📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 6,268 dokumenANALISIS KERUGIAN EKONOMI AKIBAT BANJIR DI KABUPATEN BATANG DENGAN PENDEKATAN BENEFIT COST ANALYSIS
Banjir merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi pada sistem saluran drainase di Kecamatan Batang, Kabupaten Batang, khususnya pada Drainase Kadilangu, Drainase Legoksari, dan Drainase Gendingan. Wilayah tersebut merupakan kawasan perkotaan yang mengalami perkembangan aktivitas permukiman dan infrastruktur sehingga meningkatkan luas permukaan kedap air dan berpotensi meningkatkan limpasan permukaan saat terjadi hujan dengan intensitas tinggi. Kejadian banjir pada tanggal 23 Februari 2023 menyebabkan genangan pada beberapa lokasi, berdasarkan data Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Batang. Banjir tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain keterbatasan kapasitas saluran drainase eksisting, sedimentasi yang mengurangi kapasitas tampungan saluran, serta perubahan tata guna lahan di daerah tangkapan yang meningkatkan volume limpasan permukaan. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa permasalahan banjir tidak hanya berkaitan dengan aspek hidrologi dan hidraulika, tetapi juga menimbulkan kerugian ekonomi yang signifikan terhadap aktivitas masyarakat, infrastruktur, serta kegiatan ekonomi di wilayah perkotaan. Oleh karena itu, diperlukan kajian yang tidak hanya meninjau kondisi teknis sistem drainase, tetapi juga mengevaluasi besarnya kerugian ekonomi akibat banjir serta kelayakan ekonomi dari alternatif upaya pengendalian banjir yang direncanakan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerugian ekonomi akibat banjir di Kecamatan Batang serta mengevaluasi kelayakan ekonomi dari beberapa alternatif pengendalian banjir menggunakan pendekatan Benefit–Cost Analysis (BCA). Analisis hidrologi dilakukan untuk menentukan hujan rencana yang digunakan sebagai input dalam pemodelan banjir. Selanjutnya, pemodelan banjir dilakukan menggunakan pendekatan satu dimensi dan dua dimensi (1D–2D) dengan perangkat lunak PCSWMM untuk mensimulasikan aliran dan genangan banjir pada sistem drainase serta sungai penerima. Skenario pemodelan banjir dilakukan pada beberapa kondisi, yaitu kejadian banjir aktual pada tanggal 23 Februari 2023, banjir rencana dengan kala ulang 10 tahun (R10), serta dua skenario pengendalian banjir berupa normalisasi saluran drainase dan kombinasi normalisasi saluran dengan pembangunan saluran pengalihan. Hasil pemodelan digunakan untuk memperoleh informasi mengenai luas genangan dan kedalaman genangan pada setiap skenario. Selanjutnya, analisis kerugian ekonomi dilakukan menggunakan metode Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC) dengan mempertimbangkan luas genangan, kedalaman genangan, serta jenis tutupan lahan yang terdampak. Nilai kerugian ekonomi yang diperoleh kemudian digunakan sebagai dasar dalam analisis kelayakan ekonomi menggunakan indikator Net Present Value (NPV), Benefit Cost Ratio (BCR), dan Internal Rate of Return (IRR) untuk menilai kelayakan investasi pada setiap alternatif pengendalian banjir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kejadian banjir pada tanggal 23 Februari 2023 menghasilkan luas genangan sebesar 222,61 ha dengan kerugian ekonomi sebesar Rp 41.306.428.750,00. Pada kondisi banjir rencana dengan kala ulang R10, luas genangan meningkat menjadi 226,71 ha dengan kerugian ekonomi sebesar Rp 42.567.354.475,00. Penerapan skenario normalisasi saluran drainase mampu menurunkan luas genangan menjadi 195,05 ha dengan kerugian ekonomi sebesar Rp 35.228.396.862,50. Hasil analisis kelayakan ekonomi menunjukkan bahwa skenario normalisasi menghasilkan NPV sebesar Rp 21.739.530.258, BCR sebesar 0,60, dan IRR sebesar 23%. Meskipun nilai NPV dan IRR menunjukkan adanya potensi manfaat ekonomi, nilai BCR yang lebih kecil dari satu menunjukkan bahwa manfaat ekonomi yang diperoleh masih lebih kecil dibandingkan dengan biaya investasi yang diperlukan sehingga skenario tersebut belum sepenuhnya layak secara ekonomi. Sementara itu, skenario kombinasi normalisasi saluran drainase dan pembangunan saluran pengalihan menunjukkan hasil yang lebih optimal dalam mereduksi dampak banjir. Pada skenario ini luas genangan berkurang secara signifikan menjadi 123,88 ha dengan kerugian ekonomi menurun menjadi Rp 23.069.455.750,00. Hasil analisis kelayakan ekonomi menunjukkan bahwa skenario kombinasi tersebut layak secara ekonomi dengan nilai NPV sebesar Rp 71.176.039.176, BCR sebesar 1,05, serta IRR sebesar 27%. Nilai BCR yang lebih besar dari satu menunjukkan bahwa manfaat ekonomi yang diperoleh dari pengurangan kerugian banjir lebih besar dibandingkan dengan biaya investasi yang diperlukan. Berdasarkan hasil analisis tersebut, dapat disimpulkan bahwa kombinasi normalisasi saluran drainase dan pembangunan saluran pengalihan merupakan alternatif pengendalian banjir yang paling efektif dan layak secara ekonomi untuk mengurangi dampak banjir pada sistem drainase di Kecamatan Batang. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perencanaan dan pengambilan keputusan terkait pengendalian banjir serta pengelolaan sistem drainase perkotaan di Kabupaten Batang secara berkelanjutan.
