Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Enzyme activity can be used as a peat decomposition indicator in the oil palm rhizosphere of peatlands. Oil palm plantation management requires fertilization in the rhizosphere to provide nutrients for oil palm growth. The state of total nutrient in the rhizosphere can influence enzyme activity. This research aimed to study enzyme activity in relationship to nutrients in the oil palm rhizosphere of peatlands. Using the explorative method in Riau’s tropical peatlands, an oil palm plantation was chosen as a location for the main sites, and a degraded forest as well as a shrubland were chosen as comparison sites. In the oil palm plantation, peat samples were taken from peats adhering to oil palm roots at the peat depths of 0‒25 and 25‒50 cm and at distances of 0‒1, 1‒2, 2‒3, and 3‒4 m from the trees. In the degraded forest and shrub, t samples were taken from selected plant roots at the depths of 0-25 and 25-50 cm. The triplicate peat samples were then composited for an analysis of enzyme activity and total nutrient content. Results showed that enzyme (urease, phosphatase, β-glucosidase, and laccase) activity in the oil palm rhizosphere decreased as the distance from trees and the depth of rhizosphere increased. The decline in enzyme activity was caused by a low peat pH and an increased water content as well as organic carbon content. Enzyme activity increased with increasing oil palm age and ash content. Total K and Zn contents showed no correlation with enzyme activities. However, total Ca and Mg contents showed positive correlation only with β-glucosidase activity. Total Fe and Cu contents showed significantly negative correlation with enzyme activities (urease, phosphatase, β-glucosidase, and laccase). Enzyme activity in the rhizosphere of the degraded forest and shrubs were mostly lower than in the oil palm rhizosphere."

"ABSTRAKDalam studi ini, perilaku dekomposisi termal dan kinetika asam polilaktat (PLA) dan komposit PLA/kenaf diselidiki menggunakan analisis termogravimetri (TGA), untuk menentukan pengaruh penambahan serat kenaf pada dekomposisi termal dan karakteristik kristalisasi. Studi kinektika dilakukan dengan menggunakan model Nakamura yang merupakan model Avrami yang dimodifikasi. Model ini digunakan untuk menentukan indeks Avrami dan parameter kinetik dari PLA dan komposit PLA/kenaf. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan serat kenaf ke dalam PLA dapat meningkatkan ketahanan termal, menurunkan indeks Avrami, mempercepat proses kristalisasi, dan mempercepat waktu paruh kristalisasi, serta meningkatkan kekuatannya. UKCC merupakan komposit PLA/kenaf dengan ketahanan termal yang terbaik dan memiliki kecepatan kristalisasi tertinggi pada sistem non-isotermal dengan nilai 𝐾𝑁𝑎𝑘(𝑇) sebesar 1,4114×10−3, serta nilai waktu paruh tercepat, yaitu 601,503 s, terjadi pengurangan waktu hingga 24,37%. TKCC merupakan komposit PLA/kenaf dengan nilai indeks Avrami yang paling mendekati nilai 2, yaitu 2,0618 dan memiliki kecepatan kristalisasi tertinggi pada sistem isotermal dengan nilai 𝐾𝑡 sebesar 4,69311×10−7. Serat dari inti batang kenaf dapat menjadi pilihan terbaik untuk dicampurkan ke dalam PLA murni sebagai komposit PLA/kenaf. Alkalinisasi dapat menjadi pilihan jika lebih menginginkan kekuatan material yang lebih baik dibandingkan dengan waktu proses kristalisasi yang cepat.

---

ABSTRACTIn this study, the thermal decomposition behaviour and kinetics of polylactic acid (PLA) and PLA/kenaf composites were investigated using thermogravimetric analysis (TGA), to determine the effect of kenaf fibre addition on its thermal decomposition and crystallization characteristics. The kinectics study was conducted using Nakamura model which is a modified Avrami model. The model is used to determine the Avrami index and kinetic parameters of PLA and PLA/kenaf composite. The results show that the addition of kenaf fibre into the PLA increase thermal resistance, decrease the Avrami index, speed up the crystallization process, speed up the half-time of crystallization, and increase the strength. UKCC is a PLA/kenaf composite with the best thermal resistance and has the highest crystallization speed in non-isothermal systems with KNak(T) value is 1,4114×10−3, and the fastest half-time value is 601,503 s, occurs time reduction of up to 24,37%. TKCC is a PLA/kenaf composite with an Avrami index value closest to 2, namely 2,0618 and has the highest crystallization speed in an isothermal system with Kt value is 4,69311×10−7. Kenaf core fibre can be the best choice for mixing into PLA as a PLA/kenaf composite. Alkalinization can be optional for the better material strength compared to the fast crystallization time."

