Portable treatment system to treat cafeteria sullage water using effective microorganism and biomedia

This study investigates portable water treatment in small scale size according to the design in the previous research that can solve the main problem of water pollution faced by UTHM Kampus Pagoh cafeteria. The objectives of this study are to design and produce a portable water treatment system using effective microbioorganism and biomedia to reduce contamination of sullage water and to analyze and make a comparative study with other designs to treat sullage water focusing on UTHM Kampus Pagoh cafeteria. To produce portable water treatment, a do-it-yourself (DIY) tank from polypropylene container box with volume of 151 L was designed, incorporating two types of biological treatments, namely effective microorganism and biomedia. This study also reviewed and compares the analysis results of biological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD) and suspended solid of water treatment from previous studies. At the end of this study, the expected results obtained were comparable with results from the previous studies. As a recommendation, actual laboratory tests must be conducted for future work to obtain accurate data for the parameters analyzed

PENGARUH PENGGUNAAN COIL BOOSTER, PENAMBAHAN METANOL DALAM PREMIUM DAN VARIASI PUTARAN MESIN TERHADAP EMISI GAS BUANG CO DAN HC PADA YAMAHA MIO SPORTY TAHUN 2007

Mohammad Isa. PENGARUH PENGGUNAAN COIL BOOSTER, PENAMBAHAN METANOL DALAM PREMIUM DAN VARIASI PUTARAN MESIN TERHADAP EMISI GAS BUANG CO DAN HC PADA YAMAHA MIO SPORTY TAHUN 2007. Skripsi: Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret Surakarta. April 2013. Tujuan penelitian ini adalah (1) Menyelidiki pengaruh penggunaan coil booster pada putaran 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm dan 4500 rpm, terhadap emisi gas buang CO dan HC yang rendah pada Yamaha Mio Sporty Tahun 2007, (2) Menyelidiki pengaruh penambahan metanol dalam premium pada putaran 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm, dan 4500 rpm, terhadap emisi gas buang CO dan HC yang rendah pada Yamaha Mio Sporty Tahun 2007, (3) Menyelidiki interaksi pengaruh penggunaan coil booster, penambahan methanol dalam premium, pada putaran 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm, 4500 rpm terhadap emisi gas buang CO dan HC yang rendah pada Yamaha Mio Sporty Tahun 2007. Penelitian ini dilakukan di Ruang Pengujian Dinas Perhubungan Indonesia yang beralamat di Jl. Menteri Supeno No.7 Surakarta dengan menggunakan alat Gas Analyser HORIBA tipe MEXA-554J. Metode penelitian ini menggunakan metode eksperimen. Obyek dalam penelitian ini menggunakan sepeda motor Yamaha Mio Sporty Tahun 2007, nomor mesin 5TL840397 dan nomor rangka MH35TL0067K83947. Teknik Analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis data deskriptif yaitu mengamati secara langsung hasil eksperimen kemudian dianalisis dan menyimpulkan hasil penelitian. Komponen yang digunakan untuk analisis data, meliputi : sistem pengapian (coil standar dan dengan pemasangan coil booster), penambahan metanol (10% (M10), 20% (M20), 30% (M30) dan 40% (M40)), variasi putaran mesin (1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm, dan 4500 rpm), dan emisi gas buang CO dan HC. Berdasarkan hasil penelitian pada putaran 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm, 4500 rpm dapat disimpulkan: (1) Penggunaan coil booster dapat mempengaruhi emisi gas buang CO dan HC, sehingga cenderung turun. (2) Penambahan metanol dalam premium dapat mempengaruhi emisi gas buang CO dan HC, sehingga cenderung turun. (3) Interaksi penggunaan coil booster, dan penambahan metanol dalam premium dapat mempengaruhi emisi gas buang CO dan HC, sehingga cenderung turun. Kata kunci : Coil Booster, Metanol, Emisi CO dan HC. Mohammad Isa. EFFECT USAGE BOOSTER COIL, ADDITION METHANOL IN PREMIUM AND VARIATION OF ROTATION ENGINE TO CO AND HC GAS EMISSIONS ON YAMAHA MIO SPORTY 2007. Skripsi: Faculty of Teacher Training and Education Science Sebelas Maret University Surakarta. April 2013. The purpose of this study are (1) Investigate effect of usage booster coil at 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm and 4500 rpm, to low CO and HC emissions on Yamaha Mio Sporty 2007, (2) investigate effect of adding methanol in premium at 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm and 4500 rpm, to low CO and HC emissions on Yamaha Mio Sporty 2007, (3) investigate the interaction effect of usage booster coil, addition methanol in premium, at 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm, 4500 rpm, to low CO and HC emissions on Yamaha Mio Sporty 2007. The research was conducted at Testing Room Indonesia Department of Transportation is located at Jl. Menteri Supeno No.7 Surakarta using Gas Analyser tool HORIBA MEXA type-554J. This research method uses experimental methods. The Object in this research used a motorcycles Yamaha Mio Sporty 2007 with engine number 5TL840397 and chassis number MH35TL0067K83947. Techniques of data analysis in this research used descriptive data analysis that is directly observed experimental results are then analyzed and summing up the results of the research. Component ware used for data analysis includes: ignition system (standard coil and installation booster coil), addition methanol (10% (M10), 20% (M20), 30% (M30) and 40% (M40)), variations of rotation engine speed (1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm and 4500 rpm), and exhaust emissions (CO and HC). Based on the results of research at 1500 rpm, 2500 rpm, 3500 rpm, 4500 rpm, We can concluded that: (1) Usage booster coil can affect CO and HC emissions, so it tends to fall. (2) Addition methanol in premium can affect CO and HC emissions, so it tends to fall. (3) Interaction usage booster coil, and addition methanol in premium can affect CO and HC emissions, so it tends to fall. Keywords: Booster Coil, Methanol, CO and HC Emissions

