Pengurangan Emisi Karbon Perusahaan Pemanis Dengan Material Circularity Indicator (MCI) Dan Energy Value Stream Mapping (EVSM)

Peningkatan produktivitas operasional suatu perusahaan berkaitan erat dengan aktivitas pemanfaatan energi yang berkorelasi dengan emisi karbon. Hal tersebut dapat mengubah iklim secara drastis dan membahayakan masyarakat dunia. Preferensi konsumen yang sadar akan dampak lingkungan pun menjadi pendorong utama bagi perusahaan untuk mengurangi emisi karbon dalam operasional bisnisnya. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan strategi perbaikan untuk mengurangi emisi karbon PT LMN dengan material circularity indicator (MCI)—metode circular economy—dan energy value stream mapping—metode Lean. Gabungan metode tersebut telah menunjukkan efektivitasnya untuk menganalisis dan menjadi bahan pendukung diskusi root cause analysis dengan stakeholder. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa nilai MCI proses produksi sorbitol secara keseluruhan adalah 0,30 sedangkan nilai MCI proses produksi CWSS adalah 0,11—artinya sorbitol relatif lebih sirkular dibandingkan CWSS. Strategi pengurangan emisi karbon telah dirumuskan. Pada konteks sirkularitas material: starch recovery, reuse-recycle air, memaksimalkan nickel catalyst recovery, dan mengevaluasi kemungkinan menjual filter cake dan CWSS yang tidak sesuai spesifikasi sebagai pakan ternak. Pada konteksi utilisasi energi, penggantian PRV dan implementasi SMED diprioritaskan. Rekomendasi tersebut memiliki potensi pengurangan 2102 ton CO2e per tahun dan meningkatkan efisiensi energi keseluruhan hingga 10%. =============================================================================================================================== Increasing the productivity of a company is closely related to energy utilization activities which correlated to carbon emissions. It can drastically change the climate and harm world community. The preferences of consumers who are aware of environmental impacts are also the main impetus for many companies to reduce carbon emissions in its business operations. This study aims to plan an improvement strategy for reducing sweeteners’ company carbon emissions with the material circularity indicator (MCI)—a circular economy method—and the energy value stream mapping (EVSM)—a lean method. Those methods combined have shown their practicality in analyzing and triggering root cause analysis discussions with stakeholders. Results showed overall sorbitol processing MCI value is 0.30, while CWSS processing MCI value is 0.11—showing that sorbitol is relatively more circular than CWSS. Carbon emissions reduction strategy were developed. In terms of material circularity, it is suggested to recover starch, reuse-recycle water, maximize nickel catalyst recovery, and check the feasibility to sell filter cake and out-of-specification CWSS as animal feed. In terms of energy utilization, PRV replacement and SMED implementation were prioritized. Those combined has an opportunity of reducing 2102 tons-CO2e annualized and increase overall energy efficiency up to 10

Kalibrasi Tegangan dan Arus pada Monitoring Kerusakan Motor DC Menggunakan Metode Moving average