AKSELERASI MONETISASI ASET PADA PROYEK HULU MINYAK DAN GAS BUMI: FAST-TRACKING STRATEGIS UNTUK EFISIENSI MODAL DAN MITIGASI OPPORTUNITY LOSS DI LAPANGAN MINYAK ALJAZAIR
Perusahaan Algeria Oil Company menghadapi tantangan untuk mempertahankan produksi di tengah penurunan alami produksi minyak. Untuk mengatasi penurunan ini, perusahaan perlu memulai Proyek Phase 5 yang terdiri dari pengeboran 12 sumur baru dan pembangunan fasilitas permukaan. Rencana dan jadwal proyek menunjukkan adanya keterlambatan 12 bulan antara selesainya pengeboran dan tahap put-on-production (POP), yang menimbulkan risiko serta potensi kehilangan peluang (opportunity loss) yang diperkirakan sebesar USD 68,06 juta. Studi ini bertujuan mengidentifikasi akar penyebab keterlambatan tersebut dan mengusulkan solusi yang layak secara teknis dan ekonomis untuk mempercepat jadwal proyek. Penelitian mixed-methods ini mengidentifikasi akar masalah menggunakan diagram Fishbone dan Cause Reality Tree, yang kemudian distratifikasi berdasarkan risiko nya (RPN) melalui analisis FMEA. Dari analisa menunjukkan risiko tertinggi terletak pada proses pengadaan long lead items (LLI) dimana dalam jalur kritis (CPM) aktivitas ini memiliki keterkaitan menghambat konstruksi fasilitas permukaan. Solusi pemulihan jadwal dipilih melalui metode AHP, lalu divalidasi secara finansial menggunakan model DCF dan analisis sensitivitas tornado chart untuk membandingkan nilai NPV serta IRR terhadap skenario business-as-usual." Berdasarkan simulasi AHP, strategi fast-tracking dengan in-house engineering dan split purchase order memperoleh skor tertinggi sebesar 0,403. Skor tersebut melampaui skenario business-as-usual (0,327) dan strategi penggunaan kembali material sumur (0,27). Strategi terpilih ini mengubah alur kerja proyek dari sekuensial menjadi paralel, sehingga berhasil memangkas durasi dari 645 hari menjadi 320 hari. Dari aspek ekonomi, strategi ini mampu meningkatkan NPV dari USD 431,29 juta menjadi USD 499,35 juta
PERANCANGAN MODEL PREDIKSI TINGKAT KOLEKTIBILITAS NASABAH KREDIT BANK X MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING
Bank X menghadapi tantangan tingginya rasio Non-Performing Loan (NPL) yang mencapai 12,67% per Desember 2025, melampaui batas sehat OJK sebesar 5%. Tingginya kredit macet ini berisiko menurunkan profitabilitas dan menambah beban pencadangan bank. Penelitian ini bertujuan merancang model prediktif kolektibilitas nasabah menggunakan teknik data mining serta mengembangkan prototype aplikasi untuk identifikasi dini rekening berisiko tinggi secara proaktif. Metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Penelitian membandingkan lima algoritma klasifikasi, yaitu Decision Tree, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Penelitian dilakukan menggunakan dataset 1.181 kontrak kredit di Bank X periode 2021-2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma XGBoost memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 85,87%. Variabel seperti kode fasilitas, sisa pokok pinjaman, saldo rekening, dan suku bunga efektif teridentifikasi sebagai prediktor terkuat. Model ini diimplementasikan ke dalam prototype sistem yang dilengkapi fitur prediksi massal dan dashboard analitik. Dengan sistem ini, Bank X dapat melakukan intervensi lebih awal dan mengoptimalkan strategi manajemen risiko kredit untuk menekan angka NPL secara efektif.
PENGEMBANGAN IMUNOSENSOR CARDIAC TROPONIN I (CTNI) BERBASIS LASER-SCRIBED GRAPHENE (LSG) TERMODIFIKASI BIMETAL NIKEL/EMAS (NI/AU)
Pada bidang diagnostik kardiovaskular, deteksi dini acute myocardial infarction (AMI) menjadi krusial sehingga diperlukan metode analisis yang sederhana, andal, dan berpotensi diaplikasikan secara point-of-care. Diantara berbagai pendekatan yang dikembangkan, biosensor elektrokimia mendapatkan perhatian luas karena sensitivitasnya yang tinggi serta kompatibilitasnya dengan miniaturisasi perangkat. Laser-scribed graphene (LSG) sebagai material elektroda menawarkan keunggulan berupa konduktivitas tinggi dengan proses fabrikasi yang sederhana, namun peningkatan performa elektrokimia masih diperlukan untuk aplikasi deteksi jantung. Dalam konteks ini, modifikasi LSG menggunakan nanopartikel bimetalik dengan efek sinergis menjadi strategi yang menjanjikan untuk pengembangan imunosensor deteksi biomarker jantung seperti cardiac troponin I (cTnI). Pada penelitian ini, dikembangkan platform imunosensor elektrokimia berbasis elektroda LSG yang dimodifikasi dengan nanopartikel bimetalik nikel/emas (Ni– Au) untuk deteksi cTnI. Proses modifikasi dilakukan melalui deposisi Ni dan Au menggunakan chronoamperometry dengan mengontrol parameter deposisi. Karakterisasi menunjukkan Ni terdeposisi sebagai nanogumpalan granular sedangkan Au berbentuk sferis. Performa elektrokimia kemudian dievaluasi menggunakan surface oxidation response (SOR) dan electrochemically active surface area (ECSA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa imunosensor LSG/Ni/Au memiliki performa elektrokimia yang baik, dengan linearitas 0,9888, limit of detection (LOD) dan limit of quantification (LOQ) masing-masing sebesar 231,5 pg/mL dan 771,2 pg/mL pada rentang pengukuran 0–1000 pg/mL (dalam buffer). Pada pengujian selanjutnya, imunosensor menunjukkan linearitas 0,9530 dengan nilai LOD 13,70 pg/mL dan LOQ 45,67 pg/mL pada rentang pengukuran 0–861 pg/mL (dalam serum). Selain itu, imunosensor menunjukkan reproduksibilitas yang baik dengan nilai relative standard deviation (RSD) sebesar 3,8550% (n=5). Berdasarkan nilai parameter tersebut, imunosensor yang dikembangkan berpotensi diaplikasikan sebagai platform deteksi cTnI.
