Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Air tanah yang memiliki kualitas baik terbentuk dalam jangka waktu yang cukup lama den berbanding terbalik dengan jangka waktu pengambilan yang dilakukan oleh manusia. Untuk menghindari timbulnya permasalahan baru, diperlukan suatu simulator yang dapat mensimulasi gerak aliran air tanah pada suatu daerah sehingga dapat diprediksi dampak pengambilan air tersebut. Skripsi ini mengembangkan model gerak aliran air tanah secara dua dimensi dengan menggunakan platformdan penyelesaian sederhana, penyelesaian temporal metode numerik Runge-Kutta Orde 4 untuk menjadi salah satu alternatif simulator gerak aliran air tanah yang dibutuhkan.

---

Groundwater that has a good quality is formed in long time period inversely propotional to groundwater taken by humans. To avoid the emergence of new problems, we need a simulator that can simulate the movement of groundwater flow in a region that can predict the impact of taking water. This thesis is developing a groundwater flow model in two dimensions by using a simple platform and solution, temporal solution of numerical method Runge-Kutta 4th Order, to be an alternative simulator of groundwater flow that is needed."

"Transpor pencemar yang terjadi pada dinding bidang kontak antara badan air permukaan dan air tanah didominasi oleh proses adveksi dan dispersi secara dua dimensi. Variabel yang mempengaruhi transpor pencemar adalah kecepatan (V), dispersivitas (α) dan koefisien difusi (D*).Skripsi ini merupakan pengembangan model transpor pencemar dengan menurunkan persamaan menggunakan metode beda hingga untuk domain spasial dan Runge-Kutta orde 4 untuk domain temporal. Kemudian model diterapkan pada bahasa program Visual Basic untuk Microsoft Excel."

"Transpor pencemar yang terjadi pada dinding bidang kontak antara badan air permukaan dan air tanah didominasi oleh proses adveksi dan dispersi secara dua dimensi. Variabel yang mempengaruhi transpor pencemar adalah kecepatan (V), dispersivitas (α) dan koefisien difusi (D*). Skripsi ini merupakan pengembangan model transpor pencemar dengan menurunkan persamaan menggunakan metode beda hingga untuk domain spasial dan Runge-Kutta orde 4 untuk domain temporal. Kemudian model diterapkan pada bahasa program Visual Basic untuk Microsoft Excel.

---

Transport of pollutants that occur in the wall of the contact area between surface water and groundwater is dominated by two dimensions of advection and dispersion processes. The variables that govern the pollutant transport are velocity (V), dispersivity (α) and diffusion coefficient (D*). This thesis develope pollutant transport models by deriving equations using finite difference method for spatial domain and fourth order of Runge-Kutta for temporal domain. Then this model is applied by Visual Basic for Microsoft Excel."

"Salah satu alternatif untuk memprediksi karakteristik aliran air tanah di lapisan tak jenuh secara analitis adalah menggunakan persamaan Richards. Sayangnya persamaan ini mengandung turunan pertama yang umumnya memberi bias cukup berarti bila diselesaikan dengan menggunakan metode Beda Hingga. Tulisan ini mengkaji pemanfaatan metode Runge-Kutta Orde 4 untuk penyelesaian turunan pertama pada domain temporal tersebut. Pengujian atas program komputer yang dibuat berdasarkan ide ini dengan mengamati sensitivitas ?x, ?z, ?t, Sr, Ks, n, a, dan ? terlihat bahwa hasilnya stabil. Tetapi, algoritma yang dibuat ini ternyata belum bisa mengakomodasi situasi ketika saturasi tanah meningkat mendekati jenuh sempurna. Pada pengembangan selanjutnya masih perlu dilakukan penyempurnaan algoritma pada metode Runge-Kutta agar dapat dilakukan pada semua kondisi tanah.

---

One of alternatives to predict of unsaturated flow is through Richards equation. Unfortunately, this equation contains first derivative which in general would give significant bias whwn solved using the Finite Difference method. This paper examines the use of Fourth Order Runge-Kutta as solution of the first derivative in temporal domain. Based on the observation on the sensitivity of ?x, ?z, ?t, Sr, Ks, n, a, and ? the use this model provides stable result. However, the algorithm employed can not simulate well the situation whwn soil saturation increase and reach near fully saturated condition. A further study is required to improve the algorithm using Runge-Kutta method."