CV. PLCD Edukasi Nusantara merupakan perusahaan yang melayani pembuatan modul pelatihan PLC, HMI, AC Drive, SCADA, dan Smart Relay. CV. PLCD Edukasi Nusantara sekarang sedang mengembangkan sistem monitoring yang dilakukan secara online. Disana terdapat konveyor yang menggunakan motor DC sebagai penggeraknya, ketika konveyor motor DC itu beroperasi terdapat kendala seperti sering tersendat-sendat. Kebanyakan kerusakan dari motor listrik disebabkan oleh beberapa faktor seperti : panas, kotor, lembab, vibrasi, dan kualitas dari sumber listrik. Panas atau overheat pada motor listrik biasanya disebabkan oleh naik turunnya arus dan tegangan pada waktu yang tidak menentu. Proyek Akhir ini bertujuan untuk membuat sistem monitoring yang akan memantau kondisi motor DC dari hasil keluarannya berupa tegangan dan arus, dan dari monitoring tegangan dan arus itu akan dibuat tampilan grafik pada website server untuk mengetahui akurasi keluaran motor DC dan mengetahui rataan tegangan dan arus pada periode tertentu menggunakan metode moving average. Metode moving average adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai prediksi untuk periode berikutnya, metode moving average sudah banyak diterapkan dalam menganalisa data. Penulis akan merancang sebuah alat yang terdiri dari sensor arus tegangan MAX471, Nodemcu ESP8266, serta mikrontroller arduino yang didalamnya terdapat program moving average. Didapati dari hasil perhitungan eror pengukuran dengan persamaan APE, didapatkan hasil eror pengukuran sensor tegangan MAX471 yaitu 2,31%. Persentasi eror sensor tersebut relatif kecil, karena nilainya mendekati 1%. Untuk sensor arus MAX471 sebesar 4,18%. Persentasi eror sensor tersebut relatif besar, sehingga sensor MAX471 tersebut harus dikalibrasi agar persentase eror nya dibawah 1%. Dari hasil pengujian keluaran motor DC dapat dihitung nilai eror yang terjadi pada data arus dan tegangan. Dengan nilai MAE arus motor sebesar 0,015 % ampere dan nilai MAE tegangan motor sebesar 0,25 % volt pada pengujian data simulasi arus dan tegangan keluaran motor DC secara beraturan. Kemudian untuk pengujian data simulasi arus dan tegangan keluaran motor DC secara tidak beraturan nilai MAE pada arus motor sebesar 0,038 % ampere dan pada tegangan motor sebesar 0,30 % volt. Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring dapat mengetahui akurasi keluaran motor DC dengan menghitung eror yang terjadi dan juga dapat mengetahui rataan tegangan dan arus pada tiap periode ke-5 dengan menggunakan metode moving average. ================================================================================================================================== CV. PLCD Edukasi Nusantara is a company that manufactures PLC, HMI, AC Drive, SCADA and Smart Relay training modules. CV. PLCD Education Nusantara is currently developing an online monitoring system. There is a conveyor that uses a dc motor as its propulsion, when the dc motor conveyor operates there are problems such as frequent hiccups. Most damage to electric motors is caused by several factors such as: heat, dirt, moisture, vibration, and the quality of the power source. Heat or overheating in electric motors is usually caused by fluctuations in current and voltage at uncertain times. This final project aims to create a monitoring system that will monitor the condition of the DC motor from its output in the form of voltage and current, and from monitoring the voltage and current a graphic display will be made on the server website to determine the accuracy of the output of the DC motor and find out the average voltage and current over the period using the moving average method. The moving average method is a value smoothing forecasting method by taking a group of observation values which are then averaged, then using the average as a prediction for the next period, the moving average method has been widely applied in analyzing data. The author will design a tool that consists of a MAX471 voltage current sensor, Nodemcu ESP8266, and an arduino microcontroller in which there is a moving average program. It was found from the results of calculating the measurement error with the APE equation, the measurement error results for the MAX471 voltage sensor were 2.31%. The percentage of sensor error is relatively small, because the value is close to 1%. For the MAX471 current sensor it is 4.18%. The error percentage of the sensor is relatively large, so the MAX471 sensor must be calibrated so that the error percentage is below 1%. From the results of testing the output of the DC motor, it can be calculated the value of the error that occurs in the current and voltage data. With a motor current MAE value of 0.015% amperes and a motor voltage MAE value of 0.25% volts in testing the current and output voltage simulation DC motors regularly. Then for testing the simulation data of the current and output voltage of the DC motor, the MAE value at the motor current is 0.038% amperes and the motor voltage is 0.30% volts. From the data above it can be concluded that the monitoring system can determine the accuracy of DC motor output by calculating the errors that occur and can also find out the average voltage and current in each 5th period using the moving average method. Keywords: Current and Voltage, DC Motor, Moving Average, Monitoring

Analisis Pengaruh Daya dan Waktu Microwave pada Sintesis AC/CuO sebagai Fotokatalis untuk Konversi CO2 menjadi Methanol

