Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.663
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK POSITRON JURNAL ILMIAH PENDIDIKAN FISIKA AL BIRUNI Jurnal Sinergitas PkM & CSR JURNAL SELULOSA JCRS (Journal of Community Research and Service) JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Prosiding University Research Colloquium Engineering Science Letter eProceedings of Engineering Proceeding of Community Service and Engagement Journal of Innovation and Community Engagement
Amaliyah Rohsari Indah Utami
Universitas Telkom
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisis Kecukupan Pencahayaan Alami Pada Ruang Pameran Bandung Technopark Sesuai Standar Dokumen Ies-lm-83-12 Spatial Daylight Autonomy (sda) Dan Annual Sunlight Exposure (ase) Adam Zakiy Hizbullah; Amaliyah Rohsari Indah Utami; Asep Suhendi
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakDalam melakukan pengukuran kualitas pencahayaan alami, diperlukan metode yang sangat berbeda dariketika melakukan pegukuran pada pencahayaan buatan / lampu. Pada pencahayaan buatan, satuanaverage illuminance merupakan nilai yang sangat berguna untuk dijadikan output kesimpulan, namunsatuan tersebut menjadi kurang berarti apabila diimplementasikan pada pencahayaan alami. Karenanilai illuminance pada pencahayaan alami merupakan hal yang dinamis/berubah-ubah setiap waktu,maka performansi pencahayaan alami juga perlu didefinisikan sepanjang waktu. Dalam beberapa tahunterakhir, beberapa variasi metode perhitungan pencahayaan alami sudah banyak diusulkan untukmengatasi ketidakmampuan dalam menghitung performa pencahayaan alami yang dinamis, namun darisekian banyak metode, Dokumen LM-83-12 dari IES (Illuminance Engineering Society) diakui sebagaimetode perhitungan paling mutakhir. IES LM-83-12 dibuat untuk menciptakan deretan metrik yangmampu untuk mendeskripsikan apakah performa pencahayaan alami pada suatu ruangan dikatakanlayak atau tidak melalui dua sub metode yaitu SDA (Spatial Daylight Autonomy) & ASE (Annual SunlightExposure). Secara sederhana, metode ini memadukan input penting seperti geometri bangunan, data langit,serta arah garis matahari yang akan disimulasikan menjadi sebuah nilai lux (illuminance) pada titiktertentu setiap jam selama 1 tahun penuh. Nilai illuminance yang didapat nantinya akan diolah menjadisebuah kriteria preferensi yang memperhatikan dua aspek utama yaitu kecukupan & kenyamanan (visualcomfort). Kata Kunci: knalpot, transfer matriks, algoritma genetika, rugi transmisi, matlab. Abstract Assessing the dynamic qualities of a daylit space requires different methods of assessment than those thathave been developed for a space that is electrically lighted. With electric lighting, average illuminance is asignificant and useful metric. However, in a daylit space, average illuminance has less meaning. Becausedaylight illumination levels are dynamic, the performance of daylight needs to be considered over time. Overthe last few decades a variety of new daylighting metrics have been proposed to overcome the inability of oldermetrics to assess these dynamic condition. However, from several method, IES-LM-83-12 is believed to be themost up-to-dated method. IES LM-83-12 was created to develop new suite of metrics that are able to describewhether the performance of Daylighting in a room is consider to be feasible or not through two sub-methodscalled SDA (Spatial Daylight Autonomy) & ASE (Annual Sunlight Exposure). Simply, this method integratesome important inputs such as weather data, solar path and building geometry which will be simulated into alux value at a certain point on every hour for one year. The illuminance value obtained will then be processedinto a preference criteria at two main aspect based on sufficiency & visual comfort. Keywords: muffler, transfer matrix, genetic algorithm, transmission loss, matlab
Perhitungan Intensitas Radiasi Matahari Berdasarkan Pola Sebaran Awan Menggunakan Metode Support Vector Regression (svr) Ventiano Ventiano; Ery Djunaedy; Amaliyah Rohsari Indah Utami
