Thermal Analysis of Greenhouse Environment Using Computational Fluid Dynamics (CFD), Case Study in ITERA

Greenhouse is a modern agricultural technology that allows for increased agricultural yields. The purpose of this study was to analyze the thermal distribution in the greenhouse of the Sumatra Institute of Technology (ITERA) in 3 time conditions, namely in the morning, afternoon and evening. The method used is CFD modeling using Solidwork. The dimensions of the greenhouse are 12.5 x 25 x 4.26 m³. The greenhouse is divided into a grid into 20 thermal measurement points separated by 2.5 m. The greenhouse has 2 cooling pads and 2 exhaust fans separated by 12.5 m. Model validation using MAPE and R2. The results of the analysis show that 3 models have valid results with MAPE 10% and R2 0.75 and can continue in the review of thermal distribution. of the 3 time condition models that provide a thermal distribution of 28 - 37 ℃. Morning conditions are hotter than afternoon and evening. Cold air from the cooling pad sucked by the exhaust fan is only able to control an area 50%. So the thermal distribution of the greenhouse needs improvement

Rancang Bangun Warehouse Management System Menggunakan Metode Agile

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan Warehouse Management System (WMS) di gudang PT CAKRA. WMS adalah sistem yang dirancang untuk menangkap semua informasi yang diperlukan dalam aktivitas operasional pergudangan. Namun, ditemukan permasalahan terkait selisih catatan jumlah stok barang masuk dan keluar dengan jumlah fisik yang ada di gudang. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif serta menerapkan metode Agile untuk fleksibilitas dan adaptasi dalam proses penelitian. Sumber data yang digunakan meliputi data primer dan sekunder. Teknik pengumpulan data meliputi observasi lapangan, wawancara, dan dokumentasi. Analisis data dilakukan melalui reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan WMS di gudang PT CAKRA belum berjalan efektif, yang dibuktikan dengan data wawancara dan masih ditemukannya beberapa kendala. Penggunaan metode Agile memungkinkan penyesuaian berkelanjutan dan peningkatan proses selama penelitian berlangsung, yang berpotensi memperbaiki penerapan WMS di masa depan

Penanggulangan Kegagalan Munculnya Tulangan Bored Pile Sebelum Pelakasanaan Pekerjaan Matt Foundation

Penelitian ini membahas permasalahan tidak munculnya tulangan bored pile pada proyek pembangunan yang melibatkan pemasangan king post sebagai bagian dari persiapan pekerjaan matt foundation. Permasalahan ini terjadi akibat tulangan bored pile yang ikut terpendam selama pemasangan kolom king post yang disebabkan oleh kondisi tanah yang tidak stabil serta jarak antara bored pile dan king post yang terlalu dekat. Metode penelitian meliputi studi literatur, observasi lapangan, dan analisis terhadap solusi penanggulangan, yaitu penggalian ulang, penggunaan chemset, dan penerapan sistem monitoring posisi. Penggalian ulang dilakukan untuk memastikan tulangan bored pile tetap terlihat dan berada pada posisi yang sesuai, sedangkan sistem monitoring posisi diterapkan untuk memantau akurasi pemasangan. Chemset digunakan sebagai solusi alternatif untuk memperbaiki atau mengamankan tulangan yang tergeser, meskipun membutuhkan waktu pengerjaan yang lebih lama dan biaya tambahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi penggalian ulang dan sistem monitoring posisi merupakan solusi paling efektif untuk memastikan tulangan bored pile tetap sesuai dengan desain awal, terutama pada kondisi tanah kohesif yang mudah runtuh. Penggunaan chemset digunakan sebagai solusi alternatif jika metode lain tidak efektif, meskipun membutuhkan waktu dan biaya tambahan. Dengan hasil ini diharapkan dapat memberikan pedoman praktis bagi para praktisi konstruksi dalam menangani proyek serupa, sehingga meningkatkan efisiensi, kualitas, dan ketahanan struktur. Penelitian ini juga menekankan pentingnya penyesuaian metode pemasangan sesuai kondisi tanah

Klasifikasi Jenis Wayang menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Optimasi Adaptive Moment Estimation (ADAM)

Perkembangan teknologi memiliki peran penting dalam upaya pelestarian budaya, terutama dalam melestarikan seni tradisional seperti wayang. Wayang merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang telah mengalami penurunan minat sebesar 23,06% dalam kurun waktu 2018 hingga 2021. Sehingga, diperlukan pendekatan baru yang lebih modern untuk dapat menarik perhatian generasi muda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem klasifikasi jening wayang menggunakan convolutional neural network (CNN) dengan optimasi Adaptive Moment Estimation (ADAM) agar memberikan informasi yang lebih akurat mengenai jenis wayang dan meningkatkan akses pendidikan budaya melalui teknologi. Metode CNN dengan optimasi ADAM disinyalir dapat meingkatkan kemampuannya dalam analisis citran dan optimasi akurasi. Hasill penelitian menunjukkan bahwa optimasi ADAM mengikatkan hasil akurasi prediksi hingga 0,84 dalaam 30 iterasi pelatihan dibandingan tanpa memiliki optimasi. Sistem ini dapat digunakan sebagai media pembelajaran interaktif untuk mengenal jenis wayang, termasuk wayang kulit, golek dan beber dengan performa yang baik