SIMULASI DAN PEMODELAN KOMPARATIF KONSEKUENSI LEDAKAN BERBASIS TNT EQUIVALENT
Ledakan pada fasilitas proses dan penyimpanan bahan berbahaya dapat menimbulkan konsekuensi katastropik dalam waktu sangat singkat, sehingga penetapan jarak aman memerlukan metode screening yang cepat, transparan, dan dapat ditelusuri. Pendekatan beresolusi tinggi seperti computational fluid dynamics (CFD) dan perangkat lunak komersial berbasis model integral mampu memberikan representasi fisik yang lebih rinci, tetapi membutuhkan data masukan yang ekstensif, waktu komputasi yang lebih besar, dan akses lisensi. Sebaliknya, metode empiris berbasis TNT equivalent lebih praktis untuk estimasi awal, namun dalam praktiknya masih sering diterapkan secara manual, terpisah antarkorelasi, dan belum terintegrasi dengan visualisasi zona bahaya yang mudah diinterpretasikan. Kondisi ini menyebabkan pembandingan hasil, keterlacakan perhitungan, dan penurunan konsekuensi terhadap kerusakan struktural maupun cedera manusia belum tersusun secara sistematis dalam satu platform dengan asumsi yang seragam. Kebutuhan akan alat bantu yang mampu menyatukan perhitungan, validasi, dan visualisasi dalam satu alur yang konsisten menjadi dasar pengembangan penelitian ini. Penelitian ini bertujuan membangun platform simulasi berbasis web yang mengotomasi alur perhitungan TNT equivalent mulai dari inventori dan jarak evaluasi hingga keluaran konsekuensi ledakan. Platform menghitung massa bahan, energi total, massa ekuivalen TNT, scaled distance (Z?), scaled overpressure (P?), dan peak side-on overpressure (P?) menggunakan tiga korelasi empiris, yaitu Crowl dan Louvar, Alonso, dan Sadovski, dalam asumsi yang diseragamkan. Keluaran yang dihasilkan meliputi log perhitungan yang dapat ditelusuri, kurva P?–R, kurva P?–Z?, klasifikasi konsekuensi berbasis Risk Damage (RD) dan Risk Injury (RI), serta peta kontur zona bahaya untuk mendukung interpretasi awal jarak aman. Validasi dilakukan pada dua kelompok bahan, yaitu amonium nitrat (AN) dan hidrogen (H?). Untuk studi kasus AN digunakan kejadian Beirut 2020 dan Tianjin 2015. Pada Beirut, nilai P? pada 300 m yang diprediksi oleh Crowl dan Louvar, Alonso, dan Sadovski berturut-turut sebesar 158,67; 120,03; dan 88,244 kPa, kemudian menurun pada 3000 m menjadi 5,609; 3,471; dan 3,136 kPa. Pada Tianjin, nilai P? pada 300 m adalah 110,129; 85,208; dan 63,294 kPa, lalu menurun pada 3000 m menjadi 4,702; 2,848; dan 2,595 kPa. Hasil tersebut menunjukkan pola yang konsisten bahwa Crowl dan Louvar memberikan prediksi paling konservatif, Alonso berada pada tingkat menengah, dan Sadovski cenderung menghasilkan nilai paling rendah. Untuk validasi hidrogen, digunakan dataset eksperimen ledakan Type-IV pressure vessel bursts (PVBs) pada rentang sensor 6–18 m sebagai skenario eksperimen. Alonso memberikan kinerja terbaik dengan MAE 6,006 kPa dan R² 0,999, sedangkan Crowl dan Louvar serta Sadovski menghasilkan MAE 18,136 kPa dengan R² 0,985 dan MAE 17,164 kPa dengan R² 0,993. Selain itu, dilakukan plausibility check terhadap insiden Gangneung 2019 menggunakan muatan ekuivalen sekitar 50 kg TNT. Pada skenario ini, prediksi P? pada 15 m berada pada rentang 51,1–87,1 kPa, sedangkan pada 100 m berada pada rentang 3,59–6,36 kPa. Hasil transfer penskalaan dari skenario eksperimen PVBs ke Gangneung juga menunjukkan konsistensi numerik internal dengan deviasi sekitar ?0,27% hingga 0,10%. Pemetaan ambang RD dan RI menunjukkan bahwa keluaran platform tidak hanya memberikan nilai overpressure, tetapi juga dapat digunakan sebagai interpretasi kuantitatif terhadap tingkat kerusakan struktural dan cedera manusia. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa platform yang dikembangkan mampu menyediakan screening konsekuensi ledakan yang kuantitatif, transparan, reproduktif, dan mudah ditelusuri, sekaligus memfasilitasi perbandingan tingkat konservatisme antarkorelasi serta mendukung penentuan jarak aman awal pada skenario AN dan H?. Dengan demikian, platform ini dapat digunakan sebagai alat bantu analisis awal yang sistematis pada evaluasi bahaya ledakan berbasis TNT equivalent.