"Danau Kenanga direncanakan akan menjadi salah satu sumber air baku untuk Instalasi Pengolahan Air (IPA) yang akan dibangun berdasarkan dokumen Rencana Induk Sistem Penyediaan Air Minum (RISPAM) Universitas Indonesia. Namun, berdasarkan dokumen RISPAM, konsentrasi pencemar amonia dan nitrit tidak memenuhi baku mutu kelas I PP No. 22 Tahun 2021. Penelitian ini ditujukan untuk mengidentifikasi sumber pencemar, menganalisis konsentrasi, menganalisis beban pencemar, menyimulasi dinamika pencemar, dan menyusun strategi intervensi guna meningkatkan kualitas air Danau Kenanga untuk parameter amonia, nitrit, dan nitrat. Parameter amonia, nitrit, dan nitrat akan diukur konsentrasinya dengan pengujian lab dan disimulasikan transpor, reaksi, dan skenario perbaikan kualitas air menggunakan metode numerik Runge-Kutta orde keempat berbasis kesetimbangan massa. Pengambilan sampel air akan dilakukan pada 4 titik untuk mendapatkan kualitas air eksisting Danau Kenanga. Sampel air diambil pada waktu pagi, siang, dan sore pada hari Minggu, Senin, dan Selasa. Berdasarkan hasil pengujian, air Danau Kenanga tidak memenuhi baku mutu kelas I PP No. 22 Tahun 2021 untuk parameter amonia dan nitrit karena memiliki konsentrasi amonia berkisar antara 0,487 – 1,013 mg/L dan konsentrasi nitrit berkisar 1 – 3,667 mg/L, sedangkan konsentrasi nitrat yang berkisar 0,667 – 2,467 mg/L memenuhi baku mutu. Hasil simulasi kondisi eksisting menunjukkan konsentrasi amonia, nitrit, dan nitrat memiliki tren menurun. Hasil validasi model menunjukkan bahwa model dikatakan valid untuk variabel relatif tidak terkontrol. Skenario perbaikan kualitas air dibuat sebanyak 5 buah dengan mengendalikan sumber pencemar dari inlet Danau Kenanga. Skenario 1 menggunakan constructed wetland dan pengaturan debit, Skenario 2 menggunakan fitoremediasi dan pengaturan debit, Skenario 3 merupakan gabungan Skenario 1 dan 2, Skenario 4 merupakan intervensi oleh pemerintah dengan membangun IPAL komunal, dan Skenario 5 merupakan gabungan Skenario 3 dan Skenario 4. Skenario 5 merupakan skenario terpilih karena dapat meningkatkan kualitas air Danau Kenanga dan mengurangi konsentrasi amonia dan nitrit sehingga dapat memenuhi baku mutu kelas I PP No.22 Tahun 2021. Peningkatan kualitas air pada Skenario 5 terjadi pada hari ke 5 untuk amonia dan hari ke 7 untuk nitrit.

---

Kenanga Lake was planned to be one of raw water source for Water Treatment Plant (WTP) that will be build based on University of Indonesia Drinking Water Supply System Master Plan (RISPAM). However, based on RISPAM the concentration of ammonia and nitrite pollutant doesn’t meet the quality requirements of class I water standard, as stated in PP No. 22 of 2021. This study is conducted to identify pollutant sources; analyze the concentrations and loadings, simulate pollutant dynamics, and develop intervention strategies to improve Kenanga Lake water quality for ammonia, nitrite, and nitrate parameters. Ammonia, nitrite, and nitrate concentrations will be measured by laboratory testing and simulated transport, reactions, and water quality improvement scenarios using the Runge-Kutta numerical method based on mass balance. Water sampling will be carried out at 4 points to obtain the existing water quality of Kenanga Lake. Water samples were taken in the morning, afternoon, and evening on Sunday, Monday, and Tuesday. Based on the test results, Kenanga Lake water did not meet the quality requirement of class I water standard from PP No. 22 of 2021 for ammonia and nitrite because it has ammonia concentrations ranging from 0.487 – 1.013 mg/L and nitrite concentrations ranging from 1 – 3.667 mg/L, while nitrate concentrations ranging from 0.667 – 2,467 mg/L meet the quality standards. The simulation results of the existing conditions show that the concentration of ammonia, nitrite, and nitrate has a downward trend. The results of model validation indicate that the model is said to be valid for relatively uncontrolled variables. Five scenarios for improving water quality were made by controlling the pollutant sources from the Kenanga Lake inlet. Scenario 1 uses constructed wetlands and discharge regulation, Scenario 2 uses phytoremediation and discharge regulation, Scenario 3 is a combination of Scenarios 1 and 2, Scenario 4 is an intervention by the government by building a communal WWTP, and Scenario 5 is a combination of Scenario 3 and Scenario 4. Scenario 5 is the selected scenario because it can improve the water quality of Kenanga Lake and reduce the ammonia and nitrite concentrations to meet the class I from PP No.22 of 2021 water quality standard. The water quality improvement in Scenario 5 occurs on day 5 for ammonia and day 7 for nitrite."

"Sulitnya mengandalkan penggunaan air permukaan dikarenakan permasalahan distribusi dan ketersediaanya menyebabkan orang-orang mulai menggunakan sumber air bersih lainnya untuk di konsumsi dan memenuhi aktifitasnya, yaitu air tanah. Untuk menghindari munculnya permasalahan akibat daya konsumsi yang yang berlebihan, maka dibuatkan sebuah program simulator GWFM 2012 oleh Departemen teknik sipil Universitas Indonesia untuk memprediksi dampak pengambilan air tanah tersebut. Namun pada skripsi ini penulis mencoba mengembangkan simulator sejenis dengan menggunakan metode numerik Runge Kutta orde dua, orde tiga dan orde empat untuk mengkaji efisiensi penggunaannya dari segi akurasi, ketelitian dan waktu proses hingga tinggi head sudah tidak berubah lagi terhadap waktu (konvergen).