"Karakterisasi hasil pengolahan bijih besi dapat dilakukan dengan metode Rietveld dan analisis kimia. Metode Rietveld adalah suatu metode permodelan menggunakan persamaan kuadrat terkecil. Beberapa penelitian terdahulu menemukan bahwa metode Rietveld dapat digunakan dalam analisis kuantitatif suatu fasa yang telah diketahui komposisinya, namun hal ini belum pernah dicoba untuk menentukan komposisi fasa dalam bijih besi. Menggunakan software GSAS® (General Structure Analysis System), data difraksi sinar X diiterasi selama beberapa siklus sehingga didapatkan hasil kurva observasi dan kurva kalkulasi yang nilainya mendekati, dan didapatkan fraksi berat dari masing-masing fasa pada bijih besi. Untuk analisis kimia, metode yang digunakan adalah titrimetri. Parameter yang dapat ditentukan yaitu Fe total dan Fe2+, selanjutnya menggunakan kalkulasi matematis komposisi fasa-fasa pada bijih besi dapat diketahui. Hasil yang didapat dari analisis kimia dan metoda Rietveld memiliki perbedaan. Perbedaan ini disebabkan karena dalam sampel bijih besi terdapat fasa-fasa lain dengan konsentrasi yang kecil sehingga tidak terdeteksi sebagai fasa menggunakan sinar X. Selain dari itu, iterasi menggunakan metode Rietveld belum sepenuhnya selesai karena terdapat parameter iterasi yang perlu dieksplorasi lebih lanjut.

---

Characterization of product resulting from iron ore processing can be performed by using both Rietveld and chemical analysis methods. Rietveld method is a model that uses a least square function. It has been discovered that Rietveld method has a validity to determine quantitative phase analysis if the composition is known, but this method has never been used to determine the quantity of iron phase from iron ore processing. In this work, X-ray diffractograms were refined by using GSAS® (General Structure Analysis System) until convergence was achieved in which observation and calculation curves have close value. Weight fraction from each phase was then obtained from this refinement. Titrimetric method was used in chemical analysis. Parameters obtained were Fe total and Fe2+. Composition of iron phases were then determined by using mathematic calculation. There has been a discrepancy between Rietveld and chemical analysis results. The difference is expected to be due to small concentration of other phases containing in iron ore, which is beyond detection limit of XRD. In addition, GSAS refinement was not completely successful due to unknown parameters."

"Saat mengalami kejadian yang sangat terdesak, pastinya akan berfikir untuk meminta pertolongan dan berusaha secepat mungkin agar cepat ditangani oleh pihak keamanan tanpa harus datang untuk melaporkan kejadian tersebut. Seiring teknologi, telah mendorong munculnya sebuah teknologi komunikasi nirkabel yaitu Low Power Wide Area Network (LPWAN) yang memiliki cakupan area yang luas, namun menggunakan daya yang relatif rendah dengan daya tahan baterai yang tinggi, Mekanisme kerjanya adalah panic button mengirimkan data (longitude dan latitude) ke gateway dengan menggunakan protokol komunikasi LoRa. Paket yang diterima dari end device kemudian diteruskan oleh gateway ke network server yang sudah terintegrasi langsung dengan application server. Selanjutnya data ditampilkan dalam sebuah peta pada web. Penelitian ini menerapkan sistem LoRaWAN karena sistem dapat mengirim data ke perangkat lain yang sudah terhubung ke cloud melalui perantara gateway. Pengujian kali ini dibagi menjadi dua yaitu uji sistem dan uji QoS. Untuk pengujian sistem akan diperhatikan apakah panic button-nya berfungsi dengan baik atau tidak. Untuk pengujian QoS, parameter yang diuji adalah Packet Delivery Ratio (PDR), Packet Loss, Signal Noise Ratio (SNR), Received Signal Strength Indicator (RSSI), dan delay. Parameter tersebut diuji terhadap 6 jarak yang berbeda yaitu 100m, 200m, 300m, 1.2km, 1.6km, dan 2km dari gateway NLOS. Untuk pengujian 100m, 200m, 300m gateway terletak pada satu BTS referensi yaitu STO Kranggan, yang keseluruhan PDRnya adalah 100%, sehingga packet loss-nya 0%. Hal ini dikarenakan semua nilai RSSI-nya masih di atas -120dBm. Semakin jauh jarak yang ditempuh mengakibatkan nilai Path Loss (PL) akan semakin besar, berhubungan dengan RSSI yang semakin berkurang karena RSSI menjadi faktor penentu pengiriman data. Pada jarak 1.2km hasil PDR yang diperoleh adalah 100%, dengan packet loss sebesar 0%, nilai SNR rata-rata -0,523dB, nilai rata-rata RSSI -102dBm, dan delaynya 0,011123s. Nilai PDR pada 1,6km adalah 99,5% dengan packet loss sebesar 0,5 %, nilai SNR rata-rata -2,63941dB, nilai rata-rata RSSI sebesar -106,004dBm, nilai delay yang diperoleh sebesar 0,01127detik. Pada jarak 2km adalah 92,5%, packet loss sebesar 7,5%, nilai rata-rata SNR -10,86dB, nilai rata-rata RSSI -110,628571dBm, nilai delay paling besar yaitu 0,013078s. Sehingga semakin jauh jarak yang ditempuh, nilai packet loss dan delay semakin naik, sedangkan nilai PDR, SNR, RSSI semakin turun. Untuk gateway yang menjadi referensinya terdapat di STO Pasar Minggu, namun kenyataan adalah daerah tersebut juga mendapat cakupan dari gateway BTS lain, sehingga walaupun jaraknya lebih dekat, RSSI dan SNRnya menjadi lebih rendah, sebagai contoh nilai minimal SNR dan RSSI pada percobaan 1 jarak 1.2 km lebih kecil dibandingkan dengan percobaan 1 pada jarak 1.6km dan 2km.