Penyelesaian Traveling Salesman Problem Dengan Algoritma Ant Colony Menggunakan Multi Processing

Traveling Salesman Problem (TSP) adalah tantangan utama dalam optimasi kombinatorial, di mana menemukan rute terpendek menjadi sulit dengan bertambahnya skala rute. Ant Colony Optimization (ACO) adalah metode populer berbasis perilaku semut untuk menjelajahi solusi optimal. Namun, ACO sering membutuhkan waktu komputasi tinggi, terutama untuk masalah berskala besar. Penelitian ini mengusulkan penggabungan pemrograman paralel melalui multiprocessing dan multithreading untuk mempercepat eksekusi tanpa mengurangi kualitas solusi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa multithreading memberikan waktu eksekusi tercepat dengan nilai fitness konsisten, yaitu 0.0030 pada iterasi 100 dan 0.0022–0.0024 pada iterasi 1000. Pada iterasi 100, multithreading mencatat waktu 0.0023–0.0037 detik, sementara multiprocessing membutuhkan 0.1889–0.2041 detik. Pada iterasi 1000, multithreading mencapai 0.0032–0.0042 detik, sedangkan multiprocessing berkisar antara 0.1919–0.2266 detik. Multithreading meningkatkan efisiensi waktu eksekusi hingga sekitar 99,83% dibandingkan dengan ACO standar pada iterasi 100, dan sekitar 99,80% pada iterasi 1000, tanpa mengorbankan kualitas solusi. Penelitian ini menegaskan bahwa multithreading lebih efisien dibandingkan multiprocessing untuk menyelesaikan TSP menggunakan ACO

Analysis of The Relationship of Rework and Inventory to Waste in The Ciputra Hospital Surabaya Project

Currently, the construction sector is adopting the theory of production in the manufacturing industry, known as lean construction, to reduce waste and increase value. Last Planner System (LPS) has not been widely used and has good potential because the advantage of LPS is to identify a job along with obstacles to improve performance in a construction project. In the construction of Junior High School (SMP) Al-Falah, it has work obstacles due to erratic weather so that the project is delayed, the author conducts a field survey to analyze the actual progress in the field, LPS has work indicators / work flow to measure the extent to which work indicators can be realized properly, the LPS work flow are Master Plan, Phase Pull Planning, Lookahead Planning, Constraints Analysis, Shielding Production, and Percent Plan Complete (PPC) as a standard for measuring whether project productivity is realized properly or not. In this study, the results of the implementation using LPS on the Al-Falah Junior High School construction project show that the lowest PPC can be seen in week 7, which is 0% because there is no work achievement so that the work is delayed, while in week 16 it can be seen that PPC has increased dramatically to 96%. Then after averaging the PPC of 51% which means that LPS has not been able to increase the reliability of planning above 70%, (Ballard, 2000)

Analysis of the Relationship Between Open Defecation Free Behavior and Water Quality in the Kalitebu River, Kali Kedinding Subdistrict, Surabaya

The Kali Tebu River in Tanah Kali Kedinding Village, Kenjeran District, Surabaya City, is often used by many people to defecate. Data collected by the Tanah Kali Kedinding Community Health Center in 2023 shows that 48 heads of families (KK), or 0.30% of the total population, are still involved in Open Defecation (Open Defecation) in waterways that flow directly into the river. into the Kali Tebu River, this can pollute river water, changing the quality of river water. The aim of the research is to analyze the results of river water quality tests, water quality status. In this research, a questionnaire was filled out to find out the community profile, then tested the parameters based on Minister of Environment and Forestry Regulation No. 68 of 2016 which consists of TSS, pH, BOD, COD, Fatty Oil, Ammonia, and Total Coliform. Then compare the quality status of the Storet method and the Pollution Index (IP) which is guided by Minister of Environment Decree No. 115 of 2003 with River Water Quality in accordance with PP RI No. 22 of 2021 . The test results for the TSS, BOD, COD, Ammonia, Fatty Oil and Total Coliform parameters of the Kali Tebu river do not meet the class quality standards in accordance with Government Regulation no. 22 of 2021, while the pH, COD and fatty oil parameters are compliant. Then the water quality status in the Kali Tebu River was determined using the storet method at points 1 – 3, all of which were included in the heavily polluted category with result values of -102, -100, -98. Meanwhile, to determine water quality status using the average Pollution Index at points 1 - 3, it is included in the heavily polluted category with PIj values 10, namely 20, 22, 23

Penerapan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Endokrin Pada Pasien Lansia

The application of the Naïve Bayes algorithm has shown great potential in the classification of endocrine diseases in elderly patients. This study aims to develop a classification model using the algorithm, utilizing diabetes-related data obtained from public datasets. The process involves data collection, preprocessing, model training, and evaluation using Orange software. The results show that Naïve Bayes' algorithm is able to achieve high accuracy in data classification. The implementation of this model is expected to be a medical decision support system for faster and more accurate diagnosis, as well as improve the efficiency of health services for elderly patients. The advantages of this method lie in its ease of use, time efficiency, and intuitive visualization capabilities, making it an effective tool in medical data analysis. The main advantages of this approach include ease of implementation, time efficiency in data analysis, and the ability to visualize intuitively through a software interface. Thus, this research not only contributes to the development of health technology but also opens up opportunities for further integration with more complex AI-based health information systems. The adoption of this model is expected to be able to encourage the improvement of the quality of health services in the future