Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Menurut Internatonal Standard (ISO 8713:2002) mobil listik dikenal dalam istilah Electric road vehicles yang di Amerika dikembangkan menjadi dua (2) jenis, diantaranya Zero Emission Vehicles(ZEV) dan Low Emission Vehicles (LEV). Mobil listrik yang di kategorikan menjadi Zero Emission Vehicles adalah Mobil Batterai (Battery Operate) dan Mobil Fuel cell. Sedangkan yang dikategorikan menjadi LEV adalah mobil yang sistem penggeraknya memadukan antara convensional engine dengan motor listrik (mobil Hybride).Mobil Batterai (Battery Operate) dan Mobil Fuel cell sistem penggeraknya dengan menggunakan motor dc karena kecepatan mudah diatur dan mempunyai variasi kecepatan yang lebar.Tugas akhir penggerak mobil listrik ini menggunakan motor dc seri yang terdapat pada stater mobil.Sebelum digunakan menjadi motor penggerak motor stater dimodifikasi bagian luar dan lilitan didalamnya. Motor dc stater mobil mempunyai torsi yang besar dan kecepatan tinggi,tetapi mempunyai kelemahan dengan arus yang besar sehingga motor cepat panas.Pengontrolan kecepatan menggunakan mikro AVR Atmega8535 dengan mengunkan metode PWM. Untuk pensaklaran elektronis menggunakan mosfet dan relay. Perubahan jumlah kumparan dan pengecilan diameter kawat email kumparan motor dapat menaikan hambatan motor sehingga dapat mereduksi arus, sehingga motor dapat bekerja lebih lama,untuk pengotrolan kecepatan pada saklar elektronik diperlukan rangkaian snubber untuk meniadakan tegangan balik yang disebabkan oleh beban yang bersifat induktif yang merusak saklar elektronik.

---

Recognized as Electric road Vehicles that in America is expanded in two category such as: Zero Emission Vehicles(ZEV) dan Low Emission Vehicles (LEV). The ZEV one is knowed as battery car and fuel cell car, while the LEV one is the car with the driver is colaboration between convensional engine and electrical motor (Hybride car).

Battery and fuel cell car use DC motor as a driver because the ease of speed adjusment and have a width variation speed. This final assignment use DC motor that be in car starter. Before used as motor driver to drive motor starter, this DC motor is modified in outer edge and the winding inside. This one have a big torque and high speed, but it has a big current as a weakness so the motor will be heat quickly. The speed control use AVR Atmega8535 microcontroller with PWM method. For electronical switching use a mosfet and relay."

"Terciptanya keamanan dan ketertiban dalam lingkungan lapas, dimana harmonisasi hubungan sosial penghuninya dapat berlangsung dengan baik, adalah tujuan bagi setiap Lembaga Pemasyarakatan. Hal ini dapat tercipta salah satunya dengan berjalannya mekanisme pengamanan lapas dengan baik. Pendekatan pengamanan yang baik tentu saja tidak hanya sekedar pendekatan yang represif saja akan tetapi dengan pendekatan persuasif oleh petugas pengamanan, yaitu Wali Blok, dengan cara membangun komunikasi yang baik dengan narapidana.Dalam penelitian ini ada dua pertanyaan penelitian yang hendak dijawab yaitu bagaimana peran Wali Blok dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban di Lapas Khusus Narkotika Jakarta dan apakah kendala-kendala yang dihadapi dalam pelaksanaan tugas Wali Blok dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban di Lapas Khusus Narkotika Jakarta. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif dengan pendekatan yuridis manajerial. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan pedoman wawancara. Informan penelitian terdiri dari informan kunci 1 orang, informan penting sebanyak 6 orang dan informan sebanyak 2 orang.Tesis ini menemukan bahwa peran Wali Blok kurang efektif dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban di Lapas Khusus Narkotika Jakarta. Indikatornya adalah bahwa komunikasi yang terbangun masih satu arah dan Wali Blok tidak pro aktif dalam mendeteksi masalah-masalah yang dihadapi narapidana sehingga banyak permasalahan di blok yang tidak diketahui oleh Wali Blok. Penelitian juga menemukan bahwa penunjukkan Wali tidak didasarkan pada kriteria yang jelas dan terukur. Kendala pelaksanaan peran Wali Blok dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban adalah kendala sumber daya manusia petugas dan kendala sarana prasarana yang tidak berorientasi pada pendekatan teknologi.

