Claim Missing Document
Check
Articles

Pelacakan Keluaran Sistem Linear Pompa Piston Tunggal Dengan Kontrol Area Silinder Roizal Manullang; Jondri Nasri; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pompa piston tunggal adalah salah satu jenis pompa yang memiliki satu silinder saja. Cara kerja dari alat ini adalah memompakan air yang berada di dalam silindernya untuk menghasilkan perbedaan tekanan sehingga perbedaan tekanan tersebut dapat dikonverter sebagai energi listrik. Penelitian ini berjudul Pelacakan Keluaran Sistem Linear Pompa Piston Tunggal Dengan Kontrol Area Silinder. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk memahami model sistem persamaan pompa piston tunggal serta merancang kontrol pompa piston tunggal terhadap area silinder-nya. Metode penelitian yang digunakan adalah sistem persamaan linear, metode numerik Runge Kutta Orde 4 dan tracking sistem persamaan. Maka dengan menggunakan persamaan variabel kontrol Area Silinder diperoleh nilai Area Silinder sebesar 0,004 � � 2   sampai 0,19015 � � 2 . Serta tekanan pada reservoir atas tidak akan selalu  naik m elainkan mencapai nilai maksimal yang ditentukan yaitu sebesar 196450 𝑃�� . Kata Kunci : pompa piston tunggal, SPL, RK-4.
Ekstraksi Informasi Pada Makalah Ilmiah Dengan Pendekatan Supervised Learning Aditya Iftikar Riaddy; Yuliant Sibaroni; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Makalah ilmiah merupakan laporan hasil penelitian yang dipublikasikan, dan seringkali dijadikan referensi untuk mengembangkan penelitian lainnya. Semakin banyaknya makalah ilmiah yang tersedia secara online memicu kebutuhan akan informasi tentang makalah tersebut, terutama untuk mesin pencari. Untuk mendapatkan informasi dari makalah ilmiah yang jumlahnya banyak dengan cepat dan akurat, dibutuhkan suatu sistem ekstraksi informasi otomatis pada makalah ilmiah. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk melakukan ekstraksi informasi adalah supervised learning. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi informasi pada makalah ilmiah dengan pendekatan supervised learning. Hasil dari penelitian ini didapatkan kombinasi fitur dan classifier yang terbaik untuk mengekstraksi setiap informasi dari makalah ilmiah. Kata kunci: ekstraksi informasi, supervised learning, makalah ilmiah, natural language processing
Optimasi Penjadwalan Perkuliahan Dengan Menggunakan Pendekatan Metode Hybrid Algoritma Genetika Adaptif Dan Algoritma Koloni Lebah Buatan Choiryaldi Setya Pratama; Fhira Nhita; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penjadwalan perkuliahan merupakan suatu permasalahan yang sering dihadapi oleh setiap perguruan tinggi. Setiap perguruan tinggi memiliki kebijakan tersendiri dalam penyusunan jadwal perkuliahan, dan mungkin masing-masing perguruan tinggi mempertimbangkan kendala-kendala yang berbeda. Pada kasus optimasi penjadwalan, metode yang paling populer digunakan adalah metode pencarian heuristic seperti algoritma genetika. Pada penelitian ini membahas tentang implementasi metode hibridisasi algoritma genetika adaptif dengan algoritma koloni lebah buatan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan perkuliahan di perguruan tinggi Universitas Telkom Bandung. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa dan matakuliah pada tingkat satu serta data dosen yang mengajar terkait matakuliah tingkat satu Fakultas Teknik di perguruan tinggi Universitas Telkom Bandung. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, pada penerapan metode hibridisasi algoritma genetika adaptif dan algoritma koloni lebah buatan diperoleh nilai fitness dan solusi tercapai (perkuliahan tanpa bentrokan) yang paling optimal masing-masing sebesar 0.0021 dan 87.67%. Hasil tersebut lebih baik dibandingkan menggunakan algoritma genetika dengan nilai fitness dan solusi tercapai yang paling optimal masing-masing sebesar 0.0013 dan 76.67%. Kata Kunci: algoritma genetika adaptif, algoritma koloni lebah buatan, penjadwalan perkuliahan, hibridisasi.
