Fadillah, Riestiya Zain
Unknown Affiliation

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Perbandingan Penggunaan Panel Surya dan Turbin Angin dalam Implementasi Energi Baru Terbarukan (EBT) di Lingkungan Universitas Pertamina Fadillah, Riestiya Zain; Mahendra, Adhytia Ihza; Pangestu, Muhamad Benando; Afriansyah, Afriansyah; Rahman, Ahmad Fauzan; Muhasabah, Alzahid; Susanty, Meredita; Setiawan, Erwin
Jurnal Teknologi Lingkungan Vol. 22 No. 1 (2021)
Publisher : Center for Environmental Technology - Agency for Assessment and Application of Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1313.693 KB) | DOI: 10.29122/jtl.v22i1.3247

Abstract

ABSTRACT Health risk characteristics expressed as a Risk Quotient (RQ) can be carried out through an environmental health risk analysis (ARKL) approach. This approach can estimate the public health risk caused by the concentration of risk agents of particulates consisting of PM2.5, PM10, and TSP. The research on the fluctuation of ambient air particulate pollutant and its risk to public health was conducted in each sub-district of Bogor City. Author identified a total of 360 respondents to determine the community anthropometric variable of exposures for time, frequency, and duration. There are several steps that need to be carried out to obtain the RQ value, namely identification of hazards from particulate risk agents, analysis of the dose-response in the form of Reference Concentration (RFC), analysis of the exposure obtained based on anthropometric variables, and the concentration of risk agents as well as characteristics of risk levels. The risk level characteristic shows that the RQ value of TSP is always the highest one, followed by PM10 and PM2.5. The respective RQ values of TSP for male and female residents are 1.85 and 1.53. Cumulatively, the male and female population in Tanah Sareal produced the highest RQ values. Those are 4.44 and 3.36, respectively. At the same time, the lowest cumulative RQ was obtained for male and female residents in East Bogor with RQ values of 2.96 and 2.54. The RQ value of each risk agent or the cumulative RQ that is more than 1 (RQ> 1) is stated to have or has a health risk, so it needs to be controlled, while the RQ value which is less than one (1) is displayed not to need to be controlled but needs to be maintained. Keywords: particulate, risk level, exposure assessment, anthropometric characteristic, environmental health risk assessment   ABSTRAK Karakteristik risiko kesehatan yang dinyatakan sebagai Risk Quotient (RQ) dapat dilakukan melalui pendekatan Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan (ARKL). Pendekatan ini dapat mengestimasi risiko kesehatan masyarakat yang disebabkan oleh konsentrasi agen risiko yaitu PM2,5, PM10, dan TSP di tiap-tiap kecamatan di Kota Bogor. Penulis mengidentifikasi sebanyak 360 responden yang terdiri dari laki-laki dan perempuan untuk menentukan variabel antropometri masyarakat di Kota Bogor, waktu paparan, frekuensi paparan, serta durasi paparan. Ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan untuk memperoleh nilai RQ, yaitu identifikasi bahaya dari agen risiko partikulat, analisis dosis-respon berupa Reference Concentration (RfC), analisis pajanan yang diperoleh berdasarkan variabel antropometri dan konsentrasi agen risiko serta karakteristik tingkat risiko. Karakteristik tingkat risiko menunjukkan nilai RQ TSP selalu paling tinggi diikuti PM10, dan terendah adalah RQ PM2,5 dengan nilai tertinggi TSP untuk penduduk laki-laki dan perempuan masing-masing sebesar 1,85 dan 1,53. Secara kumulatif, penduduk laki-laki dan perempuan di Tanah Sareal menghasilkan nilai RQ tertinggi masing-masing sebesar 4,44 dan 3,36. Sedangkan RQ kumulatif terendah diperoleh untuk penduduk laki-laki dan perempuan di Bogor Timur dengan nilai RQ 2,96 dan 2,54. Nilai RQ tiap agen risiko ataupun RQ kumulatif yang lebih dari 1 (RQ>1) dinyatakan memiliki atau terdapat risiko kesehatan sehingga perlu dikendalikan, sementara nilai RQ yang masing kurang dari satu dinyatakan tidak perlu dikendalikan tetapi perlu dipertahankan. Kata kunci: partikulat, tingkat risiko, analisis pajanan, karakteristik antropometri, analisis risiko kesehatan lingkungan
Perbandingan Penggunaan Panel Surya dan Turbin Angin dalam Implementasi Energi Baru Terbarukan (EBT) di Lingkungan Universitas Pertamina Fadillah, Riestiya Zain; Mahendra, Adhytia Ihza; Pangestu, Muhamad Benando; Afriansyah, Afriansyah; Rahman, Ahmad Fauzan; Muhasabah, Alzahid; Susanty, Meredita; Setiawan, Erwin
Jurnal Teknologi Lingkungan Vol. 22 No. 1 (2021)
Publisher : Center for Environmental Technology - Agency for Assessment and Application of Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1313.693 KB) | DOI: 10.29122/jtl.v22i1.3247