---

Establishing security and order in the prison environment, where inhabitants harmonization of social relations can be run well, is the goalfor every Penitentiary. This one can be created with the passage of a prison security mechanisms well. A good approach to security, of course, not just a repressive approach alone but with a persuasive approach by security officers, Wali Blok, in a way to buildgood communication with the inmates.

In this study two research guestions to be answered is how the Wali Blok's role in overcoming interference block security and order in prisons Special Narcotics Jakarta and whether the constrainis faced in implementation of the Wali Blok task in tackling problems of security and order in prisons Special Narcotics Jakarta. The method used is a qualitative tnethod with juridical managerial approach. Data collection technigue is done by using the interview guidelines. Research informants consisted of the 1 key informants, key informants as 6people and informants as much as 2people.

This thesis found that the role of Wali Blok is less effective in tackling problems of security and order in prisons Special Narcotics Jakarta. The indicators are that the communication was one-way awoke and Wali Blok are not pro-active block in detecting the problems faced by prisoners, so many problems in the blocks that are not known by the Wali Blok. The study also found that the appointment of Wali Blok are not based on clear criteria and measurable. Obstacles block the implementation of theWali Blok's role in tackling problems of security and order is a constraint of human resource officers and infrastructure constrainis that are not technology-oriented approach."

"Terciptanya keamanan dan ketertiban dalam lingkungan lapas, dimana harmonisasi hubungan sosial penghuninya dapat berlangsung dangan baik, adalah tujuan bagi setiap Lembaga Pemasyarakatan. Hal ini dapat tercipta salah satunya dengan berjalannya mekanisme pengamanan lapas dengan baik. Pendekatan pengamanan yang baik tentu saja tidak hanya sekedar pendekatan yang represif saja akan tetapi dengan pendekatan persuasif oleh petugas pengamarum, yaitu Wali Blok, dengan cara membangun komunikasi yang baik dengan narapidana. Dalam penelitian ini ada dua pertanyaan penelitian yang hendak dijawab yaitu bagaimana peran Wali Blok dalam menanggulangi ganggram keamanan dan ketertiban di Lapas Kbusus Narkotika Jakarta dan apakah kendala-kendala yang dihadapi dalam pelaksanaan tugas Wali Blok dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban di Lapas Khusus Narkotika Jakarta. Metode yang digunakan adalah metode kualilalif dengan pendekalan yuridis manajerial. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan pedoman wawancara. Informan penelitian terdiri dari informan kunci 1 orang, informan penting sebanyak 6 orang dan informan sebanyak 2 orang. Tesis ini menemukan bahwa peran Wali Blok kurang efektif dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban di Lapas Khusus Narkotika Jakarta. lndikatornya adalah bahwa komunikasi yang terbangun masih satu arah dengan Wali Blok tidak pro aktif dalam mendeteksi masalah-masalah yang dihadapi narapidana sehingga banyak permasalahan di blok yang tidak diketahui oleh Wali Blok. Penelitian juga menemukan bahwa penunjukkan Wali tidak didasarkan pada kriteria yang jelas dan terukur. Kendala pelaksanaan peran Wali Blok dalam menanggulangi gangguan keamanan dan ketertiban adalah kendala sumber daya manusia petugas dengan kendala Sarana prasarana yang tidak berorientasi pada pendekatan teknologi."

