Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"PLTS merupakan pembangkit jenis EBT dengan peringkat kapasitas kedua terbesar yang akan dibangun hingga tahun 2030. Tingginya nilai investasi pembangunan pembangkit EBT perlu diimbangi dengan optimalisasi operasi pembangkit sehingga memberikan manfaat yang maksimal. Faktor penentu optimalisasi operasi PLTS diantaranya yaitu masa operasi dan Capacity Factor (CF) dari sebuah PLTS. Perhitungan investasi PLTS didesain untuk dapat beroperasi hingga 25 Tahun dengan CF minimal 17%. Data histori menunjukkan, adanya kerusakan permanen pada PLTS yang terjadi pada masa operasi 0 sampai dengan 18 tahun dan nilai CF dibawah 17% sebesar 94%. Metode failure mode and effect analysis (FMEA) yang diintegrasikan dengan regresi logistik digunakan untuk menghasilkan peringkat penanganan risiko yang perlu diprioritaskan oleh manajemen. Dari hasil penelitian didapatkan 10 risiko potensial yang teridentifikasi dalam hal optimalisasi operasi PLTS untuk menghindari kegagalan/kerusakan PLTS dari 5 tahapan proses operasi, perencanaan dan pengadaan, instalasi/pemasangan, operasi dan maintenance. Dihasilkan peringkat risiko serta rekomendasi mitigasi agar dapat menjadi rekomendasi prioritas penanganan dalam meminimalkan terjadinya kegagalan/kerusakan serta rendahnya capacity factor pada PLTS bagi manajemen.

---

Photovoltaic power system is a renewable energy type generator with the second largest capacity which will be built by 2030. The high investment value in building an renewable energy generator needs to be balanced with optimizing plant operations so that it provides maximum benefits. The determining factors for optimizing PV power system operations include the operating period and Capacity Factor (CF) of a solar panel. The PV power system investment calculation is designed to operate for up to 25 years with a minimum CF of 17%. Historical data shows that there is permanent damage to PV power system that occurs during the operating period of 0 to 18 years and the CF value is below 17% by 94%. The failure mode and effect analysis (FMEA) method integrated with logistic regression is used to produce risk mitigation that need to be prioritized by management. Based on the research findings, a total of 10 potential hazards were discovered in relation to optimising the operations of a photovoltaic (PV) power system to prevent any failures or damages. These risks are associated with the five stages of the operation process, including planning and procurement, installation, operation, and maintenance. Risk ratings and mitigation recommendations are generated to prioritise the mitigation of failures and minimise damage and low capacity factors in PV power system management."

"E-waste merupakan salah satu masalah utama di dunia, termasuk Indonesia yang mana memiliki tingkat konsumsi yang tinggi terhadap produk-produk elektronik. E-waste di Indonesia diperkirakan akan semakin meningkat dikarenakan pesatnya perkembangan teknologi dan belum adanya E-waste management yang baik sehingga aliran sampah masih banyak masuk ke sektor informal dan belum dapat dipetakan dengan baik. Untuk dapat memetakan aliran sampah dan jumlah E-waste yang dihasilkan dibutuhkan lifespan dari masing-masing produk elektronik sebagai input. Pada kondisi saat ini, produk-produk elektronik yang telah rusak atau sudah tidak dipakai lagi biasanya tidak langsung dibuang tetapi disimpan dan masuk dalam kategori storage time. Efek dari storage time dapat memperpanjang total lifespan, menurunkan collection rate, dan menurunkan pasokan untuk recycling yang dapat mengganggu sistem E-waste Management. Sehingga model distribusi lifespan untuk mendapatkan persentase sampah yang dihasilkan per tahun dan cara penurunan storage time menjadi kunci penting dalam E-waste Management. Data lifespan didapatkan dari kuesioner survei pada individu dan rumah tangga di Pulau Jawa. Penelitian ini memberikan hasil model distribusi yang better fit terhadap data lifespan dan storage time dan persentase end-of-life per tahun dari produk-produk elektronik di Indonesia dengan penilaian model fit pada Distribusi Normal, Distribusi Lognormal, dan Distribusi Weibull.

