Pengembangan Model Evaluasi Keberlanjutan Produk Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy pada Sektor Industri Makanan dan Minuman

Mahasiswa Peneliti:
Mohd. Ridho Al Fariz

Dosen Pembimbing:
Prof. Dr. Mirwan Ushada, S.T.P., M.App.Life.Sc.
Ir. Andi Sudiarso, S.T., M.T., M.Sc., Ph.D., IPM., ASEAN Eng.

Industri makanan dan minuman merupakan sektor yang menghadapi tekanan dalam mempertahankan keberlanjutan produk akibat persaingan pasar ketat serta kompleksitas pengelolaan produk. Perusahaan membutuhkan model evaluasi yang mampu menangani kompleksitas dan pengambilan keputusan secara sistematis. Penelitian bertujuan untuk mengembangkan model evaluasi keberlanjutan produk menggunakan sistem inferensi fuzzy yang mampu mengolah dan merepresentasikan kompleksitas pengelolaan produk secara lebih adaptif. read more

Prediksi Pembangkitan Daya Listrik Steam Turbine Reheat-Regenerative Combine Cycle Menggunakan Artificial Neural Network

Mahasiswa Peneliti:
Muhammad Farhan Ramadhany

Dosen Pembimbing:
Ir. Joko Waluyo, M.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., APEC Eng. 
Ir. Noor Akhmad Setiawan, S.T., M.T., Ph.D., IPM.

Peningkatan efisiensi operasional turbin uap dalam pengaturan beban merupakan tantangan utama di sektor energi, terutama karena kompleksitas dan sifat non-linear antarparameter operasi. Pendekatan konvensional sering kali tidak mampu memodelkan hubungan tersebut secara akurat, sehingga diperlukan metode prediktif yang lebih adaptif dan presisi tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi pembangkitan daya listrik turbin uap dengan konfigurasi reheat-regenerative combined cycle menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network, ANN). Tahapan diawali dengan preprocessing data historis, termasuk penanganan data kosong dan outlier menggunakan metode K-Means Clustering dan Grubbs Test, serta feature selection berbasis Principal Component Analysis (PCA). Dalam hal ini, PCA digunakan untuk mengevaluasi kontribusi relatif setiap fitur terhadap principal components, dan dipilih 13 fitur dari 49 fitur asli berdasarkan bobot eigenvector tertinggi pada komponen-komponen yang menjelaskan 95% variasi data guna mempertahankan parameter fisis termodinamika turbin uap. Model ANN dikembangkan melalui skema grid search untuk mengevaluasi kombinasi terbaik dari algoritma pelatihan, fungsi aktivasi, serta konfigurasi hidden layer dan jumlah neuron. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model optimal diperoleh dengan algoritma Bayesian Regularization, fungsi aktivasi tangent sigmoid, dan lima hidden layer dengan konfigurasi neuron 22–18–14–10–6. Model ini menghasilkan nilai MSE sebesar 0,00177, RMSE sebesar 0,04203, dan R² sebesar 0,9985, yang menunjukkan akurasi prediksi sangat tinggi dan potensi implementasi yang kuat dalam mendukung optimasi pembangkitan daya di PLTU Banjarsari. read more

Prediksi Kinerja Turbin Gas Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) Dengan Kombinasi Recursive Feature Elimination (RFE) dan Bayesian Hyperparameter Tuning

 Mahasiswa Peneliti:
Tri Handoyo

 Dosen Pembimbing:
Ir. Joko Waluyo, M.T., Ph.D., IPM, ASEAN Eng., APEC Eng.
Ir. Noor Akhmad Setiawan, S.T., M.T., Ph.D., IPM.