ANALISIS KINERJA CHRONOS FOUNDATIONAL TIME-SERIES MODEL UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM PERUSAHAAN TEKNOLOGI DI PASAR SAHAM AMERIKA
Prediksi pergerakan harga saham merupakan sebuah tantangan karena sifat pasar yang kompleks dan dinamis. Model seperti GRU dan LSTM telah umum digunakan untuk tugas ini. Namun, saat ini muncul tren baru yang menggunakan foundational model seperti Chronos-T5, yang pada awalnya dikembangkan untuk tugas-tugas pemrosesan bahasa. Pendekatan ini memperlakukan data deret waktu harga saham seperti rangkaian kata dalam sebuah kalimat, dengan tujuan agar model dapat mempelajari "tata bahasa" atau pola yang mendasari pada data deret waktu. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan mengevaluasi kelayakan penggunaan foundation model Chronos untuk memprediksi harga saham di pasar maju seperti Amerika. Studi kasus yang digunakan adalah data harga penutupan harian saham perusahaan teknologi di pasar amerika seperti AMD ($AMD), Intel ($INTC), dan Nvidia ($NVDA), dalam periode waktu lima tahun (07/2020 – 08/2025). Kemampuan prediksi Chronos akan dievaluasi dalam dua skenario: prediksi langsung tanpa pelatihan khusus (zero-shot) dan prediksi setelah pelatihan tambahan (fine-tuning). Kinerja model Chronos kemudian akan dibandingkan dengan model deep learning yang lebih umum digunakan, seperti GRU. Evaluasi perbandingan kinerja akan diukur menggunakan metrik statistik seperti Simple Return, Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Directional Accuracy (DA).
DESAIN MUTASI TITIK PADA DOMAIN CARBOHYDRATE-BINDING MODULE (CBM) DAN PENGARUHNYA TERHADAP AKTIVITAS XILANASE GH43 DARI BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS ABBD
Xilan merupakan komponen utama hemiselulosa yang digunakan sebagai bahan baku berbagai produk bernilai tambah di berbagai industri, seperti pemanis alami, bahan bakar hayati, bleached pulp, bioplastik, dan bahan pangan prebiotik. Pengolahan xilan secara konvensional umumnya menggunakan katalis asam kuat yang berpotensi menimbulkan dampak negatif terhadap segi operasional dan lingkungan. Xilanase dari keluarga glikosida hidrolase 43 (GH43) diketahui mampu menghidrolisis xilan menjadi xilosa dan xilooligosakarida. Biodegradasi menggunakan xilanase GH43 dapat menjadi alternatif pengolahan yang lebih ramah lingkungan. Tantangan utama dalam penerapan xilanase GH43 di industri adalah kemampuan enzim tersebut untuk mempertahankan aktivitasnya pada suhu tinggi (di atas 60 ?), sementara xilanase GH43 yang diisolasi dari Bacillus amyloliquefaciens ABBD pada penelitian ini memiliki aktivitas optimum pada suhu 50 ?. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang varian mutan xilanase GH43 dengan stabilitas dan afinitas yang lebih baik secara in silico, mengekspresikan gen pengodenya pada sistem E. coli ArcticExpress (DE3), serta menentukan aktivitasnya pada suhu 50 dan 60 ?. Desain varian mutan dilakukan berdasarkan studi literatur, analisis kestabilan residu menggunakan FoldX, dan prediksi afinitas melalui pendekatan molecular docking. Varian mutan terbaik kemudian diekspresikan dan diproduksi lalu hasilnya diverifikasi dengan SDS-PAGE. Xilanase GH43 wild-type dan mutan yang telah diekspresikan kemudian ditentukan aktivitasnya terhadap substrat xilan beechwood 1% b/v pada suhu 50 dan 60 ?. Hasil analisis in silico menunjukkan bahwa mutasi G406A merupakan kandidat mutasi tunggal terbaik dengan nilai ??G ?2,08 kkal/mol dan afinitas pengikatan substrat sebesar ?6,0 kkal/mol. Hasil ini mengindikasikan bahwa xilanase mutan memiliki stabilitas struktur yang lebih baik serta tetap dapat mempertahankan kemampuan pengikatan substratnya. Secara eksperimental, xilanase GH43 wild-type dan mutan berhasil diekspresikan dengan konsentrasi masing-masing sebesar 3,15 mg/mL dan 2,45 mg/mL. Uji aktivitas terhadap substrat xilan beechwood 1% (b/v) menunjukkan bahwa xilanase GH43 mutan memiliki aktivitas spesifik yang lebih tinggi dibandingkan wild-type, baik pada suhu 50 ? (0,034 vs 0,024 U/mg) maupun suhu 60 ? (0,042 vs 0,025 U/mg). Hasil ini membuktikan bahwa mutasi tunggal G406A pada domain Carbohydrate-Binding Module (CBM) secara efektif mampu meningkatkan aktivitas xilanase GH43 pada suhu 60 ? sehingga berpotensi untuk dapat digunakan dalam aplikasi industri.