MH17 Tragedy: A Comparative Analysis of Cold War and Post-Cold War Media Framing of Aviation Disasters

This research builds on similar studies that examined newspaper coverage of airline disasters during the Cold War in the 1980s. It explores new Cold War frames in The New York Times and The Moscow Times coverage of Malaysian Airlines Flight MH17, which was shot down over Ukraine in 2014. The research reveals an absence of hostile Cold War assertions, but found frames were consistent with the respective U.S. and Russian diplomatic positions

Perancangan Prototipe Perangkat Lunak Untuk Penempatan Pegawai Dengan Model Pilihan Dari Perspektif Dua Arah Berbasis Algoritma Genetika

Optimasi merupakan hal yang penting dalam berbagai bidang. Salah satunya adalah bidang penempatan pegawai dalam manajemen sumber daya manusia. Dengan optimasi penempatan pegawai dapat dilakukan dengan efektif, efisien dan sesuai kebutuhan perusahaan. Pada beberapa literatur terdapat banyak metode untuk optimasi. Namun dalam penelitian ini digunakan Algoritma Genetika untuk mengoptimalkan model pilihan dari perspektif dua arah sebagai model dari penempatan pegawai pada PT. Petrokimia Gresik. Pada akhir penelitian ditunjukkan bahwa Algoritma Genetika dapat digunakan untuk menyelesaikan model pilihan dari perspektif dua arah dan dirancang dalam sebuah prototipe perangkat lunak

Classification of Poverty Levels Using k-Nearest Neighbor and Learning Vector Quantization Methods

Poverty is the inability of individuals to fulfill the minimum basic needs for a decent life. The problem of poverty is one of the fundamental problems that become the central attention of the local government. One of the government efforts to overcome poverty is using the alleviation programs. Government often faces some difficulties to sort out of the poverty levels in the society. Therefore it is necessary to conduct a study that helps the government to identify the poverty level so that the aid did not miss the targets. In order to tackle this problem, this paper leverages two classification methods: k-nearest neighbor (k-NN) and learning vector quantization (LVQ). The purpose of this study is to compare the accuracy of the value of both methods for classifying poverty levels. The data attributes that are used to characterize poverty among others include: aspects of housing, health, education, economics and income. From the testing results using both methods, the accuracy of k-NN is 93.52%, and the accuracy of LVQ is 75.93%. It can be concluded that the classification of poverty levels using k-NN method gives better performance than using LVQ method

Kajian Pendekatan Penempatan Ligan Pada Protein Menggunakan Algoritma Genetika

Penempatan ligan pada protein atau molecule docking merupakan bidang komputasi yang sedang berkembang. Metode molecular docking adalah metode yang bermanfaat untuk mencari kombinasi interaksi protein dan  ligan serta menjadi dasar penemuan obat secara simulasi. Molecular docking yang digunakan adalah flexible docking dan jenis protein-ligand docking. Pendekatan algoritma genetika merupakan metode alternatif yang bisa digunakan untuk simulasi molecular docking. Hasil dari pendekatan algoritma genetika yaitu berupa penempatan posisi docking yang optimum. Penerapan algoritma genetika dalam docking tidak berlaku untuk semua protein dan ligan.  Dalam penerapannya tingkat homologi mempengaruhi keberhasilan dari docking