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Intensitas radiasi matahari yang diterima oleh permukaan bumi dapat diketahui melalui lintasanmatahari. Tingkat intensitas radiasi matahari dipengaruhi oleh banyak faktor, yang terpenting adalahposisi, pola, serta sebaran awan. Penelitian ini menganalisis hubungan antara awan dengan intensitasradiasi matahari menggunakan metode Support Vector Regression (SVR). Data awan diperoleh dariMETARs dan data intesitas radiasi matahari dari PySolar dan University of Oregon. Hasil perhitunganmodel menunjukan nilai koefisien determinasi (R²) yang dihasilkan oleh model perhitungan adalahsebesar 0,80022, dimana model mampu menghitung nilai global solar pada kondisi clear sky dan cloudysky dengan nilai persentase error dinyatakan dalam NMBE sebesar 10,38 %, serta CVRMSE sebesar21,03%. Data hasil penelitian ini dapat diperlukan untuk membuat desain bangunan agar didapat kondisitermal yang baik.Kata kunci: machine learning, intensitas radiasi matahari, awan, support vector regression (SVR)AbstractThe intensity of solar radiation received by the surface of the earth can be known through the path of thesun. The level of radiation intensity is influenced by many factors, the most important is the potition,pattern, and distributon of clouds. This research analyzes the relationship between clouds and theintensity of solar radiation using the Support Vector Regression (SVR) method. Cloud data were obtainedfrom METARs and solar radiation intensity data from PySolar and the University of Oregon. The modelcalculation results show the coefficient of determination (R²) generated by the calculation model is0.80022, where the model is able to calculate the global solar value in clear sky and cloudy sky conditionswith the percentage error value expressed in NMBE of 10.38%, and CVRMSE of 21.03%. The data fromthe results of this study are needed to create a building design to obtain good thermal conditions.Keywords: machine learning, radiation intensity, cloud, support vector regression (SVR)
Analisis Kenyamanan Termal Menggunakan Computer Simulated Person Natanael Antonius; Amaliyah Rohsari Indah Utami; Wahyu Sujatmiko
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dewasa ini manusia menghabiskan hampir sebagian waktunya di dalam ruangan, maka dari itu kenyamanan termal perlu diwujudkan. Namun kenyamanan termal dalam suatu ruangan hanya dapat dianalisa setelah ruangantersebut telah dibangun. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kondisi termal dalam ruangan. Prediksitersebut diperoleh dengan menggunakan simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD) terhadap ComputerSimulated Person (CSP). CSP dianalogikan sebagai manusia dalam ruangan simulasi. Hasil simulasi tersebutdibandingkan dengan hasil eksperimen menggunakan manikin fisik dalam suatu ruangan. Parameter yangdibandingkan adalah kecepatan udara (U) dan temperatur (T) yang diambil pada tiga titik uji. Perbandingantersebut dilakukan untuk validasi model CSP dalam memprediksi kondisi termal. Kriteria validasi berupaNormalized Mean Bias Error (NMBE, Coefficient of Variation of the Root Mean Square Error (CV RSME), danCoefficient of Determination (R2). Nilai NMBE U dan T adalah 0.63% dan 0.003%, nilai CV RSME U dan Tadalah 2.34% dan 0.016%, nilai R2 U dan T adalah 0.99 dan 0.981. CSP yang telah divalidasi digunakan untukmemprediksi kenyamanan termal ruangan Laboratorium Fisika Bangunan Universitas Telkom. Hasil prediksimenunjukkan kenyamanan termal didapatkan pada posisi CSP yang berada pada bagian depan dan tengahruangan.Kata kunci : Computer Simulated Person, Computational Fluid Dynamics, Validasi Model, KenyamananTermal.Recently,most people spend their live indoor, therefore thermal comfort needs to be realized. But the thermal comfort in a room can only be analyzed after the room has been built. Objective of this study is to predict thethermal conditions in the room. The prediction is obtained by using a Computational Fluid Dynamics (CFD)simulation to a Computer Simulated Person (CSP). CSP is analogous to humans in a simulation room. Thesimulation results are compared with the results of experiments using physical manikin in a room. Comparedparameters are air velocity (U) and temperature (T) taken at the three test points. The purpose behind thecomparison is to validate the CSP model in