Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model kecerdasan buatan (AI), khususnya jaringan saraf tiruan (ANN) Multilayer Perceptron (MLP) dan jaringan saraf berulang (RNN) Long Short-Term Memory (LSTM), untuk memprediksi pergeseran dalam adopsi energi terbarukan di berbagai negara. Data yang digunakan berasal dari sumber resmi seperti Badan Energi Internasional (IEA) dan Pusat Energi ASEAN (ACE), yang mencakup total pasokan energi dari sektor-sektor seperti batu bara, gas alam, minyak, hidro, surya, angin, dan biofuel. Model-model tersebut diuji dengan berbagai hiperparameter untuk meningkatkan akurasi prediksi dan generalisasi. Hasilnya menunjukkan bahwa model ANN dapat secara akurat memprediksi bauran energi terbarukan nasional hingga tahun 2060, memberikan wawasan berharga untuk mendukung strategi transisi energi dan membantu para pembuat kebijakan mencapai netralitas karbon melalui pengambilan keputusan berbasis data.

---

This study aims to develop artificial intelligence (AI) models, specifically a Perceptron Multilayer (MLP) artificial neural network (ANN) and a Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), to predict shifts in renewable energy adoption across various countries. The data used comes from official sources such as the International Energy Agency (IEA) and the ASEAN Centre for Energy (ACE), covering total energy supply from sectors like coal, natural gas, oil, hydro, solar, wind, and biofuels. The models are tested with different hyperparameters to improve prediction accuracy and generalization. The results indicate that the ANN model can accurately predict the national renewable energy mix until 2060, providing valuable insights to support energy transition strategies and help policymakers achieve carbon neutrality through data-driven decision-making."

"Emisi gas rumah kaca yang dikeluarkan oleh sektor energi menurut pendekatan kategori sumber emisi adalah sebanyak 638.452 Gigagram (Gg) CO2e pada tahun 2019. Jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya, emisi pada tahun 2019 mengalami kenaikan sebesar 7,13%. Bersamaan dengan visi Ibu Kota Nusantara, ditetapkan dalam salah satu key performance indexnya bahwa instalasi kapasitas energi terbarukan akan memenuhi 100% kebutuhan energi Ibu Kota Nusantara dan target net zero emission untuk Ibu Kota Nusantara di 2045. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi energi terbarukan di Ibu Kota Nusantara tersebut menuju Net Zero Emission berikut dengan biaya siklus hidupnya. Penelitian ini akan dilakukan dengan studi literature dan benchmarking dan akan dianalisis dengan perangkat lunak LEAP untuk mengakomodir simulasi. Strategi yang dihasilkan untuk mencapai net zero emission pada penelitian ini adalah berupa roadmap pengembangan energi terbarukan, berawal dari 27% energi terbarukan pada tahun 2022 oleh pembangkit listrik eksisting di Pulau Kalimantan, 80% energi terbarukan pada 2034, dan 100% energi terbarukan pada 2045, dengan biaya siklus hidup mencapai 9.161 juta USD.

---

According to the category approach of emission source, in 2019, greenhouse gas emission released by the energy sector has reached 600 giga grams of CO2e. Compared to the previous year, emission in 2019 has increased by 7,13%. Along with the vision of Ibu Kota Nusantara, it is stipulated in one of its key performance index that the installation of renewable energy capacity must meet 100% of energy need of Ibu Kota Nusantara, and net zero emission in Ibu Kota Nusantara by 2045. This research aims to develop a renewable energy strategy in Ibu Kota Nusantara towards Net Zero Emissions along with their life cycle costs. This research will be carried out by means of literature and benchmarking studies and will be analyzed with LEAP software to accommodate simulations. The resulting strategy to achieve net zero emissions in this study is in the form of a roadmap for developing renewable energy, starting with 27% renewable energy in 2022 by existing power plants on Kalimantan Island, 80% renewable energy in 2034, and 100% renewable energy in 2045, with a life cycle cost of USD 9,161 million."

