cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. sukabumi,
Jawa barat
INDONESIA
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)
Published by Politeknik Sukabumi
ISSN : 2548737X     EISSN : 25488678     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering
TERA (Journal of Engineering Technology) is peer-review journal providing original research papers, case studies, and articles review in engineering technology field. The journal can be used as an authoritative source of scientific information for researchers, researcher academia or institution, industrial engineer, and government agencies. Paper topics of JTERA focused on engineering including informatics engineering, computer engineering, electrical engineering, mechanical engineering, industrial engineering, civil engineering, environmental engineering, and other topics related to engineering. JTERA is published by Politeknik Sukabumi and managed to be issued twice in every volume on June and December.
Arjuna Subject : -
Articles 388 Documents
 35   36   37   38   39 
Implementasi Pengendali Logika Fuzzy dengan Tapis Kalman pada Kendali Kecepatan Motor Pneumatik Budi Setiadi; Sudrajat Sudrajat; Endang Habinuddin; Siswoyo Siswoyo
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.41-48

Abstract

Motor pneumatik bekerja dengan cara mengubah energi tekanan udara menjadi putaran mekanik. Sistem kendali kecepatan motor pneumatik diperlukan agar motor dapat berputar sesuai dengan nilai yang diinginkan. Namun, pada penerapannya seringkali hasil pengukuran pada umpan balik oleh sensor mengandung derau yang menyebabkan menurunnya kinerja pengendalian. Penelitian ini mengimplementasikan kendali kecepatan motor pneumatik menggunakan logika fuzzy dengan menambahkan tapis Kalman. Logika fuzzy dirancang dengan masukan galat dan perubahannya, sedangkan keluaran berupa nilai bukaan katup. Tapis Kalman dirancang untuk meminimalkan derau pengukuran sensor dengan mengatur konstanta kovarian derau proses (Q). Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengendali mampu menghasilkan respon kecepatan dengan rise time dan settling time kurang dari 5 detik, tanpa overshoot, error steady-state kurang dari 2 detik, dan waktu pemulihan kurang dari 6 detik ketika diberi gangguan.
The Effect of Fly Ash Mixture on Concrete Compressive Strength Dewi Ayu Sofia; Noval Kamal
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.19-24

Abstract

Fly ash is a waste from the steam power plant industry that can be used as added material in making concrete. This is because the chemical compounds in fly ash are almost the same as cement. The purpose of this study was to determine the compressive strength of concrete with partial replacement of cement with fly ash. The composition of partial replacement of cement with fly ash is 0%, 20%, 25%, 30%, and 35%. The planned concrete quality is  30 MPa and tested at the age of 7 days and 28 days. The test results show the average compressive strength of the concrete for all variations of both 7-day and 28-day replacement is less than 30 MPa. The greater composition of fly ash used, the smaller the compressive strength value of the concrete. This is caused by the slow hydration process because fly ash is pozzolans which delay the hydration process. In addition, the reduction of cement content will also result in a decrease in compressive strength, this is because the bonding capacity of the aggregate decreases. However, when viewed based on the density of the concrete, the fine fly ash grains can make the concrete denser.
Aplikasi Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Nila Natalia; Samirah Rahayu; Alvi Maulana
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.107-116

Abstract

Penerimaan peserta didik baru (PPDB) merupakan sebuah tahapan awal untuk melakukan seleksi calon peserta didik baru yang dimulai dari pendaftaran, proses seleksi, hingga proses pengumuman hasil seleksi. Penelitian ini dilakukan untuk mendeskripsikan manajemen penerimaan peserta didik baru secara daring pada jenjang SMP di SMP IT Hayatan Thayyibah Sukabumi yang meliputi perencanaan, pengorganisasian, pelaksanaan, pengendalian dan faktor-faktor penunjang lainnya. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu pihak sekolah dalam perhitungan penentuan nilai kelulusan calon siswa dari setiap nilai tes yang di ujikan. Pada penelitian ini, metode yang digunakan merupakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan kelulusan calon peserta didik baru berdasarkan nilai tes akademik, wawancara,  serta BTQ dan rapor sebagai variabel input yang menghasilkan 27 aturan fuzzy, dan 1 output yaitu status kelulusan. Sistem ini menghasilkan sebuah sistem fuzzy dengan menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto berbasis aplikasi website yang dapat memudahkan pihak sekolah dalam menetukan kelulusan peserta didik baru. Berdasarkan uji coba yang telah di lakukan dari 12 data yang telah di dapat menghasilkan persentase error yang sangat kecil yaitu sebesar 0,79%.
Analisis Manajemen Risiko K3 Menggunakan Metode HIRADC pada Proyek Support Drilling and WHU Star Energy Geothermal Salak Ruslan Efendi; Asyiah Indriyanty
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.133-138