predicting thermal conditions. Validation criteria are NormalizedMean Bias Error (NMBE), Coefficient of Variation of the Root Mean Square Error (CV RSME), and Coefficientof Determination (𝑅2). Value of NMBE U and T are 0.63% and 0.003%, value of CV RSME U and T are 2.34%and 0.016%, values of 𝑅2 U and T are 0.99 and 0.981. The validated CSP is used to predict the thermal comfortof the Telkom University Building Physics Laboratory Room The prediction results show that thermal comfort isobtained at the CSP position in the section front and center of the room. Keywords: Computer Simulated Person, Computational Fluid Dynamics, Model Validation, Thermal Comfort
Pengaruh Pembakaran Limbah Organik Rumah Tangga Dengan Campuran Bahan Aditif Terhadap Nilai Kalor Berna Wahyu Setiawan; Suwandi Suwandi; Amaliyah Rohsari Indah Utami
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakEnergi merupakan permasalahan utama dunia saat ini. Maka dibutuhkan energi alternatif untuk mengatasi permasalahan tersebut. Salah satu energy alternatif tersebut adalah energiberbahan dasar briket. Selain lebih murah, bahan dasar pembuatan briket juga bisa berasaldari limbah organik rumah tangga yang mudah didapat. Pada penelitian ini, briket dibuatdengan bahan dasar limbah organik rumah tangga yang dicampur dengan arang kayu, arangtempurung kelapa, dan arang sekam padi. Metode yang digunakan untuk mencampur bahantersebut adalah dengan tekanan hidrolik pada sampel dengan rasio perbandingan massa 1:1,1,25:0,75, 1,50:0,50. Pengujian ini dilakukan untuk mencari nilai kalor, suhu air, suhu api, danwaktu pembakaran dengan menggunakan bomb calorimeter dan kompor gasifikasi. Daripengujian tersebut, diperoleh nilai tertinggi pada briket limbah dengan arang kayu 1:1sebesar 5.246 kal/gr menghasilkan suhu air 94,49°��, suhu api 324,75°𝑪 dalam waktu 631s.Kata kunci : Briket, Kalor, Bomb Calorimeter, Kompor Gasifikasi. AbstractEnergy is a major problem in the world today. Then alternative energy is needed to overcomethese problems. One such alternative energy is briquette-based energy. Besides being cheaper,the basic ingredients for making briquettes can also come from household organic wastes thatare easily available. In this study, briquettes were made with basic ingredients of householdorganic waste mixed with wood charcoal, coconut shell charcoal, and rice husk charcoal. Themethod used to mix the material is with hydraulic pressure in the sample with a mass ratio of1:1, 1,25: 0,75, 1,50: 0,50. This test was conducted to find the heating value, water temperature,fire temperature, and combustion time using the bomb calorimeter and gasification stove.From the test, the highest value on waste briquettes with wood charcoal 1: 1 was 5.246 cal / grresulting in water temperature 94.49 ° C, fire temperature 324.75 ° C within 631s. Keywords: Briquettes, Calor, Bomb Calorimeter, Gasification Stove
lisis Pengaruh Ottv Terhadap Intensitas Konsumsi Energi Pada Berbagai Tipe Bangunan Alvin Hizra Muhammad; Ery Djunaedy; Wahyu Sujatmiko; Amaliyah Rohsari Indah Utami
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakPada Permen PUPR Nomor 02/PRT/M/2015, disebutkan bahwa persyaratan efisiensi energi (konsumsi energi)pada bangunan gedung hijau adalah selubung bangunan dan nilai OTTV (Overall Thermal Tranfer Value).OTTV adalah nilai kriteria selubung bangunan gedung yang dikondisikan. IKE (Intensitas Konsumsi Energi)adalah istilah yang menyatakan jumlah konsumsi energi. Pada penelitian ini, dilakukan simulasi pada berbagaitipe bangunan yang terdiri dari kombinasi enam macam bentuk bangunan, tiga parameter OTTV, yaitu WWR(Window to Wall Ratio), jenis dinding, dan jenis kaca, dan enam parameter IKE, yaitu kondisi ventilasi,kondisi infiltrasi, nilai COP (Coefficient of Performance) AC, setpoin temperatur AC, okupansi bangunan,dan iklim. Data hasil penelitian menunjukkan bahwa OTTV dan IKE memiliki hubungan yang linear naik.Parameter-parameter yang paling mempengaruhi adalah WWR, jenis kaca, COP AC, dan iklim. Penelitian inijuga menganalisis pengaruh beban internal dengan OTTV dengan membandingkan skin factor denganperbedaan nilai slope. Skin factor merupakan perbandingan IKE bangunan tanpa beban