Inovasi edisi khusus TICA bagian 3 by Inovasi Online

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Daftar Isi Dewan Redaksi I Tentang Tica II Panitia Tica

III

Pemenang IV Analisis Biomekanik pada Aktivitas Berjalan untuk Atribut Perancangan Energy Floor dengan Pendekatan Inverse Dynamics Model

Analisis Serangan Buaya Muara (Crocodylus porosus) di Indonesia melalui Eksplorasi Database CrocBITE Berbasiskan Citizen Science

Studi Perpindahan Kalor Pada Alat Penukar Kalor Pasca Shutdown Pasif Reaktor PCMSR

Rancang Bangun Wahana Gerak Mandiri dengan Arsitektur Berbasis Perilaku Map Building Menggunakan Active Object Computing Model

Sistem Kendali Kecepatan PI Anti-Windup untuk Motor DC pada Robosoccer Small-Size League

Rancang Bangun Sistem Smart Metering untuk Pelanggan Rumah Tangga

Restrukturisasi Perdagangan: Identifikasi Potensi Industri Domestik Menggunakan Analisis Pemetaan Produk untuk Meningkatkan Daya Saing Ekspor

Sintesis dan Studi QSAR dari (1)-N-(4-Etoksi-3-Metoksibenzil)-1,10-Fenantrolinium Iodida

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Dewa nReda k s i

T ent a ngT I CA

Per t a ma ,a t a sna maT ok y oI ns t i t ut eof T ec hnol ogy ,k a mi meny a mpa i k a npengha r ga a ny a ng s et i nggi t i nggi ny a k epa da s el ur uh penul i s y a ng t el a h ber pa r t i s i pa s i da l a mT ok y oT ec hI ndones i a nCommi t mentAwa r d2014y a ngdi s el engga r a k a nol ehPer s a t ua nPel a j a rI ndones i a k omi s a r i a t T ok y oT ec h( PPIT ok oda i ) , T ok y o. Kedua ,k a mij ugas a mpa i k a na pr es i a s i y a ng s a nga tt i nggik epa da s el ur uh a nggot aPPI T ok oda i y a ngt el a hber i nov a s i unt ukmeny el engga r a k a nT I CAi ni . T I CAt el a hma mpumenj a di s a l a hsa t ur epr es ent a t i v e i nt er na t i ona l ev ent y a ngs a nga t ber ma nf a a t da n mem ba ngga k a n.Ka miber ha r a pba hwak egi a t a ni ni bi s at er usdi per t a ha nk a nda n di t i ngk a t k a nk edepa nny a . S el a nj ut ny a , k a miber ha r a ppul aba hwapa r t i s i pa s i dida l a mT I CA2014i nit er usma mpu memper k ua tet os k i t aunt ukber k a r y a

da n member i k a n ma nf a a ty a ng t er ba i k k epa dadi r i ma upunma s y a r a k a t , ba i kl oc a l ma upungl oba l . T ok y oT ec hs eba ga is a l a h s a t uuni v er s i t a sbes a rdi J epa ngmempuny a it a r getunt ukmenj a dis a l a hs a t ut op uni v er s i t ydi duni adenga nt i ngk a tk ua l i t a s pendi di k a nda nr i s ety a ngt i nggi( T ok y o T ec hQua l i t yT opGl oba l Uni v er s i t yPr oj ec t ) . Ol ehk a r enai t u,T ok y oT ec hs el a l uber us a haunt ukmemper l ua sk er j a s a mai nt er na s i ona ldemit er c a pa i ny a pr oy ek i ni . T ok y oT ec hs el a l umendor onga ga rs emua ma ha s i s wa ny a ma mpu unt uk menj a di pa r ai l muwa ny a ng hi ghl ys k i l l ed a nd nobl es pi r i t ed.Ol ehk a r enai t u,s ema nga t openi nnov a t i onmenj a dis a l a hs a t uk unc i pok ok unt uk s el a l u ber k a r y a denga n memper ha t i k a n k eha r moni s a n denga n k ondi s il oc a lda ngl oba l .Ka miber ha r a p ba hwapa r apes er t aT I CA2014k edepa nny a bi a s menj a di a gena gen per uba ha n( a v a nt ga r de)y a ngba i kba gi I ndones i ada nj ugaduni ai nt er na s i ona l . Per t umbuha n ek onomi I ndones i a y a ng s a nga tc epa tper l udi i mba ngi pul adenga n per k emba nga nk ua l i t a sma nus i a ny as ehi nggat er c i pt aper uba ha ny a ngs us t a i na bl eda nber k es i na mbunga n. Keepy ourqua l i t y ,bemot i v a t eda ndbe humbl e! Muha mma dAz i z , Dr . E ng. As s oc i a t ePr of es s or S ol ut i onsRes ea r c hL a bor a t or y , T ok y oI ns t i t ut eof T ec hnol ogy

Pa ni t i aT I CA2014 Boa r dofAdv i s or 1.M. I qba l Dj a wa d, Dr . E ng. , E duc a t i ona ndCul t ur eAt t a c hĂŠ , I ndones i a n E mba s s yi nJ a pa n 2.Muha mma dAz i z , Dr . E ng. , ( c oor d. ) , As s i s t a ntPr of es s ori nT ok y oI ns t i t ut eof T ec hnol ogy 3.Y ur i k oS a t o, Dr . E ng, -As s oc i a t ePr of es s ori nT ok y oI ns t i t ut eof T ec hnol ogy 4.Ar i f S a r woWi bowo, Dr . E ng. , -As s i s t a ntPr of es s ori nBa ndungI ns t i t ut eof T ec hnol ogy , J S PSF el l owa tT ok y oI ns t i t ut eof T ec hnol ogy 5.T opa nS et i a di pur a , Dr . E ng. , -Res ea r c heri nBAT AN, T ok y oT ec hAl umni 6.Anda nt eHa di , D. E ng. , T ok y oT ec hAl umni

S t eer i ngCommi t t ee 1.Nur ul F a j r i , -Cha i r ma nofPPI T ok oda i 2.As hl i hDa mei t r y , -PPI T ok oda i 3.I r wa nL i a pt oS i ma nul l a ng, F or mer T I CACha i r ma n

Or ga ni z i ngCommi t t ee Cha i r ma n S ec r et a r y T r ea s ur er Des i gn

Pr i ba di Mumpuni Adhi Y uni S us a nt i Ani s s aNur di a wa t i NurS ar aAs s y i f a

Publ i cRel a t i on I l ma nNur a nZa i ni L ogi s t i c&Ac c ommoda t i ons Ha r i s hRez aS ept i a no Cons umpt i on Pa perCompet i t i on Awa r di ngCer emony

