasi crude slate, peningkatan proses, dan kemajuan teknologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Optimasi Operasi, Revamp dan sumber eksternal dari RU lain merupakan alternatif strategi yang paling efektif, karena menawarkan biaya pemrosesan terendah dengan tetap menjaga ketangkasan operasional. Temuan ini menegaskan bahwa penyelarasan antara KLHK, ESDM, BUMN, Danantara, dan Pertamina Holding sangat penting untuk keberhasilan transisi ini. Peta jalan strategis yang terintegrasi ini memastikan RU VI Balongan tidak hanya mencapai kepatuhan regulasi, tetapi juga memperkuat perannya dalam transisi bahan bakar bersih nasional melalui peningkatan kualitas produk, keandalan operasional, dan kinerja lingkungan.
ANALISIS PROYEK INVESTASI INTERKONEKSI LISTRIK EKSTERNAL PLN DENGAN SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK UTILITAS PT KILANG PERTAMINA INTERNATIONAL REFINERY UNIT III PLAJU
PT Kilang Pertamina Internasional merupakan perusahaan dengan kegiatan bisnis pengolahan minyak bumi menjadi produk bernilai tinggi. Kilang Plaju adalah salah satu fasilitas produksi di Palembang dimana pada bagian utilitas terdapat tiga (3) turbin gas-generator untuk pembangkitan tenaga listrik. Konfigurasi operasi sistem pembangkit listrik RU III Plaju di bagian utilitas adalah menjalankan dua (2) turbin gas sementara satu (1) turbin gas dalam keadaan siaga dengan distribusi beban sebesar 14 MW untuk GT UA/UB dan 10 MW untuk GT UC. Kedua turbin gas- generator tersebut beroperasi tidak pada kapasitas desainnya (beban parsial) sehingga tidak efisien. Biaya perawatan yang tinggi dan adanya peningkatan harga gas alam sebagai bahan bakar gas turbine menyebabkan biaya operasi menjadi tinggi. Tulisan ini memberikan usulan peningkatan dengan melakukan proyek interkoneksi listrik eksternal PLN dengan utilitas RU III Plaju. Proyek tersebut memberikan peluang untuk mengurangi biaya operasi dimana PLN memiliki tarif listrik yang lebih murah untuk industri. Analisis SWOT digunakan untuk mengevaluasi faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi kelayakan. Analisis teknis bertujuan untuk menilai apakah proyek ini dapat diimplementasikan. Analisis keuangan diperlukan untuk menilai profitabilitas jangka panjang melalui proyeksi biaya investasi, biaya operasi, dan penghematan biaya yang didapat. Analisis kelayakan finansial yang digunakan yaitu Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period (PBP). Selain itu, analisis risiko aspek teknis mengacu pada prosedur assessment risiko ISO 3100:2018 dan finansial menggunakan simulasi Monte Carlo untuk mengetahui impact, probabilitas, beserta mitigasi risikonya. Hasil analisa teknis menunjukkan proyek ini dapat diimplementasikan dengan konfigurasi integrasi operasional yaitu 1 (satu) turbine gas-generator beban 12 MW + listrik eksternal PLN beban 12 MW. Proyek ini dapat meningkatkan efisiensi energi melalui penurunan Energy Intensity Index (EII) sebesar 6,41 – 10,03 poin. Selain itu, integrasi ini juga meningkatkan kehandalan dan fleksibilitas supply power dengan tetap memenuhi kebutuhan uap melalui 1 (satu) WHRU dan 2 (dua) boiler yang beroperasi. Hasil analisa finansial menunjukkan proyek ini merupakan investasi yang menguntungkan dengan parameter NPV sebesar Rp. 223,64 miliar, IRR sebesar 25,9% vs 11,4% syarat minimum tingkat pengembalian, dan PBP 4,1 tahun. Berdasarkan analisa resiko aspek teknis, salah satu risiko yang signifikan dengan residual level medium dari proyek ini adalah gangguan jaringan listrik PLN dimana perlu dilakukan mitigasi untuk meminimalkan resiko seperti sistem proteksi, pemisahan otomatis, serta prosedur darurat apabila terjadi kehilangan daya dari PLN. Dari aspek risiko finansial, hasil simulasi Monte Carlo menunjukkan bahwa proyek ini layak meskipun terdapat resiko dengan probabilitas NPV positif sebesar 90,85% dan probabilitas NPV negative sebesar 9,15%.