---

When experiencing a very urgent event, surely you will think to ask for help and try as fast as possible so that quickly handled by the security forces without having to come to report the incident. Along with technology, it has encouraged the emergence of a wireless communication technology namely Low Power Wide Area Network (LPWAN) which has a wide area coverage, but uses relatively low power with high battery life, its mechanism of action is a panic button sending data (longitude and latitude ) to the gateway using the LoRa communication protocol. Packets received from the end device are then forwarded by the gateway to the network server that is integrated directly with the application server. Then the data is displayed in a map on the web. This study applies the LoRaWAN system because the system can send data to other devices that are already connected to the cloud through an intermediary gateway. This time the test was divided into two namely the system test and QoS test. For testing the system will be considered whether the panic button is functioning properly or not. For QoS testing, the parameters tested are Packet Delivery Ratio (PDR), Packet Loss, Signal Noise Ratio (SNR), Received Signal Strength Indicator (RSSI), and delay. These parameters were tested against 6 different distances namely 100m, 200m, 300m, 1.2km, 1.6km, and 2km from the NLOS gateway. For testing 100m, 200m, 300m gateways are located in one reference base station, namely STO Kranggan, the overall PDR is 100%, so the packet loss is 0%. This is because all RSSI values are still above -120dBm. The farther the distance travelled causes the value of Path Loss (PL) will be greater, related to the decreasing RSSI because RSSI is a determining factor for data transmission. At a distance of 1.2km the PDR results obtained are 100%, with a packet loss of 0%, an average SNR value of -0.523dB, an average RSSI value of -102dBm, and a delay of 0.011123s. The PDR value at 1.6km is 99.5% with a packet loss of 0.5%, the average SNR value is -2.63941dB, the average RSSI value is -106,004dBm, the delay value obtained is 0.01127 seconds. At a distance of 2km is 92.5%, packet loss of 7.5%, the average value of SNR is -10.86dB, the average RSSI value is -110.628571dBm, the highest delay value is 0.013078s. So the farther the distance travelled, the value of packet loss and delay increases, while the value of PDR, SNR, RSSI decreases. For gateways that are referenced in the Pasar Minggu STO, the reality is that the area also receives coverage from other BTS gateways, so that even though the distances are closer, the RSSI and SNR are lower, for example the minimum SNR and RSSI values in trial 1 are 1.2 km smaller than experiment 1 at a distance of 1.6km and 2km."