internal terhadap IKEbangunan dengan beban internal. Semakin kecil luas selubung/luas lantai bangunan, semakin besar nilai skinfactor-nya. Bangunan-bangunan dengan nilai skin factor yang kecil memiliki perbedaan slope yang jauhberbeda. Hal ini menunjukkan bahwa beban internal sangat mempengaruhi nilai OTTV pada bangunanbangunantersebut.Sedangkan,bangunan-bangunandengannilaiskinfactoryangbesarmemilikiperbedaanslopeyangtidakjauhberbeda.HalinimenunjukkanbahwabebaninternaltidakterlalumempengaruhinilaiOTTVpadabangunan-bangunantersebut. Katakunci:OTTV,IKE,bangunan,simulasi,EnergyPlus,efisiensienergi AbstractInPUPR Regulation No. 02/PRT/M/2015, it is stated that the requirements for energy efficiency (energyconsumption) in green buildings are the building envelope and the value of OTTV (Overall Thermal TransferValue). OTTV is the value of the enclosed building condition criteria. EUI (Energy Use Intensity) is a termthat states the amount of energy consumption. In this study, simulations were carried out on various buildingtypes consisting of a combination of six types of building shapes, three OTTV’s parameters, namely WWR(Window to Wall Ratio), wall type, and glass type, and six EUI’s parameters, namely ventilation conditions,conditions infiltration, COP (Coefficient of Performance) AC value, AC temperature setpoint, buildingoccupancy, and climate. Datas of the results of the study shows that OTTV and IKE had a linear upwardrelationship. The parameters that most influence are WWR, type of glass, COP AC, and climate. This studyalso analyzed the effect of internal load with OTTV by comparing skin factor with slope values’s different.Skin factor is a comparison of EUI’s buildings without internal loads to EUI’s buildings with internal loads.The smaller the sheath area/floor area of the building, the greater the value of the skin factor. Buildings withsmall skin factor values have very different slope differences. This shows that internal load greatly influencesthe value of OTTV in these buildings. Meanwhile, buildings with large skin factor values have slope differencesthat are not much different. This shows that the internal load does not greatly affect the value of OTTV inthese buildings.Keywords: OTTV, EUI, buildings, simulation, EnergyPlus, energy efficiency
Analisis Kinerja Reaktor Hidrogen Pada Proses Pembakaran Bahan Bakar Motor Bakar Terhadap Emisi Gas Buang Muhammad Zahid Hibaturrahman; Suwandi Suwandi; Amaliyah Rohsari Indah Utami
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakReaktor hidrogen merupakan alat yang dapat menjadi alternatif teknologi dalam menghasilkan emisi gas buangkendaraan menjadi lebih bersih, karena hidrogen yang dihasilkan dari reaktor dapat membantu menyempurnakanproses pembakaran bahan bakar pada kendaraan. Pada penelitian kali ini dilakukan pengujian terhadap kinerja darireaktor hidrogen yang akan dibandingkan nilai emisi gas buangnya dengan mesin tanpa menggunakan reaktorhidrogen. Terdapat tiga variasi pada pengujian kinerja reaktor hidrogen yaitu kecepatan putaran mesin, volumereaktor, dan temperatur reaktor. Nilai emisi gas buang yang dihasilkan ditampilkan menggunakan alat GasAnalyzer. Dari hasil pengujian dan pengambilan data yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa penurunanterbesar emisi gas HC terjadi pada reaktor 40,8 cm3 pada temperatur 130 °C di kecepatan putaran mesin 3000rpm yaitu sebesar 27 %. Penurunan terbesar emisi gas CO terjadi pada reaktor 56,5 cm3 pada temperatur 100°C di kecepatan putaran mesin 4000 rpm yaitu sebesar 57 %. Hal ini menunjukkan bahwa nilai emisi gas buang menggunakan reaktor hidrogen lebih baik daripada tanpa menggunakan reaktor hidrogen. Kata kunci : emisi, hidrogen, pembakaran, reaktor hidrogen. AbstractA hydrogen reactor is a tool that can be an alternative technology in producing vehicle exhaust emissions to becleaner, because the hydrogen produced from the reactor can help the fuel combustion process in the vehicle becomemore perfect. In this study a test of the performance of a hydrogen reactor will be compared to the value of exhaustemissions with a vehicle machine without using a hydrogen reactor. There are three variations on the testing ofhydrogen