Pub Date : 2023-12-08DOI: 10.36040/seniati.v7i1.8139
Eko Yohanes Setyawan, Bambang Tetuko
Pembangkit listrik tenaga air adalah sumber energi terbarukan yang dapat dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan energi dan mendorong keberlanjutan energi alternatif. Di pembangkit listrik tenaga air, turbin Pelton umumnya ditaruh di lokasi dengan head tinggi dan debit rendah. Pada turbin Pelton, needle, nozzle, bucket, dan splitter paling banyak kontak dengan air. Turbin dengan tekanan yang tinggi memerlukan debit lebih besar dari yang diharapkan untuk menghasilkan jumlah daya yang sama. Oleh karena itu, untuk memaksimalkan kinerja dari nozzle, diperlukan pemantauan pembangkit listrik tenaga air skala laboratorium berbasis kondisi secara real-time. Didapat daya turbin terbesar dihasilkan dari penggunaan 3 nozzle sebesar 20.30 Watt dengan kecepatan putaran 722.89 RPM. Untuk rerata daya generator terbesar dihasilkan dari penggunaan 3 nozzle sebesar 2.65 Watt. Besar nilai efisiensi yang dihasilkan pada penggunaan 1 nozzle sebesar 17.70%, penggunaan 2 nozzle sebesar 11.57% dan untuk penggunaan 3 nozzle nilai efisiensi tertingginya hanya sebesar 8.61%.
{"title":"Pengamatan Kinerja Nosel Pada Pembangkit Listrik Tenaga Air Berbasis Turbin Pelton","authors":"Eko Yohanes Setyawan, Bambang Tetuko","doi":"10.36040/seniati.v7i1.8139","DOIUrl":"https://doi.org/10.36040/seniati.v7i1.8139","url":null,"abstract":"Pembangkit listrik tenaga air adalah sumber energi terbarukan yang dapat dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan energi dan mendorong keberlanjutan energi alternatif. Di pembangkit listrik tenaga air, turbin Pelton umumnya ditaruh di lokasi dengan head tinggi dan debit rendah. Pada turbin Pelton, needle, nozzle, bucket, dan splitter paling banyak kontak dengan air. Turbin dengan tekanan yang tinggi memerlukan debit lebih besar dari yang diharapkan untuk menghasilkan jumlah daya yang sama. Oleh karena itu, untuk memaksimalkan kinerja dari nozzle, diperlukan pemantauan pembangkit listrik tenaga air skala laboratorium berbasis kondisi secara real-time. Didapat daya turbin terbesar dihasilkan dari penggunaan 3 nozzle sebesar 20.30 Watt dengan kecepatan putaran 722.89 RPM. Untuk rerata daya generator terbesar dihasilkan dari penggunaan 3 nozzle sebesar 2.65 Watt. Besar nilai efisiensi yang dihasilkan pada penggunaan 1 nozzle sebesar 17.70%, penggunaan 2 nozzle sebesar 11.57% dan untuk penggunaan 3 nozzle nilai efisiensi tertingginya hanya sebesar 8.61%.","PeriodicalId":508658,"journal":{"name":"Prosiding SENIATI","volume":"6 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139185067","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-12-08DOI: 10.36040/seniati.v7i2.8029
Mujiono Mujiono, S. Sujianto
Perancangan sistem kerja adalah suatu ilmu yang terdiri dari teknik- teknik dan prinsip-prinsip untuk mendapatkan rancangan terbaik dari sistem kerja Tujuan perancangan mesin ini adalah untuk merancang mesin yang ergonomis, sehingga mempermudah pekerja dalam mengoperasikan mesin, serta lebih ergonomis dari segi ukuran antropometrinya. Dengan adanya mesin pengupas biji kopi kering ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pengupasan biji kopi kering sekaligus meringankan pekerja dari beban kerja dan mengurangi resiko kecelakaan kerja. Sehingga mesin ini dirancang dengan menggunakan ukuran antropometri dengan tinggi on/of 63 cm, tinggi output 46 cm, panjang mesin 84 cm, lebar corong 28 cm, lebar mesin 48 cm dan tinggi mesin 101 cm. Dari hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa pengujian menggunakan mesin lama diperoleh output sebesar 2,4 menit/kg dan pengujian menggunakan mesin baru diperoleh output sebesar 3.6 menit/kg, maka kenaikan produktivitas produksi sebesar sebesar 56%