Abstract

Proyek konstruksi dalam pembangunannya memiliki risiko seperti kecelakaan kerja. Berdasarkan data BPJS Ketenagakerjaan, pada tahun 2020 jumlah kecelakaan kerja mencapai 221.740 kasus. Jumlah itu meningkat di tahun 2021 menjadi 234.370 kasus, dan terus meningkat pada tahun 2022 dimana sampai dengan November 2022 sudah terjadi kecelakaan kerja sebanyak 265.334 kasus.  Untuk itu tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi tahapan pekerjaan pondasi Borpile pada proyek Support Drilling and WHU Star Energy Geothermal Salak dan menganalisis potensi bahaya pada setiap tahapan pengerjaannya dengan menggunakan pendekatan HIRADC (Hazard Identification Risk Assesment and Determining Control). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada proses pengerjaan penggalian pondasi Borpile terdapat 6 faktor bahaya keselamatan dan kesehatan kerja dari sumber bahaya pemicu terjadinya risiko kecelakaan yaitu bahaya motion (gerakan) 24%, biologis 14%, chemical (kimia) 14%, gravitasi 20%, temperature 14%, dan bahaya radiasi 14%. Pada 9 tahapan pekerjaan terdapat 2 risiko kecelakaan kerja 32% tingkat acceptable yaitu hasil penilaian risiko sama dengan dengan level yang ditetapkan, dan 68% tingkat risk/unacceptable yaitu hasil penilaian risiko diatas level yang telah di tetapkan maka wajib dibuatkan pengendalian risiko.
Analisis Prediksi Level Obesitas Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning Lila Setiyani; Ayu Nur Indahsari; Rusdianto Roestam
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.139-146

Abstract

Level obesitas dapat di identifikasi berdasarkan kebiasaan makan dan kondisi fisik yang terdiri dari beberapa parameter yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat akurasi dari prediksi level obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat prediksi level obesitas dengan akurasi yang baik. Metode yang digunakan adalah dengan membanding algoritma machine learning dan deep learning, dataset diambil dari data level obesitas pada individu dari negara Mexico, Peru dan Kolombia yang didasarkan pada kebiasan makan dan kondisi fisik, data tersebut terdiri dari 17 atribut dan 2111 record. Berdasarkan hasil analisis algoritma machine learning didapati akurasi dari random forest sebesar 96,37%, decision tree classifier sebesar 88,33%, logistic regression sebesar 73,66%, naïve bayes sebesar 56% dan KNN sebesar 88,96%. Sedangkan deep learning didapati akurasi sebesar 86,05%. Algoritma machine learning random forest memiliki akurasi yang paling baik dan dapat memprediksi presentase akurasi serta level obesitas.
Klasifikasi Penyakit Antraknosa Pepaya California Menggunakan Convolutional Neural Network Siti Nurazila; Donny Avianto
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.165-174

Abstract

Pepaya memiliki berbagai varian, salah satunya adalah pepaya California yang memiliki nilai jual tinggi di pasaran. Namun, petani sering kali mengalami gagal panen dikarenakan munculnya penyakit pada pepaya California. Salah satu penyakit yang menyerang pepaya adalah penyakit antraknosa. Kurangnya pengetahuan petani, apalagi petani baru sangat berpengaruh dengan kurangnya tindakan pencegahan penyakit antraknosa. Oleh karena itu, dibuatlah penelitian klasifikasi penyakit antraknosa pada pepaya California menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Data penelitian yang digunakan berjumlah 300 data citra dengan pembagian 150 data pepaya sehat dan 150 data pepaya antraknosa. Dalam proses pembangunan model CNN dataset akan dibagi menjadi dua bagian dengan perbandingan 80:20 antara data training dan data validation. Penelitian ini bertujuan untuk memberi informasi kepada petani baru tentang pengklasifikasian penyakit antraknosa pada pepaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model terbaik dihasilkan menggunakan parameter optimizer Adam, epoch 20, dan loss binary cross-entropy. Model tersebut menghasilkan akurasi training 99,17% dan testing 99,58% dengan loss training 0,0239 dan loss validation 0,0177. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma CNN optimal dalam melakukan klasifikasi citra pepaya.
A Case Study of Indonesia Electric Motorcycle in the Local Content Capabilities Meldi Rendra
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.155-164