reactor performance, there are engine rotation speed, reactor volume, and reactor temperature. The valueof the resulting exhaust emissions is displayed using Gas Analyzer. From the results of testing and retrieval of datathat has been done, it was found that the biggest reduction in HC gas emissions occurred in the reactor 40.8 cm at atemperature of 130 ° C at the engine rotation speed of 3000 rpm which was equal to 27%. The biggest decrease in COgas emissions occurred at 56.5 cm3 reactor at a temperature of 100 ° C at 4000 rpm engine rotation speed whichwas equal to 57%. This shows that the value of exhaust emissions using a hydrogen reactor is better than without using a hydrogen reactor. Keywords: combustion, emissions, hydrogen, hydrogen reactors.
Pengaruh Penambahan Bahan Aditif Pada Briket Orrganik Rumah Tangga Terhadap Nilai Kalor Yogathama Arif Kurniawan; Suwandi Suwandi; Amaliyah Rohsari Indah Utami
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Secara umum sampah menjadi sumber masalah utama pencemaran lingkungan oleh karenaitu salah satu pemanfaatan sampah bisa dijadikan bahan bakar alternatif. Penelitian inimelakukan pengujian yaitu pengujian nilai kalor. Pengambilan data dengan dua metodeyaitu pengambilan dengan kalorimeter bom dan pengambilan data dengan komporgasifikasi sederhana. Bahan yang digunakan terdiri dari sampah organik rumah tangga danbahan aditif 60 mesh. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi sampah rumahtangga seperti nasi, tulang, sayur, kulit buah, daun, ranting, dan lainnya. Bahan aditif yangdigunakan meliputi serbuk sabut kelapa, serbuk sekam padi, serbuk kayu. Pengambilandata dilakukan dengan perbandingan rasio massa sampah organik dan bahan aditif yaitu1:1; 1,25:0,75; 1,50:0,50. Perbedaan massa bahan tesebut dipilih untuk mengetahuiperbandingan antara masing-masing kalor yang dihasilkan. Massa maksimal sampel adalah2 gr untuk pengujian kalorimeter bom dan massa minimal sampel 10 gr untuk pengujiankompor gasifikasi. Hasil kalorimeter bom yang tertinggi pada campuran sebuk kayu dengannilai kalor yaitu 4507 kalori/gram, sedangkan yang terendah pada campuran sabut kelapa3652 kalori/gram. Hasil kompor gasifikasi, briket organik dengan aditif serbuk kayumemiliki keunggulan yaitu memiliki sisa pembakaran hanya 0,2% dari berat briket. Briketorganik dengan bahan serbuk kulit padi memiliki waktu nyala api yang lebih lama yaituselama 960 detik atau sekitar 16 menit. Briket organik dengan aditif sabut kelapa jugamemiliki keunggulan dapat memanaskan air hingga suhu 111,11 °C. Kata kunci : limbah organik, bahan aditif, kalorimeter bom, kompor gasifikasi.Abstract In general, waste is the main source of environmental pollution, therefore one of the uses ofwaste can be used as alternative fuel. This study conducted a test that is testing the calorificvalue. Retrieval of data with two methods, namely taking with a bomb calorimeter and retrievingdata with a simple gasification stove. The material used consists of household organic waste and60 mesh additive.. Materials used in this study include household waste such as rice, bones,vegetables, fruit skins, leaves, twigs, and others. Additives used include coconut coir powder,rice husk powder, wood powder. Data is collected by comparing the mass ratio of organic wasteand additives, namely 1:1; 1,25:0,75; 1,50:0,50. The difference in mass of the material waschosen to find out the ratio between each heat produced. The maximum sample mass is 2 gr forbomb calorimeter testing and a minimum sample mass of 10 gr for testing gasification stoves.As a result, a mixture of organic and wood waste has a heating value of 4507 calories / gram,while the lowest in the coconut coir mixture is 3652 calories / gram. The results of gasificationstoves, organic briquettes with wood powder additives have the advantage of having acombustion residue of only 0.2% of the weight of the briquettes. Organic briquettes with ricehusk powder have a longer flame time of 960 seconds or around 16 minutes. Organic briquetteswith coconut coir additives also have the advantage of being able to heat water up to 111.11 ° C. Keywords: organic waste, additives, bomb calorimeters, gasification stoves.