S y i f aAs a t y a s S i di kS ol ema n E k oY uni a r s y a h

Pa ni t i aT I CA2014 Rev i ewer s 1.AaHa er uma nAz a m, S . S i 2.Ni s r i naS et y oDa r ma nt o, S . T . 3.Ani s s aNur di a wa t i , S . T . 4.S a mr a t ul F ua dy , M. T . 5.T ot okMuj i ono, M. T . 6.Adi y udhaS a dono, M. E ng 7.Anni s aAni ndi t aZei n, S . Mn. 8.Anda nt eHa di , D. E ng 9.Na t a l i aMa r i aT her es i a , S . S i . 10. Pr i ba di Mumpuni Adhi , M. E ng 11. S i di kS ol ema n, S . T . 12. S j a i k hur r i z a l E l Mut t a qi en, S . S i 13. Ok k y Dwi c ha ndr aPut r a , M. S i 14. Ra donDhel i k a , M. E ng 15. Nur ul F a j r i , B. E ng 16. F er r y a nt o, M. T . 17. Bent a ngAr i efBudi ma n, M. E ng 18. Dwi J ok oS ur os o, M. E ng

19. T i r t oS oena r y o, M. E ng 20. Ar i Ha mda ni , M. E ng 21. Mus l i mi n, M. T . 22. S r i k a ndi Nov i a nt i , M. E ng 23. Y uni S us a nt i , S . Kom 24. As hl i hDa mei t r y , M. E ng 25. Ar i f S a r woWi bowo, D. E ng 26. S a i f uddi n, M. S c 27. Ay uDa hl i y a nt i , S . T . 28. F a dl i Ondi , B. E ng 29. S y i f a As a t y a s , S . S i . 30. E k oY uni a r s y a h, M. T . 31. F a k hr uddi n, M. E ng 32. F i r ma nAz ha r i , M. T . 33. Ma ul a naAbdul Az i z , M. S c 34. Ba y uPr a bowo, D. E ng 35. S r i Ha s t ut y , D. E ng

Pemena ngT I CA2014

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Analisis Biomekanik pada Aktivitas Berjalan untuk Atribut Perancangan Energy Floor dengan Pendekatan Inverse Dynamics Model Biomechanics Analysis on the Human Gait to Attribute the Energy Floor Design with Inverse Dynamics Model Approach Yoke Arfela Adlan Dr. â&#x20AC;&#x201C;Ing Amalia Suzianti S.T. , M.Sc Ir. Boy Nurtjahyo Moch., MSIE

Abstrak- Saat ini industri konstruksi dan bangunan memegang peranan penting dalam pemenuhan kebutuhan dan peningkatan kualitas hidup masyarakat seperti bangunan di kampus-kampus. Namun, praktik-praktik pembangunan diakui sebagai salah satu kontributor utama permasalahan lingkungan terutama dalam pengeluaran energi listrik. Fakultas Teknik UI merupakan salah satu pengguna listrik terbesar di kampus UI. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu energi alternatif untuk mengurangi biaya operational FT UI. Salah satunya adalah dengan pemanfaatan ground reaction force pada aktivitas berjalan sebagai alternatif di FT UI. Maka dengan hal tersebut, perlu adanya analisis biomekanik pada aktivitas berjalan normal sebagai atribut perancangan energy floor (perubahan ketinggian pada lantai) dengan inverse dynamics model untuk mengetahui tingkat kenyamanan pada aktivitas berjalan terhadap faktor ketinggian lantai dinamis tersebut dengan melakukan perhitungan joint moment pada ankle.

Berdasarkan hasil penelitian didapatkan hasil bahwa rata-rata nilai ankle joint moment pria Indonesia pada saat berjalan pada lantai dinamis mempunyai nilai lebih kecil daripada lantai statis. Sehingga dapat disimpulkan tingkat kenyamanan pada sendi pada segmen foot masih berada kondisi nyaman ketika berjalan di lantai dinamis. Kata Kunciâ&#x20AC;&#x201D;Biomekanik; Joint Moments; Ground Reaction Force (GRF); Model Inverse Dynamics.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Abstract- Currently, the building and construction industry played an important role in fulfilling the needs and improving the quality of life of the community as building on college campus. However, development practices recognized as on e of the main contributors to environmental problems especially in the production of electrical energy. Faculty of Engineering Universitas Indonesia (FT UI) is one of the largest electricity user at UI. Because of that, it needs an alternative energy to reduce the operational costs of the FT UI. One of them is with utilization of Ground Reaction Force (GRF) on the activity of walking as an alternative at FT UI. Therefore, the need for biomechanics analysis on the human gait to attribute of the energy floor design (elevation changes on the floor) with inverse dynamics model to find out the level of comfort on the human gait to the floor height of the dynamic factor by doing the calculation of ankle joint moments. Based on the results that the average value of ankle joint moment male Indonesian that walked on the dynamics floor has a value smaller than static floor. In summary, the comfort level can be summed up in the foot segment joint were still comfortable conditions when walking on the dynamics floor. Keywords—Biomechanics; Joint Moments; Ground Reaction Force (GRF); Inverse Dynamics Model I. PENDAHULUAN Saat ini industri konstruksi dan bangunan memegang peranan penting dalam pemenuhan kebutuhan dan peningkatan kualitas hidup masyarakat [1]. Namun, hal ini—praktik-praktik pembangunan—diakui sebagai salah satu kontributor utama permasalahan lingkungan. Pada tahun 2012, Departemen Energi Amerika Serikat (AS) memperkirakan bangunan di AS menyumbang 73,6% dari total pengeluaran tenaga listrik dan 40% dari total kandungan emisi karbon [2]. Untuk mengatasi masalah lingkungan hidup yang ditimbulkan oleh praktik pembangunan, konsep sustainability telah diperkenalkan dalam sektor konstruksi pembangunan, yakni konsep green building.