"Intergovernmental Panel Climate Change (IPCC) menargetkan dunia untuk membatasi kenaikan temperatur secara global hingga 1,5°C diatas level era praindustri pada tahun 2050. Untuk mencapai target tersebut, dunia harus mengurangi emisi CO2 hingga mencapai Net Zero Emission (NZE). Indonesia berkomitmen untuk mencapai NZE pada tahun 2060 yang dinyatakan COP 26. Penelitian ini bertujuan membangun model bottom-up dari sistem energi Indonesia, mencakup sektor pembangkit listrik dan sektor pengguna untuk mengembangkan perencanaan jangka panjang dekarbonisasi melalui optimisasi single objective menggunakan piranti lunak TIMES. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa strategi dekarbonisasi sektor pengguna meliputi: elektrifikasi untuk seluruh sektor pengguna, penggunaan teknologi yang lebih efisien, penggunaan hidrogen pada sektor transportasi dan industri, dan penerapan CCS serta penggunaan bahan bakar biomassa untuk sektor industri. Untuk sektor pembangkit listrik diperlukan pembangunan PLTS utilitas sebesar 495 GW yang didampingi dengan penggunaan power-to-gas dan baterai. Disamping itu teknologi BECCS juga diperlukan untuk dapat mencapai NZE 2060. Penurunan emisi GRK pada NZES mencapai 33.882,1 Mt CO2 – eq atau sebesar 69% dari baseline CPS. Untuk mencapai NZE 2060, biaya investasi yang harus disiapkan untuk sektor pembangkit listrik adalah sebesar 1.187 miliar USD dan untuk sektor industri adalah sebesar 1.056 miliar USD.

---

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) targets the world to limit global temperature increase to 1.5°C above pre-industrial level by 2050. To achieve this target, the world needs to reduce CO2 emissions to reach Net Zero Emission (NZE). Indonesia is committed to achieving NZE by 2060, as stated in COP 26. This research aims to develop a bottom-up model of Indonesia's energy system, including the power generation sector and the demand sector, to develop long-term decarbonization planning through single-objective optimization using the TIMES software. The results of this research show that the decarbonization strategies for the demand sector include electrification across all user sectors, adoption of more efficient technologies, utilization of hydrogen in the transportation and industrial sectors, and the implementation of CCS and biomass fuel use in the industrial sector. For the power generation sector, the development of utility-scale solar PV installations of 495 GW is required, accompanied by the use of power-to-gas and battery . In addition, BECCS technology is also necessary to achieve NZE 2060. The GHG emissions reduction in the NZES amounts to 33,882.1 Mt CO2-eq, or 69% reduction from the CPS baseline. To achieve NZE by 2060, an investment cost of 1,187 billion USD is needed for the power generation sector and 1,056 billion USD for the industrial sector."

"Riset ini bertujuan untuk memanfaatkan energi terbarukan di daerah pedesaan dengan menggunakan konsep Energi Bangunan nol (ZEB) dan analisis kelayakan, terkait dengan alternatif pembangkit listrik berbasis energi terbarukan dalam penggunaan energi di daerah pedesaan. Langkah pertama, adalah untuk mengetahui jumlah energi terbarukan di setiap kota atau kabupaten dengan melihat jumlah rata-rata curah hujan, kecepatan angin rata-rata, dan rasio elektrifikasi di setiap kabupaten atau kota di setiap provinsi, langkah kedua adalah studi literatur terkait dengan teknologi energi terbarukan, dan langkah terakhir dalam riset ini adalah menentukan analisis kelayakan terkait dengan teknologi energi terbarukan yang digunakan dengan menghitung nilai bersih sekarang (NPV) dan rasio biaya manfaat (BCR). Semua alternatif memiliki nilai NPV < 0, dan semua alternatif memiliki nilai BCR < 1, mengartikan bahwa investasi tidak menguntungkan. Analisis sensitivitas menunjukan bahwa dengan mengubah parameter investasi dan biaya tahunan, dan melakukan pengurangan jarak perubahan sebesar 90 % dari kasus utama, alternatif 1 mampu memiliki NPV Rp 137,589. Dengan jarak perubahan sebesar 93 %, alternatif 2 memiliki NPV Rp 199,817, dan dengan jarak perubahan sebesar 94 %, alternatif 3 memiliki NPV Rp 434,364. Studi ini juga membandingkan beberapa alternatif teknologi energi terbarukan (yaitu panel surya, dan turbin angin) yang dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan konsumsi listrik di daerah pedesaan, dikombinasikan dengan menggunakan konsep penangkap air hujan pico-hydro, yang menggunakan air hujan sebagai sumber energi alternatif.