Kinerja (performance) turbin gas menjadi indikator utama untuk menilai kesehatan (health) dari turbin gas. Model termodinamika konvensional yang digunakan untuk memprediksi kinerja turbin gas sering kali gagal memahami pola dalam data yang besar dan kompleks. Metode ini terbukti kurang efisien dan tidak akurat dalam aplikasi praktis di lapangan karena mengandalkan banyak asumsi yang terlalu menyederhanakan kompleksitas operasi turbin gas, akibatnya metode ini gagal mengidentifikasi pola dari variabel operasional, yang pada akhirnya dapat menyebabkan kegagalan yang tidak diinginkan (unplanned shutdown) dan mengakibatkan loss profit opportunity (LPO). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning dengan arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi kinerja turbin gas, di mana model termodinamika konvensional gagal memprediksi untuk data yang besar dan kompleks. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup tiga tahapan utama: pertama, seleksi fitur dilakukan dengan menggunakan Recursive Feature Elimination (RFE) berbasis Random Forest untuk menyaring 14 fitur awal menjadi 5 fitur utama yang paling berpengaruh terhadap target tanpa kehilangan informasi penting. Kedua, model LSTM dibangun untuk menangkap dinamika temporal dari data operasional turbin gas, dan arsitekturnya dioptimasi secara sistematis. Ketiga, proses hyperparameter tuning dilakukan menggunakan pendekatan Bayesian Optimization, yang secara efisien mengeksplorasi ruang parameter untuk menemukan kombinasi terbaik hanya dalam 15 iterasi. Hyperparameter optimum yang diperoleh mencakup jumlah layer sebanyak 2, jumlah neuron 96, learning rate 1.65e-05, epoch 50, batch size 16, dan dropout rate 0.0 . Model LSTM yang dibangun terbukti dapat menangkap pola data yang kompleks dan menyederhanakan proses prediksi. Hasil dari model menunjukkan performa prediksi yang sangat baik dengan nilai loss function MSE: 0.00001, MAE: 0.00201, dan R²: 0.99735. Studi ini membuktikan bahwa integrasi antara Recursive Feature Elimination (RFE) dan Bayesian Optimization dapat menghasilkan prediksi kinerja turbin gas yang akurat dan efisien, serta berpotensi besar dalam mendukung sistem pemantauan cerdas (intelligent monitoring system) untuk mencegah kegagalan operasi dan memaksimalkan efisiensi operasional. read more

Optimasi Desain Berkelanjutan Bangunan Gas Insulated Switchgear (GIS) PLN di Kawasan IKN

Mahasiswa peneliti:
Adii Munnahar

Dosen Pembimbing:
Hanifrahmawan Sudibyo, S.T., M.Eng., Ph.D.
Dr. Ir. Rachmawan Budiarto, S.T., M.T., IPU

Gas Insulated Switchgear (GIS) merupakan infrastruktur vital untuk distribusi tenaga listrik yang memerlukan efisiensi energi tinggi, terutama di kawasan tropis seperti Ibu Kota Nusantara (IKN). Tantangan utama dalam desain GIS mencakup efisiensi energi, keterbatasan tapak, dan tuntutan keberlanjutan lingkungan sesuai visi IKN sebagai kota hijau. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan desain GIS dengan mengintegrasikan strategi desain aktif dan pasif serta Smart Control System. read more

Evaluasi Debit Andalan dan Environmental Flow untuk Operasional Awal PLTA Peusangan

 Mahasiswa Peneliti:
Alefya Abrar

Dosen Pembimbing:
Ir. Ayodya Pradhipta Tenggara, S.T., M.Sc., Ph.D., IPM.
Johan Syafri Mahathir Ahmad, S.T., M.Eng., Ph.D.,

Provinsi Aceh memiliki potensi energi air yang signifikan, salah satunya melalui pembangunan PLTA Peusangan dengan kapasitas 88 MW yang direncanakan beroperasi pada tahun 2025. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kesiapan operasi awal pembangkit dengan fokus pada analisis debit andalan dan penentuan environmental flow (e-flow) sebagai upaya menjaga keseimbangan antara kebutuhan operasional pembangkit dan keberlanjutan ekosistem sungai. Analisis menggunakan data debit historis dan hasil simulasi HEC-HMS dengan validasi menggunakan root mean square error (RMSE) dan bias. Penentuan acuan e-flow dilakukan dengan membandingkan empat pendekatan, yaitu metode Tennant, flow duration curve (FDC) Q95, Smakhtin, dan Tessmann, untuk mendapatkan acuan nilai e-flow yang adaptif dan konservatif sesuai kondisi sungai dan rencana operasi pembangkit. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai e-flow konservatif berada pada kisaran 6–7 m³/s, dengan nilai minimum 6,28 m³/s, yang mendekati batas debit operasional PLTA sebesar 11,5 m³/s. Temuan ini menegaskan bahwa strategi operasi parsial dan pengaturan pelepasan air melalui bendungan diperlukan pada musim kering untuk memastikan pasokan energi tetap optimal sambil menjaga aliran ekologis Sungai Peusangan. read more

Kajian Tekno-Ekonomi Pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Off-Grid di Daerah Terpencil. Studi Kasus: Desa Kapadiri, Desa Supnin, Kabupaten Raja Ampat, Provinsi Papua Barat Daya

Mahasiswa Peneliti:
Andika Putra Gulfanny

Dosen Pembimbing:
Ahmad Agus Setiawan, S.T., M.Sc., Ph.D.
Dr. Nugroho Dewayanto, S.T., M.Eng.