---

E waste is one of the major problems in the world, including Indonesia which has a high level of consumption of electronic products. E waste in Indonesia is expected to increase due to the rapid development of technology and the absence of proper E waste management so that the flow of waste is still a lot of entry into the informal sector and can not be adequately mapped. To be able to map the flow of waste and the amount of E waste generated, lifespan required from each electronic product as an input. In current conditions, defective or outdated electronic products are usually not directly disposed of but stored or fall into a category of storage time. The effects of storage time can extend the total lifespan, decrease the collection rate, and decrease the supply for recycling that can disrupt the E waste Management system. So the lifespan distribution model to get the percentage of waste generated per year and how to decrease storage time becomes an important key to E waste Management. Lifespan data were obtained from survey questionnaires on individuals and households in Java. This study gives a better fit distribution model for lifespan data, and storage time and percentage of annual end of life electronic products in Indonesia with model fit assessment on Normal Distribution, Lognormal Distribution, and Weibull Distribution."

"Cetakan merupakan indikator utama dalam pembuatan katup yang berkualitas tinggi. Cetakan digunakan untuk menghasilkan produk dengan presisi tinggi dan diharapkan memiliki umur pakai yang panjang agar mampu bertahan dalam produksi berkelanjutan. Ditemukan bahwa cetakan yang terbuat dari bahan yang sama yaitu tungsten karbida hasil dua manufaktur berbeda memiliki kinerja yang tidak sama pada saat pengaplikasiannya dalam pembuatan katup. Oleh karena itu, dilakukan penelitian terkait hal tersebut dengan tujuan untuk menganalisis perbedaan kinerja antara dua cetakan yang terbuat dari bahan yang sama hasil dari dua manufaktur yang berbeda. Serta, menganalisis dampak perbedaan komposisi kimia, tingkat kekerasan, dan mikrostruktur terhadap kinerja cetakan saat digunakan dalam produksi katup. Hasil analisis menunjukkan cetakan B yang mengandung pengikat kobalt sebesar 17,12 wt.%, memiliki kinerja yang lebih baik dengan umur pakainya yang lebih panjang dibandingkan dengan cetakan A. Perbedaan komposisi kimia ini memengaruhi tingkat kekerasan dan mikrostruktur dari kedua cetakan. Cetakan A memiliki tingkat kekerasan yang lebih rendah secara signifikan, dengan rata-rata 45,40 HRC, dibandingkan dengan cetakan B, yang memiliki tingkat kekerasan rata-rata sebesar 57,54 HRC. Kedua cetakan memiliki mikrostruktur yang terdistribusi dengan merata, tetapi Cetakan B memiliki mikrostruktur yang lebih terikat dan rapat dibandingkan dengan cetakan A. Perbedaan ini berkontribusi pada variasi kinerja cetakan saat diaplikasikan untuk produksi katup.

---

Molds are the main indicator in the production of high-quality valves. Molds are used to produce products with high precision and are expected to have a long service life to withstand continuous production. It was found that molds made of the same material, tungsten carbide, from two different manufacturers had different performances when applied in valve production. Therefore, research was conducted to analyze the performance differences between the two molds made of the same material but from different manufacturers. Additionally, the study aimed to analyze the impact of differences in chemical composition, hardness level, and microstructure on the performance of molds used in valve production. The analysis results showed that mold B, which contained 17.12 wt.% cobalt binder, had better performance with a longer service life compared to mold A. This difference in chemical composition affected the hardness level and microstructure of the two molds. Mold A had a significantly lower hardness level, with an average of 45.40 HRC, compared to mold B, which had an average hardness level of 57.54 HRC. Both molds had evenly distributed microstructures, but mold B had a more tightly bound and dense microstructure compared to mold A. This difference contributed to the variation in mold performance when applied to valve production."