STRATEGI IMPLEMENTASI REGULASI TINGKAT KOMPONEN DALAM NEGERI (TKDN) DALAM INDUSTRI MANUFAKTUR KABEL SERAT OPTIK, STUDI KASUS PADA PT ZTT INDONESIA
Kebijakan Tingkat Komponen Dalam Negeri (TKDN) telah menjadi instrumen kebijakan yang penting bagi pemerintah untuk memperkuat industri domestik, mendorong penciptaan lapangan kerja, serta meningkatkan nilai tambah nasional. Di Indonesia, pemerintah menetapkan tingkat kandungan lokal minimum sebesar 40% untuk produk yang digunakan dalam pengadaan pemerintah. Regulasi ini memberikan dampak signifikan terhadap industri yang terlibat dalam pembangunan infrastruktur nasional, termasuk sektor manufaktur kabel serat optik. Seiring dengan percepatan pengembangan infrastruktur digital di Indonesia untuk mendukung konektivitas nasional serta agenda pembangunan jangka panjang dalam kerangka Visi Indonesia Emas 2045, permintaan terhadap kabel serat optik terus meningkat. Namun demikian, implementasi kebijakan TKDN di industri ini masih menghadapi berbagai tantangan struktural, khususnya yang berkaitan dengan ketersediaan dan daya saing bahan baku yang diproduksi di dalam negeri. Penelitian ini mengkaji strategi implementasi dan peningkatan kandungan lokal dalam industri manufaktur kabel serat optik melalui studi kasus pada PT ZTT Indonesia. Sebagai salah satu produsen kabel utama yang mendukung proyek infrastruktur kelistrikan dan telekomunikasi nasional, PT ZTT Indonesia harus memenuhi ketentuan TKDN sekaligus menjaga efisiensi operasional dan daya saing produknya. Meskipun perusahaan telah menunjukkan kemajuan dalam meningkatkan tingkat kandungan lokal pada produknya, perusahaan masih sangat bergantung pada bahan baku impor. Secara khusus, komponen penting pada lapisan pelindung kabel serat optik sebagian besar masih diperoleh dari pemasok luar negeri, yang disebabkan oleh keterbatasan kapasitas produksi serta konsistensi kualitas dari produsen domestik. Penelitian ini memiliki tiga tujuan utama. Pertama, menganalisis potensi manfaat dari peningkatan nilai kandungan lokal bagi PT ZTT Indonesia. Kedua, mengidentifikasi tantangan utama yang dihadapi perusahaan dalam memenuhi ketentuan TKDN. Ketiga, merumuskan jalur strategi yang dapat mendukung peningkatan kinerja kandungan lokal secara berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus kualitatif dengan fokus pada perspektif manufaktur dan rantai pasok. Data diperoleh melalui dokumentasi internal perusahaan, analisis regulasi, laporan industri, serta masukan dari para pemangku kepentingan. Alat analisis yang digunakan meliputi Fishbone Diagram dan siklus Plan–Do–Study–Act (PDSA) untuk mengidentifikasi akar penyebab berbagai kendala yang ada serta mengembangkan strategi implementasi yang praktis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan kandungan lokal memberikan sejumlah keuntungan strategis bagi PT ZTT Indonesia. Tingkat kandungan lokal yang lebih tinggi dapat meningkatkan kepatuhan perusahaan terhadap regulasi pengadaan pemerintah, memperkuat daya saing dalam proyek infrastruktur, meningkatkan ketahanan rantai pasok, serta memberikan kontribusi yang lebih besar terhadap pengembangan industri nasional. Namun demikian, penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa hambatan utama dalam implementasi TKDN. Hambatan tersebut meliputi keterbatasan ketersediaan dan ketidakkonsistenan kualitas bahan baku domestik, biaya bahan baku lokal yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan bahan impor, keterbatasan kemampuan teknologi pada pemasok lokal, serta kompleksitas regulasi yang mempengaruhi kebijakan impor dan proses sertifikasi. Untuk mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini mengusulkan sejumlah inisiatif strategis untuk meningkatkan kinerja TKDN. Strategi tersebut meliputi penguatan kemitraan dengan pemasok bahan baku domestik, pelaksanaan program pengembangan pemasok dan transfer teknologi, optimalisasi proses produksi internal untuk meningkatkan nilai tambah domestik, serta peningkatan investasi dalam penelitian dan pengembangan guna mendukung inovasi material dan proses lokalisasi. Selain itu, kolaborasi yang lebih kuat antara pelaku industri dan institusi pemerintah juga diperlukan untuk memperkuat ekosistem industri hulu serta memastikan ketersediaan bahan baku domestik yang kompetitif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa peningkatan kinerja kandungan lokal dalam industri kabel serat optik memerlukan pendekatan yang seimbang dan terintegrasi, yang menggabungkan kepatuhan terhadap regulasi, pengembangan rantai pasok, serta peningkatan kapabilitas industri. Bagi PT ZTT Indonesia, implementasi strategi tersebut dapat meningkatkan daya saing perusahaan dalam proyek infrastruktur nasional sekaligus mendukung tujuan yang lebih luas untuk memperkuat kapasitas manufaktur domestik dan mendorong pembangunan industri yang berkelanjutan di Indonesia. Temuan penelitian ini juga memberikan wawasan kebijakan bagi regulator dalam merancang kerangka kebijakan TKDN yang lebih adaptif dan kolaboratif, sehingga tujuan kebijakan dapat selaras dengan realitas rantai pasok industri.