Ketimpangan akses energi listrik masih menjadi tantangan besar di wilayah-wilayah terpencil Indonesia, termasuk di Kabupaten Raja Ampat, Provinsi Papua Barat Daya. Desa Kapadiri, salah satu desa di Distrik Supnin, hingga saat ini belum terhubung dengan jaringan listrik nasional dan masyarakat masih bergantung pada genset berbahan bakar fosil yang mahal dan tidak ramah lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian kelayakan teknis dan ekonomis atas pembangunan sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) off-grid sebagai solusi alternatif penyediaan energi yang berkelanjutan. read more

Pemilihan Alternatif Biomassa Potensial untuk  Cofiring PLTU Batu Bara dengan Pendekatan Fuzzy AHP dan Technique For Order Preference By Similarity to Ideal Solution (Topsis) (Studi Kasus : PLTU Punagaya Jeneponto Sulawesi Selatan)

Mahasiswa Peneliti:
Anis Ulfa Widya Astika

Dosen Pembimbing:
Prof. Ir. Bertha Maya Shopa, S.T., M. Sc., Ph.D., IPU., ASEAN Eng.
Ade Kurniawan, S.T., M.Eng., Ph.D.

 Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jenis biomassa paling potensial yang dapat digunakan dalam program cofiring di PLTU Punagaya Jeneponto, Sulawesi Selatan, sebagai salah satu upaya transisi energi menuju pengurangan emisi karbon dan optimalisasi energi terbarukan. Mengingat kondisi operasional dan pasokan biomassa yang beragam, dibutuhkan metode pengambilan keputusan yang mampu mengakomodasi berbagai kriteria teknis, ekonomi, logistik, lingkungan, dan sosial. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pendekatan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy AHP) untuk pembobotan kriteria dan sub-kriteria, serta Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk perangkingan alternatif biomassa. Data primer diperoleh melalui wawancara dan penyebaran kuesioner kepada pemangku kepentingan terkait, seperti manajemen PLTU, penyedia biomassa, dan pemerintah daerah. Sementara itu, data sekunder diperoleh dari laporan teknis, studi pustaka, dan hasil uji kualitas biomassa. Alternatif biomassa yang dianalisis mencakup bonggol jagung, sekam padi, woodchips, serbuk kayu (sawdust), sabut kelapa, dan ampas tebu. Kriteria evaluasi dibagi menjadi lima aspek utama: operasi (total moisture, ash content, calorific value), supply chain (ketersediaan lokal, kontinuitas pasokan, jarak lokasi), ekonomi (harga dan biaya penanganan), lingkungan (emisi CO₂, SOx, NOx), dan sosial (penerimaan masyarakat, lapangan kerja lokal). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sub-kriteria calorific value, emisi CO₂, dan harga biomassa merupakan faktor yang paling menentukan dalam pemilihan biomassa. Melalui perhitungan TOPSIS, alternatif woodchips menempati peringkat tertinggi dengan skor 0,75, diikuti oleh bonggol jagung (0,63) dan sawdust (0,47). Woodchips unggul karena memiliki nilai kalor tinggi, kadar abu rendah, serta pasokan yang relatif stabil dari wilayah sekitar. Dengan pendekatan terstruktur dan berbasis data ini, diharapkan hasil penelitian dapat menjadi dasar perencanaan strategi energi berkelanjutan di PLTU serupa. read more

Evaluasi Dampak Lingkungan Pada PLTS Terapung Cirata Dengan Pendekatan Life Cycle Assessment (LCA)

Mahasiswa Peneliti:
Ariningtiyas Widya Kartini

 Dosen Pembimbing:
Dr. Eng. Mohammad Kholid Ridwan, S.T., M.Sc., IPU.
Ir. Ahmad Tawfiequrrahman Yuliansyah, S.T., M.T., D.Eng. IPM.