---

This study aims to utilize renewable energy in rural areas using zero energy building (ZEB) concept and feasibility analysis, related to alternative renewable energy-based electricity generation in the use of energy in rural area. The first step, is to find out the amount of renewable energy in each city or district by looking at the average amount of rainfall, average wind speed, and the electrification ratio in each district or city in each province, the second step is a literature study related to renewable energy technology, and the final step in this study is to determine the feasibility analysis related to the technology of renewable energy resources used by calculating the net present value (NPV) and benefit cost ratio (BCR). All alternatives have a value of NPV < 0, and all alternatives have a value of BCR < 1, meaning that investment is unprofitable.

Sensitivity analysis shows that by changing investment parameters and annual costs, and reducing the the parameters by 90% from the main case, alternative 1 is able to have NPV of Rp. 137,589. With a 93 %, alternative 2 have NPV of Rp. 199,817, and with a 94 %, alternative 3 have NPV of Rp 434,364. The study also compares several alternative renewable energy technologies (ie solar panels and wind turbines) that can be used to meet electricity consumption needs in rural areas, combined with the concept of using pico-hydro rainwater harvesting, which use rain water as an alternative energy source."

"Penelitian ini difokuskan pada Pulau Bali dengan tujuan mendukung pengurangan emisi karbon di Indonesia, yang sejalan dengan komitmen Pemerintah Indonesia pada UNFCCC COP21 Paris untuk mengurangi emisi sebesar 29% pada tahun 2030. Menggunakan perangkat lunak Balmorel, penelitian ini menguji skenario perencanaan sistem tenaga listrik dengan fokus pada Energi Baru dan Terbarukan (EBT), membandingkan skenario Business as Usual (BaU) sebagai acuan dengan skenario pengurangan emisi sebesar 30%, 40%, dan 50% pada tahun 2033. Beberapa asumsi yang digunakan dalam pemodelan ini antara lain dasar kebijakan dan potensi EBT setempat menggunakan rancangan Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional (RUKN), rencana pembangkit menggunakan rancangan Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PLN, data referensi harga dan jenis pembangkit berdasarkan technology catalogue yang disusun oleh kerjasama KESDM-Denmark. Analisis menunjukkan bahwa skenario dengan pengurangan emisi 40% memberikan Biaya Pokok Penyediaan (BPP) yang paling optimal, menegaskan bahwa penggunaan EBT seperti solar, geothermal, angin, hidro, dan bioenergi lebih efisien dalam menurunkan biaya operasional dibandingkan pembangkit bertenaga fosil. Hasil ini memberikan panduan bagi pemerintah Pulau Bali dalam merencanakan infrastruktur ketenagalistrikan yang berkelanjutan dan mendukung visi Pulau Bali menjadi 'Bali Hijau' sebagai destinasi wisata berkelanjutan.

---

This research is focused on the island of Bali with the objective of supporting the reduction of carbon emissions in Indonesia, in line with the Indonesian Government's commitment at the UNFCCC COP21 in Paris to reduce emissions by 29% by 2030. Utilizing the Balmorel software, this study evaluates power system planning scenarios with an emphasis on New and Renewable Energy (NRE), comparing the Business as Usual (BaU) scenario as a baseline with emission reduction scenarios of 30%, 40%, and 50% by 2033. The assumptions used in this modeling include policy foundations and local NRE potentials using the design of the National General Electricity Plan (RUKN), generation plans based on the Electricity Supply Business Plan (RUPTL) of PLN, and reference data for prices and types of generators from the technology catalog developed through the cooperation between the Ministry of Energy and Mineral Resources (KESDM) of Indonesia and Denmark. The analysis indicates that the scenario with a 40% emission reduction offers the most optimal Basic Cost of Production (BPP), confirming that the use of NRE sources such as solar, geothermal, wind, hydro, and bioenergy is more efficient in reducing operational costs compared to fossil fuel-based power plants. These findings provide guidance for the Bali government in planning sustainable power infrastructure and support the vision of Bali as 'Green Bali,' a sustainable tourism destination. "