"ABSTRAKMetode yang digunakan untuk menekan keberadaan multipel cukup banyak, tetapi terkadang masih sangat sulit untuk memisahkan multipel dengan sinyal primer, khususnya pada kasus laut dalam. Berbeda dengan metode atenuasi multipel yang lain, surface related multiple elimination (SRME) merupakan metode yang menggunakan algoritma untuk memprediksi multipel permukaan, dan tidakmembutuhkan informasi mengenai bawah permukaan. Untuk mendapatkan prediksi multipel yang akurat, data seismik sebaiknya bebas dari noise dan memiliki kemenerusan reflektor yang baik. Salah satu metode untuk meningkatkan kualitas image dari data seismik adalah metode CRS. Pengolahan CRS memiliki kelebihan dalam menghasilkan rasio S/N yang lebih baik sehingga memudahkan dalam melakukan identifiksi event refleksi,baik itu sinyal primermaupun multipel. Pada penelitian ini, CRS gather yang dihasilkan dari metode CRS digunakan untuk membuat model multipel SRME. CRS gather dapat membantu mengidentifikasi multipel,karena sinyal primer dan multipel menjadi lebih jelas. Pada proses adaptive subtraction, CMP gather menjadi data masukan untuk disubtraksi dengan model mutipel dari CRS gather, sehingga data tersebut masih preserve. Hasil akhir pada penelitian ini menunjukan bahwa CRS gatherdapat menghasilkan model multipel yang lebih akurat dibandingkan model multipel konvensional. Kombinasi metode CRS dan SRME sangat membantu dalam menekan keberadaan multipel khususnya pada data seismik laut dalam.

---

abstractMany methods have actually been to suppress multiples but sometimes very difficult to discriminate from primaries, especially in case of deep water. Unlike other methods, surface related multiple elimination (SRME) is an algorithm that predicts all surface multiples and doesn?t rely on assumptions about the subsurface. To obtain an accurate prediction of multiples, the seismic data should be free of noise and has clean reflector continuity. One of method to improve imaging seismic data is CRS method. CRS processing provides advantage to asignificantly better signal to noise ratio that makes it easier the identification of reflection events, both primaries and multiples. In this study, CRS gather which generated from CRS method that used to make SRME multiple models. CRS gather can help to identify multiple, because primaries and multiples become more pronounced. In adaptive subtraction process, original CMP gather become input data to be subtracted with multiple model from CRS gather and it means thatthe data is preserved. In final result, CRS gather could make multiples model in more accurate and be easily identified than previous multiple model of prior method. Combination CRS method and SRME was very useful to suppressed multiples especially in the deep water area."

"The finite element method is the most powerful general-purpose technique for computing accurate solutions to partial differential equations. Understanding and Implementing the Finite Element Method is essential reading for those interested in understanding both the theory and the implementation of the finite element method for equilibrium problems. This book contains a thorough derivation of the finite element equations as well as sections on programming the necessary calculations, solving the finite element equations, and using a posteriori error estimates to produce validated solutions. Accessible introductions to advanced topics, such as multigrid solvers, the hierarchical basis conjugate gradient method, and adaptive mesh generation, are provided. Each chapter ends with exercises to help readers master these topics."

"ABSTRAKAnalisis dan perencanaan struktur inelastik banyak derajat kebebasan terhadap beban seismik umumnya menggunakan metode respon spektrum. Penerapan metode respon spektrum pada sistem inelastik banyak derajat kebebasan didasarkan pada konsep equal displacement rule dan analisis modal yang mengombinasikan respon struktur secara statistik. Pada struktur dengan karakteristik ragam getar awal dominan, metode respon spektrum telah terbukti menghasilkan respon inelastik struktur dengan tingkat akurasi yang baik. Ketika partisipasi ragam getar tinggi dari struktur meningkat, penerapan konsep dan pendekatan yang menjadi dasar metode respon spektrum untuk struktur inelastik banyak derajat kebebasan menjadi kurang relevan sehingga akan berpengaruh terhadap tingkat akurasi respon struktur. Penelitian dilakukan pada empat buah bangunan portal beton tujuh lapis dengan menggunakan metode integrasi langsung riwayat waktu nonlinear untuk melihat respon seismik inelastik dari struktur secara lebih akurat. Keempat bangunan juga dianalisis menggunakan metode uncoupled modal riwayat waktu untuk melihat pengaruh ragam getar tinggi terhadap respon inelastik dari struktur.

---

ABSTRACTAnalysis and design of inelastic multi degree of freedom structures caused by seismic load generally solved using response spectrum method. Application of response spectrum method on inelastic multi degree of freedom structures are based on equal displacement concept and modal analysis which combine structural responses statistically. For dominated first vibration mode structures, response spectrum method has been proved to deliver good accuracy of inelastic structural responses. When the participation of higher modes of structure increased, the application of previous concept and approach in response spectrum method for inelastic multi degree of freedom structures will become less relevant thus influence the accuracy level of structural responses. Research conducted on four seven story concrete frame building using nonlinear time history direct integration method to observe inelastic seismic responses of structure accurately. All buildings also analyzed using uncoupled modal time history method to examine higher modes effect on inelastic responses of structures. "