PEMURNIAN DAN PENENTUAN AKTIVITAS XILANASE GH43 REKOMBINAN DARI BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS TERHADAP SUBSTRAT RYE ARABINOXYLAN DAN BEECHWOOD XYLAN
Xilanase merupakan enzim yang berperan dalam degradasi hemiselulosa, khususnya xilan. Degradasi xilan oleh xilanase menjadi penting untu1< menghasilkan gula bernilai tinggi sekaligus meningkatkan efisiensi pemanfaatan biomassa lignoselulosa da1am berbagai aplikasi bioteknologi. Penelitian ini bertujuan untu1< memproduksi, memumikan, dan menentukan aktivitas xilanase GH43 rekombinan dari Bacillus amyloliquefaciens ABBD terhadap substrat xilan dari tepung rye dan dari beechwood. Gen pengode xilanase GH43 diekspresikan secara heterolog dalam sel Escherichia coli Articexpress DE3. Xilanase yang dihasilkan E. coli ditentukan aktivitasnya dalam bentu1< ekstrak kasar dan dalam keadaan murni. Pengukuran aktivitas enzimatik dilakukan menggunakan metode dinitrosalisilat (DNS), berdasarkan pembentukan sejumlah gula pereduksi dari kedua jenis xilan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa gen pengode xilanase GH43 rekombinan berhasil diekspresikan dan dimurnikan menggunakan krornatografi afmitas Ni-NTA, menghasilkan pita protein dengan ukuranmassa molekul sekitar 54,8 kDa yang sesuai dengan ukuran xilanase. Ekstrak kasar dan xilanase GH43 murni dapat mendegradasi substrat rye arabinoxylan dan beechwood xilan, masing masing pada konsentrasi I% dan 5% (b/v). Namun, xilanase GH43 murni menunjukkan aktivitas spesifik sebesar 7,607 U/mg pada substrat rye arabinoxylan, yang mana hampir 8 kali lebih tinggi dibandingkan pada beechwood xylan (0,961 U/mg). Efisiensi pemurnian didukung dengan nilai purification fold sebesar 50,38 ka1i dan rendemen 77,67% pada substrat rye. Hal ini mengonfirmasi bahwa xilanase GH43 memiliki spesifisitas substrat terhadap arabinoxylan. Karakteristik spesifisitas terhadap arabinoxylan memberikan keunggulan fungsional strategis, terutama untu1< aplikasi pakan ternak, produksi bioetanol, serta sintesis prebiotik xilooligosakarida (XOS). Dengan demikian, xilanase GH43 ini memiliki potensi besar untu1< dikembangkan dalam berbagai sektor industri bioteknologi.
IDENTIFIKASI MOLEKULER ISOLAT MIKROALGA ASAL DANAU VULKANIK TALAGA BODAS BERDASARKAN ANALISIS GEN 18S RRNA DAN RBCL
Mikroalga merupakan organisme produsen primer dengan keanekaragaman tinggi yang mampu beradaptasi di lingkungan ekstrem. Kawah Talaga Bodas di Jawa Barat merupakan danau vulkanik dengan karakteristik pH asam dan kandungan mineral tinggi yang berpotensi menyimpan mikroalga unik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis spesies mikroalga isolat Talaga Bodas dengan menganalisis urutan gen pengode 18S rRNA dan rbcL serta menentukan kode batang DNA dari tersebut. Metode penelitian meliputi ekstraksi DNA menggunakan metode Chelex 100, amplifikasi fragmen gen melalui PCR (Polymerase Chain Reaction) menggunakan primer 18S rRNA 1 (daerah 0?1200 bp), 18S rRNA 2 (daerah 500?1700 bp) dan primer rbcL, serta penentuan jenis spesies dan kode batang berdasarkan urutan nekleotida kedua gen tersebut. Isolat menunjukkan karakteristik morfologi sel berbentuk bulat dengan rata-rata ukuran panjang 3?6 µm. Produk hasil PCR gen 18S rRNA 1 berukuran 1250 pb, 18S rRNA 2 berukuran 1310 pb, dan primer rbcL berukuran ~650 pb. Hasil analisis kromatogram sekuensing gen 18S rRNA dan rbcL menunjukkan puncak tunggal dan tajam yang mengonfirmasi isolat sebagai koloni tunggal. Urutan nukleotida fragmen gen 18S rRNA hasil contig kedua primer berukuran 1591 bp dan fragmen gen rbcL berukuran 635 bp. Analisis BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) dan pohon filogenetik menggunakan fragmen gen rbcL mengidentifikasi isolat sebagai Galdieria sulphuraria dengan identitas 100%. Namun fragmen gen 18S rRNA menunjukkan isolat sebagai Cyanidium caldarium dengan persen identitas 99,40%. Perbedaan hasil ini mengindikasikan adanya variasi genetik yang tinggi atau posisi filogenetik yang unik pada isolat lokal tersebut. Hasil kode batang DNA gen 18S rRNA memiliki penanda genetik spesifik pada urutan basa ke- 990 berupa basa guanin yang berbeda dengan genus lainnya. Pada gen rbcL, ditemukan penanda genetik pada urutan basa ke-64 (sitosin) dan basa ke-69 (adenin) yang berbeda dengan spesies lain. Secara keseluruhan, isolat terkonfirmasi kuat sebagai anggota Famili Cyanidiaceae, namun jenis spesies belum berhasil terkonfirmasi dengan pasti. Penelitian lanjutan melalui sekuensing keseluruhan genom sangat diperlukan untuk memastikan spesies mikroalga isolat Talaga Bodas.