Komparasi Deteksi Kecurangan pada Data Klaim Asuransi Pelayanan Kesehatan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost)

Pada era informasi ini banyak proses digitalisasi di berbagai bidang kehidupan maka semakin penting juga informasi yang didapatkan dari kumpulan data yang ada. Dampak dari perkembangan ini adalah semakin mudah terlihat kejanggalan pada data yang biasa terjadi dikarenakan adanya praktek kecurangan atau fraud. Deteksi adanya fraud pada layanan kesehatan penting dilakukan untuk dalam pengambilan keputusan yang diambil penyedia layanan kesehatan. Fraud pada layanan kesehatan itu sendiri merupakan masalah utama yang sering dialami penyedia layanan kesehatan saat ini yang merugikan banyak pihak di dalamnya. Oleh karena itu, penelitian ini membahas bagaimana cara mendeteksi fraud pada pelayanan kesehatan dengan cara machine learning. Machine learning adalah cara peningkatan kemampuan mesin dalam menyelesaikan masalah yang baru. Metode machine learning yang digunakan adalah klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan metode klasifikasi Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang hasilnya dibandingkan untuk melihat model yang lebih baik. Hasil yang didapatkan adalah hasil yang berhasil mendeteksi data fraud pada data pelayanan kesehatan tersebut dengan performa klasifikasi yang baik dalam membantu memberikan referensi pada penyedia layanan dalam mendeteksi fraud . Metode XGBoost menghasilkan performa klasifikasi yang baik dengan menghasilkan nilai Balanced Accuracy dan nilai Recall sebesar 0.9995 dan 0.9994

Analisis Dinamika Harga Saham yang Dipengaruhi oleh Analisis Sentimen di Media Sosial Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Saham dapat dideskripsikan sebagai tanda penyertaan modal pribadi atau pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Indeks LQ-45 terdiri atas 45 saham yang terpilih berdasarkan likuiditas perdagangan saham dan disesuaikan setiap enam bulan atau dua periode, maka saham yang terdapat dalam indeks tersebut akan selalu berubah. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan studi komputasi dalam opini, sentimen, dan emosi yang diungkapkan dalam sebuah teks. Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah Support Vector Machine yang termasuk dalam algoritma supervised learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan teks secara otomatis. Pada penelitian ini, pre-processing teks yang digunakan adalah case folding, tokenizing, normalization, stopwords, dan stemming. Hasil klasifikasi untuk analisis sentimen dengan algoritma SVM menghasilkan accuracy rata-rata sebesar 75%. Kata-kata yang sering muncul pada masing-masing perusahaan, pada dataset sentimen positif adalah kata “bantu”, “kuat”, dan “sehat”. Sedangkan pada dataset negatif didominasi oleh kata “turun”, “tahan”, dan “bawah”. Hasil korelasi Rank Spearman menunjukkan beberapa perusahaan saham yaitu ANTM, BMRI, dan TLKM menghasilkan bahwa sentimen positif memiliki korelasi yang lemah dengan harga saham, sedangkan sentimen negatif tergolong tidak memiliki korelasi dengan harga saham

Implementasi Jaringan Saraf Konvolusional dengan Inception-V3 untuk Deteksi Katarak Menggunakan Gambar Digital Funduskopi

Katarak merupakan salah satu penyakit mata yang paling serius yang dapat menyebabkan kebutaan. Deteksi dan pengobatan dini dapat mengurangi kebutaan pada pasien katarak. Seiring berkembangnya teknologi pelayanan kesehatan saat ini mengintegrasikan alat kesehatan dan teknologi informasi untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas dalam pelayanan kesehatan. Hasil gambar funduskopi atau gambar bagian belakang dan dalam mata (fundus) dapat digunakan untuk memprediksi katarak. Dalam Penelitian ini diimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Inception-V3 dalam deteksi katarak berdasarkan gambar digital funduskopi. Terdapat 3 jenis citra fundus yang digunakan yaitu citra fundus normal, citra fundus katarak, dan citra fundus degenerasi makula. Data gambar fundus dipraproses menggunakan histogram equalization dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) terhadap channel hijau. Hasil terbaik pada Penelitian ini adalah model dengan praproses CLAHE dengan Fine Tuning yang memiliki akurasi sebesar 98,33%