{"title":"Perancangan Alat Pengupas Biji Kopi yang Ergonomis dengan Menggunakan Ukuran Antropometri","authors":"Mujiono Mujiono, S. Sujianto","doi":"10.36040/seniati.v7i2.8029","DOIUrl":"https://doi.org/10.36040/seniati.v7i2.8029","url":null,"abstract":"Perancangan sistem kerja adalah suatu ilmu yang terdiri dari teknik- teknik dan prinsip-prinsip untuk mendapatkan rancangan terbaik dari sistem kerja Tujuan perancangan mesin ini adalah untuk merancang mesin yang ergonomis, sehingga mempermudah pekerja dalam mengoperasikan mesin, serta lebih ergonomis dari segi ukuran antropometrinya. Dengan adanya mesin pengupas biji kopi kering ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pengupasan biji kopi kering sekaligus meringankan pekerja dari beban kerja dan mengurangi resiko kecelakaan kerja. Sehingga mesin ini dirancang dengan menggunakan ukuran antropometri dengan tinggi on/of 63 cm, tinggi output 46 cm, panjang mesin 84 cm, lebar corong 28 cm, lebar mesin 48 cm dan tinggi mesin 101 cm. Dari hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa pengujian menggunakan mesin lama diperoleh output sebesar 2,4 menit/kg dan pengujian menggunakan mesin baru diperoleh output sebesar 3.6 menit/kg, maka kenaikan produktivitas produksi sebesar sebesar 56%","PeriodicalId":508658,"journal":{"name":"Prosiding SENIATI","volume":"35 11","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139185323","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Ragam jasa pengantaran secara online telah berkembang pesat saat ini. Ditengah kesibukan aktivitas yang dilakukan kehadiran jasa tersebut sangat membantu memperlancar pekerjaan banyak orang. Jasa pengantaran secara online saat ini banyak dilakukan ojek online. Ojek online adalah salah satu pekerjaan yang banyak dilakukan orang akhir-akhir ini. Karena pekerjaan tersebut tidak menuntut keahlian khusus untuk dapat dilakukan. Tetapi bagi sebagian pengemudi yang bekerja sebagai driver ojek online berpendapat bahwa pekerjaan ini cukup memberi tekanan pada proses penyelesaiannya sehingga beban kerja mental pengemudi meningkat. Untuk itu perlu dilakukan penilaian seberapa besar beban kerja mental yang dialami dan faktor apa yang mempengaruhinya. Sehingga para pengemudi dapat menentukan langkah yang tepat untuk memperbaiki kondisi tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk mengukur beban kerja mental adalah NASA-TLX. Metode NASA-TLX merupakan metode pengukuran beban kerja mental yang membagi beban kerja ke dalam 6 dimensi aspek kerja. NASA-TLX dibagi menjadi dua tahap, yaitu perbandingan tiap skala dan pemberian nilai terhadap pekerjaan. Dari hasil perhitungan NASA-TLX diperoleh nilai beban kerja mental untuk pengemudi yang berjumlah 10 orang adalah berada pada tingkat tinggi sebanyak 7 orang dan tingkat agak tinggi 3 orang. Adapun tiga tertinggi skor indikator beban kerja mental pada pengemudi ojek online adalah skala P (Performansi), KM (Kebutuhan Mental) dan KW (Kebutuhan Waktu).
