Analisa Crack Impeller pada Fan Motor Assy

Fan motors assy in the air conditioning system of the vehicle are one component that works to blow air into the vehicle room, and also serves to increase the air pressure volume that will be flowed in the vehicle room. In the assembly process of the motor motor assy the XXX model is by using a pressing method to combine the motor blower with the impeller, in the impeller pressing process, the reject product occurs which is crack in the impeller hole during the pressing process. This happens because the dimensions of the impeller are not standard, namely the dimensions of the hole in the impeller has experienced a shift deviation of 0.15 mm from the standard tolerance ┴ 0.1 mm. At 0.15 mm shift deviation, it is found that the slope of 1° has the potential to crack in the impeller hole during the pressing process, because the material on the impeller PPGF-20, is unable to withstand the twisting force of 1.388 KN when pressing process

Pemodelan Elearning Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Framework Learning Technology System Architecture (Ltsa) Dan Unified Modeling Language (Uml)

Saat ini, perguruan tinggi sebagai motor pencerdas bangsa dituntut untuk lebih melek dengan perkembangan informasi teknologi, perkembangan peralatan komunikasi dan jaringan internet berkecepatan tinggi saat ini. Pendidikan di perguruan tinggi dituntut untuk mampu mengarahkan mahasiswa untuk lebih mandiri dan mampu menggunakan teknologi pembelajaran elearning, yang pada akhirnya akan mempengaruhi kemampuan mahasiswa ketika bekerja dan terjun ke dalam masyarakat. Pengembangan sebuah Elearning sebagai sebuah software aplikasi dapat dilakukan dengan berbagai macam metodologi atau framework dan salah satunya adalah framework Learning Technology System Architecture (LTSA) yang merupakan standar 1484.1-2013 dari Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) untuk teknologi pembelajaran. Standar IEEE 1484.1-2013 dikembangkan oleh IEEE Learning Technology Standards Committee (LTSC) yang merupakan bagian dari IEEE Computer Society dan diterbitkan pada tahun 2013. Pengembangan elearning dengan framework LTSA akan menerapkan atau memetakan komponen proses dan penyimpanan data pada LTSA dengan menggunakan metode pengembangan berorientasi obyek yang disebut Unified Modeling Language (UML). Penerapan framework LTSA dalam mengembangkan elearning dibatasi pada penggunaan beberapa diagram pada UML seperti sequence diagram, use case diagram, class diagram, package diagram, activity diagram dan component diagram. Penggunaan UML pada pengembangan elearning dengan menggunakan framework LTSA diharapkan dapat memberikan pencerahan bagaimana membangun sebuah elearning dengan paradigma berorientasi obyek. Beberapa contoh penerapan diagram UML dalam pengembangan elearning diberikan sebagai gambaran bagaimana sebuah elearning dikembangkan dengan framework LTSA. Pada akhirnya perguruan tinggi yang mengabaikan teknologi dalam proses pembelajaran akan tidak menarik dan ditinggalkan oleh masyarakat yang semakin peduli dan menikmati teknologi sebagai bagian dari kehidupan manusia

Using Attribute Oriented Induction High Level Emerging Pattern (AOI-HEP) to Mine Frequent Patterns

Frequent patterns in Attribute Oriented Induction High level Emerging Pattern (AOI-HEP), are recognized when have maximum subsumption target (superset) into contrasting (subset) datasets (contrasting ⊂ target) and having large High Emerging Pattern (HEP) growth rate and support in target dataset. HEP Frequent patterns had been successful mined with AOI-HEP upon 4 UCI machine learning datasets such as adult, breast cancer, census and IPUMS with the number of instances of 48842, 569, 2458285 and 256932 respectively and each dataset has concept hierarchies built from its five chosen attributes. There are 2 and 1 finding frequent patterns from adult and breast cancer datasets, while there is no frequent pattern from census and IPUMS datasets. The finding HEP frequent patterns from adult dataset are adult which have government workclass with an intermediate education (80.53%) and America as native country(33%). Meanwhile, the only 1 HEP frequent pattern from breast cancer dataset is breast cancer which have clump thickness type of AboutAverClump with cell size of VeryLargeSize(3.56%). Finding HEP frequent patterns with AOI-HEP are influenced by learning on high level concept in one of chosen attribute and extended experiment upon adult dataset where learn on marital-status attribute showed that there is no finding frequent pattern