Semakin pesatnya perkembangan teknologi, semakin besar pula kebutuhan manusia akan energi, yang mengakibatkan semakin meningkatnya gas emisi berupa CO2. CO2 direduksi dengan adanya energi matahari yang mampu mengubah menjadi methanol dengan bantuan fotokatalis. Activated Carbon/CuO dipilih karena tingginya tingkat adsorpsi polutan CO2 pada permukaan katalis serta luas permukaanya yang besar. Penelitian bertujuan untuk menganalisis pengaruh daya dan waktu microwave terhadap struktur, morfologi, dan sifat fotokatalitik AC/CuO. AC/CuO yang digunakan sebagai fotokatalis untuk konversi CO2 menjadi methanol disintesis menggunakan microwave dengan daya 180 W, 300 W, dan 450 W selama 30, 60, dan 90 menit, yang kemudian diuji XRD, FTIR, SEM, UV-Vis, BET, dan GCMS. CuO disintesis dengan menggunakan metode sol-gel untuk kemudian dikompositkan dengan AC menjadi komposit AC/CuO. Semakin besar daya yang digunakan, ukuran kristal komposit AC/CuO juga semakin besar, seiring dengan semakin kecilnya energi band gap yang dihasilkan. Ukuran kristal terbesar dimiliki oleh sampel AC/CuO yang disintesis microwave dengan daya 450 watt selama 90 menit, dengan energi band gap sebesar 3,31 eV, menghasilkan methanol 2,19%, ethanediol 3,26%, dan propanol 15,80%. Sedangkan, komposit AC/CuO yang disintesis dengan daya 180 watt selama 60 menit menghasilkan methanol hasil fotokatalisis terbanyak, yaitu 16,96%. ================================================================================================================================ The more rapid the development of technology, the greater the human need for energy, which results in increasing gas emissions in the form of CO2. CO2 is reduced in the presence of solar energy which can convert it into methanol with the help of a photocatalyst. Activated Carbon/CuO was chosen because of the high adsorption rate of CO2 pollutants on the surface of the catalyst and its large surface area. The aim of this study was to analyze the effect of microwave power and time on the structure, morphology, and photocatalytic properties of AC/CuO. AC/CuO used as a photocatalyst for the conversion of CO2 to methanol was synthesized using a microwave with a power of 180 W, 300 W, and 450 W for 30, 60, and 90 minutes, which were then tested by XRD, FTIR, SEM, UV-Vis, BET, and GCMS. CuO was synthesized using the sol-gel method and then composited with AC to become an AC/CuO composite. The greater the power used, the larger the crystal size of the AC/CuO composite, along with the smaller band gap energy produced. The largest crystal size belongs to the AC/CuO sample which was synthesized in the microwave with 450 watt of power for 90 minutes, with a band gap energy of 3.31 eV, producing 2.19% methanol, 3.26% ethanediol and 15.80% propanol. Meanwhile, the AC/CuO composite synthesized at 180 watts for 60 minutes produced the highest amount of methanol produced by photocatalysis, which is 16.96%

Desain Fuzzy Logic Controller Untuk Electrical Stimulation Restorasi Gerakan Shoulder Joint Menggunakan Functional Electrical Stimulation

