Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book describes the current state of the art in damage mechanics, applying theory to typical damage and fracture problems encountered in various fields of current engineering."

"Kitab Undang-Undang Hukum Perdata di Indonesia yang menganut sistem hukum Civil Law dan menggunakan kodifikasi hukum sebagai sumber hukum primer pada kenyataannya masih terdapat kekosongan pengaturan mengenai beberapa konsep ganti rugi yang dapat ditemukan di dalam berbagai kasus wanprestasi yang terjadi. Skripsi ini akan membandingkan hukum kontrak khususnya pada penentuan ganti kerugian akibat wanprestasi di Indonesia dengan Malaysia dimana dalam hal ini sebagai negara penganut sistem hukum Common Law. Penelitian ini merupakan penelitian yuridis normatif dan hasil dari penelitian ini berisi bahwa terdapat persamaan dan perbedaan diantara pengaturan konsep ganti rugi di Indonesia dan Malaysia.

---

Indonesian Civil Code which adheres to Civil Law legal system and uses legal codification as the primary source of law, in fact there is still a lack of regulation regarding several compensation concepts that can be found in various cases of default or breach of contract. This thesis compares the law of contracts especially about determination of default damages in Indonesia and Malaysia. This study is a normative juridicial research and the result of this study indicate that there are similarities and differences between the regulation of the concept of compensation in Indonesia and Malaysia."

"Asesmen kerusakan bangunan setelah bencana sangat penting dilakukan untuk membantu operasi tanggap darurat dan penyelamatan. Tetapi asesmen kerusakan bangunan membutuhkan banyak sumber daya untuk melakukannya secara manual. Banyak pendekatan telah diusulkan untuk mengotomatisasi asesmen kerusakan bangunan dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. Beberapa diantaranya menggunakan handcrafted fitur yang dianggap tidak efektif. Penelitian ini mengusulkan sebuah pendekatan yang berdasarkan pada siamese neural network. Fitur ekstraksi, perbedaan fitur, dan klasifikasi dapat dilakukan hanya dengan menggunakan satu model yang terhubung secara end-to-end sehingga klasifikasi dan fitur ekstraksi dapat belajar secara bersama. Penelitian ini juga mengembangkan model siamese neural network dengan menambahkan mekanisme konkatenasi fitur. Konkatenasi ini bertujuan untuk membuat fitur perbedaan berdasarkan tiap-tiap keluaran dari convolution block dan menggabungkanya menjadi sebuah vektor yang berdimensi tinggi. Model ini diuji dalam tiga skenario eksperimen dan telah dibuktikan bahwa penerapan mekanisme konkatenasi fitur tersebut mampu meningkatkan skor f-measure pada model dengan dua dari tiga skenario eksperimen tersebut menunjukan perbedaan performa yang signifikan.

---

Post-earthquake building damage assessment is a very crucial job to do in order to execute emergency and rescue operations. With that being said, building damage assessment takes a lot of resources if it is done manually. Many approaches have been proposed to automate the process by using artificial intelligence, some of which use handcrafted features that are considered ineffective. This research proposes an approach based on siamese neural network. Feature extraction, feature differentiation, and classification can be performed using only one end-to-end connected model so that classification and feature extraction can learn simultaneously. Furthermore, this research also develope a siamese neural network model by implementing feature concatenation mechanism. This concatenation aims to create difference features based on each output from the convolution block and concatenate them into a high-dimensional vector. This model was tested in three experimental scenarios and it has been proven that the application of the feature concatenated mechanism is able to increase the f-measure score in the model with two out of three experimental scenarios showing a significant difference in perform"

"Skripsi ini membahas mengenai penggunaan metode Nakamura Technique dalam pemetaan risiko kerusakan akibat gempa. Penelitian dilakukan dengan melakukan pengambilan data mikrotremor pada wilayah Universitas Indonesia dan melakukan pengolahan dengan metode Nakamura Technique untuk mendapat nilai frekuensi dominan dan amplifikasi lapisan tanah. Kedua nilai tersebut selanjutnya digunakan untuk menghitung nilai indeks kerentanan seismik lapisan tanah.. Semakin besar nilai indeks kerentanan seismik suatu wilayah maka risiko kerusakan akibat gempa wilayah tersebut semakin besar. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa rentang nilai untuk frekuensi dominan, amplifikasi lapisan, dan indeks kerentanan tanah secara runtut adalah 2.36 - 17.69 Hz, 2.03 - 20.59, 1.16 - 42.5. Selain itu penelitian memperlihatkan daerah selatan Universitas Indonesia memiliki risiko kerusakan rendah sedangkan wilayah yang rentan rusak akibat gempa adalah wilayah hutan Universitas Indonesia.