Abstract

Firms always compete to add efficiency and effectiveness in generating products by links on supply-related costs or access to subtle knowledge to gain value added. Firms connect an island of industrial parts and knowledge to utilize supplementary unity in industrial clusters.  Competitors in industrial clusters outperform and strive to get evidence in the success levers. Good levers indicate excellent research, capacity, and transfer knowledge impacting inter-structured shift of success. Disseminative capability methods investigate and focus on the capabilities of the knowledge interaction as transfer performance. Partner will charge some of the key knowledge to transfer with know-how from industrial relevant work by communicating and deploying the practical grounding of fields. The concept will explain a picture of the knowledge giver and relevant measures of the capabilities. The knowledgeable process will present the theoretical stream of disseminative capabilities. Research findings have found the implication of disseminative capabilities and empirical results of Indonesia-styled weaknesses and strengths in deploying transfer knowledge. It will be helpful in the successful transfer of knowledge to gain a competitive advantage as a lesson learned. This case study will evaluate Karawang's manufacturing industry readiness for the electric motorcycle supply chain involves assessing infrastructure, technology, regulatory support, and workforce skills to determine its ability to meet market demands and international standards.
Pengaruh Penggantian Semen Secara Parsial dengan Abu Sekam Padi Terhadap Sifat Mekanis Beton Memadat Sendiri I Nyoman Merdana; Pathurrahman Pathurrahman; Romi Ari Winandar
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 8, No 1: June 2023
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2022.147-154

Abstract

Beton memadat sendiri tersusun dari semen, pasir, kerikil dan air serta superplasticizer dengan komposisi tertentu untuk mendapatkan sifat mengalir, mampu melewati celah-celah tulangan tanpa mengalami segregasi. Untuk mempertahankan viskositasnya, beton memadat sendiri seringkali diberikan bahan tambah berupa Pozolan seperti abu sekam padi dan mengurangi jumlah semen untuk tujuan mengurangi panas hidrasi. Studi ini ditujukan untuk mengetahui pengaruh penggantian semen secara parsial dengan abu sekam padi terhadap kuat tekan dan modulus elastisitas beton. Penelitian ini dilakukan dengan membuat benda uji berupa silinder beton 150 x 300 mm yang dijuji tekan sesuai dengan ASTM C39. Adapun variabel dalam studi ini adalah persentase penggantian semen dengan abu sekam padi 5-20 % dari berat semen. Abu sekam padi yang digunakan juga telah dijuji secara kimiawi dengan metode Instruksi Kerja Unimolekuler (IKM.E1) dengan bantuan alat X-Ray Fluorescence. Dari studi yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa kuat tekan dan modulus elastisitas optimum diberikan oleh beton memadat sendiri dengan penggantian 10% berat semen. Kekuatan tekan beton memadat sendiri meningkat seiring dengan bertambahnya umur beton.

Page 39 of 39 | Total Record : 388

 35   36   37   38   39 

Filter by Year

2016 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 1: June 2023 Vol 7, No 2: December 2022 Vol 7, No 1: June 2022 Vol 6, No 2: December 2021 Vol 6, No 1: June 2021 Vol 5, No 2: December 2020 Vol 5, No 1: June 2020 Vol 4, No 2: December 2019 Vol 4, No 1: June 2019 Vol 3, No 2: December 2018 Vol 3, No 2: December 2018 Vol 3, No 1: June 2018 Vol 3, No 1 (2018) Vol 3, No 1: June 2018 Vol 2, No 2: December 2017 Vol 2, No 2: December 2017 Vol 2, No 2 (2017) Vol 2, No 1: June 2017 Vol 2, No 1: June 2017 Vol 1, No 1 (2016) Vol 1, No 1: December 2016 Vol 1, No 1: December 2016 More Issue