Menurut World Health Organization (WHO), pada setiap tahun 15 juta orang di seluruh dunia mengalami stroke. Stroke merupakan penyebab kecacatan nomor satu di dunia dan penyebab kematian nomor dua di dunia. Dua pertiga stroke terjadi di negara berkembang. Efek paling umum pada kondisi pasca stroke adalah pelemahan alat gerak atas. Pelemahan pada gerak atas mempengaruhi kemampuan individu dalam melakukan aktivitas sehari-hari. Untuk mengembalikan fungsi tubuh tersebut maka diperlukan rehabilitasi. Functional Electrical Stimulation (FES) merupakan salah satu cara rehabilitasi. Namun, dalam penggunaan Functional Electrical Stimulation (FES) cenderung membuat penderita pasca stroke mengalami kejenuhan dalam melakukan rehabilitasi. Penelitian ini menggunakan Functional Electrical Stimulatin (FES) dua channel atau multichannel dengan mikrokontroler STM32F103C8T6 dan 2 buah sensor accelerometer dan gyroscope untuk mengukur sudut pada shoulder joint. Modul Functional Electrical Stimulation (FES) terdiri dari Boost Converter, Pulse Generator, dan Driver Channel. Boost Converter mampu menghasilkan keluaran sebesar 130-144 V. Pulse Generator mampu menghasilkan pulsa 20 Hz selebar 200 µs. Dengan menggunakan sistem kontrol Fuzzy Logic Controller, sebagaimana Functional Electrical Stimulation (FES) tersebut akan dikontrol dengan menggunakan fuzzy. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan gerakan dari stimulus yang diberikan dengan sudut mendekati target trajektori yang telah ditentukan. Pengujian dari sistem ini masih terbatas pada subjek normal saja dan adanya proses rehabilitasi ini mampu untuk membantu restorasi gerak shoulder joint. Hasil rata-rata RMSE sebesar 18,94, RMSE besar disebabkan adanya delay dari mikrokontroler, Bluetooth, dan proses reander di user interface. Pengembangan selanjutnya bisa menambahkan modul wi-fi seperti ESP8266 yang memungkinkan untuk menghubungkan mikrokontroler dengan internet. Penggunaan mikrokontroler lainnya seperti ESP32 juga memungkinkan untuk terhubung langsung dengan internet tanpa penambahan modul wi-fi tambahan ==================================================================================================================================== According to the World Health Organization (WHO), every year 15 million people worldwide experience a stroke. Stroke is the number one cause of disability in the world and the number two cause of death in the world. Two-thirds of strokes occur in developing countries. The most common effect in post-stroke conditions is the weakening of the upper limbs. The weakening of the upper limbs affects the individual's ability to perform daily activities. To restore body function, rehabilitation is required. Functional Electrical Stimulation (FES) is one way of rehabilitation. However, the use of Functional Electrical Stimulation (FES) tends to make post-stroke patients experience saturation in rehabilitation. This research uses two-channel or multichannel Functional Electrical Stimulatin (FES) with STM32F103C8T6 microcontroller and 2 accelerometer and gyroscope sensors to measure the angle of the shoulder joint. The Functional Electrical Stimulation (FES) module consists of a Boost Converter, Pulse Generator, and Channel Driver. Boost Converter is able to produce an output of 130-144 V. The Pulse Generator is capable of producing 20 Hz pulses 200 µs wide. By using Fuzzy Logic Controller control system, as Functional Electrical Stimulation (FES) will be controlled using fuzzy. The result obtained from this research is to produce movement from a given stimulus with an angle approaching the predetermined target trajectory. Testing of this system is still limited to normal subjects only and the rehabilitation process is able to help restore shoulder joint motion. The average RMSE result is 18,94, thelarge RMSE is due to the delay from the microcontroller, bluetooth, and the reander process in the user interface. Futher development can add wi-fi modules such as ESP8266 which makes it possible to connect microcontrollers with the internet. The use of other microcontrollers such as ESP32 also makes it possible to connect directly to the internet without adding additional wi-fi module