---

This thesis discusses the use of the Nakamura Technique method in mapping the risk of damage due to earthquakes. The research was conducted by collecting microtremor data in the University of Indonesia area and processing it using the Nakamura Technique method to obtain dominant frequency values and amplification of the soil layer. These two values are then used to calculate the value of the seismic vulnerability index of the soil layer. The greater the value of the seismic vulnerability index of an area, the greater the risk of damage due to earthquakes in the area. The results showed that the range of values for the dominant frequency, layer amplification, and soil susceptibility index is 2.36 - 17.69 Hz, 2.03 - 20.59, 1.16 - 42.5. In addition, research shows that the southern area of the University of Indonesia has a low risk of damage, while the area that is prone to damage due to earthquakes is the forest area of the University of Indonesia."

"Indonesia merupakan negara yang tidak jarang mengalami gempa, karena itu desain struktur sebuah bangunan harus dibuat agar bisa menahan gaya lateral. Terdapat tiga jenis struktur baja penahan gaya lateral yaitu CBF (concentric braced frame), EBF (eccentrically braced frame) dan MRF (moment resisting frame). Penelitian ini dilakukan terhadap CBF karena memiliki kekakuan yang tinggi, sehingga dapat menghasilkan nilai-nilai yang perbedaannya terlihat dengan jelas. Kerusakan pada struktur dapat direpresentasikan oleh penurunan kekakuan struktur tersebut. Frekuensi alami, sebagai parameter yang merupakan fungsi dari kekakuan, dapat mengilustrasikan kerusakan dari struktur dengan baik. Damage index merupakan parameter yang dapat menilai kerusakan pada struktur secara kuantitatif. Parameter ini merupakan fungsi dari deformasi yang dialami struktur, yang juga dapat mengilustrasikan kerusakan struktur dengan baik.Penelitian ini dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama merupakan perhitungan damage index, yang dilakukan dengan membuat kurva pushover monotonik dan semisiklik menggunakan OpenSEES. Bagian kedua dari penelitian ini adalah mencari frekuensi alami struktur dengan meninjau mekanisme keruntuhan struktur menggunakan SAP2000. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan bertambahnya gaya lateral yang ditahan oleh struktur, frekuensi alami akan mengalami penurunan sedangkan damage index akan mengalami peningkatan. Pada grafik terdapat batas yang disebut critical limit, yaitu batas dimana jika struktur menerima beban melebihi batas tersebut, damage index struktur akan meningkat secara drastis."

"Fenomena gempabumi yang terjadi pada tanggal 18 April 2018 di Banjarnegara, Jawa Tengah, menimbulkan pola kerusakan bangunan yang tidak biasa. Pasalnya, gempa berkekuatan Mw 4,4 ini, telah menghancurkan ratusan rumah dan bangunan fasilitas publik lainnya. Namun, area yang terdampak sangat parah, justru berada pada jajaran puncak perbukitan yang terletak jauh dari lokasi episenter. Sedangkan, area yang berada dekat dengan episenter di atas Cekungan Kalibening, secara mengejutkan tidak tercatat adanya kerusakan sama sekali. Keberadaan sedimen tebal menjadi sesuatu yang dipertanyakan dalam kasus ini. Sudah sekian lama parameter ketebalan sedimen dijadikan salah satu acuan untuk mengestimasi tingkat kerusakan yang ditimbulkan akibat peristiwa gempabumi. Sebab, menurut pemahaman yang ada selama ini, keberadaan sedimen tebal seperti pengisi danau purba ini, dapat menyebabkan amplifikasi gelombang yang berpotensi merusak bangunan yang berdiri di atasnya. Untuk memecahkan misteri ini, telah dilakukan penelitian menggunakan metode gravitasi berbasis data gravitasi satelit GGMplus yang diintegrasikan dengan data geologi dan analisis mikrotremor dari penelitian terdahulu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kerusakan bangunan pada kasus ini, dipengaruhi oleh perbedaan topografi, keberadaan sedimen tebal yang berasosiasi dengan kedalaman kontras densitas antara lapisan sedimen dan lapisan basement, serta geometri cekungan yang mempengaruhi sifat penjalaran gelombang.