EDISI KHUSUS Penerapan konsep green building akan memberikan beberapa keuntungan dari sisi ekonomi dan finansial, yakni peningkatan harga sewa sebesar 6% dan harga jual sebesar 16% [3]. Dari sisi biaya operasional, biaya pemeliharaan green building 13% lebih rendah; penggunaan energi berkurang hingga 26%-50%; emisi CO2 berkurang 33%-39%; penggunaan air berkurang sebesar 40%; pembuangan limbah padat berkurang sebesar 70% ; peningkatan kepuasan penghuni sebesar 27% [4]. Dari berbagai jenis bangunan, sektor bangunan komersial dan kelembagaan menggunakan sekitar 30% energi dan dari seluruh sektor bangunan komersial dan kelembagaan, sektor pendidikan masuk dalam tiga besar sektor yang penggunaan energinya paling besar, yakni 14% [5]. Jumlah ini merupakan persentase yang cukup besar jika dibandingkan dengan sektor lainnya sehingga diperlukan konsep green campus sebagai salah satu faktor pendukung bagi sektor pendidikan untuk menciptakan kampus yang hijau serta memerhatikan penggunaan energi. Salah satu kampus yang telah berinisiatif untuk menciptakan green campus yang juga menjadi fokus studi utama dalam penelitian ini adalah Universitas Indonesia (UI). Berdasarkan data dari Sub Direktorat Pengelolaan dan Pemeliharaan Aset, Direktorat Umum dan Fasilitas UI, penggunaan energi listrik di UI adalah sepertiga pemakaian listrik di Kota Depok. Pemakaian paling besar di lingkungan UI adalah Fakultas Teknik (FT) yaitu sebesar 1.427 kVA dan menghabiskan anggaran sebesar Rp255.883.787 per tahunnya. Oleh sebab itu, kampus UI membutuhkan suatu sumber energi alternatif agar dapat mengurangi konsumsi listrik dan menghemat anggaran listrik. Berdasarkan hal tersebut, FT UI membuat konsep green campus, yaitu program “Teknik Goes Green”. Program ini bertujuan menghemat energi listrik sebagai wujud pemenuhan salah satu indikator penilaian kampus berwawasan lingkungan. penulis ingin merancang Sustainable Energy Floor yang mekanisme teknisnya memanfaatkan human gait ‘aktivitas berjalan pada manusia’.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Pada penelitian ini, penulis mengamati human gait yang merupakan cara atau sikap berjalan (walking) dari kaki seseorang. Nantinya, gaya tekan dari aktivitas berjalan pada lantai akan menghasilkan energi listrik. Dengan latar belakang tersebut, penulis melakukan analisis biomekanik pada aktivitas berjalan manusia, khususnya pria, sebagai atribut perancangan energy floor dengan pendekatan inverse dynamics model. Dalam hal ini atribut perancangan energy floor yang dilakukan adalah terhadap perubahan ketinggian dari lantai tersebut. Analisis kinetik yang dilakukan adalah menghitung joint moment pada ankle untuk mengetahui besaran yang dihasilkan gaya kaki pria terhadap lantai. Penelitian ini dapat menunjukkan tingkat kenyamanan dari ankle joint moment yang dihasilkan terhadap faktor ketinggian lantai dinamis. II. DASAR TEORI Inverse Dynamics Inverse Dynamics merupakan tools untuk menentukan kekuatan umum yang menyebabkan gerakan tertentu dan output yang dihasilkan adalah bagaimana otot-otot yang digerakan untuk menghasilkan gerakan tersebut. Dalam perhitungan inverse dynamics menggunakan hukum fisika khususnya Newton – Euler dengan persamaan seperti berikut [6] Persamaan 3 Dimensi Newton ΣF_x=ma_x atau R_XP- R_XD=ma_X (1) ΣF_y=ma_y atau R_YP- R_YD- mg=ma_Y ΣF_z=ma_z atau R_ZP- R_ZD=ma_Z (3)

(2)

Keterangan F = Force; m = massa; a = Percepatan Center of Mass (COM) segmen pada arah Global Reference System (GRS); R_XP,R_XD= Reaction Force Proximal dan Distal

EDISI KHUSUS Persamaan 3 Dimensi Euler

Keterangan I = Momen Inersia; ω = Kecepatan Sudut; α = Percepatan Sudut; M_d = Moment Distal; R_d,R_p = Joint Reaction Force Proximal dan Distal; l_p,l_d = Jarak dari Center of Mass (COM) ke sendi proximal dan distal Persamaan ini menggambarkan perilaku model matematis yang disebut link-segment model dan proses ini digunakan untuk menghitung joint moment. Ground Reaction Force (GRF) dan Energi Potensial Faktor yang secara keseluruhan memengaruhi besarnya GRF dan energi potensial saat melakukan aktivitas berjalan adalah adanya variasi lantai dinamis. Lantai dinamis dengan perubahan ketinggian sedalam 5 cm menghasilkan gaya vertikal serta energi potensial yang lebih besar. Nilai GRF pada aktivitas berjalan yang dihasilkan oleh Pria Indonesia pada lantai dinamis 5 cm adalah sebesar (147 ± 2,569) lbf. Sementara untuk nilai energi potensial pada lantai dinamis pada pria Indonesia adalah (32,7 ± 0,4213) Joule per langkah [7]. III. METODE Data Antropometri Dalam penelitian ini, data dikumpulkan sebanyak 5 subjek dengan jenis kelamin laki-laki yang sehat (tidak ada rasa sakit dibagian lower extremities dalam 3 bulan terakhir) serta memiliki tinggi 172 ± 6.23 cm dan massa 63 ± 13.19 kg. Parameter ini berdasarkan data antropometri Indonesia dengan persentil 50 dengan tujuan untuk mendapatkan hasil yang lebih umum [8]. Dengan parameter data antropometri Indonesia dapat mewakili dimensi tubuh para sivitas akademika di Fakultas Teknik Universitas Indonesia karena dimensi tubuh mereka berada dalam rentang persentil 50 dari data antropometri Indonesia

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Selanjutnya, melakukan perhitungan dimensi-dimensi kaki dengan perangkat AntroScan atau 3D Body Scanner Vitus Vitronic XXL untuk mendapatkan ukuran panjang foot serta menghitung massa foot dengan menggunakan scalling factor [6].

EDISI KHUSUS Tabel 2. Posisi Penempatan Marker pada Subjek

Tabel 1. Data Antropometri Responden

Selanjutnya, melakukan perekaman kalibrasi pada subjek dalam posisi statis T-pose. Setelah melakukan proses kalibrasi selanjutnya melakukan pengambilan data pada aktivitas berjalan. Selanjutnya melakukan rekonstruksi terhadap kerangka yang dibentuk marker. Selanjutnya melakukan tahap pembersihan data yang disebut dengan gap filling dan melakukan proses penamaan pada titik-titik marker yang disebut dengan labelling

Gambar 1. Pengambilan Data dengan Perangkat 3D Body Scanner Vitus Vitronic XXL

Data Kinematik

Gambar 2. Posisi Peletakan Marker pada Lower Extremity

Gambar 3. Posisi T-Pose saat Proses Kalibrasi (kiri) dan Rekonstruksi pada Vicon Nexus Motion Capture (kanan).

Pengambilan data kinematik menggunakan perangkat Vicon Nexus Motion Capture System. Data yang dihasilkan dari motion capture adalah data kinematik dengan 100 Hz. Data kinematik yang diambil adalah data gerakan responden dengan aktivitas berjalan. Penempelan marker sebanyak 5 buah ditempatkan pada bagian lower extremity yaitu pada segmen foot. Posisi penempatan marker pada subjek dapat dilihat pada Tabel 2.

Gambar 4. Subjek melakukan Aktivitas Berjalan pada Capture Area (kiri) dan Hasil Rekonstruksi (kanan)

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Data Kinetik Perangkat yang digunakan dalam proses pengambilan data kinetik adalah AMTI Force Plate BP400600HF. AMTI Force Plate ditanamkan ke lantai digunakan untuk menangkap data ground reaction force. Data yang dihasilkan dari Force Plate ini adalah data kinetik dengan 1000 Hz. Ketika subjek melakukan aktivitas berjalan, subjek akan menapakan kaki pada platform dimana setiap platform mewakilkan satu kaki untuk ditapak.