KODE BATANG DNA UNTUK IDENTIFIKASI SPESIES MAKROALGA COKELAT SARGASSUM SP.
Makroalga cokelat genus Sargassum dari perairan Indonesia memiliki nilai ekonomi dan ekologi yang tinggi, akan tetapi identifikasi spesiesnya secara morfologi seringkali mengalami kendala akibat variasi fenotipe yang tinggi, sehingga pendekatan molekuler seperti penggunaan kode batang DNA diperlukan untuk memastikan identitas spesies. Penelitian ini bertujuan untuk membuat kode batang DNA makroalga cokelat Sargassum sp. menggunakan fragmen gen 18S rRNA dan rbcL untuk mengidentifikasi jenis spesiesnya. Sampel makroalga dikoleksi dari Perairan Teluk Awur, Jepara, Jawa Tengah. Sampel yang secara morfologi menyerupai genus Sargassum kemudian dikeringkan, dibersihkan dari pasir dan kerang, didesalinasi, didisinfeksi, dan selanjutnya dikeringkan di udara terbuka. Sampel yang telah kering digerus dalam nitrogen cair hingga menjadi serbuk halus yang siap untuk digunakan dalam proses isolasi DNA melalui metode spin column (QiaGen) dan setiltrimetilamonium bromida (CTAB). DNA makroalga diamplifikasi dengan polymerase chain reaction (PCR) menggunakan primer gen 18S rRNA (V4?V5) dan rbcL, kemudian amplikon yang diperoleh disekuensing dengan metode Sanger. Isolat DNA makroalga yang diperoleh dari metode kolom putar memiliki konsentrasi sebesar 4,80 ng/?L, sedangkan ekstraksi dengan metode CTAB menghasilkan konsentrasi sebesar 26,55 ng/?L dan 51,50 ng/?L. Elektroferogram hasil amplifikasi 18S rRNA (V4?V5) dan rbcL masing-masing menunjukkan pita tunggal berukuran 650 dan 800 pb. Urutan DNA hasil sekuensing dan contig memiliki panjang 504 pb untuk fragmen gen 18S rRNA dan 793 pb untuk rbcL. Penyejajaran urutan fragmen 18S rRNA dengan bantuan program BLAST (NCBI) menunjukkan persen identitas (PID) 100% dengan Sargassum sp. dan ditemukan single nucleotide polymorphism (SNPs) spesifik genus Sargassum pada posisi basa ke- 58, 60, 80, dan 205. Sementara urutan fragmen gen rbcL memiliki persen identitas tertinggi (PID 95%) dengan genus Nitzschia. Pohon filogenetik dari penyejajaran urutan fragmen gen 18S rRNA menunjukkan hubungan kekerabatan tertinggi dengan genus Sargassum, sedangkan fragmen gen rbcL menunjukkan kekerabatan tinggi dengan mikroalga Nitzschia. Dengan demikian, kode batang DNA fragmen gen 18S rRNA dapat digunakan untuk mengidentifikasi sampel makroalga cokelat hingga tingkat genus Sargassum. Sementara untuk fragmen gen rbcL diperlukan evaluasi lebih lanjut.
SINTESIS KARBOKSIMETIL KITOSAN DALAM MEDIUM CAIRAN ION DAN STUDI POTENSINYA SEBAGAI ENKAPSULATOR GLIMEPIRIDE
Diabetes melitus (DM) merupakan penyakit yang terjadi karena gangguan metabolisme glukosa darah, terdapat dua tipe DM yaitu DM tipe 1 dan DM tipe 2, dengan DM tipe 2 merupakan kontributor terbesar dalam kasus penyakit diabetes. DM tipe 2 dapat diminimalisasi dengan pemberian obat, glimepiride merupakan salah satu obat yang dapat menstimulasi sekresi insulin di dalam tubuh. Namun, glimepiride memiliki kelarutan yang rendah dalam air sehingga kinerjanya di dalam tubuh menjadi tidak optimal. Oleh karena itu agen penghantar obat diperlukan sebagai bagian dari drug delivery system (DDS). Salah satu agen penghantar obat adalah polimer yang dapat mengenkapsulasi zat terapeutik seperti glimepiride. Senyawa turunan kitosan, yaitu karboksimetil kitosan (CMCS), digunakan dalam penelitian ini karena bersifat lebih mudah terdegradasi dalam air, sehingga lebih mudah terdegradasi secara biologis. Dalam penelitian ini, CMCS disintesis dari kitosan yang diisolasi dari limbah kulit udang Litopenaeus vannamei. Sintesis CMCS dilakukan melalui reaksi karboksimetilasi dengan metode konvensional dan Microwave- Assisted Organic Synthesis (MAOS) menggunakan variasi medium cairan ion turunan imidazol, yaitu 1-butil-3-metilimidazolium klorida ([BMIm]Cl), 1-butil-3- metilimidazolium bromida ([BMIm]Br), 1-etil-3-metilimidazolium bromida ([EMIm]Br), dan 1-etil-3-metil imidazolium asetat ([EMIm]OAc). Karakterisasi terhadap CMCS dilakukan menggunakan spektrofotometri FTIR dan NMR, Particle Size Analyzer (PSA), dan Zeta Potential Analyzer (ZPA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kitosan hasil isolasi memiliki nilai derajat deasetilasi (DD) sebesar 70,43%. Sintesis CMCS menggunakan metode MAOS dalam medium [BMIm]Cl menghasilkan produk dengan kelarutan terbaik dalam air dengan nilai derajat substitusi (DS) sebesar 0,67. Uji enkapsulasi menunjukkan bahwa penggunaan pengemulsi Tween 80 memberikan efisiensi enkapsulasi (%EE) tertinggi sebesar 94,3% dibandingkan dengan pengemulsi cairan ionik. Karakterisasi stabilitas partikel menunjukkan bahwa CMCS komersial memiliki stabilitas yang lebih baik daripada CMCS hasil sintesis. Studi pelepasan obat secara in vitro dengan metode uji disolusi dengan medium phosphate buffered saline (PBS) menunjukkan bahwa mekanisme pelepasan glimepiride mengikuti model difusi Fickian, yaitu obat dilepaskan secara perlahan melalui pori-pori matriks enkapsulator.