Studi Pengembangan Ekowisata Pantai Delegan Gresik

Pengembangan dan pengelolaan ekowisata merupakan salah satu upaya pemanfaatan sumber daya lokal yang optimal. Pantai Wisata Pasir Putih Delegan Jawa Timur sebagai wilayah pengeloalaan dan juga pengembangan ekowisata. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui potensi sumber daya yang ada di objek wisata pantai Delegan dengan metode yang digunakan Analysis Hierarchy Prossces (AHP) dan wawancara. Pantai Dalegan memiliki potensi ekowisata karena topografi pantai yang landai, ombak yang tenang dan pasir putih. Namun, untuk mengembangkan Pantai Dalegan sebagai ekowisata memiliki beberapa kendala. Minimnya infrastruktur penunjang atraksi wisata, kurangnya kerjasama antara masyarakat desa dengan pemerintah daerah, dan pengelolaan yang kurang baik sehingga pengembangan ekowisata belum maksimal. Potensi wilayah pesisir Pantai Delegan Gresik terletak pada potensi sumberdaya manusi yang cukup besar, potensi pariwisata karena memiliki pantai dengan pasir berwarna putih dan ombak yang tenang serta pemandangan yang indah. Potensi lain dari wilayah pesisir Gresik adalah dapat didorong untuk meningkatkan kualitas sumberdaya manusia masyarakat melalui sektor pendidikan dan keterampilan. Prioritas utama kebijakan mengenai studi pengelolaan dan potensi wilayah pesisir Gresik Jawa Timur dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) menurut persepsi stakeholder adalah pemberdayaan sumberdaya manusia sebesar 0.51 atau 51% kemudian disusul pengembangan branding pariwisata sebesar 0.26 atau 26% sebagai prioritas kedua, disusul dengan pengembangan destinasi wisata sebesar 0.16 atau 16% dan yang terakihir yaitu pengeloalan berbasis ekowisata sebesar 0.08 atau 8%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor penentu pengembangan kawasan wisata alam di Desa Delegan mempengaruhi bentuk-bentuk partisipasi yang dilakukan masyarakat setempat. Arahan pengembangan yang dihasilkan antara lain pemanfaatan berbagai sumberdaya, pengembangan sarana sebagai peluang usaha masyarakat, pemberdayaan keterampilan masyarakat, peningkatan promosi kawasan, dan upaya menjaga kelestarian lingkungan. ================================================================================================================================ The development and management of ecotourism is an effort to optimally utilize local resources. White Sand Tourism Beach, Delegan, East Java, as an area for management and development of ecotourism. The aim of the research is to find out the potential resources that exist in the Delegan beach tourism object with the method used Analysis Hierarchy Process (AHP) and interview. Delegan Beach has ecotourism potential because of the sloping beach topography, calm waves and white sand. However, to develop Dalegan Beach as ecotourism has several obstacles. The lack of infrastructure supporting tourist attractions, the lack of cooperation between village communities and local governments, and poor management so that ecotourism development is not maximized. The potential of the coastal area of Delegan Gresik Beach lies in the potential for human resources which is quite large, tourism potential because it has a beach with white sand and calm waves and beautiful scenery. Another potential of the Gresik coastal area is that it can be encouraged to improve the quality of the community's human resources through the education and skills sectors. The main priority of the policy regarding management studies and the potential of the Gresik coastal area in East Java using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method according to stakeholder perceptions is the empowerment of human resources by 0.51 or 51% then followed by the development of tourism branding by 0.26 or 26% as the second priority, followed by development of tourist destinations by 0.16 or 16% and the last one is ecotourism-based management by 0.08 or 8%. The results showed that the determinants of the development of natural tourism areas in Delegan Village influenced the forms of participation carried out by the local community. The resulting development directions include utilization of various resources, development of facilities as community business opportunities, empowerment of community skills, increased area promotion, and efforts to preserve the environment

Sistem Monitoring Dan Prediksi Daya Listrik Jangka Pendek Menggunakan Metode Artificial Neural Network

Departemen Teknik Elektro Otomasi (DTEO) merupakan salah satu instansi yang menerapkan penggunaan Energi Baru Terbarukan (EBT) sebagai salah satu sumber pembangkit listriknya bersamaan dengan grid atau listrik yang dikelola oleh Perusahaan Listrik Negara (PLN). Saat ini EBT yang diterapkan pada DTEO adalah dengan menggunakan 6 unit Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) on grid. Penggunaan PLTS sebagai sumber listrik di DTEO hanya dapat menghasilkan daya maksimal sebesar 1120,67 Watt, dimana jumlah jumlah tersebut hanya dapat memenuhi kebutuhan daya pada DTEO sebanyak 1,3%. Kebutuhan daya listrik yang tidak tercukupi dari penggunaan PLTS, terpenuhi dengan menggunakan energi yang bersumber dari grid. Dalam upaya peningkatan penggunaan EBT sebagai sumber baku listrik, diperlukan perencanaan penambahan unit panel surya untuk dapat meningkatkan daya listrik yang terbangkitkan oleh EBT. Dari permasalahan tersebut dibuatlah sistem manajemen energi untuk monitoring besar kebutuhan daya listrik dan memprediksi daya yang terbangkitkan oleh PLTS dalam jangka waktu pendek, yaitu perkiraan produksi dalam satu hari. Sistem tersebut digunakan untuk mengetahui besar kebutuhan daya yang belum terpenuhi dari hasil pembangkitan daya oleh PLTS. Dari penelitian yang telah dilakukan, diketahui jumlah solar panel tambahan yang dibutuhkan untuk memenuhi seluruh kebutuhan konsumsi daya listrik adalah sebanyak 455 unit. Pada penelitian ini prediksi konsumsi daya menggunakan metode artificial neural network (ANN) berdasarkan time-series, yaitu dengan masukan besar nilai daya yang terkonsumsi pada waktu sebelumnya. Konstruksi ANN yang digunakan adalah dengan 3 hidden layer. Pengujian kesalahan dilakukan menggunakan metode perhitungan MAPE dengan kesalahan prediksi produksi dan konsumsi daya sebesar 20,43% dan 23,48%. ================================================================================================================================ The Department of Electrical Automation Engineering (DTEO) is one of the agencies that implements the use of New, Renewable Energy (EBT) as a source of power generation together with the grid or electricity managed by the State Electricity Company (PLN). Currently the EBT applied to DTEO is by using 6 on grid Solar Power Plants (PLTS). The use of PLTS as a source of electricity in DTEO can only produce a maximum power of 1120.67 Watts, where this amount can only meet the power requirements of DTEO of 1.3%. The need for electric power that is not sufficient from the use of PLTS is fulfilled by using energy sourced from the grid. In an effort to increase the use of EBT as a raw source of electricity, it is necessary to plan for adding solar panel units to be able to increase the electric power generated by EBT. From these problems, an energy management system was created to monitor the amount of electricity needed and predict the power generated by PLTS in the short term, namely production estimates in one day. This system is used to find out the amount of unfulfilled power requirements from the results of power generation by PLTS. From the research that has been done, it is known that the number of additional solar panels needed to meet all the electricity consumption needs is 455 units. In this study, the prediction of power consumption uses the artificial neural network (ANN) method based on time-series, namely by inputting the power consumption value at the previous time. The ANN construction used is with 3 hidden layers. Error testing was carried out using the MAPE calculation method with production and power consumption prediction errors of 20.43% and 23.48%