EDISI KHUSUS Pengolahan Data Data-data yang dihasilkan dari data antropometri, motion capture dan force plate selanjutnya dilakukan proses perhitungan inverse dynamics dengan menggunakan software MATLAB® (The MathWorks, Inc., Natick, MA, USA). Sebelum melakukan perhitungan dengan software ini, terlebih dahulu membuat algoritma perhitungan ankle joint moment seperti pada Gambar 7. Dalam algoritma perhitungan ankle joint moment seperti pada Gambar 7. dapat dilihat bahwa keluaran hasil dari bagian 1 adalah rotasi sumbu (θ_1,θ_2,θ_3). Dari hasil perhitungan rotasi sumbu tersebut dapat melakukan perhitungan kecepatan dan percepatan sudut (ω,α) seperti pada bagian 2 serta kecepatan dan percepatan (v,a) pada bagian 3 sedangkan untuk bagian 4 dan 5 masing-masing keluarannya adalah hasil dari persamaan Newton dan Euler.

Gambar 5. Stance Phase pada Force Plate (1) Initial Contact (2) Loading Response (3) Mid Stance (4) Pre Swing Selain itu, perangkat lainnya yang mendukung dalam proses penelitian ini adalah papan dengan ketinggian pegas sebesar 2 cm, 3 cm dan 5 cm. Nilai dari ketinggian lantai ini berdasarkan dari prinsip perhitungan energi potensial Ep = m g h. Jika massa responden yang paling minimum adalah 50 kg dan besarnya energi listrik yang diinginkan berkisar 10-25 J, maka ketinggian lantai yang dibutuhkan seperti pada Tabel 3.

Gambar 6. Papan Pegas 2 cm, 3 cm dan 5 cm

Gambar 7. Algoritma Perhitungan Inverse Dynamics

pada Ankle

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, sumbu Y merupakan sumbu vertikal yang mana memberikan pengaruh lebih besar pada joint moment terhadap tekanan saat menginjakan kaki pada lantai. Maka dengan hal tersebut, peneliti melakukan analisis pada nilai joint moment pada sumbu Y maksimum (Ymaks) untuk mengetahui tingkat kenyamanan saat kaki berjalan di atas lantai statis maupun dinamis. Analisis Left-Right Ankle Joint Moment (Barefoot)ÂŹ Berdasarkan hasil pengolahan data seperti pada Tabel 4 dan Tabel 5, rata-rata nilai joint moment yang dihasilkan diantara keduanya jika pada lantai dinamis selisih perbandingannya tidak terlampau jauh dimana ankle joint moment sebelah kiri dominan lebih besar jika dibandingkan yang sebelah kanan. Nilai joint moment terkecil terdapat pada lantai dinamis sedalam 2 cm sedangkan terbesar terdapat pada kondisi lantai statis.

EDISI KHUSUS Analisis Left-Right Ankle Joint Moment (Shod)ÂŹ Seperti halnya dengan kondisi barefoot, pada shod rata-rata nilai joint moment yang sebelah kiri lebih besar dibandingkan sebelah kanan. Akan tetapi jika dilihat perbandingan kondisi barefoot dan shod, bahwa nilai joint moment yang terbesar adalah pada kondisi shod. Hal ini karena dipengaruhi oleh massa sepatu sehingga hasil yang didapat lebih besar. Tabel 6. Nilai Left Ankle Joint Moment (Shod) (N.m)

Tabel 7. Nilai Right Ankle Joint Moment (Shod) (N.m)

Tabel 4. Nilai Left Ankle Joint Moment (Barefoot) (N.m)

Tabel 5. Nilai Right Ankle Joint Moment (Barefoot) (N.m)

Perbandingan Hasil Analisis Joint Moment Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, perbandingan nilai joint moment baik pada sebelah kiri maupun kanan untuk kondisi shod lebih besar daripada kondisi barefoot. Hal ini dikarenakan dalam perhitungan inverse dynamics memperhitungkan massa sepatu yang digunakan. Sehingga ini memengaruhi nilai besaran joint moment. Semakin besar massa sepatu maka semakin besar nilai joint moment yang dihasilkan. Akibatnya, dapat memberikan rasa ketidaknyamanan pada pengguna sepatu dalam aktivitas berjalan. Dari tabel hasil penelitian dapat dilihat bahwa nilai ankle joint moment pada lantai dinamis lebih kecil jika dibandingkan lantai statis. Hal ini dikarenakan adanya gaya naik turun pada lantai dinamis sehingga gaya tekan yang dihasilkan lebih kecil.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Berdasarkan urutan nilai joint moment terkecil dihasilkan ketika menginjakan kaki pada lantai sedalam 2 cm, 3 cm dan 5 cm. Secara keseluruhan nilai joint moment pada lantai dinamis masih berada pada tingkat kenyamanan yang baik karena nilai joint moment pada lantai dinamis lebih kecil daripada lantai statis. V. KESIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian yang telah didapat, maka dapat diambil kesimpulan bahwa : • nilai joint moment yang terkecil akan memberikan rasa nyaman pada kaki ketika menginjakan ke lantai; • secara keseluruhan, nilai joint moment yang terbesar berada pada kondisi statis; • pada kondisi barefoot maupun shod, nilai joint moment yang terkecil adalah pada saat menginjakan kaki dengan kedalaman lantai 2 cm; • berdasarkan dengan tingkat kenyamanan, lantai sedalam 5 cm juga masih berada dalam batas kenyamanan karena nilai joint moment yang diberikan lebih kecil jika dibandingkan pada saat kondisi lantai statis. Dengan hasil penelitian ini, dapat menentukan atribut perancangan energy floor berupa perubahan ketinggian pada lantai yang ergonomi sehingga dapat memberikan rasa nyaman kaki pada saat berjalan di atas lantai. UCAPAN TERIMA KASIH Selama pelaksanaan penelitian ini, penulis mendapat bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Penulis mengucapkan terima kasih kepada, Bapak Khoirul Muslim S.T., MSIE., PhD selaku dosen ergonomi Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, Ibu Ir. Erlinda Muslim, MEE selaku dosen ergonomi Teknik Industri Universitas Indonesia, Bapak Irvanu Rahman S.T., M.T, Ali Ikhsanul Qauli dan Bayu Aji Saputra yang telah membantu penulis dalam melakukan perhitungan biomekanik dan merancang algoritma perhitungan serta Debrina Puspitarini yang telah membantu penulis dalam melakukan penelitian ini.

EDISI KHUSUS DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8]

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

C. Tam, V.W. Tam, W. Tsui, Green Construc tion Assessment for Environmental Man agement in the Construction Industry of Hong Kong, Int. J. Project Management 22 (2004) 563-571 USDOE, 2011 Buildings Energy Data Book, 2012 (accessed 12.7.2013) http:// buildingsdatabook.eren.doe.gov/docs%5C DataBooks%5C2011 BEDB.pdf “Doing Well by Doing Good? Green Office Buildings” (John M. Quigley et al., Institute of Business and Economic Research, Uni versity of California, Berkeley, 2008) U.S. General Services Administration-sur vey of 12 portfolio buildings; McGraw Hill Construction, Green Building Smart Market Report, 2006 (Baseline Energy Consumption and Green house Gas Emissions,2009). Winter, D.A. (2009). Biomechanics and Mo tor Control of Human Movement. Water loo, Ontario, Canada: John Wiley& Sons, Inc. Puspitarini, Debrina. (2014). Penentuan Atribut Design Sustainable Energy Floor yang Ergonomis dengan Analisis Biomekan ik.Fakultas Teknik Industri Universitas Indo nesia: Depok. Chuan, T.K., Hartono, M., & Kumar, N. (2010). Anthropometry of the Singaporean and Indonesian Populations. International Journal of Industrial Ergonomics 40 (2010) 757-788.