Pemodelan Dan Simulasi Penurunan Tekanan Pada Pipa Transmisi Menggunakan Metode Secant Kaisa Sekaring Pertiwi; Deni Saepudin; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pipa transmisi merupakan salah satu alat transportasi yang cukup ekonomis untuk mendistribusikan gas alam dari suatu sumber ke konsumen. Saat gas alam sedang ditransmisikan melalui pipa, temperatur dan tekanan gas menurun di sepanjang pipa karena dipengaruhi oleh beberapa faktor. Dalam tugas akhir ini, metode secant akan digunakan untuk menganalisa seberapa besar penurunan tekanan dan temperatur saat gas didistribusikan dalam pipa transmisi, baik ketika temperatur dalam pipa diasumsikan konstan (isotermal) maupun tidak konstan (non- isotermal) dengan menggunakan elevasi maupun mengabaikan elevasi, dan akan dibandingkan dengan hasil dari data lapangan. Berdasarkan hasil perhitungan distribusi penurunan tekanan dan temperatur gas pada pipa, diperoleh bahwa tekanan dengan kondisi temperatur non isotermal dan menggunakan elevasi merupakan hasil yang paling mendekati dengan data lapangan dan memiliki error terkecil dibandingkan dengan kondisi yang lainnya, yaitu sebesar 0,32 %. Kata Kunci: Pipa Transmisi, Gas Alam, Metode Secant, Penurunan Temperatur, Penurunan Tekanan.
Pelacakan Keluaran Sistem Linear Pompa Piston Tunggal Dengan Kontrol Komposisi Reservoir Pompa Theo Andrew; Jondri Nasri; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Pompa piston tunggal adalah pompa yang terdiri dari sebuah piston yang digunakan untuk memompa air, sehingga terjadi perbedaan tekanan dalam sistem pompa tersebut dan dapat dikonverter menjadi energi. Pompa piston tunggal ini difokuskan sebagai pembangkit listrik energi ombak. Penelitian ini berjudul pelacakan keluaran sistem linear pompa piston tunggal dengan kontrol reservoir pompa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merekonstruksi model sistem persamaan dari pompa piston tunggal dan membangun persamaan kontrol pompa piston tunggal terhadap reservoir-nya. Metode penelitian yang digunakan adalah metode numerik Runge-Kutta dan tracking kontrol sistem persamaan linear. Berdasarkan tujuan yang ingin dicapai sebelumnya, penelitian ini berfokus pada perancangan kontrol terhadap reservoir atas dari pompa piston tunggal, sehingga diharapkan bahwa dengan kondisi tertentu yang optimal dari reservoir atas dapat menghasilkan perbedaan tekanan yang lebih optimal pula pada sistem, yang diharapkan juga berpengaruh dengan banyak energi yang dihasilkan dari sistem. Hasil yang didapat dari pengontrolan sistem ini adalah nilai dari variabel kontrol (� � ), yaitu 52 � 2 . Nilai tersebut merupakan n ilai rata-rata �� dengan interval nilai 47 � 2 sampai 75 � 2 . Didapat pula energi hidrolik yang dihasilkan sistem ini sel ama 100 detik adalah 5.500.175 � . Kata kunci : pompa piston tunggal, tracking kontrol sistem persamaan linear, Runge-Kutta
Prediksi Indeks Harga Saham Dengan Metode Support Vector Regression Dua Tahap Arfian Nurdiansyah; Rian Febrian Umbara; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam penelitian ini akan dibahas prediksi indeks harga saham dengan metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap. Penelitian ini menggunakan indeks saham dari pasar saham Indonesia yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Percobaan ini didasarkan pada data historis harian selama 5 tahun. Prediksi dilakukan dengan menggunakan SVR satu tahap dan SVR dua tahap untuk meramal harga penutupan satu periode kedepan (� + 1), dua periode kedepan (� + 2), ti ga periode kedepan (� + 3), empat periode kedepan (� + 4), dan lima periode kedepan (� + 5). Dengan menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap didapatkan Mean Absoute Percentage Error (MAPE) testing dari 5 skenario yang diuji yaitu MAPE untuk skenario (� + 1) adalah 9,2099 %, MAPE untuk skenario (� + 2) adalah 16,4214 %, M APE untuk skenario (� + 3) adalah 