Pemodelan Kenyamanan Termal Pada Bangunan Berventilasi Alami Chalila Ichwania; Amaliyah Rohsari Indah Utami; Wahyu Sujatmiko
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Ventilasi alami merupakan salah satu terobosan yang cukup terkenal untuk mengurangi penggunaan pengkondisi suhu padaruangan. Peran ventilasi alami adalah membantu menciptakan kenyamanan termal sebagai pengganti pengkondisi suhu.Kenyamanan termal yang di kuantifikasikan memiliki indeks -3 hingga +3 yang menunjukkan nilai dingin hingga ke panas dan0 untuk nilai netral. Pada penelitian ini menggunakan Gedung Tokong Nanas Universitas Telkom untuk di kuantifikasi n ilaikenyamanan termalnya menggunakan PMV( Predicted Mean Vote ). Untuk menemukan persebaran nilai PMV digunakan 2simulasi yaitu simulasi energi menggunakan Energyplus dan simulasi CFD ( Computational Fluid Dynamic ) menggunakanOpenfoam. Simulasi energi berfungsi untuk mencari parameter energi sedangkan simulasi CFD untuk mencari profil kecepatanpada ruangan. Skenario yang diberikan ada 4 yaitu: pertama adalah membandingkan nilai indeks PMV dengan perbedaan letakruangan di lantai yang sama menghasilkan ruangan di bagian utara adalah yang paling nyaman, kedua adalah membandingkanruangan yang memiliki perbedaan lantai namun satu kolom menghasilkan indeks PMV yang hampir sama, ketiga adalahmelihat perubahan indeks PMV setiap jam menghasilkan titik puncak kenaikan indeks PMV pada pukul 16.00 dan ke empatadalah membandingkan nilai indeks PMV pada pukul 13.00 menghasilkan ruangan 16 di lantai 02 adalah yang paling nyaman. Keyword : Kenyamanan Termal, Ventilasi Alami, CFD, PMV.
Penentuan Parameter Kinerja Bangunan Dengan Metode Inverse Modeling Menggunakan Machine Learning Septian Nur Hiadayat; Amaliyah Rohsari Indah Utami; Indra Wahyudhin Fathona
eProceedings of Engineering Vol 7, No 1 (2020): April 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Energy Signature dalam suatu bangunan dapat dilihat dengan cara membandingkan Energy Usage Intensity (EUI) dengan Outdoor Temp. Metode untuk mengindentifikasi Energy Signature adalah Invers Modeling. Metode inverse modeling sendiri bisa digunakan dengan Machine Learning. Metode invers modeling dimulai saat mensimulasikan enam (6) bangunan dengan berbagai geometri. Hasil dari simulasi bangunan tersebut adalah parameter bangunan yaitu kondisi wwr (windowto wall ratio), dinding, kaca, ventilasi, kondisi infiltrasi, nilai COP (Coefficient of Performance) AC, setpoin temperatur AC, okupansi bangunan, dan iklim. Data hasil penelitian menunjukan bahwa dari masing-masing bangunan menunjukkan nilai EUI yang berbeda. Pada saat inilah machine learning digunakan untuk mencari nilai akurasi dari masing-masing bangunan. Penelitian ini menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman machine learning dan Artificial neural networks (ANN) sebagai metode yang digunakan untuk mentraining data hasil simulasi. Setelah di training didapatkan nilai akurasi dari masing-masing bangunan menggunakan satu (1), tiga (3), sampai lima (5) hidden layer dengan masing-masing 25 neuron. Kata kunci: energy signature, artificial neural networks (ANN), parameter bangunan. Abstract Energy Signature in a building can be seen by comparing Energy Usage Intensity (EUI) with Outdoor Temp. The method for identifying Energy Signature is Inverse Modeling. The inverse modeling method itself can be used with Machine Learning. The inverse