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Analisis Serangan Buaya Muara (Crocodylus porosus) di Indonesia melalui Eksplorasi Database CrocBITE Berbasiskan Citizen Science An Analysis of Saltwater Crocodile (Crocodylus porosus) Attack in Indonesia Using Citizen Science CrocBITE Database Exploration Ardiantiono Sheherazade Ricky Karta Atmadja Anastasia Wardhanid Abstrak- Buaya muara (Crocodylus porosus) merupakan salah satu spesies buaya dengan laporan serangan terhadap manusia tertinggi di Indonesia. Pemahaman mengenai serangan buaya sangat penting dalam upaya konservasi dan mitigasi serangan. CrocBITE sebagai bentuk citizen science telah berhasil melibatkan masyarakat dalam pengumpulan informasi serangan buaya di dunia termasuk Indonesia dengan jumlah laporan serangan buaya muara tertinggi sebanyak 420 kasus sejak tahun 1845. Penelitian ini dilakukan dengan mengeksplorasi data serangan buaya pada situs CrocBITE untuk menganalisis pola distribusi serangan buaya dan merumuskan upaya mitigasi serangan. Data serangan buaya diunduh melalui situs CrocBITE, kemudian diseleksi berdasarkan kriteria keberadaan dan validitas sumber informasi. Quantum GIS v2.2.0. Valmiera digunakan untuk pemetaan lokasi serangan dan paket R i386 3.1.0. digunakan untuk menghitung secara statistik kepadatan dan pola distribusi serangan. Hasil penelitian menunjukkan jumlah serangan yang tinggi terdapat di wilayah Indonesia bagian barat, yaitu Sumatra dan Jawa. Terjadi pergeseran serangan di pulau Sumatra dari utara ke selatan dan penurunan serangan di pulau Jawa pada periode 2000--2014.

Terjadi peningkatan jumlah dan distribusi serangan yang signifikan pada periode 2000--2014 dibandingkan dengan periode 1845--1980. Berdasarkan hasil penelitian, dapat direkomendasikan pembuatan barikade dan zonasi perlindungan buaya sebagai upaya mitigasi serangan buaya muara di Indonesia. Kata kunciâ&#x20AC;&#x201D; buaya muara, citizen science, CrocBITE, distribusi, serangan, mitigasi

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Abstract- Saltwater crocodile (Crocodylus porosus) is one of crocodile species with the highest cases of attack toward human in Indonesia. Understanding the crocodile attack is essential to plan the conservation and conflict mitigation. CrocBITE as one form of citizen science has been successful in involving society to collect the information of crocodile attack around the world including Indonesia which posses the highest number of attacks about 420 since 1845. This research aims to analyze the distribution pattern of crocodile attack and design the attack mitigation plan by exploring database in CrocBITE website. Quantum GIS v2.2.0. Valmiera was used to map the factual attack location, spatstat in R i386 3.1.0 were run to know the conflict density and distribution pattern statistically. The results showed that number of attacks was higher in western part of Indonesia (Sumatra and Java), however in recent period (2000--2014) the conflicts were moved from northern Sumatra to the southern part and rare conflict detected in Java island. Significant increase of attack happened in 2000--2014 period which the number of conflict was doubled compared to 1845-1980. Based the research, it is recommended to build a barrier and propose crocodile protection zone for crocodile attack mitigation in Indonesia. Keywordsâ&#x20AC;&#x201D; attacks, citizen science, CrocBITE, distribution, mitigation , saltwater crocodile I. PENDAHULUAN Serangan buaya terhadap manusia muncul akibat adanya kompetisi ruang dan sumber daya yang sama [1] dan [2]. Serangan buaya dan perburuan buaya merupakan dua jenis konflik manusia-buaya yang umum ditemui [1]. Sebagai respon atas aktivitas perburuan yang sangat tinggi pada tahun 1990an di Indonesia, perburuan buaya kemudian diatur dalam Keputusan Menteri Kehutanan no 771/Kpts-II/1996 sehingga ancaman kepunahan populasi buaya akibat perburuan dapat dihindari [3]. Di sisi lain, penyusutan habitat alami buaya, penurunan populasi hewan mangsa, dan peningkatan aktivitas manusia di daerah jelajah buaya

EDISI KHUSUS

menyebabkan kasus serangan terhadap manusia semakin sering terjadi [4]. Hal tersebut perlu menjadi perhatian karena serangan yang terjadi dapat menimbulkan sikap antipati masyarakat terhadap buaya dan menjadi tantangan untuk upaya konservasi buaya ke depannya. Buaya muara banyak ditemui di seluruh wilayah di Indonesia. Buaya tersebut dianggap memiliki ukuran terbesar dibandingkan jenis buaya lainnya, yaitu dengan ukuran badan buaya dewasa yang dapat mencapai 6--7m [4]. Jumlah laporan serangan buaya muara merupakan yang terbanyak kedua setelah buaya Sungai Nil (Crocodylus niloticus) [6]. Area jelajah buaya muara cukup luas, meliputi wilayah perairan seperti laut dan muara hingga beberapa ratus kilometer ke dalam daratan. Hal tersebut menyebabkan upaya konservasi dan mitigasi serangan buaya tersebut menjadi sulit dilakukan [4]. Kasus serangan buaya muara terhadap manusia telah dilaporkan, tetapi belum terdapat publikasi ilmiah mengenai serangan oleh buaya di Indonesia. Hal tersebut disebabkan karena informasi mengenai serangan buaya di Indonesia sangatlah terbatas. Informasi serangan umumnya hanya didapatkan melalui surat kabar, portal berita, atau informasi dari penduduk setempat. Keterbatasan akses terhadap sumber informasi menjadi penyebab sulitnya pengumpulan data serangan buaya di Indonesia. Citizen science merupakan konsep yang melibatkan masyarakat untuk mengumpulkan data dalam skala yang besar dan dalam periode waktu yang panjang [5]. Konsep citizen science dapat menjadi solusi untuk mendapatkan data serangan buaya yang tersebar di berbagai sumber informasi dengan melibatkan masyarakat Indonesia. Konsep tersebut telah diaplikasikan dalam proyek CrocBITE: Worldwide Crocodilian Attack Database yang diinisiasi oleh Charles Darwin University, Big Gecko Crocodilian Research, and crocodilian.com untuk membuat database serangan buaya di dunia berbasis citizen science [2] dan [6].