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek teknis dan ekonomi perencanaan green data center. Berdasarkan parameter downtime dan availibility sesuai standar TIA-942, skema green data center dengan konfigurasi PLN-PV-Baterai, mampu bersaing dengan data center konvensional, memanfaatkan energi matahari yang lebih ramah lingkungan dengan nilai NPC dan LCOE paling rendah, namun sistem ini andal terhadap gangguan listrik PLN. Hasil simulasi emisi, skema green data center menghasilkan emisi gas rumah kaca paling rendah. Dengan penetrasi RF pada skema ini, sebesar 49.5% untuk tier 1, tier 2 sebesar 50%, tier 3 sebesar 51.9% dan tier 4 sebesar 53%, berpengaruh secara signifikan mengurangi 49% emisi gas rumah kaca pada skema data center konvensional. Penghematan tagihan listrik PLN pada green data center yaitu rata-rata sebesar 52% pada masing masing tier menggunakan Permen ESDM No. 49 Tahun 2018. Sedangkan dengan Permen ESDM No. 26 Tahun 2021 dengan statusnya masih tertangguhkan, rata-rata penghematan dapat mencapai 55.7%.

---

This study aims to analyze the technical and economic aspects of green data center planning. Based on the downtime and availability parameters according to the TIA-942 standard, the green data center scheme with the PLN-PV-Battery configuration, is able to compete with conventional data centers, utilizing solar energy which is more environmentally friendly with the lowest NPC and LCOE values, but this system is reliable against PLN power failure. The emission simulation results show that the green data center scheme produces the lowest greenhouse gas emissions. With RF penetration in this scheme, 49.5% for tier 1, 50% for tier 2, 51.9% for tier 3 and 53% for tier 4, it significantly reduces 49% greenhouse gas emissions in conventional data center schemes. Savings on PLN electricity bills at the green data center is an average of 52% for each tier using the Minister of Energy and Mineral Resources No. 49 of 2018. Meanwhile, with the Minister of Energy and Mineral Resources No. 26 of 2021 with the status still pending, the average savings can reach 55.7%."

"Makalah ini menyajikan analisis mengenai efektivitas kebijakan energi terbarukan dan praktek kebijakannya di Indonesia, dengan mengacu kepada praktek kebijakan energi terbarukan di Uni Eropa, negara-negara anggota OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) dan negara-negara BRICS (Brazil, Russia, India, China dan South Africa). Tulisan ini membahas factor-faktor kunci penentu keberhasilan kebijakan pengembangan energi terbarukan dalam konteks Indonesia. Secara keseluruhan, makalah ini memberikan kontribusi untuk memahami kebijakan RE secara umum dan faktorfaktor yang mendorong keberhasilan pelaksanaan RE di Indonesia pada khususnya. Penelitian ini mengungkapkan bahwa meskipun berbagai kebijakan dan program pengembangkan energi terbarukan telah dibuat oleh Pemerintah Indonesia, namun realisasinya masih di bawah target yang ditetapkan, sehingga hal ini membawa implikasi serius terhadap keamanan energi nasional. Berdasarkan identifikasi, faktor utama yang menghambat program pengembangan energi terbarukan di Indonesia adalah hambatan non-ekonomi.

---

This paper presents an analysis of the effectiveness of RE policy and policy practice in Indonesia. It is based on RE policy practices in European Union, OECD and BRICS countries. Discussing key important factors of RE policy in Indonesian context, the study reveals that despite various policies and programs which the Government of Indonesia has made, the realization of RE deployment is still under the stated target, which can have implication for the national energy security. This might be attributed to non-economic barriers. Overall, this paper contributes to the understanding of RE policies in general and factors encouraging successful implementation of RE in particular."