"Penelitian ini berfokus pada pengaplikasian teknologi deep learning, secara khusus menggunakan Residual Network (ResNet101) dalam prediksi perencanaan dosis untuk pasien kanker paru-paru. Tiga variasi input data diproses untuk dilatih dan diuji menggunakan ResNet, dan kemudian dievaluasi untuk menentukan variasi input yang paling akurat. Tujuan utama penelitian ini adalah memahami mekanisme kerja deep learning dalam prediksi perencanaan dosis, mengevaluasi akurasi prediksi menggunakan ResNet, dan menganalisis kinerja model pada masing-masing variasi input data. Metodologi yang digunakan melibatkan penggunaan model input dan output untuk menghasilkan kurva distribusi-volume dosis (DVH) prediksi dan aktual. DVH merupakan kurva yang digunakan untuk mengukur seberapa besar dosis yang diterima dalam persentase volume pada organ tertentu. Evaluasi dilakukan menggunakan metode Mean Absolute Error (MAE) dari persentase volume prediksi dan referensi masing-masing pasien pada rentang dosis yang ditentukan yaitu 0-60 Gy dengan lebar bin sebesar 0,25 Gy. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa variasi data input A memberikan nilai MAE sebesar 11,24% ± 10,58%, variasi data input B memberikan MAE sebesar 12,79% ± 11,27%, dan variasi data input C memberikan MAE sebesar 12,22% ± 12,13%. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa variasi data input A memiliki tingkat akurasi terbaik dengan nilai error dan standar deviasi terendah. Evaluasi juga melibatkan penggunaan train-val loss untuk masing-masing model yang dilatih. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan citra CT sebagai channel 1, gabungan ROI tanpa ROI target sebagai channel 2, dan ROI target sebagai channel 3 memberikan prediksi perencanaan dosis yang paling akurat untuk pasien kanker paru-paru.

---

This study focuses on the application of deep learning technology, specifically using Residual Network (ResNet101), to predict dosage planning for lung cancer patients. Three variations of input data were processed for training and testing using ResNet, and then evaluated to determine the most accurate input variation. The primary objectives of this research are to understand the mechanism of deep learning in dosage planning prediction, evaluate prediction accuracy using ResNet, and analyze model performance for each input data variation. The methodology involved using input and output models to generate predicted and actual dose-volume histogram (DVH) curves. DVH is a curve used to measure the dose received as a volume percentage in a specific organ. Evaluation was conducted using the Mean Absolute Error (MAE) method from the volume percentage prediction and reference for each patient within a dose range of 0-60 Gy with a bin width of 0,25 Gy. The evaluation results showed that input data variation A yielded an MAE of 11,24% ± 10,58%, input data variation B yielded an MAE of 12,79% ± 11,27%, and input data variation C yielded an MAE of 12,22% ± 12,13%. These results indicate that input data variation A had the best accuracy with the lowest error and standard deviation. Evaluation also included using train-val loss for each trained model. These findings suggest that using CT images as channel 1, a combination of ROIs excluding the target ROI as channel 2, and the target ROI as channel 3 provides the most accurate dosage planning prediction for lung cancer patients."

"Penelitian yang dilakukan di lapangan Abiyoso pada formasi gumai bertujuan untuk memperkirakan daerah yang berpotensi sebagai shale reservoir berdasarkan parameter impendansi akustik dan analisa log. Log gamma ray, neutron (NPHI) dan density (RHOB) secara efektif dapat mengidentifikasi kandungan material organik pada batu serpih. Terdapat hubungan antara Vp pada porositas rendah terhadap kematangan kerogen. Vp meningkat dengan meningkatnya tingkat kematangan kerogen. Hasil inversi menunjukkan bahwa pada daerah Top Horizon 3, 4 dan 5 kerogen telah matang, dengan nilai AI (21000 - 25000) (ft/s)*(g/cc).

---

Research conducted in the filed Abiyoso at gumai formation aims to estimate the potential area as a shale reservoir based on parameters acoustic impedance and log analysis. Gamma ray log, neutron (NPHI) and density (RHOB) is efective to organic matter identification of shale. The maturity of kerogen can be related to Vp at low-porosity.Vp increas with increasing maturity. Inversion result show that kerogen is mature on the area of Top Horizon 3, 4 and 5 with AI value (21000 - 25000) (ft/s)*(g/cc)."