Rantai Pasok Industri Baja untuk Pembangunan PLTN di Indonesia

Dewi, Dharu; Lumbanraja, Sahala Maruli

doi:10.17146/jpen.2017.19.1.3549

Cited by 6 publications

(5 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Sementara itu, dalam penelitian lain di Cina, Li, Meng, dan rekan-rekan mereka menggunakan Support Vector Machine untuk memprediksi beban pendinginan per jam pada musim panas di sebuah gedung perkantoran. Di Yunani, Ekonomou melakukan penelitian yang menggunakan Artificial Neural Network untuk memprediksi konsumsi energi jangka panjang [9].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Konsumsi Energi Untuk Gedung Beton Bertulang

Syaputra,

Muslim,

Prawira

et al. 2023

FaktorExacta

View full text Add to dashboard Cite

Informasi tentang konsumsi energi sangat penting dalam mengukur efisiensi energi dan penghematan energi dalam bangunan. Konsumsi energi ini mengacu pada jumlah energi yang dibutuhkan untuk memberi daya pada bangunan pada waktu tertentu. Dalam jangka panjang, penghematan energi dapat membantu mengurangi biaya dan juga memberikan manfaat bagi lingkungan dengan mengurangi emisi gas rumah kaca yang dihasilkan oleh bangunan. Oleh karena itu, memperoleh informasi konsumsi energi yang akurat sangat penting bagi semua pihak yang terlibat dalam perencanaan, pembangunan, dan pengelolaan bangunan. Selama beberapa dekade terakhir, konsumsi energi di bangunan terus meningkat di seluruh dunia, dan sebagian besar konsumsi energi ini berasal dari Pemanasan, Ventilasi, dan Penyejuk Udara (HVAC) di dalam bangunan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian dilakukan dengan membuat model mesin vektor dukungan yang menggunakan algoritma genetika untuk memprediksi konsumsi energi di bangunan secara akurat. Dalam penelitian ini, dua model mesin vektor dukungan diuji, yaitu support vector machine dan support vector machine yang menggunakan algoritma genetika. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model support vector machine memberikan nilai RMSE sebesar 2,6. Selanjutnya, algoritma genetika digunakan untuk mengoptimalkan parameter C dan memilih variabel prediktor yang paling relevan, dan hasilnya adalah nilai RMSE sebesar 1,7 dan hanya 3 variabel prediktor yang dipilih. Pada tahap selanjutnya, optimasi parameter dan pemilihan fungsi dilakukan untuk mencapai nilai RMSE terendah yang mungkin, dan hasilnya adalah RMSE sebesar 1,537. Dengan menggabungkan SVM dan Algoritma Genetika, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas prediksi konsumsi energi untuk gedung beton bertulang. Dalam implementasi ini, SVM digunakan sebagai model prediksi utama, sementara Algoritma Genetika digunakan untuk menemukan parameter optimal SVM atau fitur-fitur yang relevan. Penelitian terbaru dalam domain ini telah menunjukkan bahwa penggabungan SVM dengan Algoritma Genetika dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode standar. Pendekatan ini dapat membantu dalam perencanaan energi yang lebih efisien, pengurangan biaya operasional, dan pengoptimalan sumber daya di gedung beton bertulang. Namun, penting untuk memperhatikan bahwa implementasi ini mungkin memerlukan pemrosesan dan penggunaan sumber daya yang signifikan untuk menghasilkan hasil yang baik, tergantung pada ukuran dan kompleksitas dataset yang digunakan.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Konsumsi Energi Untuk Gedung Beton Bertulang

Syaputra,

Muslim,

Prawira

et al. 2023

FaktorExacta

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Dalam sistem pembangkit listrik tenaga nuklir banyak jenis baja yang digunakan untuk seperti pada pipa primary heat transport system pada Reactor Pressure Vessel (RPV), Boiling Water Reactor (BWR), Pressurized heavy water reactors (PWHR) [12]. Akan tetapi hampir tidak ada Industri baja yang ada di Indonesia yang mampu untuk memproduksi baja untuk reactor nuklir dan bejana tekan pada pembangkit listrik tenaga nuklir karena belum bisa memenuhi spesifikasi, grade dan standar [16].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisa Hasil Pengelasan Baja SA333 Grade 6 Untuk Aplikasi PLTN