---

Difficulties on relying onto surface water utilization are caused by the limitation issues of surface water availability and distribution, in which eventually leads to the tendency of people on exploiting groundwater as their domestic water source. In order to predict further implications regarding the massive exploitation of groundwater, GWFM 2012 simulator program was developed by the Civil Engineering Department, Faculty of Engineering University of Indonesia. In this undergraduate thesis, author tried to develop similar program by using 2nd, 3rd dan 4th Order of Runge Kutta Numeric Methods so that utilization efficiency in terms of accuracy, precision and running time to reach convergent state can be analyzed thoroughly."

"Laju pertumbuhan penduduk yang tinggi umumnya menyebabkan konflik kepentingan dan akan menimbulkan efek buruk bagi penyediaan air bersih. Efek yang terjadi berupa penurunan kualitas air baku dalam jumlah banyak. Disadari atau tidak, permasalahan air bersih seperti bom waktu yang akan siap meledak suatu saat.Untuk mengatasi penurunan kualitas air baku, diperlukan pengendalian kualitas air baku agar memiliki kualitas di bawah standar baku mutu. Salah satu parameter pencemar dalam perairan adalah konsentrasi total suspended solid. Pengendalian air baku memerlukan data perubahan kualitas air baku berdasarkan ruang dan waktu. Pengembangan model matematisdilakukan untuk melihat perubahan konsentrasi total suspended solids yang terjadi di sungai.Studi kasus dilakukan di sungai Pesanggrahan depok, sebagai badan air penerima buangan pengolahan air lindi tempat pembuangan akhir Cipayung, Depok. Beban air lindi yang masuk ke badan air memiliki sifat step loading yang terus menerus masuk ke badan air setiap waktu.Solusi persamaan matematis diturunkan dari persamaan mass balance untuk mendapatkan governing equation. Kemudian, governing equation akan diselesaikan menggunakan metode beda hingga untuk mendapatkan persamaanperubahan konsentrasi pencemar terhadap ruang dan menggunakan metode Runge Kutta untuk menyelesaikan persamaan perubahan konsentrasi pencemar terhadap perubahan waktu. Hasil dari pemodelan berupa grafik perubahan konsentrasi pencemar terhadap ruang dan waktu. Grafik yang didapat dari hasil pemodelan akan dibandingkandengan teori dan observasi lapangan untuk mendapatkan kesesuaian model yang dibuat. Perbedaan konsentrasi pencemar antara hasil pemodelan dengan hasil observasi memiliki selisih paling besar di ruas 2 pada Δt= 2 detik dengan konsentrasi hasil model sebesar 71,270417 mg/L dan konsentrasi hasil observasi sebesar 45 mg/L. Perbedaan konsentrasi pencemar antara hasil pemodelan dengan hasil observasi yang memiliki selisih paling kecil terjadi di ruas 2 pada Δt= 6 detik dengan konsentrasi hasil model sebesar 71,541069 mg/L dan konsentrasi hasil observasi sebesar 71 mg/L.

---

The high rate of population growth is generally led to conflicts of interest and will cause adverse effects on water supply. The effect is a decrease inquality of raw water in large quantities.Consciously or not, the issues of clean water is like the time bombs that will be ready to explode someday. To handle the problem of loss of quality of raw water, the raw water's quality control is required in order to have a quality below the quality standard. One of parameter is the concentration of pollutants in the waters of total suspended solid. Control of raw water requires databased on the raw water quality changes based on space and time. Development of mathematical models is performed to see the changes of total suspended solids concentration that occur in river.The case studies conducted in Pesanggrahan River as the water bodies receiving waste water effluent leachate from Cipayung Landfills, Depok. The load of leachate that entering the water bodies has the loading step properties that continuous in to the water bodies everytime. The solution of mathematical equations is derived from mass balance equations to get the governing equation. Then, the governing equation will be solve using the finite difference method to get the equation changes inpollutant concentrations to the chamber and using the Runge Kutta method to solvethe equation changes inpollutant concentrations to changes in time. The modeling result is a graph of pollutant concentration changes based on space and time. The graph that obtained from the modeling results will be compared with the theory and field's observations to obtain the suitable modeling. The differences of pollutant concentration between the modeling results with the observations have the greatest difference in segment 2 at Δt= 2 second with the model?s concentration is 71,270417 mg/L and the observation?s concentration is 45 mg/L. Pollutant concentration differences between the modeling results with observations that have the smallest difference occurred in segment 2 at Δt=6 second with the model?s concentration is 71,541069 mg/L and the observation?s concentration is 71 mg/L."