---

The earthquake phenomenon that occurred on April 18th, 2018 in Banjarnegara, Central Java, caused an unusual pattern of level damage. This Mw 4,4 earthquake, has destroyed hundred units of resident’s houses and public facilities. However, the area that severely damaged was located at the top of the hills that were take a distance away from the epicenter. On the other hand, the area above the Kalibening Basin where the epicenter took place, there’s no damage was recorded at all. In this case, the presence of thick sediments is being the questionable parameter. It’s been a long time since sediment thickness parameter has been used as a reference for estimating the level of damaged caused by earthquakes. The reason is according to current understanding, the presence of thick sediments that filled this ancient lake, could trigger for amplification of waves to happened and cause damage to buildings that built on this area. In order to solve this mystery, a research has been carried out using the gravity method based on gravity data from the GGMplus satellite, which is integrated with geological data and microtremor analysis from previous study. The results show that in this case, the level of damage was influenced by topographic differences, the presence of thick sediments associated with the depth of density contrast between sedimentary and basement layers, as well as the geometry of the basin, which affected the wave propagation properties."

"Struktur bawah merupakan bagian yang sangat penting pada bangunan vernakular terutama jika dikaitakan dengan wilayah gempa. Ketahanan struktur bawah terbukti dengan keberadaan rumah vernakular yang masih bertahan tanpa mengalami kerusakan ketika bangunan modern hancur setelah terguncang gempa. Terdapat dua jenis sistem konstruksi tiang dan pondasi pada bangunan vernakular yaitu menapak pada batu dan menancap kedalam tanah, penggunaan struktur bawah pada wilayah gempa didominasi tiang menapak pada batu, sedangkan pada wilayah bukan jalur gempa didominasi oleh penggunaan tiang yang menancap pada tanah. Hipotesis peneliti ketahanan bangunan vernakular dalam menahan beban termasuk beban gempa tidak hanya disebabkan oleh sistem struktur bawah yang menapak pada batu tetapi juga pengaruh dari sistem sambungan yang saling mengunci balok, serta keteguhan material kayu yang digunakan dengan teknik masyarakat lokal. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui sistem konstruksi struktur bawah bertahan menahan beban yang ada termasuk beban gempa dan mengetahui performa material kayu terkait keawetan/durabilitas dalam menghadapi cuaca dan gangguan faktor perusak biologis. Pengujian dilakukan menggunakan metode uji monotonik untuk menganalisa beban yang dapat diterima struktur bawah. Pada penelitian ini dilakukan pengujian kelembaban material kayu menggunakan Building Materials Wood Moisture Detector MD818 dan struktur kimia kayu diuji menggunakan Fourier Transform InfraRed. Hasil penelitian ini rumah vernakular Aceh terbukti mampu menahan beban gempa dengan sistem konstruksi dan material yang memiliki keandalan yang mumpuni. Ketahanan rumah vernakular Aceh Besar terhadap gempa dipengaruhi oleh sifat struktur yang memiliki nilai daktail menengah dan performa material kayu yang digunakan masyarakat lokal sangat mumpuni setelah melalui proses pengeringan kayu dan pemilihan jenis kayu yang memiliki ketahanan terhadap serangan biologis sehingga dapat betahan hingga 130 tahun.

---

Sub structure is an important part in vernacular buildings especially in an earthquake region. The sub structure durability is proven since the vernacular house sustains while modern house destructed after experienced earthquake. There are two types of pillar and foundation in vernacular house, i.e. stepped on stone and pierced to the ground. The use of sub structure in earthquake region is dominated by the stepped on stone pillars while in non-earthquake territory is dominated by pierced to the ground pillars. Researches hypothesized that vernacular buildings durability in holding load including earthquake is not only caused by its stepped sub structure but also influnced by the joint system which interlocks the blocks as well as wood materials solidity used by local community technique.

