Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.756
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK Rekayasa Mesin Semesta Teknika WARTA JMPM (Jurnal Material dan Proses Manufaktur) Wikrama Parahita : Jurnal Pengabdian Masyarakat BERDIKARI : Jurnal Inovasi dan Penerapan Ipteks Journal of Robotics and Control (JRC) Prosiding University Research Colloquium
Kamiel, Berli Paripurna
Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Yogyakarta
Aerospace Engineering Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Peningkatan Budidaya Ikan Air Tawar dengan Airlift System untuk Mendukung Ekonomi Kreatif Saptutyningsih, Endah; Kamiel, Berli Paripurna
Wikrama Parahita : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 8 No. 1 (2024): Mei 2024
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/jpmwp.v8i1.7281

Abstract

Permasalahan yang terjadi di wilayah Kauman Babadan, Plumbon adalah adanya kolam ikan yang pemanfaatannya belum optimal, padahal kolam tersebut memiliki potensi untuk menambah penghasilan masyarakat sekitar terutama marbot Masjid Ad Darojat yang mengelola kolam tersebut. Kegiatan PKM ini berupaya untuk memanfaatkan potensi kolam tersebut untuk budi­daya ikan air tawar dengan melakukan rehabilitasi kolam melalui mekanisasi sirkulasi air kolam (airlift system) sehingga budidaya ikan dapat dioptimalkan dan meningkatkan produksi ikan dengan kualitas dan ukuran yang lebih besar. Program ini berupa melakukan sosialisasi kepada marbot Masjid Ad Darojat, pemasangan instalasi sirkulasi air kolam dengan airlift system, penye­baran bibit ikan, penyebaran kuesioner kepada marbot tersebut. Kegiatan program PKM ini telah dilakukan yang meliputi: 1) Sosialisasi kegiatan PKM dan rapat koordinasi dengan anggota kelompok marbot Masjid Ad Darojat; 2) Pembelian alat airlift untuk kolam ikan dan serah terima barang kepada kelompok marbot; 3) Anggota marbot Masjid Ad Darojat mengikuti penyuluh­an pemasaran online melalui youtube; 4) kuesioner disebarkan ke anggota marbot Masjid Ad Darojat untuk mengetahui perbedaan kapasitas dan pengetahuan anggota marbot sebagai mitra PKM sebelum dan sesudah ada program PKM ini; dengan adanya kegiatan PKM ini, dapat meningkatkan kapasitas dan pemahaman Masyarakat khususnya marbot Masjid Ad Darojat sebesar 55% terkait dengan budidaya ikan air tawar. Pengetahuan tentang manfaat pemasaran online juga meningkat sebesar 20%. Adanya budidaya ikan air tawar diharapkan dapat dijadikan salah satu sumber penghasilan masyarakat dari hasil penjualan ikan, disamping mendorong produk olahan ikan nantinya yang dapat meningkatkan kapasitas masyarakat setempat.
Application of Short Time Fourier Transform (STFT) For Diagnosing Rolling Bearing Faults Kamiel, Berli Paripurna; Fadilah, Muhammad Rizki
JMPM (Jurnal Material dan Proses Manufaktur) Vol. 7 No. 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/jmpm.v7i2.19813