modeling method starts when simulating six (6) buildings with various geometries. The results of the building simulation are building parameters namely window to wall ratio, walls, glass, ventilation, infiltration conditions, AC COP (Coefficient of Performance) values, AC temperature setpoints, building occupancy, and climate. The research data shows that each building shows a different EUI value. At this time machine learning is used to find the accuracy value of each building. This study uses Python as a machine learning programming language and Artificial neural networks (ANN) as a method used for training simulation data. After training, the accuracy values of each building are obtained using one (1), three (3), up to five (5) hidden layers with 25 neurons each. Keywords: Energy Signature, Artificial Neural Networks (ANN), building paramater
Prastudi Pemantauan Bioaerosol Di Dalam Ruangan Dan Analisisnya Ahmad Harun Firdaus; Amaliyah Rohsari Indah Utami; Indra Chandra
eProceedings of Engineering Vol 7, No 1 (2020): April 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Bioaerosol adalah mikroorganisme dengan ukuran 0,02-100 µm yang berada di udara. Manusia banyak melakukan aktivitas di dalam ruang, sehingga kualitas udara dalam ruang merupakan faktor penting yang harus diperhatikan. Bioaerosol di dalam ruang, dapat berupa bakteri, virus, fungi, dan alergen seperti parasit debu yang dapat bersumber dari bangkai dan kotoran tungau. Dampaknya terhadap kesehatan terutama berupa iritasi, infeksi, dan alergi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengetahui hubungan parameter non-biologi (RH, T, CO2, PM2.5) terhadap parameter biologi berupa konsentrasi bakteri (CFU/m3 ) di dalam ruangan. Lokasi pengukuran dilakukan di tiga ruangan yang berada di Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung. Mekanisme pengambilan sampel biologi di setiap lokasi dilakukan secara paralel dengan parameter non-biologi secara paralel pada jam operasional kampus, masing-masing selama dua menit dengan tiga kali pengulangan menggunakan alat impaktor SKC BioStage Standar 400 holes dengan media NA Tryipticase Soy Agar pada cawan petri. Kemudian sampel diidentifikasi dan dihitung jumlah koloni bakteri menggunakan alat Colony Counter. Bakteri tersebut diidentifikasi dengan cara pemberian media enrichment menggunakan Trypticase Soy Broth dan lempeng agar darah 5%, kemudian dilakukan pengecakan gram, setelah itu diberikan media diferensial meggunakan Manitol Salt Agar dan MacConekey’s Agar. Rerata konsentrasi bioaerosol pada ketiga ruangan adalah 5583 CFU/m3 , 1890 CFU/m3 , dan 1278 CFU/m3 . Model regresi linier menunjukan terdapat korelasi yang positif terhadap parameter RH, T, dan CO2 dengan konsentrasi bioaerosol. Korelasi yang lemah pada PM2.5 dapat diakibatkan oleh bakteri di udara berdiri sebagai agregat atau menempel pada partikel non-biologi, sehingga ukuranya > 2,5 µm. Rerata konsentrasi bioaerosol pada ruangan 1, 2, dan 3 adalah 5583 CFU/m3 , 1890 CFU/m3 , dan 1278 CFU/m3 . Ketiga lokasi tersebut tidak memenuhi persyaratan kualitas bilogi udara dalam ruangan. Kata kunci : Bioaerosol, kualitas udara dalam ruang, bakteri di udara. Abstract Bioaerosol is microorganisms with the size of 0,02-100 µm in the air. Humans do a lot of activities in the room, so the indoor air quality is importan factor that must be consider. Bioaerosol formed of bacteria, viruses, fungi and