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Terhitung pada bulan Juni tahun 2014, situs CrocBITE telah berhasil mengumpulkan sebanyak 2.362 data serangan di dunia dengan Indonesia sebagai negara dengan tingkat insiden tertinggi (427 serangan) disusul Malaysia (245 serangan) dan India (227 serangan) [6]. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pola distribusi serangan buaya di Indonesia melalui eksplorasi database CrocBITE. Diharapkan melalui penelitian ini dapat diketahui faktor penyebab serangan buaya di Indonesia sehingga upaya mitigasi dapat dilakukan. II. METODOLOGI 2.1. Eksplorasi dan Pengunduhan Data Serangan Buaya Eksplorasi terhadap kasus serangan buaya dilakukan dengan mengunduh data serangan di dalam situs CrocBITE (www.crocodile-attack.info). Data kasus serangan yang diunduh merupakan data laporan serangan buaya muara di Indonesia. Pengumpulan data serangan dilakukan oleh kontributor yang berasal dari Indonesia karena sebagian besar artikel mengenai serangan buaya menggunakan bahasa Indonesia. Pengunduhan data serangan dilakukan dengan membuka menu “explore data” di laman utama situs, kemudian dipilih menu “advanced search”. Pada laman “advanced search” terdapat menu data serangan berdasarkan negara dan dipilih serangan di Indonesia. Data serangan buaya muara di Indonesia mencapai 420 kasus serangan dengan periode tahun 1845--2014. Data tahun 1980--1999 tidak didapatkan karena tidak adanya laporan atau berita serangan buaya muara. Kehilangan data (data gap) pada periode 20 tahun ini kemungkinan dikarenakan akses informasi yang terbatas karena serangan mungkin tetap terjadi. Data yang diunduh meliputi waktu serangan (tanggal dan jam serangan), koordinat dan lokasi serangan, jenis serangan (fatal atau tidak fatal), aktivitas korban, respon manusia terhadap buaya setelah serangan, dan sumber berita.

EDISI KHUSUS 2.2. Seleksi data Seluruh data serangan yang ditampilkan di dalam situs CrocBITE merupakan data yang telah divalidasi dan terdapat informasi mengenai detail informasi (sangat detail, detail, cukup detail, dan kurang detail). Sebanyak 420 data serangan buaya muara di Indonesia diseleksi kembali secara manual untuk menghindari faktor bias. Data serangan yang tidak memiliki sumber berita, tidak memiliki keterangan saksi, atau sumber berita yang digunakan tidak valid (blogspot dan wordpress tanpa keterangan sumber berita resmi) akan dikeluarkan dalam analisis. Berdasarkan hasil seleksi, terdapat 68 data serangan yang tidak dimasukkan ke dalam analisis sehingga jumlah serangan yang digunakan adalah 352 data. 2.3. Analisis data Persebaran serangan buaya muara dibagi berdasarkan dua periode waktu, yaitu pada tahun 1845--1980 dan tahun 2000--2014 dengan asumsi pembangunan di wilayah Indonesia berjalan pesat pada tahun 1990an. Pembuatan peta distribusi serangan dilakukan menggunakan perangkat lunak Quantum GIS v2.2.0. Valmiera. Pembuatan peta densitas dan uji statistik distribusi serangan (Chi Squared test of CSR using quadrat count) dilakukan menggunakan paket spatstat dalam aplikasi R i386 3.1.0 [7]. Pengolahan data lain yang meliputi komposisi waktu serangan; jumlah serangan berdasarkan bulan, tahun, dan periode waktu; aktivitas korban dan respon masyarakat terhadap serangan; serta jenis dan skala sumber berita dianalisis secara deskriptif menggunakan program Microsoft Excel 2007.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisis Pola Distribusi dan Pola Serangan Buaya Muara Serangan buaya muara (Crocodylus porosus) di Indonesia menunjukkan pola distribusi mengelompok (Chi Squared Test of CSR, nilai p <0,05) (Gambar 1). Serangan buaya banyak terjadi pada wilayah Indonesia bagian barat, terutama di Sumatra dan Jawa. Serangan buaya juga tercatat di Kalimantan, Sulawesi, Irian Jaya, Nusa Tenggara Timur, dan sekitarnya dengan jumlah serangan yang lebih sedikit. Kemampuan untuk berenang pada jarak yang jauh di laut lepas memungkinkan buaya muara untuk mengkolonisasi mulai dari pulau besar hingga pulau-pulau terpencil [8]. Peta distribusi serangan buaya turut merepresentasikan distribusi populasi buaya muara di Indonesia dimana publikasi ilmiah mengenai distribusi buaya muara sangatlah terbatas.

EDISI KHUSUS Terdapat pergeseran densitas serangan di pulau Sumatra, yaitu dari wilayah utara ke selatan, serta hilangnya serangan di sebagian besar pulau Jawa pada periode 2000--2014 (Gambar 2). Hal tersebut mengindikasikan adanya perubahan distribusi buaya muara sehingga tidak terjadi serangan seperti pada periode 1845--1980. Kepunahan lokal diduga terjadi pada populasi buaya di wilayah utara Sumatra dan sebagian besar pulau Jawa. Di Jawa sendiri, populasi alami buaya muara hanya ditemukan di kawasan Taman Nasional Ujung Kulon yang berada di ujung barat pulau Jawa. Pada periode II, pertumbuhan penduduk di Sumatra bagian utara dan Jawa telah mencapai dua kali lipat dan mencakup 50-60% total penduduk Indonesia [9].

Gambar 1. Perbandingan distribusi serangan buaya berdasarkan dua periode waktu

Serangan buaya di Indonesia dibagi dalam dua periode utama, yaitu periode I (1845--1980) dan periode II (2000--2014). Serangan berkaitan erat dengan pertumbuhan penduduk dan pembangunan di Indonesia. Kedua faktor tersebut berbeda pada masing-masing periode dimana jumlah penduduk sebelum memasuki tahun 2000, berada di bawah 200 juta jiwa dan meningkat drastis setelah tahun 1999 [9]. Pembangunan di berbagai sektor, termasuk perikanan dan pemukiman mulai masif dilakukan pada akhir 1990an hingga sekarang.