PENGEMBANGAN KNOWLEDGE – BASED SYSTEM MENGGUNAKAN REPRESENTASI PENGETAHUAN KNOWLEDGE GRAPH DALAM MENDIAGNOSIS PENYAKIT PARU – PARU
Penyakit paru–paru merupakan penyakit yang berada di peringkat 10 besar penyakit paling mematikan di Indonesia berdasarkan data dari Hello Sehat (Kemenkes) di tahun 2023. Penerapan AI dapat dimanfaatkan untuk melakukan pendeteksian penyakit paru–paru. Salah satu jenis AI yang paling sering digunakan di bidang kesehatan adalah Knowledge – Based System, yang juga termasuk Expert System. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah prototipe Knowledge – Based System dengan representasi pengetahuan menggunakan Knowledge Graph untuk memastikan bahwa pengetahuan yang menjadi bagian utama dari Knowledge – Based System dapat terpetakan dengan baik, terutama dengan aspek skalabilitas untuk penelitian kedepannya, di mana Knowledge Graph itu sendiri sangat mudah untuk scalable. Knowledge Based System juga dibantu menggunakan model Multinomial Logistic Regression untuk dapat memprediksi intent / tujuan dari pengguna menanyakan hal tersebut. Hasil evaluasi yang melibatkan pakar untuk proses validasi menunjukkan bahwa prototipe Knowledge – Based System dengan representasi pengetahuan Knowledge Graph dengan model Multinomial Logistic Regression yang diimplementasikan mendapatkan akurasi sebesar 96% dari 25 pertanyaan. Selain itu, untuk blind testing hasil pengetesan intent yang dilakukan menggunakan 100 contoh kalimat yang belum pernah menjadi data latih model, didapatkan akurasi sebesar 83%. Kesimpulannya, implementasi Knowledge – Based System dengan menggunakan representasi pengetahuan Knowledge Graph, yang juga dibantu menggunakan model Multinomial Logistic Regression terbukti dapat berhasil diimplementasikan sebagai prototipe chatbot yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan seputar penyakit paru–paru dengan akurasi yang baik. Selain fungsionalitas dari sistem, prototipe chatbot yang menggunakan Knowledge – Based System dapat diterima dengan baik oleh pakar, serta berpotensi untuk digunakan bagi daerah yang tidak memiliki dokter spesialis paru-paru.
