PERSEPSI DAN PREFERENSI MAHASISWA UNDIP TEMBALANG UNTUK BERSEPEDA KE KAMPUS

Kota Semarang merupakan salah satu dari sekian banyak kota besar di Indonesia yang mengalami permasalahan akibat tingginya penggunaan kendaraan bermotor, khususnya kendaraan pribadi. Kawasan pendidikan Kampus Undip Tembalang merupakan salah satu kawasan dengan aktivitas terpadat di Kota Semarang. Kawasan ini dihuni oleh puluhan ribu mahasiswa. Kemacetan dan polusi udara juga terjadi di kawasan ini karena tingginya aktivitas dan penggunaan kendaraan bermotor oleh mahasiswa. Untuk mengurai kemacetan dan menurunkan tingkat polusi udara, pihak kampus telah menerapkan beberapa program, salah satunya adalah program penerapan jalur sepeda di kawasan kampus. Sejumlah sepeda juga disediakan oleh pihak kampus dengan bekerja sama dengan pihak swasta. Namun pada penerapannya, mahasiswa tetap menggunakan kendaraan bermotor untuk pergi ke kampus maupun melakukan aktivitas sehari-hari. Padahal sebagian besar mahasiswa bertempat tinggal pada jarak atau radius nyaman bersepeda yaitu ± 2 km. Mak

Modifikasi Perencanaan Gedung PT. Pelni Surabaya Dengan Balok Pra Tekan

Gedung PT PELNI Surabaya adalah gedung yang dirancang sehagaa pusat perkanturan yang mcmmjang kinerja perusahaan. Untuk mendapatkan ruang yang luas, dilal-..ukan moditikasa percncanaan dengan menggunakan balok-balok pratekan. Pcrtimbangan pcmilihan hcton pratckan adalah dari kemampuannya untuk memikul beban dengan bentang yang besar. llal ini dikarenakan beton pratekan mampu mengkombmasikan beton berl..ckuatan tingga dan baja mutu tinggi secara aktif Selain itu dimcnsi balok pratel-.an Jauh lcbih kccil bila dibandingkan dengan balok bcrtulang dengan bcntang yang sama, schingga dapat mengurangi berat mati strul.."tur. Modlfikasi percncanaan struktur hanva dJtinjau dari segi teknis struktur saja. tanpa mempertimbangkan ~egi ckonomi dan estetika. Analisa struktur gedung mengacu pada peraturan yang berlal..u di lndonesaa dan pcraturan penunjang lainnya. Secara umurn struktur gcdung dircncanakan dengan memenuhi persyaratan keamanan struktur. berdasarl.an kekuatan dan deformasi yang timbul akibat be ban ~ ang be kef) a pada struktur terSt!but dengan tingkat daknhtas 2. Khusu~ untuk balok pratekan. percncanaan didasarkan pada metode pelaksanaan d1 lapangan dengan mcmpemmbangkan kekuatan dan perilaku komponen struktur pada tahap yang !..nus seJal.. saat prategangan daberikan. Kehilangan pratekan merupakan faktor ~ ang pentmg dalam anah~ balol. pratekan, karena dapat men&'Uf3llgi kekuatan keseluruhan stuktur Kolom yang mcm1l..u1 balok pratekan mengalami pengaruh yang cukup besar al.ibat adan~a gaya prategang. Pengaruh terbesar terdapat pada kolom terbawah yang memikul balok pratekan tersebut. Untuk mengatasi masalah ini dilakukan pcnambahan jumlah tulangan lcntur-al.saal kolom secara gradual berdasarkan beban-beban luar yang terjadi Semakm ke bawah jumlah tulangan kolom semakin mengeci

Identifikasi Escherichia coli pada Tangan Penjamah Makanan di Kantin Kampus FK Ukrida Tahun 2016