OPTIMASI PENGELOMPOKAN BENTUK LOG MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE EKSTRAKSI FITUR DAN ALGORITMA CLUSTERING BERBASIS MACHINE LEARNING DI LAPANGAN NVS
Identifikasi elektrofasies sangat krusial untuk memahami heterogenitas internal reservoar, terutama pada lapangan dengan morfologi log yang kompleks di mana interpretasi manual seringkali bersifat subjektif. Penelitian ini mengembangkan alur kerja otomatis berbasis data yang mengintegrasikan metode ekstraksi fitur—Statistik, CNN Autoencoder, dan LSTM Autoencoder—dengan algoritma clustering: K-Means, BIRCH, dan Gaussian Mixture Model (GMM). Metodologi ini diaplikasikan pada data log Gamma Ray dari 66 sumur yang mencakup 16 reservoar di Lapangan NVS, Cekungan Sumatera Tengah, melalui tahapan pra-pemrosesan, ekstraksi fitur, clustering, serta evaluasi kinerja menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LSTM Autoencoder menghasilkan representasi fitur yang paling tangguh dengan kemampuan menangkap pola sekuensial yang bergantung pada kedalaman. Model optimal yang dihasilkan berhasil mengidentifikasi struktur kelompok elektrofasies yang merepresentasikan lingkungan pengendapan Tidal Bar Axis (TBA), Tidal Bar Off-Axis (TBO), dan Tidal Bar Margin (TBM). Secara kuantitatif, stabilitas clustering tertinggi dicapai pada Reservoar H (Silhouette Score 0,6763), sementara Reservoar I mencatat skor terendah (0,3325) akibat kompleksitas geologi yang tinggi. Validasi eksternal mengonfirmasi akurasi geologi model, di mana hasil clustering secara akurat mampu mendelineasi tren pengendapan Barat Laut–Tenggara (NW-SE) yang selaras dengan interpretasi geologi dan garis korelasi ahli. Studi ini membuktikan bahwa kombinasi deep learning berbasis urutan (sequence-aware) dengan clustering mampu menghasilkan model yang stabil dan konsisten secara geologi untuk memetakan distribusi spasial litologi bawah permukaan, bahkan pada kondisi data yang terbatas.
ANALISIS KONFIGURASI TERHADAP KAPASITAS VERTIPORT DUA PAD DENGAN PENDEKATAN DISCRETE EVENT SIMULATION
Vertiport merupakan infrastruktur pendukung utama dalam menyediakan sarana lepas landas dan pendaratan bagi pesawat dalam ekosistem Advanced Air Mobility (AAM). Pesatnya minat terhadap AAM khususnya di daerah perkotaan atau Urban Air Mobility (UAM) dihadapkan pada tantangan dalam membangun vertiport pada daerah dengan padat rintangan (obstacles) dan area yang terbatas. Penelitian ini merupakan pengembangan lanjutan yang bertujuan untuk menganalisis kapasitas vertiport dengan dua pad dengan melakukan variasi terhadap konfigurasi, jumlah stand, konsep operasi, serta variasi waktu turn around pesawat. Operasional vertiport dimodelkan dan disimulasikan dengan pendekatan Discrete Event Simulation (DES), pada konfigurasi vertiport Linear dan Satelit. Jumlah stand divariasikan sebanyak 4, 6, 8, dan 10 stand, dengan variasi waktu turnaround deterministik sebesar 5 sampai 30 menit dengan pertambahan 5 menit. Konsep operasi yang diuji untuk vertiport dengan konfigurasi Linear meliputi Independen dan Segregated. Selain itu, dilakukan simulasi dengan menambahkan efek stokastik pada waktu turnaround untuk melihat respons vertiport terhadap faktor operasional acak. Simulasi menunjukkan pada waktu turnaround 5 menit urutan pergerakan pesawat sangat rapat menyebabkan sejumlah stand mengalami delay bahkan kegagalan untuk melakukan taxi out. Terdapat penurunan kapasitas 6-28% pada vertiport linear segregated, 9-22% pada vertiport linear independen, dan 11- 28% pada vertiport satelit pada setiap varian jumlah stand terhadap penambahan waktu turnaround yang disimulasikan antara 15 30 menit. Penambahan jumlah stand memberikan keuntungan terhadap kapasitas vertiport untuk waktu turnaround panjang pada setiap konfigurasi yang disimulasikan, dengan peningkatan 100-120%. Vertiport linear independen dengan 4 stand memiliki kapasitas 1,9% lebih besar, dengan 6 stand memiliki kapasitas 3,6% lebih besar, dengan 8 stand memiliki kapasitas 9,5% lebih besar, dengan 10 stand memiliki kapasitas 19,3% lebih besar dari vertiport linear segregated. Secara umum kapasitas total vertiport linear mengalami penurunan dengan waktu turnaround stokastik. Vertiport linear independen memberikan kapasitas terbesar 163 dan 229 pesawat pada varian 4 dan 6 stand, dan vertiport satelit memberikan kapasitas terbesar 266 dan 299 pesawat pada varian 8 dan 10 stand.