PENGEMBANGAN ORKESTRASI MULTI-AGENT AI BERBASIS LLM LOKAL UNTUK KONFIGURASI DAN ANALISIS JARINGAN SKALA MENENGAH
Penelitian ini membahas pengembangan orkestrasi multi-agent Artificial Intelligence (AI) berbasis Large Language Model (LLM) lokal untuk mendukung konfigurasi dan analisis jaringan skala menengah. Kompleksitas jaringan modern, tingginya volume telemetri, serta keberadaan perangkat multi-vendor menyebabkan pengelolaan jaringan secara manual menjadi tidak efisien, rawan human error, dan membutuhkan waktu penanganan yang lama. Penelitian ini berfokus pada pengembangan subsistem Backend-AI yang mampu membantu proses analisis jaringan dan otomatisasi konfigurasi menggunakan antarmuka bahasa alami tanpa ketergantungan terhadap layanan cloud eksternal. Sistem dikembangkan menggunakan pendekatan agentic AI berbasis multi-agent yang terdiri atas engineer agent, analyst agent, dan verifier agent. Engineer agent bertugas menghasilkan konfigurasi perangkat jaringan berdasarkan instruksi pengguna, analyst agent melakukan pemantauan telemetri jaringan untuk mendeteksi anomali dan memberikan rekomendasi perbaikan, sedangkan verifier agent bertugas memvalidasi keseluruhan rencana konfigurasi dan hasil analisis. Backend-AI dibangun menggunakan model LLM lokal yang dijalankan melalui Ollama serta dipadukan dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan ChromaDB untuk memperkaya konteks inferensi dan mengurangi hallucination pada model. Penelitian ini juga mengintegrasikan Model Context Protocol (MCP) sebagai middleware untuk menghubungkan sistem AI dengan perangkat jaringan melalui protokol SSH, serial, dan telnet. Pengujian dilakukan pada berbagai skenario konfigurasi jaringan, seperti OSPF, DHCP, VLAN, Etherchannel. Pengujian juga dilakukan pada berbagai skenario analisis lalu lintas jaringan seperi link down, native VLAN mismatch, dan DHCP pool exhaustion menggunakan simulator jaringan GNS3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan konfigurasi jaringan dengan tingkat keberhasilan di atas 90% serta memberikan analisis anomali jaringan dengan tingkat akurasi di atas 4.50/5.00 menggunakan sumber daya lokal tanpa koneksi internet. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi agentic AI, RAG, dan MCP dalam sebuah orkestrasi multi-agent berbasis LLM lokal untuk kebutuhan otomasi jaringan multi-vendor. Sistem yang dikembangkan tidak hanya mampu memberikan rekomendasi, tetapi juga mendukung analisis dan eksekusi konfigurasi secara terintegrasi pada lingkungan jaringan nyata maupun simulasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pengembangan otomasi jaringan cerdas yang lebih efisien, aman, dan adaptif pada lingkungan jaringan skala menengah.
INTEGRASI ANALISIS PROTEOMIK DAN PEMODELAN IN-SILICO ISOFORM LEKTIN PISANG UNTUK IDENTIFIKASI PENANDA N-GLIKAN TINGGI MANOSA PADA KANKER PAYUDARA
Perkembangan kanker payudara juga disertai peningkatan N-glikan tipe tinggi manosa pada glikoprotein permukaan sel. Hal ini membuka peluang pemanfaatan molekul pengikat glikan untuk deteksi kanker, salah satunya BanLec. BanLec merujuk pada lektin pisang famili jacalin-related (JRL) yang memiliki afinitas terhadap manosa. Penelitian ini bertujuan untuk mengkarakterisasi lektin Musa balbisiana dan Musa troglodytarum, serta mensimulasikan BanLec sebagai molekul pengenal glikan melalui pemodelan komputasional. Identifikasi lektin dilakukan melalui analisis proteom LCHRMS/ MS terhadap daging buah pisang Musa balbisiana dan Musa troglodytarum pada tingkat kematangan Peel Color Index (PCI) 6. Hasil analisis proteomik terhadap pisang M. troglodytarum dan M. balbisiana secara berturut-turut menunjukkan sebanyak 1093 dan 322 kelompok protein yang teridentifikasi. Pada M. troglodytarum dan M. balbisiana secara berturut-turut, sebanyak 3.8% dan 12.4% dari total proteom merupakan kelompok lektin serta 7 dan 8 lektin di antaranya merupakan BanLec. Selanjutnya urutan asam amino BanLec diseleksi berdasarkan motif pengikat karbohidrat, dimodelkan 3D dengan SWISS-MODEL, dievaluasi dengan MolProbity, dan dilakukan studi penambatan molekuler terhadap Man?–Man?GlcNAc? yang dilaporkan meningkat pada kanker payudara menggunakan HADDOCK 2.4. Kompleks terbaik disimulasikan selama 100 ns dalam GROMACS dengan parameter CHARMM36m, diikuti perhitungan energi bebas ikatan dan dekomposisi energi MM/PBSA. BanLec B dan T membentuk kompleks paling stabil dengan Man?GlcNAc? dan Man7GlcNAc? (?G mencapai ?33.44±6.68 dan ?31.32±7.24 kkal mol?¹). Hal ini didorong oleh kontribusi van der Waals dan elektrostatik yang tinggi, sementara seluruh BanLec berinteraksi lemah dengan Man6GlcNAc? (?G hingga ?1,6 kkal mol?¹). Semua kompleks tetap stabil secara konformasional dengan RMSD backbone sekitar 1,25–1,75 Å dan radius girasi yang kompak selama 100 ns. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa BanLec B dan T teridentifikasi melalui analisis proteomik; mamp mengenali N-glikan tinggi manosa secara stabil; dan dapat diaplikasikan sebagai platform diagnostik berbasis lektin, seperti antibody-lectin sandwich assay.