allergance such as dust parasites that can be sourced from dead carcasses and dust mites. The impact on health mainly in the form of irritation, infection, and allergance. This study aims to identify and determine the relationship of non-bilogical parameters (RH, T, CO2, PM2.5) to biological parameter in the form of bacterial colony forming unit per volume (CFU/m3 ). Location where the air sampled was taken in three places of Gedung Deli, Universitas Telkom, Bandung. Biological sampling mechanism at each location was carried out in parallel with non-biological parameters in parallel during campus operational hours, each for two minutes with three repetition using the Standard SKC BioStage 400 holes with natrium agar Trypticase Soy Agar on a petri dish. Then the sample was identified and counted for total colonies using colony counter. These bacteria were identified by enrichment media using Trypticase Soy Broth and Blood Agar 5%, then gram cheking was perfomed, after which diferential media were used Manitol Salt Agar and MacConekey Agar. The mean bioaerosol concentration in three rooms were 5583, 1890, and 1278 CFU/m3 . The linear regression model shows that there is a positive correlation with the parameters of RH, T, and CO2 with the concentration of bioaerosol. Weak correlations at PM2.5 can be caused by bacteria in the air standing as aggregates or sticking to non-biological particles, so the size are >2.5 µm. The mean concentration of bioaerosol in rooms 1, 2 and 3 were 5583 CFU/m3 , 1890 CFU/m3 , and 1278 CFU/m3 . All three locations did not meet the quality requirements for indoor air biology. Keywords: Bioaerosol, indoor air quality, airborne bacteria
Co-Authors Adam Zakiy Hizbullah Adi, Yeremia Kristianto Ahmad Harun Firdaus Ahmad Qurthobi Ahmad Qurthobi Alit Munawar Holil Alvin Hizra Muhammad Andre Swardana Anindya Nabila Salma Anindya Nabila Salma Arfandi, Rizky Nurfadillah Asep Suhendi Asep Suhendi Aulya Sholehah Wataawa Sau Bhis Sobri Avianto, Luthfi Wigi Bayu Setiawan Berna Wahyu Setiawan Chalila Ichwania Daffa Rayhan Betha Muchtar Daffa Rayhan Betha Muchtar Davianti, Ajeng Faradilla Putri Ditia, Anissa Diva, Shaina Diyana Afdhila Eka Triwahyuni, Eka Erni Dwi Sumaryatie Erni Dwi Sumaryatie Ery Djunaedy Ghassani, Deika Saffanah Nisyyah Hafidah, Fiolyta Hapsah Aulia Azzahra Hertiana Bethaningtyas Dyah Kusumaningrum Ian Hariananda Ihsan Maulidin Ihsan Maulidin Ihsan Maulidin Indra Chandra Indra Chandra Indra Wahyudin Fathonah Linahtadiya Andiani Lutfi Ikbal Majid Mamat Rokhmat Mamat Rokhmat Maryana, Roni Maulana Afchor Aulia Maulidin, Ihsan Melania Suweni Muntini Mubarak, Luthfi Rizqi Muhamad Ramdlan Kirom Muhammad Zahid Hibaturrahman Muryanto Muryanto, Muryanto Muthmainnah, Melania Suweni Muntini Natanael Antonius Neni Sintawardani Neni Sintawardani Nurwulan Fitriyanti Putri, Monica Tri Buana Rachmawati, Lulu Millatina Rais Nurdimansyah Rasyid, Tazlila Rahmi Reza Ayu Febriana Rosalia Mustika Hermawati Septian Nur Hiadayat Septiana Dwika Pangestu Sugiwati, Sri Suprayogi Suprayogi Suprayogi Suprayogi Suwandi Suwandi Suwandi Suwandi Suwandi Suwandi Suwandi Suwandi Tania Verasta Tania Verasta Tania Verasta Tesla Pinantun Hamonangan Teuku Beuna Bardant Theresia Deviyana Gunawan Theresia Deviyana Gunawan Triwikantoro Triwikantoro Triwikantoro Triwikantoro Ventiano Ventiano Wahyu Sujatmiko Yan Irawan Yanni Sudiyani Yeremia Kristianto Adi Yogathama Arif Kurniawan