Gambar 2. Perbandingan densitas penyerangan buaya pada periode 1845--1980 (atas) dan 2000--2014 (bawah)

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Kehilangan habitat merupakan masalah utama bagi buaya muara pada negara-negara Asia Selatan hingga Asia Tenggara [4]. Penurunan populasi buaya juga terjadi di Sri Lanka akibat degradasi habitat (reklamasi rawa, konversi mangrove menjadi tambak udang, pemukiman, akuakultur) bersamaan dengan perburuan kulit dan daging buaya [10]. Habitat yang baik bagi buaya muara dicirikan dengan kehadiran tepi badan air yang luas dan vegetasi yang rimbun sebagai tempat bersarang dan bertelur [11]. Seiring dengan pertumbuhan penduduk dan ekspansi pembangunan, habitat buaya muara menjadi berkurang dan hanya terdistribusi di beberapa tempat seperti Sumatera bagian Selatan, Kalimantan, dan Sulawesi [4] Beberapa upaya konservasi dapat dilakukan, diantaranya mempelajari dan memonitor perilaku, pola makan, serta ruang jelajah buaya muara. Hasil tersebut perlu diedukasikan kepada pemerintah dan masyarakat, khususnya yang hidup berdampingan dengan buaya muara, agar pertumbuhan penduduk yang tinggi dan proses pembangunan yang cepat tidak menekan habitat dan populasi buaya muara [12]. Terjadi peningkatan jumlah serangan buaya pada periode 2000--2014 dibandingkan dengan periode 1845--1980 (Diagram 1). Penurunan populasi buaya muara secara umum telah terjadi karena kerusakan habitat dan populasi yang tersisa memiliki tingkat interaksi yang tinggi dengan manusia akibat ekspansi pembangunan sehingga serangan semakin sering terjadi. Konversi lahan di dekat perairan tawar dan asin meningkatkan kesempatan bertemunya manusia dengan buaya yang terdapat di habitat tersebut. Pemukiman, pertambakkan, dan perikanan menjadikkan manusia sering berada di dekat bahkan di dalam habitat buaya sehingga terdapat kemungkinan serangan oleh buaya yang merasa terusik. Hal serupa juga terjadi di Australia dimana rata-rata jumlah serangan buaya per tahun meningkat dari 0,2 kasus pada tahun 1971 menjadi 3,8 kasus pada tahun 2004, seiring dengan ekspansi aktivitas manusia ke habitat buaya muara [1].

EDISI KHUSUS Serangan buaya yang bersifat fatal dimana serangan menyebabkan kematian korban juga menunjukkan tren peningkatan (Diagram 2 dan diagram 3). Selain faktor kerusakan habitat, penurunan jumlah mangsa diduga menyebabkan peningkatan serangan buaya muara. Buaya muara memiliki preferensi mangsa ikan, di saat yang bersamaan manusia juga mengeksploitasi ikan sehingga mengurangi ketersediaan makanan untuk buaya. Berkurangnya makanan akan mendorong perilaku agresif yang tinggi pada buaya [13]. Sifat buaya yang merupakan predator oportunistik juga tidak menutup kemungkinan manusia menjadi mangsa alternatif buaya ketika mangsa alami sudah habis atau berkurang di alam [1].

Diagram 1. Perbandingan jumlah serangan pada dua periode berbeda

Diagram 2. Perbandingan jumlah serangan setiap 15 tahun

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Buaya muara adalah jenis hewan teritorial yang mempertahankan teritorinya dari pengganggu atau ancaman. Masuknya manusia dan aktivitasnya ke dalam habitat buaya muara akan meningkatkan interaksi di antara keduanya. Buaya dapat menganggap manusia sebagai ancaman sehingga terjadi serangan karena buaya mempertahankan teritorinya. Selain itu, buaya merupakan predator yang memiliki strategi berburu sit and wait dengan mempelajari dan mengawasi tempat beraktivitas mangsanya. Terdapat kemungkinan beberapa individu buaya telah menganggap manusia sebagai mangsa karena serangan umumnya terjadi ketika korban sedang melakukan aktivitas rutin di sungai atau di tepi sungai. Hal tersebut didukung dengan hasil penelitian dimana sebanyak 220 serangan terjadi pada korban yang sedang melakukan aktivitas rutin di siang hingga sore hari, seperti mandi, mencuci, dan memancing (Diagram 5 dan Tabel 1). Variasi jumlah serangan buaya sepanjang tahun tidak terlalu berbeda, tetapi cenderung lebih banyak terjadi pada awal tahun (Diagram 4). Bulan-bulan di awal tahun merupakan musim hujan yang merupakan periode bagi buaya muara untuk bersarang dan bertelur dimana buaya menjadi sangat agresif dalam mempertahankan sarang dan anakan dari organisme lain, termasuk manusia [4].

EDISI KHUSUS

Diagram 4. Perbandingan jumlah serangan buaya setiap bulan pada tahun 2000â&#x20AC;&#x201D;2013

*Jumlah serangan pada tahun 2014 tidak disertakan karena hanya sampai bulan Juli

Diagram 5. Perbandingan jumlah serangan buaya berdasarkan rentang waktu hari

Diagram 3. Perbandingan jumlah serangan buaya setiap tahun pada tahun 2000--2014

*Jumlah serangan pada tahun 2014 hanya sampai bulan Juli

Masyarakat umumnya memberikan respon terhadap serangan yang terjadi. Serangan buaya muara dianggap sebagai permasalahan yang besar bagi masyarakat karena melibatkan korban jiwa, cacat fisik, trauma, dan kekhawatiran masyarakat akan keselamatan diri mereka ketika beraktivitas di sungai. Berdasarkan 50 data respon masyarakat yang didapatkan, hampir setengah kasus serangan berakhir dengan pembunuhan buaya yang dianggap terlibat dalam penyerangan (27 kasus) (Tabel 1). Apabila serangan terus terjadi, maka akan semakin banyak buaya muara yang dibunuh ataupun ditangkap oleh masyarakat sehingga konflik manusia-buaya muara akan tetap terjadi. Oleh karena itu, diperlukan suatu upaya mitigasi agar serangan buaya dan konflik manusia-buaya muara dapat diminimalisir ke depannya

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

3.2. Database CrocBITE Berbasiskan Citizen Science CrocBite memfasilitasi pengumpulan informasi mengenai serangan buaya di dunia. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan untuk memahami penyebab serangan buaya. Artikel nasional, daerah, dan internasional dapat digunakan sebagai sumber berita. Tercatat data serangan buaya di Indonesia pada tahun 2000--2014 yang berasal dari 100 sumber berita dan didominasi oleh sumber berita elektronik (201). Sumber berita daerah lebih banyak berkontribusi dalam penginformasian serangan buaya (137) dibandingkan sumber berita nasional (85) dan internasional (4) (Tabel 2). Citizen science memegang peranan penting dengan melibatkan masyarakat untuk mengumpulkan data-data serangan buaya yang dilaporkan di berbagai sumber berita. Sebagai database berbasiskan citizen science, CrocBITE memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk berkontribusi dalam pengumpulan data serangan buaya di Indonesia. Walaupun efektif dalam menjaring data serangan, CrocBITE memiliki keterbatasan karena data yang tersedia merupakan data sekunder sehingga terdapat beberapa faktor bias seperti: 1) adanya serangan yang mungkin tidak dilaporkan, 2) artikel berita serangan tidak berhasil dikumpulkan terutama untuk sumber berita cetak yang meningkat dari 0,2 kasus pada tahun 1971 menjadi 3,8 kasus pada tahun 2004, seiring dengan ekspansi aktivitas manusia ke habitat buaya muara [1].