Penilaian Resiliensi Keselamatan di Industri Pertambangan dan Pengolahan Mineral Nikel untuk Mengurangi Kecelakaan Kerja

Kecelakaan kerja masih menjadi ancaman dan semakin memaksa industri untuk meningkatkan manajemen keselamatannya. Manajemen keselamatan merupakan ilmu multidisiplin yang terdiri dari berbagai bidang seperti ekonomi, teknik, hubungan industrial, hukum, manajemen, kesehatan, dan psikologi. Manajemen keselamatan terus berkembang untuk mengikuti perkembangan kondisi saat ini. Dinyatakan bahwa konsep resiliensi cocok untuk kondisi kerangka sosio-spesialisasi yang kompleks. Pertambangan dan pengolahan mineral adalah salah satu contoh industri yang kompleks. Saat ini belum ada metodologi kuantitatif yang secara komprehensif menjelaskan penilaian resiliensi dalam industri pertambangan dan pengolahan mineral. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana penilaian resiliensi perusahaan tambang nikel di Provinsi Sulawesi Selatan Indonesia. Penilaian resiliensi dilakukan dengan menggunakan indikator resiliensi yang ditetapkan oleh tinjauan pustaka dan penilaian ahli. Karena ada sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu, model pengambilan keputusan multikriteria (MCDM) dipilih untuk menyelesaikan masalah. Sifat multikriteria, adanya faktor kualitatif dan kuantitatif membuat Fuzzy AHP (F-AHP) secara substansial lebih cocok terutama dalam aspek kuantifikasi dan pemodelan. Kerangka evaluasi dimulai dari pemilihan tenaga ahli yang diklasifikasikan berdasarkan pengalaman, posisi level dan latar belakang pendidikan. Kemudian dipilih 7 indikator ketahanan dari tinjauan pustaka untuk mendapatkan indikator pemeringkatan yang paling penting. Hasil evaluasi resiliensi menggunakan indikator ini, akan digunakan oleh para ahli (pengambil keputusan) dalam strategi manajemen keselamatan berikutnya. Identifikasi hasil indikator ketahanan perusahaan ini juga dapat dijadikan acuan acuan indikator resiliensi bagi perusahaan pertambangan dan pengolahan mineral lainnya

Diversified Crypto Assets Portfolio Optimization Based On Risk Preferences Using K-Means Clustering Algorithm And Efficient Frontier