{"title":"Penilaian Beban Kerja Mental Menggunakan Nasa TLX Bagi Pengemudi Ojek Online di Kedungkandang Kota Malang","authors":"Renny Septiari, Reyni Ditta Myrtanti, Nelly Budiharti","doi":"10.36040/seniati.v7i2.7952","DOIUrl":"https://doi.org/10.36040/seniati.v7i2.7952","url":null,"abstract":"Ragam jasa pengantaran secara online telah berkembang pesat saat ini. Ditengah kesibukan aktivitas yang dilakukan kehadiran jasa tersebut sangat membantu memperlancar pekerjaan banyak orang. Jasa pengantaran secara online saat ini banyak dilakukan ojek online. Ojek online adalah salah satu pekerjaan yang banyak dilakukan orang akhir-akhir ini. Karena pekerjaan tersebut tidak menuntut keahlian khusus untuk dapat dilakukan. Tetapi bagi sebagian pengemudi yang bekerja sebagai driver ojek online berpendapat bahwa pekerjaan ini cukup memberi tekanan pada proses penyelesaiannya sehingga beban kerja mental pengemudi meningkat. Untuk itu perlu dilakukan penilaian seberapa besar beban kerja mental yang dialami dan faktor apa yang mempengaruhinya. Sehingga para pengemudi dapat menentukan langkah yang tepat untuk memperbaiki kondisi tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk mengukur beban kerja mental adalah NASA-TLX. Metode NASA-TLX merupakan metode pengukuran beban kerja mental yang membagi beban kerja ke dalam 6 dimensi aspek kerja. NASA-TLX dibagi menjadi dua tahap, yaitu perbandingan tiap skala dan pemberian nilai terhadap pekerjaan. Dari hasil perhitungan NASA-TLX diperoleh nilai beban kerja mental untuk pengemudi yang berjumlah 10 orang adalah berada pada tingkat tinggi sebanyak 7 orang dan tingkat agak tinggi 3 orang. Adapun tiga tertinggi skor indikator beban kerja mental pada pengemudi ojek online adalah skala P (Performansi), KM (Kebutuhan Mental) dan KW (Kebutuhan Waktu).","PeriodicalId":508658,"journal":{"name":"Prosiding SENIATI","volume":"51 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139185336","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Bagi orang dengan gangguan pendengaran, bahasa isyarat Indonesia sangat penting dikarenakan mereka dapat berkomunikasi dengan menggunakan isyarat tangan yang menunjukkan arti tertentu. Namun, karena beberapa konsep tidak memiliki isyarat khusus, maka harus diuraikan menggunakan huruf alfabet. Biasanya seseorang akan merasa sulit ketika berkomunikasi dengan orang yang memiliki gangguan pendengaran dan tidak mengenal bahasa isyarat. Oleh karena itu, diperlukan suatu model yang dapat mengenali bahasa isyarat untuk membantu pemula yang belajar bahasa isyarat berbasis abjad. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model pengenalan bahasa isyarat Indonesia (BISINDO) dari data timeseries berupa video yang terdiri dari 26 kategori dengan menggunakan metode convolutional LSTM. Metode ini merupakan inovasi dalam dunia deep learning yang menggabungkan Long-Short Term Memory (LSTM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan model convolutional LSTM 2D dengan arsitektur yang sudah direncanakan. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi model sekitar 68%, menggambarkan kemampuan yang signifikan dalam memprediksi gerakan alfabet dalam Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Namun, perlu ketahui bahwa terdapat 32% kemungkinan prediksi yang tidak tepat, perlunya penelitian yang lebih mendalam untuk mengatasi kerumitan variasi gerakan dalam bahasa isyarat
{"title":"Identifikasi Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia dengan Menggunakan Convolutional LSTM","authors":"Andrian Dwi Baitur Rizky, Muhammad Aulia Faqihuddin, Fajar Fatha Romadhan, Indah Agustien Siradjuddin","doi":"10.36040/seniati.v7i2.7925","DOIUrl":"https://doi.org/10.36040/seniati.v7i2.7925","url":null,"abstract":"Bagi orang dengan gangguan pendengaran, bahasa isyarat Indonesia sangat penting dikarenakan mereka dapat berkomunikasi dengan menggunakan isyarat tangan yang menunjukkan arti tertentu. Namun, karena beberapa konsep tidak memiliki isyarat khusus, maka harus diuraikan menggunakan huruf alfabet. Biasanya seseorang akan merasa sulit ketika berkomunikasi dengan orang yang memiliki gangguan pendengaran dan tidak mengenal bahasa isyarat. Oleh karena itu, diperlukan suatu model yang dapat mengenali bahasa isyarat untuk membantu pemula yang belajar bahasa isyarat berbasis abjad. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model pengenalan bahasa isyarat Indonesia (BISINDO) dari data timeseries berupa video yang terdiri dari 26 kategori dengan menggunakan metode convolutional LSTM. Metode ini merupakan inovasi dalam dunia deep learning yang menggabungkan Long-Short Term Memory (LSTM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan model convolutional LSTM 2D dengan arsitektur yang sudah direncanakan. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi model sekitar 68%, menggambarkan kemampuan yang signifikan dalam memprediksi gerakan alfabet dalam Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Namun, perlu ketahui bahwa terdapat 32% kemungkinan prediksi yang tidak tepat, perlunya penelitian yang lebih mendalam untuk mengatasi kerumitan variasi gerakan dalam bahasa isyarat","PeriodicalId":508658,"journal":{"name":"Prosiding SENIATI","volume":"52 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139185454","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：