Kontaminasi E. coli pada makanan cukup tinggi di Indonesia terutama di Jakarta. Tingkat kontaminasi oleh E. coli adalah 65,5% . Kejadian Luar Biasa (KLB) keracunan makanan juga masih tinggi yaitu 31.919 kasus tahun 1997 dengan angka kematian kasus 0,15%. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi adanya bakteri Escherichia coli pada tangan penjamah makanan di kantin Kampus Fakultas Kedokteran Universitas Krida Wacana (FK Ukrida) dengan metode total purposive sampling sebanyak 17 sampel yang diteliti secara biokimia, menggunakan Analytical Profile Index Test. Pengambilan sampel dengan swab tangan hanya dilakukan satu kali saja untuk setiap penjamah makanan, menggunakan kapas lidi steril yang sudah dicelupkan ke dalam larutan NaCl 0,9% pada seluruh permukaan tangan dan sela-sela jarinya. Hasil swab tangan dibiakkan pada medium agar Eosin Methylen Blue. Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa bakteri yang terdapat pada tangan penjamah makanan di kantin kampus FK Ukrida adalah koloni jamur dan bakteri gram positif, Pantoea spp, Raoultella planticola.Kata kunci: Escherichia coli, penjamah makanan, kantin kampus FK Ukrid

Implementasi Alat Pendeteksi Dini Kebakaran di Kelurahan Bukit Duri Berbasis Internet of Things (IoT)

There are many densely populated areas in Indonesian territory, especially in DKI Jakarta wards. In DKI Jakarta there are many sub-districts with a large population. It is recorded that there are 52,230 people living in 2.29 km2 of the village's land area. Therefore in a densely populated area and there are many buildings the rate of fire is high. Fire incidents cannot be predicted by anyone, so early fire detection devices are needed. the author wants to create a fire detection system using the Arduino Atmega328p microcontroller based on the internet of things (IoT) using a fire sensor, and an MQ-2 gas sensor to get 9 early symptoms of a fire and can be heard via an alarm in real-time. As well as being able to provide information to the owner of this tool and be able to find out if early signs of fire appear. So as to reduce the risk or minimize losses caused by fire accidents and can reduce the occurrence of fire accidents.

Analisa Ketidakpastian Pengukuran Sensor Curah Hujan Tipe Tipping Bucket berbasis Internet of Things

Rain is very difficult to predict. This is because there ar eso many factors that can affect rain starting from temperature, humidity, rainfall and intensity of sunlight. Moreover, coupled with weather anomalies such as la nina and el nino which cause a longer rainy period than usual. Whereas high rainfall causes disasters such as floods and so on. Therefore, it is important in predicting the rain that will occur in a place As it is likely possible anticipate  flood disaster that will occur. This study uses a backpropagation type of artificial neural network in predicting rainfall. Input data that used to train this artificial neural network is data from BKMG about monthly rainfall during 2015-2019. Based About the result of the conducted test data, the MSE at output of the artificial neural network is 0.089161. From these effects it could be assume that the synthetic neural network with method backpropagation works well  to predict the rainfall that will occur. Keyword ­: Backpropagation, Rainfall, Prediction, Artificial Neural Network.Semua makhluk tidak akan bertahan hidup dan lingkungan akan menjadi mati tanpa air. Padahal air tawar yang berfungsi sebagai penyangga dapat hidup hanya sebanyak 3% dari semua air di bumi ini. Salah satu sumber utama dari air tawar adalah hujan. Saat ini, hujan sangat sulit untuk diprediksi dikarenakan adanya fenomena perubahan iklim yang ada pada dekade terakhir ini. Hujan yang terlalu lama akan menimbulkan permasalahan lain yaitu bencana banjir. Jika curah hujan dapat diprediksi maka ini bisa menambah waktu untuk kegiatan mitigasi bencana banjir. atau sebagai usaha dalam pencegahan akan tibanya banjir di hari esok. Jadi, sangat penting untuk mendapatkan data curah hujan yang teliti. Penelitian ini akan membuat sebuah sensor curah hujan bertipe tipping bucket yang datanya akan dikirim ke sebuah website atau dengan kata lain berbasis internet of things. Selain itu akan dilakukan pengujian dalam pengukuran sensor serta analisis ketidakpastian pengukuran yang terjadi. Pengujian mendapati hasil bahwa rata-rata kesalahan pengukuran yang terjadi yakni 1.7% dan kesalahan yang terjadi dikarenakan kesalahan mekanik, kesalahan elektronik, kesalahan resolusi, dan kesalahan adhesi. Kata kunci : Sensor Curah Hujan, Tipping Bucket, Internet Of Things, Ketidakpastian Pengukuran