Abstract

A fan is crucial for maintaining airflow in industries. Bearings in fans prevent friction and must be robust to function effectively. Damage to the bearings can diminish machine performance. Predictive maintenance is essential for early detection of faults. One way to analyze bearing faults is by using the Short Time Fourier Transform (STFT), as it excels in analyzing non-stationary signals. Experiments were conducted under normal conditions and with inner race faults in bearings at a shaft speed of 1162.5 Hz. Vibration detection was done using an accelerometer sensor, and Matlab analysis was employed. The data was processed using the Fourier Transform (FT) method through both time and frequency domains, as well as the STFT through spectrograms. In the spectrum plot, there is still a significant amount of noise present. This high amplitude of noise from other frequencies obscures the bearing fault amplitudes. Furthermore, the Fourier Transform (FT) is only suitable for analyzing stationary signals. To address this, an envelope analysis was used to filter out the noise. The STFT analysis method provides simultaneous frequency and time information. This reveals that the spectrogram results for inner race faults depict three high amplitude peaks at harmonic frequencies. This indicates that the signal is non-stationary due to fluctuating amplitudes, making bearing fault analysis more accessible.
PEMANFAATAN LIMBAH GERGAJIAN KAYU SEBAGAI BAHAN PENGISI MATERIAL GESEK REM CAKRAM Sudarisman, Sudarisman; Jati, Susena; Kamiel, Berli P.
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 8th University Research Colloquium 2018: Bidang Teknik dan Rekayasa & Bidang Tekni
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Serbuk gergajian kayu merupakan limbah industri penggergajian kayu yang banyak dijumpai sebagai industri rakyat berskala kecil. Selama ini limbah tersebut belum termanfaatkan secara optimal, hanya sebatas sebagai bahan bakar subtitusi bahan bakar fosil. Penelitian ini bertujuan menguji kelayakan limbah serbuk gergajian kayu lokal untuk bahan pengisi yang dikombinasikan dengan epoksi sebahgai bahan pengikat sebagai material gesek untuk rem cakram. Material gesek dicetak langsung pada sepatu rem yang juga digunakan bekas yang sudah mengalami keausan total, dengan teknik cetak tekan. Selain 60 vol% serbuk gergajian dan 20 vol% epoksi, juga ditambahkan 10 vol% serat pendek gelas-E dan 10 vol% serbuk karet sintetis. Sifat-sifat yang diuji meliputi kekerasan Brinnell, laju keausan dengan metoda Ogoshi, dan koefisien gesek. Selain material gesek alternatif serbuk gergajian kayu/serat gelas/serbuk karet/epoksi, juga diuji dua produk komersial bahan gesek rem cakram yang tersedia di pasaran sebagai pembanding. Hasil pengujian menujukkan bahwa material alternatif yang diusulkan memiliki koefisien gesek yang lebih tinggi dan laju keausan yang lebih rendah dibandingkan dengan yang ada di pasaran, namun dengan angka kekerasan Brinnel yang lebih rendah. Dengan demikian, material yang diusulkan layak untuk material gesek rem cakran karena akan menghasilan jarak pengereman yang lebih pendek, lebih awet, dan dengan tekanan yang lebih kecil.
DETEKSI CACAT BANTALAN GELINDING BERBASIS ALGORITMA DECISION TREES DAN PARAMETER STATISTIK Kamiel, Berli Paripurna; Anjarico, Fauzan; Sudarisman, Sudarisman
Jurnal Rekayasa Mesin Vol. 14 No. 3 (2023)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/jrm.v14i3.1351

Abstract

Rolling bearings are a common machine element found in rotary machines. The components in the rolling bearing such as the inner race, outer race, rolling element, and cage are the parts that are often damaged. Traditionally spectrum analysis is used to diagnose bearing defects. However, spectrum analysis is not effectively applied to bearings with early defects because the vibration signal generated is dominated by frequency components from other machine elements, so the frequency of bearing defects cannot be observed. This study proposes an alternative method of detecting bearing defects based on vibration signals using machine learning with a decision tree algorithm. This method is more effective than the spectrum analysis method because machine learning is based on feature extraction and pattern recognition of vibration signal data, therefore, providing classification results directly without further analysis. Vibration signals were recorded using an accelerometer mounted on a bearing housing on a test rig. Nine-time domain statistical parameters and six frequency domain statistical parameters were extracted from the vibration signal and then used as input for decision trees. The results show that the decision trees algorithm gives an accuracy of 94.4% for classifying three rolling bearing conditions using the input of 6 selected frequency domain statistical parameters.
Co-Authors Anjarico, Fauzan Asyratul, Azhim Bambang Riyanta, Bambang Endah Saptutyningsih Fadilah, Muhammad Rizki Irianta, Henry Ardian Jati, Susena Kausar, Ikhsan Aprima Kausar, Ikhsan Aprima krisdiyanto, krisdiyanto Maemunah Maemunah Malik, Muhammad Malik Nadziful Mulyani, Mulyani Nafsaka, Deby Arikh Nugraha, Ghozi Adib Nugraha, Ghozi Adib Nuh, Adib Muhammad Nurrahman, Budi Prastomo, Niko Raden Mohamad Herdian Bhakti Rahadi, Slamet Ramadhan, Ray S Riyanta, Bambang Sudarja Sudarja, Sudarja Sukamta Sukamta Sulis Yulianto Sunardi Sunardi Sunardi, Sunardi Wicaksono, Kurniawan Budi Wiranto, Arie Joko Yoga Sudarisman