"ABSTRAKDua permasalahan utama yang di hadapi oleh seluruh penduduk dunia adalahkelangkaan bahan bakar dan perubahan iklim global yang diakibatkan akumulasiemisi karbondioksida. Untuk mengatasi masalah tersebut penelitian mengenaisumber energi alternatif semakin gencar di seluruh dunia. Salah satu sumber yangpaling menjanjikan dan sesuai dengan kondisi Indonesia adalah bahan bakarnabati yang berasal dari algae, atau yang lebih dikenal dengan third generationbiofuel. Indonesia memiliki panjang garis pantai 95.181 km serta sinar mataharimelimpah yang sangat sesuai dengan kondisi yang diperlukan alga untuk tumbuh.Selain itu algae juga menyerap CO2 sehingga dapat mengurangi kadar CO2 diudara dan dapat dipertimbangkan dalam Carbon Trading, Penelitian inimembahas mengenai potensi energi terbarukan dari algae di Indonesia

---

ABSTRACTTwo main problems faced by the entire population in the world is fuel scarcityand global climate change caused by the accumulation of carbon dioxideemissions. To solve the problem of research on alternative energy sources hasintensified around the world. One source of the most promising and in accordancewith the conditions of Indonesia are biofuels derived from algae, or better knownas the third generation biofuels. Indonesia has a long coastline of 95,181 km andabundant sunshine that is in accordance with the conditions needed to grow algae.Besides algae absorb CO2 as well thus reducing levels of CO2 in the air and canbe considered in Carbon Trading, this research discusses the renewable energy potential of algae in Indonesia"

"Proyek ini bertujuan untuk menentukan peringkat tahan api dari dinding baja ringan di bawah kondisi api menggunakan aplikasi kecerdasan buatan. Dua bagian bagian saluran yang diberi lipatan (LCS) dan bagian saluran berongga flange (HFC) grade 500 dan kelas 250 disajikan dalam penelitian ini. LCS adalah jenis konvensional yang digunakan dalam bingkai baja ringan, sementara HFC memperkenalkan memiliki kinerja api yang unggul. Baru-baru ini pemodelan elemen hingga dan uji skala penuh telah digunakan untuk menentukan kinerja api dinding LSF. Meskipun demikian, pemodelan elemen hingga ditemukan memiliki prosedur yang rumit, dan uji skala penuh adalah eksperimen yang memakan waktu. Oleh karena itu, opsi alternatif sebagai pembelajaran mesin diperlukan untuk mengatasi situasi ini. Pendekatan jaringan saraf pembelajaran mesin akan diadopsi untuk melatih data. Masukan akan menjadi data aktual dari FEA dan proyek uji penuh skala sebelumnya. Temperatur dan suhu flensa dan flensa dingin seksi dari suatu bagian diperoleh sebagai input. Kapasitas pengurangan rasio bertindak sebagai output yang akan diprediksi dalam pembelajaran yang diawasi. Pelatihan dan uji coba dilakukan melalui jaringan saraf tiruan dengan menggabungkan parameter yang berbeda seperti fungsi kehilangan, menjaga faktor probabilitas, tingkat pembelajaran, jumlah lapisan, dan neuron. Rasio pengurangan kapasitas yang diperoleh dari pelatihan mesin dapat diplot dan dibandingkan keakuratannya dengan hasil FEA sebelumnya.

---

This project aims to determine fire resistance rating of Light Gauge Steel Frame (LSF) walls under fire condition using artificial intelligence application. Two section of lipped channel section (LCS) and hollow flange channel section (HFC) grade 500 and grade 250 is presented in this research. LCS is a conventional section used in LSF framing, while HFC introduced having superior fire performance. Recently finite element modelling and a full-scale test have been employed to determine fire performance of LSF walls. Nonetheless, finite element modelling was found to have a complicated procedure, and the full-scale test was a time-consuming experiment. Therefore, an alternative option as machine learning is necessary to overcome this situation. A neural network approach of machine learning will be adopted to train the data. The input would be the actual data from FEA and full-scale test previous project. Hot flange and cold flange temperature and dimension of a section are obtained as the input. Capacity reduction ratio act as an output that will be predicted in supervised learning. Training and testing trialare done through the artificial neural network by combining different parameters such as loss function, keep probability factor, learning rate, the number of layers, and neurons. Capacity reduction ratio attained from machine training can be plotted and compared its accuracy with previous FEA results."