The purposes of this research is to dethermine whether the sub structure can withstand the existing load including earthquake and find the wood material performance related to its durability in facing weather and destructive biological factor. The test was done using monotonic testing method to analyze the load exposed to the sub structure. The moisture testing was also conducted in wood materials using Building Materials Wood Moisture Detector MD818 and wood chemical structure was tested using Fourier Transform InfraRed.

The result showed that Aceh vernacular house was able to withstand earthquake load with durable construction and material system. Aceh Besar vernacular house durability on earthquake was influence by structure properties with ductile value of 2.27 and wood material performance used by the locals. The wood was highly qualified after dried. This wood was selected from those which had flavonoid substances which was poisonous to termite so that it could withstand biological attacks making it sustained for 130 years. "

"Asesmen kerusakan bangunan menggunakan bantuan kecerdasan buatan merupakan sebuah metode yang efisien, aman dan cepat jika dibandingkan dengan metode manual. Asesmen kerusakan bangunan dengan kecerdasan buatan dapat dilakukan dengan klasifikasi dan segmentasi. Deep learning merupakan metode terbaik dalam mengolah citra beresolusi tinggi baik hasil tangkapan drone maupun satelit. Kombinasi Siamese Neural Network dan U-Net merupakan kombinasi yang tepat dalam bentuk arsitektur untuk klasifikasi dan segmentasi kerusakan bangunan. Penelitian terkait arsitektur ini dalam mengolah citra sudah banyak dilakukan dengan performa yang baik. Arsitektur ini juga merupakan desain yang tepat untuk mengolah citra pre disaster dan post disaster karena adanya sharing weight dan bisa ditambahkan modul untuk berbagi informasi fitur channel (warna) maupun spasial. Salah satu modul tersebut yang bisa ditambahkan adalah cross- directional attention (CDA). Modul ini telah coba diimpelementasikan dalam penelitian ini bersama dengan metode data augmentasi CutMix dan Refinement. Penggunaan beberapa metode ini memberikan hasil yang cukup walaupun tidak bisa melampaui model terbaik saat ini yaitu BDANet, tetapi perbedaanya tidak terlalu signifikan. Untuk hasil F1 Score dari hasil segmentasi bangunan dan klasifikasi kerusakan sebelum refinement masing-masing sebesar 0.852 dan 0.717 dengan total F1 Score-nya adalah 0.757. Model usulan dengan refinement juga telah mampu mengatasi masalah semantic inconsistency, sehingga kelasifikasi kerusakan bangunan dapat disebut sebagai segmentasi level objek. Adapun performance F1 Score segmentasi bangunan dan klasifikasi kerusakan masing- masing sebesar 0.852 dan 0.724 dengan total F1 Score-nya 0.762.

---

Assessing building damages using artificial intelligence is an efficient, secure, and rapid method compared to manual approaches. Building damage assessment through artificial intelligence can be achieved through classification and segmentation. Deep learning stands as the most effective method in processing high-resolution images captured by drones or satellites. The combination of Siamese Neural Network and U-Net serves as a suitable architecture for both building damage classification and segmentation. Studies related to this architecture for image processing have been conducted with promising performance. This architecture is also well-designed for processing pre-disaster and post-disaster images due to weight sharing and the ability to add modules for sharing feature information, such as both spatial and channel. One of these additional modules is cross-directional attention (CDA), which has been implemented in this study along with CutMix data augmentation and Refinement methods. The utilization of these methods has sufficient results even though they cannot exceed the current best model, BDANet. Even so, the difference is not very significant. For the result of F1 Score, model without Refinement gives score respectively 0.852, 0.717 and 0.757 for building segmentation, damage classification and total F1 Score. While the proposed model with refinement has also effectively addressed semantic inconsistency issues, enabling the classification of building damages to be referred to as object-level segmentation. For F1 Score performance, this model give results respectively 0.852, 0.724 and 0.762 for building segmentation, damage classification and total F1 Score."