Perubahan iklim telah menjadi perhatian global yang mendorong negara-negara, termasuk Indonesia, untuk menetapkan target net zero emission (NZE). Dalam mendukung transisi menuju energi bersih, PT PLN (Persero) membangun Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Terapung Cirata berkapasitas 192 MWp, yang merupakan PLTS terapung terbesar di kawasan Asia Tenggara. Meskipun secara umum dianggap sebagai teknologi ramah lingkungan, implementasi PLTS terapung tetap memiliki potensi dampak lingkungan yang perlu dikaji secara komprehensif melalui pendekatan siklus hidup. read more

Analisis Kompleksitas Pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) dalam Fase Konstruksi melalui Pendekatan System Thinking

 Mahasiswa Peneliti:
Bayu Rosida Sumantri

 Dosen Pembimbing:
Muhammad Sulaiman, S.T., M.T., D.Eng
Dr. Ing. Ir. Kusnanto

Pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) memiliki tingkat kompleksitas tinggi akibat keterkaitan faktor teknis, lingkungan, sosial, serta kontraktual. Kompleksitas ini sering memicu keterlambatan dan pembengkakan biaya yang dapat mengganggu keberhasilan proyek. Penelitian ini menerapkan pendekatan system thinking untuk menganalisis kompleksitas fase konstruksi proyek PLTA di Indonesia dengan memanfaatkan pemodelan System Dynamics yang dikembangkan melalui perangkat lunak Vensim. Variabel-variabel seperti deviasi progres proyek, rework, change order, dan masalah pendanaan dimodelkan untuk menangkap interaksi dinamis serta umpan balik yang memengaruhi kinerja proyek. Model ini menggunakan data historis incremental progress sebagai input untuk mensimulasikan berbagai skenario serta mengevaluasi dampak keterlambatan dan tindakan korektif terhadap biaya total proyek dan durasi pelaksanaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rework dan kondisi lapangan tak terduga berpengaruh signifikan terhadap deviasi, yang kemudian berdampak pada kesenjangan pendanaan dan kinerja kontraktor. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa model dinamis spesifik untuk proyek konstruksi PLTA, yang dapat menjadi dasar bagi pengambil keputusan dalam mengantisipasi permasalahan dan mengoptimalkan strategi manajemen proyek read more

Analisis Kelayakan Pemanfaatan Air Limbah PLTD X untuk Penyiraman Ruang Terbuka Hijau

Mahasiswa Peneliti:
Benny Setyawan

 Dosen Pembimbing:
Dr. Joko Wintoko, ST, M.Sc.
Ir. Ayodya Pradhipta Tenggara, ST, M.Sc., Ph.D

 Meningkatnya permintaan listrik di Indonesia akibat pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan mendorong PT PLN Nusantara Power untuk memperluas pemanfaatan Pembangkit Listrik Tenaga Diesel (PLTD), khususnya di wilayah tertinggal. PLTD X yang berlokasi di Kalimantan Barat beroperasi selama 24 jam dengan kapasitas terpasang sebesar 8,24 MW dan menghasilkan tiga jenis air limbah: limbah domestik, limbah dari instalasi pengolahan air (WTP), serta limbah oily water dari pencucian peralatan. Lokasinya yang berada di area perkotaan dan tidak memiliki badan air alami terdekat menyebabkan tantangan dalam pembuangan air limbah. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi pemanfaatan air limbah terolah sebagai alternatif sumber air untuk penyiraman Ruang Terbuka Hijau (RTH). Penelitian ini melibatkan evaluasi terhadap infrastruktur IPAL eksisting, yang dianalisis kesesuaiannya terhadap kriteria desain bangunan pengolahan air limbah. Selanjutnya, dilakukan evaluasi efisiensi dari masing-masing IPAL terhadap kemampuan menghasilkan kualitas air sesuai baku mutu untuk keperluan penyiraman. Penelitian ini juga mengevaluasi kebutuhan luas lahan RTH yang diperlukan sebagai area pemanfaatan, serta melakukan perhitungan biaya pemeliharaan IPAL selama lima tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IPAL eksisting telah memenuhi rentang standar berdasarkan kriteria desain bangunan pengolahan air limbah. Efisiensi pengolahan limbah menunjukkan bahwa kualitas air terolah telah sesuai dengan baku mutu untuk penyiraman. read more