Abstract

ABSTRACT Health risk characteristics expressed as a Risk Quotient (RQ) can be carried out through an environmental health risk analysis (ARKL) approach. This approach can estimate the public health risk caused by the concentration of risk agents of particulates consisting of PM2.5, PM10, and TSP. The research on the fluctuation of ambient air particulate pollutant and its risk to public health was conducted in each sub-district of Bogor City. Author identified a total of 360 respondents to determine the community anthropometric variable of exposures for time, frequency, and duration. There are several steps that need to be carried out to obtain the RQ value, namely identification of hazards from particulate risk agents, analysis of the dose-response in the form of Reference Concentration (RFC), analysis of the exposure obtained based on anthropometric variables, and the concentration of risk agents as well as characteristics of risk levels. The risk level characteristic shows that the RQ value of TSP is always the highest one, followed by PM10 and PM2.5. The respective RQ values of TSP for male and female residents are 1.85 and 1.53. Cumulatively, the male and female population in Tanah Sareal produced the highest RQ values. Those are 4.44 and 3.36, respectively. At the same time, the lowest cumulative RQ was obtained for male and female residents in East Bogor with RQ values of 2.96 and 2.54. The RQ value of each risk agent or the cumulative RQ that is more than 1 (RQ> 1) is stated to have or has a health risk, so it needs to be controlled, while the RQ value which is less than one (1) is displayed not to need to be controlled but needs to be maintained. Keywords: particulate, risk level, exposure assessment, anthropometric characteristic, environmental health risk assessment   ABSTRAK Karakteristik risiko kesehatan yang dinyatakan sebagai Risk Quotient (RQ) dapat dilakukan melalui pendekatan Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan (ARKL). Pendekatan ini dapat mengestimasi risiko kesehatan masyarakat yang disebabkan oleh konsentrasi agen risiko yaitu PM2,5, PM10, dan TSP di tiap-tiap kecamatan di Kota Bogor. Penulis mengidentifikasi sebanyak 360 responden yang terdiri dari laki-laki dan perempuan untuk menentukan variabel antropometri masyarakat di Kota Bogor, waktu paparan, frekuensi paparan, serta durasi paparan. Ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan untuk memperoleh nilai RQ, yaitu identifikasi bahaya dari agen risiko partikulat, analisis dosis-respon berupa Reference Concentration (RfC), analisis pajanan yang diperoleh berdasarkan variabel antropometri dan konsentrasi agen risiko serta karakteristik tingkat risiko. Karakteristik tingkat risiko menunjukkan nilai RQ TSP selalu paling tinggi diikuti PM10, dan terendah adalah RQ PM2,5 dengan nilai tertinggi TSP untuk penduduk laki-laki dan perempuan masing-masing sebesar 1,85 dan 1,53. Secara kumulatif, penduduk laki-laki dan perempuan di Tanah Sareal menghasilkan nilai RQ tertinggi masing-masing sebesar 4,44 dan 3,36. Sedangkan RQ kumulatif terendah diperoleh untuk penduduk laki-laki dan perempuan di Bogor Timur dengan nilai RQ 2,96 dan 2,54. Nilai RQ tiap agen risiko ataupun RQ kumulatif yang lebih dari 1 (RQ>1) dinyatakan memiliki atau terdapat risiko kesehatan sehingga perlu dikendalikan, sementara nilai RQ yang masing kurang dari satu dinyatakan tidak perlu dikendalikan tetapi perlu dipertahankan. Kata kunci: partikulat, tingkat risiko, analisis pajanan, karakteristik antropometri, analisis risiko kesehatan lingkungan
Data Augmentasi Untuk Mengatasi Keterbatasan Data Pada Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Fadillah, Riestiya Zain; Irawan, Ade; Susanty, Meredita
Jurnal Informatika Vol 8, No 2 (2021): September 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (297.999 KB) | DOI: 10.31294/ji.v8i2.10768

Abstract

Ada dua sistem bahasa isyarat yang digunakan di Indonesia; Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dan Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo). Penggunaan bahasa isyarat di kelompok masyarakat tuli dan difabel rungu di Indonesia masih terpecah. Pemerintah mewajibkan penggunaan SIBI sebagai bahasa pengantar resmi di Sekolah Luar Biasa namun insan rungu Indonesia lebih gemar menggunakan  Bisindo. Hal ini dikarenakan Bisindo memiliki akar kata yang berasal dari Bahasa Indonesia dan satu gerakan mewakili kata. Tidak seperti SIBI yang menggunakan gerakan isyarat berdasarkan tata bahasa orang mendengar. Gerakan untuk Kesejahteraan Tunarungu Indonesia (Gerkatin) telah meminta pemerintah untuk mengakui Bisindo sebagai bahasa pengantar resmi di Sekolah Luar Biasa namun upaya ini hingga kini belum berhasil. Upaya lain yang dilakukan Gerkatin adalah memberikan kelas pelatihan Bisindo bagi masyarakat umum membantu meningkatkan aksesibilitas Tuli dengan menambah jumlah penerjemah serta memperluas pemahaman Bisindo di masyarakat luas. Penelitian ini mencoba mendukung upaya tersebut dengan mengembangkan model penerjemah Bisindo yang menerjemahkan gestur bahasa isyarat menjadi teks menggunakan pendekatan machine learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Keterbatasan dataset Bisindo diatasi dengan melakukan data augmentation. Performa model mencapai nilai akurasi sebesar 94.38%.