Suherman

Kuncoro²,

Abdullah³

et al. 2020

Jurnal Pengembangan Energi Nuklir

View full text Add to dashboard Cite

Baja SA333 Gr-6 merupakan baja karbon rendah (C-Mn) yang sering digunakan dalam struktur Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir (PLTN) karena memiliki sifat yang menguntungkan seperti konduktivitas termal yang lebih tinggi dan ekspansi termal yang lebih rendah. Baja ini digunakan sebagai pipa utama pengangkutan panas (primary heat transport) untuk reaktor air berpendingin gas (Heavy Water Gas Cooled Reactor, HWGCR) dan pipa pada reactor pressure vessels (RPv) dalam sistem PLTN. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa kekuatan mekanis pada hasil lasan pada baja SA A333 grade 6 menggunakan metode SMAW. Baja yang telah dilas diuji merusak (uji tarik dan bending) dan tidak merusak (mikrostruktur) untuk mengetahui kualitas hasil sambungan las. Hasil penelitian ini menunjukkan terjadinya retak pada sambungan las terutama pada permukaan las akibat beban bending. Disimpulkan bahwa baja SA 333 Gr 6 yang dilas dengan metode SMAW belum memenuhi kriteria penerimaan uji menurut ASME IX dan ASME III sehingga belum bisa diterapkan di pembangkit listrik tenaga nuklir.

show abstract

“…Kemampuan industri baja ini tergantung pada spesifikasi, kode dan standar industri yang dimiliki oleh industri nasional dan kemudian dibandingkan dengan spesifikasi, kode dan standar internasional yang digunakan dalam konstruksi PLTN. Makalah ini merupakan tindak lanjut dan kelanjutan dari makalah sebelumnya yang berjudul "Rantai Pasok Industri Baja untuk Pembangunan PLTN di Indonesia" [8].…”

Section: Pembangkitunclassified

Spesifikasi, Kode dan Standar Baja Nasional dan Potensinya untuk Mendukung Program PLTN Tipe LWR di Indonesia

Dewi

Sriyana

2019

Jurnal Pengembangan Energi Nuklir

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

SPESIFIKASI, KODE DAN STANDAR BAJA NASIONAL DAN POTENSINYA UNTUK MENDUKUNG PROGRAM PLTN TIPE LWR DI INDONESIA. Spesifikasi, kode dan standar baja nasional sangat penting diidentifkasi agar dapat dicocokkan atau dibandingkan dengan spesifikasi, kode dan standar internasional untuk komponen PLTN sehingga industri baja diharapkan dapat berpartisipasi dalam pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir (PLTN). Spesifikasi kode dan standar baja mengacu pada ASTM, ASME, AISC dan lain - lain. Tujuan studi ini adalah mengidentifikasi spesifikasi, kode dan standar baja yang dimiliki industri nasional dan kemudian dicocokkan dengan spesifikasi, kode dan standar baja sesuai standar internasional untuk PLTN. Metodologi penelitian adalah kajian literatur, pengiriman kuesioner, survei dan kunjungan teknis ke industri baja. Disimpulkan bahwa baja struktur pada dasarnya memenuhi persyaratan untuk konstruksi PLTN.Kata kunci: spesifikasi, kode, standar, baja, industriSPECIFICATION, CODE AND STANDARD OF NATIONAL STEEL AND THE POTENCY TO SUPPORT THE NUCLEAR POWER PROGRAMME OF LWR TYPE IN INDONESIA. Specification, codes and standards are important to identify in order to be matched or compared to international specifications, codes and standards for NPP components so that the steel industry is expected to participate in the construction of Nuclear Power Plants (NPPs). The specifications, code and standards of steel refer to ASTM, ASME, AISC and others. The purpose of this study is to identify specifications, codes and steel standards owned by national industries and then compared it to international standards for nuclear power plants. The research methodology is literature review, questionnaire submission, surveys and technical visits to the steel industry. It was concluded that the structural steel basically meets the requirements for NPP construction.Keywords: specification, code, standard, steel, industry

show abstract

Rantai Pasok Industri Baja untuk Pembangunan PLTN di Indonesia

Cited by 6 publications

References 7 publications

Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Konsumsi Energi Untuk Gedung Beton Bertulang

Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Konsumsi Energi Untuk Gedung Beton Bertulang

Analisa Hasil Pengelasan Baja SA333 Grade 6 Untuk Aplikasi PLTN

Spesifikasi, Kode dan Standar Baja Nasional dan Potensinya untuk Mendukung Program PLTN Tipe LWR di Indonesia

Contact Info

Product

Resources

About