This study aims to assist investors to make better investment decisions by identifying the characteristics of the price movements of crypto coins and finding the optimum portfolio diversification for each investor’s risk preferences. 84 crypto coins included in CMC Crypto 200 from January 1, 2019, to June 30, 2022, as the observation period, clustered based on their return and risk using k-means clustering algorithm. The findings show that crypto coins are grouped into 6 clusters, and clusters show the information that cryptocurrency market is highly volatile. Using the efficient frontier, it has been identified three optimum portfolio weights consist of seven crypto coins according to each investors’ risk preferences that produce expected returns from the portfolio of 1,708 USD, 2.620 USD, and 3,035 USD, foreach different risk profiles, using observation period data. Using testing period since July 1,2022, to September 30, 2022, three optimum portfolio weights consist of six, five, and six crypto coins produce expected return from the portfolio of 1,160 USD, 1.855 USD, and1,949 USD, respectively for each investor’s risk preferences. Based on portfolio performance comparison with market represented by CMC Crypto 200 index, portfolios created for each investor type outperform the market. ================================================================================================================================ Penelitian ini bertujuan untuk membantu investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih baik dengan mengidentifikasi karakteristik pergerakan harga koin kripto dan menemukan diversifikasi portofolio yang optimal untuk setiap preferensi risiko investor. Sebanyak 84 koin kripto yang termasuk dalam CMC Crypto 200 dari tanggal 1 Januari 2019 hingga 30 Juni 2022 sebagai periode pengamatan, dikelompokkan berdasarkan return dan risikonya dengan menggunakan algoritma k-means clustering. Temuan menunjukkan bahwa koin kripto dikelompokkan ke dalam 6 cluster, dan cluster menunjukkan informasi bahwa pasar mata uang kripto sangat fluktuatif. Dengan menggunakan efficient frontier, telah diidentifikasi tiga bobot portofolio optimal yang terdiri dari tujuh koin kripto sesuai dengan preferensi risiko masing-masing investor yang menghasilkan return yang diharapkan dari portofolio sebesar 1.708 USD, 2.620 USD, dan 3.035 USD, untuk setiap profil risiko yang berbeda, dengan menggunakan data periode pengamatan. Dengan menggunakan periode pengujian sejak 1 Juli 2022 hingga 30 September 2022, tiga bobot portofolio optimal yang terdiri dari enam, lima, dan enam koin kripto menghasilkan return ekspektasi dari portofolio sebesar 1.160 USD, 1.855 USD, dan 1.949 USD, masing-masing untuk setiap preferensi risiko investor. Berdasarkan perbandingan kinerja portofolio dengan pasar yang diwakili oleh indeks CMC Crypto 200, portofolio yang dibuat untuk setiap tipe investor mengungguli pasar

Analisis Waktu Dan Biaya Penyelesaian Proyek Transmisi 150 kV Dengan Pendekatan Metode CPM Dan Time Cost Trade Off

Pembangunan infrastruktur ketenagalistrikan Transmisi 150 kV oleh PT PLN (Persero) merupakan penugasan dari Pemerintah dalam rangka mendukung pertumbuhan listrik di Indonesia. Beberapa proyek Transmisi 150 kV mengalami keterlambatan dalam penyelesaian proyek dikarenakan kurang akuratnya dalam penentuan waktu dan biaya penyelesaian proyek, hal ini terlihat dari waktu penyelesaian proyek lebih lama daripada waktu kontrak.Proyek pembangunan transmisi 150 kV terdiri dari aktivitas engineering, procurement, construction dan commissioning sehingga diperlukan perhitungan waktu dan biaya yang matang dengan mempertimbangkan sumber daya (Man, Material, Machine dan Method). Pendekatan metode Critical Path Method (CPM) digunakan dalam analisis waktu dikarenakan bersifat deterministik dan metode Time Cost Trade Off (TCTO) digunakan ketika ada potensi permasalahan keterlambatan, percepatan maupun pembengkakan biaya proyek. Kombinasi pendekatan metode CPM dan TCTO tepat digunakan pada aktivitas proyek yang diketahui pasti dengan tetap memperhatikan pekerjaan paralel dan serial. Dari hasil penelitian bahwa proyek transmisi 150 kV terdapat 13 lintasan kritis dimana aktivitas kritis yang tidak mempunyai total slack (float = 0), skema percepatan yang berdampak besar terhadap waktu dan biaya yaitu percepatan pada tahap construction serta perubahan seluruh variabel sumber daya (Man, Material, Machine dan Method) berdampak terhadap perubahan waktu dan biaya, sedangkan perubahan salah satu variabel sumber daya yaitu Method berpengaruh terhadap waktu namun belum tentu berpengaruh terhadap biaya. ==================================================================================================================================== The construction of the 150 kV Transmission electricity infrastructure by PT PLN (Persero) is an assignment from the Government in order to support electricity growth in Indonesia. Several 150 kV Transmission projects experienced delays in project completion due to inaccurate timing and project completion costs, this can be seen from the project completion time being longer than the contract time. The construction project of the 150 kV transmission involves engineering, procurement, construction, and commissioning activities, requiring careful calculations of time and costs while considering resources (Man, Material, Machine, and Method). The Critical Path Method (CPM) is used as the deterministic analysis approach for time analysis, while the Time Cost Trade-Off (TCTO) method is employed when there is a potential for project delays, acceleration, or cost overrun. The combination of the CPM and TCTO methods is suitable for project activities that are precisely known, while considering both parallel and serial work. Based on the research results, the 150 kV transmission project has 13 critical paths, where critical activities have no total slack (float = 0). The acceleration scheme that significantly impacts time and cost is the acceleration during the construction phase, and changes in all resource variables (Man, Material, Machine, and Method) affect both time and cost. However, a change in a single resource variable, namely Method, may impact time but not necessarily cost