7,308%, MAPE untuk skenario (� + 4) adalah 7,1856 % , dan MAPE untuk skenario (� + 5) adalah 8,8449 %. Sedangkan dengan menggunakan Support Vector Regression (SVR) satu tahap didapatkan MAPE testing dari 5 skenario yang diuji yaitu MAPE untuk skenario (� + 1) adalah 15,316 %, MAPE untuk skenario (� + 2) adalah 15 ,026 %, MAPE untuk skenario (� + 3) adalah 15,453%, MAPE untuk skenario (� + 4) adalah 15,605 % , dan MAPE untuk sk enario (� + 5) adalah 5,7007 %. Jadi dapat disimpulkan bahwa metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap m emiliki akurasi yang lebih baik disetiap skenario kecuali di skenario (� + 2). Kat a kunci : prediksi saham, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Support Vector Regression (SVR) 1
Using Deep Learning To Predict Customer Churn In A Mobile Telecomunication Network Muhammad Fikrie Abdillah; Jondri Nasri; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Turun naiknya jumlah pelanggan merupakan salah satu masalah besar pada perusahaan jaringan telekomunikasi selular. Pada tugas akhir ini, akan dibangun sebuah sistem prediksi terhadap turun naiknya pelanggan pada layanan jaringan telekomunikasi selular menggunakan arsitektur jaringan Multilayer Perceptron. Selain menggunakan arsitektur jaringan Multilayer Perceptron dilakukan juga implementasi sistem dengan menggunakan Autoencoder untuk mendapatkan bobot yang optimal. Dari metode dan sistem yang digunakan dilakukan perhitungan menggunakan F-Measure didapatkan nilai precision sebesar 70,2 % dan Recall sebesar 70,27 %. Untuk nilai akurasi sebesar 81,35 % pada data training. Didapatkan nilai Precision sebesar 80,4 % dan Recall sebesar 63,07 %. Pada nilai akurasi sebesar 83,12 % untuk data testing. Dengan nilai akurasi yang cukup besar maka metode Deep Learning layak untuk digunakan dalam prediksi Churn. Kata Kunci : Prediksi Churn, Deep Learning, Deep Neural Network, Multilayer Perceptron,Autoencoders, F- Measure
Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan Dengan Menggunakan Metode Ahp Di Wilayah Kabupaten Serdang Bedagai Sumatera Utara Theresya Margharetha Panjaitan; Mahmud Imrona; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Kondisi jalan sangatlah berpengaruh kepada banyak orang. Saat ini banyak jalan yang mengalami kerusakan yang disebabkan oleh cuaca, volume kendaraan yang melintas dan usia dari jalan tersebut. Hal-hal tersebut membuat Dinas Bina Marga setempat perlu membuat sistem yang mampu menentukan prioritas jalan mana yang harus terlebih dahulu untuk diperbaiki,sehingga Dinas Bina Marga tersebut dapat mengetahui urutan prioritas perbaikan jalan. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP). Metode ini digunakan untuk mendapatkan bobot terbaik dari kriteria-kriteria yang akan dipakai. Kemudian antar kriteria tersebut dibandingkan sehingga menghasilkan bentuk matriks. Hasil terbaik dari perbandingan matriks tersebut akan dipilih sebagai prioritas jalan yang harus diperbaiki. Dan pada penelitian ini prioritas jalan yang mendapatkan hasil tertinggi yaitu jalan Kuala Lama sampai jalan Ara Payung dengan bobot 0,0635 Kata kunci : Analitycal Hierarchy Process (AHP), matriks perbandingan, perbaikan jalan, kriteria jalan, prioritas, sistem keputusan ABSTRACT The condition of the road is very influential to many people. Currently many roads are damaged due to the weather, the volume of passing vehicles and the age of the road. These matters make the local Dinas Bina Marga need to create a system capable of determining which the priority of road should be improved, so that Bina Marga Office can know the priority of road improvements. In this study the author uses the method Analitycal Hierarchy Process (AHP). This method is used to get the best weight of the criteria to be used. Then between the criteria are compared so as to produce the form of the matrix. The best results of the matrix comparison will be chosen as a priority path that must be fixed. And in this research the road priority that get the highest result is Kuala Lama road until Ara Payung road with the weight is 0,0635 Keywords: Analitycal Hierarchy Process(AHP), comparison matrix, road repair, road criteria, priority, decission system