PENENTUAN RUTE OPTIMAL PERMASALAHAN DISTRIBUSI BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DARI DEPOT KE LEMBAGA PENYALUR MENGGUNAKAN MODA TRANSPORTASI MULTI-COMPARTMENT DISKRIT DAN PENGALOKASIAN KENDARAAN KE LOADING BAY
Distribusi Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan permasalahan logistik kompleks yang melibatkan rute multi-kompartemen, pengangkutan multi-produk, penugasan kendaraan ke loading bay, serta keterbatasan fasilitas dan waktu operasi. Penelitian ini mengembangkan model Mixed-Integer Linear Programming (MILP) untuk menyelesaikan Multi-Compartment Vehicle Routing Problem (MCVRP) dengan mengintegrasikan keputusan routing, penugasan kompartemen dan produk, penjadwalan multi-trip, serta sequencing kendaraan pada loading bay dalam satu kerangka optimasi terpadu. Model mempertimbangkan biaya perjalanan, biaya tetap kendaraan, dan waktu menganggur (idle time) akibat antrean loading, sehingga mampu merepresentasikan proses distribusi BBM secara lebih realistis dalam horizon operasi 24 jam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MILP menghasilkan solusi optimal untuk dataset kecil, namun mengalami keterbatasan komputasi pada skala besar. Untuk mengatasi hal tersebut, dikembangkan algoritma greedy konstruktif yang membangun solusi secara bertahap berdasarkan prioritas pelanggan, produk, kompartemen, dan loading bay. Algoritma greedy mampu menghasilkan solusi dengan kualitas mendekati optimal (optimality gap 0–7%) dengan waktu komputasi yang jauh lebih singkat, serta tetap feasible pada skala besar ketika MILP tidak dapat diselesaikan secara eksak. Penelitian ini menegaskan bahwa integrasi penugasan dan sequencing loading bay berperan penting dalam mengendalikan waktu tunggu kendaraan dan meningkatkan efisiensi operasional depot. Model MILP direkomendasikan sebagai alat perencanaan strategis dan benchmark optimalitas, sedangkan algoritma greedy sangat sesuai untuk implementasi operasional harian. Pendekatan yang diusulkan memberikan kontribusi pada pengembangan MCVRP berbasis biaya dan waktu serta menjadi dasar bagi penelitian lanjutan yang mempertimbangkan ketidakpastian dan perencanaan distribusi multi-periode.
PENGEMBANGAN ADSORBEN KATIONIK SUPERPARAMAGNETIK BERBASIS NANO FE3O4 UNTUK PENYERAPAN ZAT RADIOAKTIF IODINE-131
Metode penyerapan zat radioaktif iodine-131 (¹³¹I) yang efisien terus menjadi perhatian utama dalam pemanfaatan ¹³¹I di berbagai bidang seperti produksi ¹³¹I, kedokteran nuklir dan keselamatan lingkungan. Dalam penelitian ini, nanopartikel magnetit (Fe?O?) yang difungsionalisasi dengan benzalkonium klorida (Fe?O?-BKC) disintesis melalui metode ko-presipitasi in-situ satu langkah, menghasilkan adsorben superparagmagnetik, bermuatan positif pada seluruh rentang pH dan memiliki kinerja yang optimal dalam menyerap zat radioaktif ¹³¹I. Keberhasilan modifikasi dikonfirmasi oleh FTIR dengan kemunculan puncak khas BKC, EDS dengan terdeteksinya unsur C, N dan peningkatan Cl serta pengukuran zeta potensial yang menunjukkan perubahan muatan Fe?O? menjadi positif di seluruh rentang pH. Berdasarkan uji adsorpsi yang dilakukan, material Fe?O?-BKC menunjukkan kapasitas adsorpsi ¹³¹I sebesar 4174,4 ± 24,5 MBq g-1, nilai yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan Fe?O? tanpa modifikasi. Penentuan kapasitas adsorpsi diperoleh melalui pengukuran langsung radioaktivitas ¹³¹I pada fase padat adsorben, yang merepresentasikan nilai adsorbat yang terserap sebenarnya. Adsorpsi paling efektif terjadi pada pH di atas titik isoelektrik, dengan pH optimum berada pada kisaran 7–9. Proses adsorpsi mengikuti model isoterm freundlich dan kinetika pseudo-orde kedua. Selain itu, adsorben dapat diregenerasi dengan mudah melalui perendaman singkat selama 1 menit, yang mampu mengembalikan kapasitas adsorpsi secara penuh. Temuan ini menunjukkan bahwa Fe?O?-BKC merupakan adsorben yang sangat menjanjikan karena memiliki kapasitas adsorpsi terhadap ¹³¹I yang tinggi, dapat dikendalikan secara magnetik, dan dapat diregenerasi untuk penggunaan berulang, sehingga berpotensi besar untuk berbagai aplikasi adsorpsi ¹³¹I.