Penerapan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) dalam Peramalan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) di Indonesia

Kelapa sawit menjadi komoditas perkebunan yang memiliki jumlah produksi paling tinggi di Indonesia dan kelapa sawit dapat diolah menjadi Crude Palm Oil (CPO). Produk turunan CPO salah satunya minyak goreng yang sudah menjadi kebutuhan pokok masyarakat Indonesia. Selain memenuhi pasar domestik, Indonesia juga melakukan ekspor CPO untuk memenuhi kebutuhan CPO Internasional. Produksi CPO cenderung bersifat probabilistik atau berfluktuasi. Oleh karena itu, produksi CPO pun harus dapat diramalkan agar memudahkan pengontrolan CPO di masa yang akan datang baik untuk memenuhi kebutuhan domestik maupun internasional agar tetap terkontrol. Pada proyek akhir ini akan dilakukan peramalan jumlah produksi Crude Palm Oil (CPO) di Indonesia tahun 2022 menggunakan Radial Basis Function Neural Network dengan fungsi aktivasi gaussian. Data peramalan menggunakan data bulanan dari periode sebelumnya sebagai acuan yakni dari Januari tahun 2011 hingga Desember tahun 2021 yang merupakan data sekunder dan diambil pada website resmi Badan Pusat Statistik Indonesia dan Databoks. Model RBFNN terbaik untuk meramalkan jumlah produksi CPO di Indonesia adalah jaringan dengan variable input layer Zt-1 dengan 4 node pada hidden layer dan satu neuron pada output layer dimana model tersebut memiliki nilai MAPE sebesar 8,36%, nilai MAD sebesar 373.386, dan nilai RMSE sebesar 470.301. Ramalan jumlah produksi CPO di Indonesia tahun 2022 didapati menurun secara eksponensial dari bulan Januari 2022 hingga Desember 2022. ================================================================================================================================ Palm oil is a plantation commodity that has the highest amount of production in Indonesia and palm oil can be processed into Crude Palm Oil (CPO). One of the CPO derivative products is cooking oil, which has become a basic need for the Indonesian people. In addition to fulfilling the domestic market, Indonesia also exports CPO to meet international CPO needs. CPO production tends to be probabilistic or fluctuating. Therefore, CPO production must also be predictable in order to facilitate control of CPO in the future both to meet domestic and international needs so that it remains under control. This final project will forecast the amount of Crude Palm Oil (CPO) production in Indonesia in 2022 using the Radial Basis Function Neural Network with an gaussian activation function. Forecasting data uses monthly data from the previous period as a reference, namely from January 2011 to December 2021 which is secondary data and is taken on the official website of the Indonesian Central Bureau of Statistics and Databoks. The best RBFNN model for predicting the amount of CPO production in Indonesia is a network with variable input layer Zt-1 with 4 nodes in the hidden layer and one neuron in the output layer where the model has a MAPE value of 8.36%, a MAD value of 373,386, and a value RMSE of 470,301. It is estimated that the amount of CPO production in Indonesia in 2022 is found to decrease exponentially from January 2022 to December 2022