Optimasi Alokasi Injeksi Gas Untuk Peningkatan Produksi Minyak Dengan Sistem Multiwell Gas Lift Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization Fadhlika Hadi; Deni Saepudin; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam pengelolaan lapangan sumur minyak hal yang terpenting yang harus di perhatikan adalah jumlah produksinya. Pada umumnya jumlah produksi minyak pada suatu lapangan minyak akan menurun seiring dengan berkurangnya kapasitas jumlah kandungan minyak yang masih tersisa dalam reservoir, dan akhirnya akan habis. Pada kondisi seperti ini dibutuhkan suatu metode pengangkatan buatan dengan teknik gas lift. Dalam penelitian ini dilakukan pengoptimasian produksi minyak pada sumur gas lift. Penelitian ini menggunakan algoritma particle swarm optimization untuk mengoptimasi data laju injeksi gas dan data laju produksi minyak pada sumur injeksi gas lift dan membandigkan nya dengan hasil pengujian eksak. Hasil pengujian pada penelitian ini menunjukan bahwa algoritma particle swarm optimization dapat mengoptimasi total produksi minyak dari sumur minyak sebesar 1204488.0779 Scf/D. dan jumlah total laju gas yang diinjeksikan sebesar 1997109.562 Scf/D. Jika dibandingkan dengan hasil pengujian eksak hasil yang didapatkan untuk total produksi minyak yang maksimal didapatkan sebesar 1201520.8716642 Scf/D dan jumlah gas yang diinjeksikan sebesar 2.00E+06 Scf/D. Hasil yang didapatkan dengan pengoptimasian algoritma particle swarm optimization mendekati pengujian dengan metode eksak dengan keakuratan sebesar 99,75%. Pada pengujian selanjutnya, menentukan jumlah gas yang diinjeksikan terbatas sebesar 1000000 Scf/D. Hasil pengujian menggunakan algoritma particle swarm optimization didapatkan jumlah total produksi minyak sebesar 1166208.2939 Scf/D. jika di bandingkan dengan hasil pengujian secara eksak total produksi minyak yang maksimal di dapatkan sebesar 1166206.2743938 Scf/D. Hasil yang didapatkan dengan pengoptimasian algoritma particle swarm optimization mendekati pengujian dengan metode eksak dengan keakuratan sebesar 99,99% Kata kunci : PSO, Laju Injeksi Gas, Laju Produksi Minyak.
Pemodelan Dan Simulasi Penurunan Tekanan Pada Pipa Transmisi Menggunakan Metode Iterasi Titik Tetap Aisyah Aisyah; Deni Saepudin; Annisa Aditsania
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam penyebaran gas sebagai sumber energi alternatif, dibutuhkan suatu alat transportasi. Transportasi gas yang lebih sering digunakan adalah dengan pipa transmisi karena lebih ekonomis. Saat mengalir tekanan dan temperatur gas akan mengalami penurunan nilai dari inlet pipa outlet pipa. Sedangkan tekanan dan temperatur dapat mempengaruhi karakteristik dari gas alam yang dialirkan. Untuk itu, dibutuhkan suatu pemodelan untuk memprediksi distribusi  tekanan  dan  temperatur pada  pipa    tersebut.  Pada  tugas  akhir  ini  akan  dilakukan penelitian untuk mengukur distribusi tekanan pada pipa transmisi dengan menggunakan metode Iterasi Titik Tetap. Prediksi distribusi tekanan akan dilakukan baik untuk pipa dengan asumsi temperatur isotermal (konstan) maupun non isotermal. Kemudian hasil prediksi distribusi tekanan dan temperatur tersebut akan dibandingkan dan dianalisis dengan data lapangan yang diberikan. Berdasarkan pemodelan tersebut diperoleh hasil distribusi tekanan dengan kondisi temperatur tidak konstan dan dengan perubahan elevasi yang paling mendekati data lapangan. Sehingga nilai error yang dihasilkannya pun bernilai paling kecil jika dibandingkan dengan kondisi - kondisi yang lain. Kata kunci : gas alam, pipa transmisi, metode iterasi titik tetap, distribusi tekanan, distribusi temperatur