EDISI KHUSUS

sudah tua, dan 3) beberapa informasi yang disampaikan tidak terlalu akurat seperti titik koordinat serangan dan detail informasi buaya penyerang. Kita tidak bisa berasumsi bahwa semua entri database CrocBITE benar-benar akurat, karena beberapa serangan buaya tidak dilaporkan. Selain itu, ada kemungkinan tidak terdapat saksi atau bukti adanya penyerangan buaya, atau serangan diketahui oleh penduduk lokal tetapi tidak pernah dilaporkan atau direkam, bahkan beberapa daerah dapat menyembunyikan atau menekan catatan serangan buaya untuk alasan sosial atau politik. Laporan historis mengenai data serangan pada tahun 1935 di Indonesia sulit dilakukan karena keterbatasan sumber daya untuk merekam data tersebut, tidak seperti di Australia yang telah memiliki pencatatan dan pelaporan serangan buaya secara efisien. Oleh karena itu, verifikasi data oleh CrocBITE sangat diperlukan untuk meminimalisasi kesalahan yang dibuat dari sumber yang melapor. Apabila terdapat kesalahan data insiden yang terdaftar dalam database CrocBITE, masyarakat dapat memberikan informasi lebih lanjut yang kemudian akan diverifikasi ulang. Namun demikian, database CrocBITE berisi informasi yang berharga untuk memahami pola, tren, dan skenario yang akan meningkatkan pemahaman tentang konflik buaya-manusia.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

3.3. Upaya Mitigasi Serangan Buaya Muara di Indonesia Serangan buaya umumnya terjadi ketika manusia sedang melakukan aktivitas rutin seperti mandi, mencuci, dan menangkap ikan. Berdasarkan hal tersebut, salah satu upaya mitigasi yang diajukan untuk mengurangi jatuhnya korban serangan adalah membatasi ruang interaksi di antara buaya dan manusia [1]. Salah satu metode yang telah berhasil diterapkan di beberapa negara, seperti India dan Sri Lanka adalah pembuatan barikade pelindung untuk mandi dan mencuci di sungai [14]. Upaya mitigasi lain yang dapat diajukan adalah pembuatan sumur sebagai tempat penampungan air agar masyarakat tidak bergantung pada air sungai dan edukasi mengenai kondisi, perilaku, dan penyebab perilaku agresif buaya muara kepada masyarakat. Pembentukan zonasi perlindungan buaya dimana aktivitas manusia dilarang di area zonasi dapat dilakukan untuk meminimalisir interaksi di antara buaya dan manusia (Gambar 1 & 2) [1].

Gambar 4. Penanda batas pemukiman warga dengan zona perlindungan buaya [2]. Upaya mitigasi serangan buaya muara sendiri secara tidak langsung berkaitan dengan upaya konservasi buaya tersebut. Dengan meminimalisir kontak antara manusia dengan buaya muara, hal tersebut juga akan mengurangi potensi konfik manusia-buaya muara. Selain mengurangi jumlah serangan buaya muara, program mitigasi diharapkan juga dapat mengurangi intervensi manusia terhadap habitat buaya muara, sehingga tidak mengancam populasinya.

Gambar 3. Pembuatan barikade untuk mandi [13]

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]

Caldicott, D.G.E., D. Croser, C. Manolis, G. Webb, A. Britton, “Crocodile attack in Australia: An analysis of its incidence and review of the pathology and management of crocodilian attacks in general,” Wilderness and Environmental Medicine, vol. 16, pp. 143--159, 2005. Britton, A. & A. Campbell, Croc attacks: a new website with bite, ECOS online, 2014. Kurniati, H, Metode survey dan pemantauan populasi satwa seri kesatu: buaya, Bidang Zoologi, Pusat Penelitian Biologi-LIPI, Bogor (2002). Webb, G.J.W., S.C. Manolis, & M.L. Brien, “Saltwater Crocodile Crocodylus porosus,” 2010, [Manolis, S.C. & C. Stevenson (eds) Crocodiles. Status survey and conservation action plan, 3rd.ed. Crocodile Specialist Group, Darwin, pp.99--113, 2010]. Bonney, R., C.B. Cooper, J. Dickinson, S. Kelling, T. Phillips, K.V. Resenberg, & J. Shirk, “Citizen science: a developing tool for ex panding science knowledge and scientific lit eracy,” Bioscience, vol.59(11). pp.977--984, 2009. CrocBITE, “The Worldwide Crocodilian At tack Database,” Big Gecko, Darwin (2014), diakses tanggal 12 Juni 2014. http://www. crocodile-attack.info. Baddeley, A, “Analysing spatial point patterns in R. CSIRO Australia,” pp.1--199, 2008. Whitaker, R. & Whitaker Z, “Status and con servation of the Asian crocodilians In: Croco diles: their ecology, management, and con servation” IUCN n.s., Gland, Switzerland, pp.297--308, 1989. Badan Pusat Statistik, “Penduduk Indonesia menurut Provinsi 1971, 1980, 1990, 1995, 2000, 2010,” (2012), diakses tanggal 27 Juni 2014, http://www.bps.go.id/tab_sub/view. php?tabel=1&id_subyek=12.

EDISI KHUSUS [10] [11] [12] [13] [14]

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Santiapillai, C. & M. De Silva “Status, dis tribution and conservation of crocodiles in Sri Lanka,” Biologica Conservation, (97), pp.305--318, 2001. Somaweera, R., J.K. Webb, R. Shine, “It’s a dog-eat-corc world: dingo predation on the nests of freshwater crocodiles in trop ical Australia,” Ecol Res, (26), pp.957--967, 2011. Irwin, S, “Crocodile Conservation”, diak sestanggal 8 September 2014, http:// www.australiazoo.com.au/conservation/ projects/crocodiles/. Morpurgo, B., G. Gvaryahu, B. Robinson, “Aggresive behavior in immature captive Nile crocodiles, Crocodylus niloticus, in relation to feeding,” Physiology and Be havior, (53), pp.1157--1161, 1993. Crocodile Specialist Group. “Human-Croc odile Conflict”. Diakses tanggal 18 Juni 2014..http://www.iucncsg.org/pages/Hu man%252dCrocodile-Conflict.html.

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Studi Perpindahan Kalor Pada Alat Penukar Kalor Pasca Shutdown Pasif Reaktor PCMSR Heat Transfer Study On Passive Post Shutdown Heat Exchanger of PCMSR Fredrick Neo Andang Widiharto Sihana

Abstrak - Telah dilakukan studi perpindahan kalor pada alat penukar kalor pasca shutdown pasif reaktor PCMSR. Tujuan dari studi ini adalah untuk mendapatkan ukuran alat penukar kalor yang memenuhi syarat sirkulasi alami sebagai kriteria desain reaktor generasi ke-4. Studi dilakukan dengan menyelesaikan persamaan distribusi suhu aksial dengan menggunakan metode numerik Runge Kutta. Kemudian dilakukan perhitungan terhadap kualitas uap air saat keadaan saturasi, dan jatuh tekanan untuk berbagai variasi daya peluruhan. Dari hasil perhitungan diperoleh hasil sebagai berikut: (1) Kualitas uap air rata-rata yang terbentuk saat keadaan saturasi adalah 3%; (2) Jatuh tekanan jalur aliran turun selalu lebih besar dibanding jalur aliran naik; (3) Variasi jumlah pipa dengan laju aliran massa konstan untuk berbagai variasi daya menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah pipa maka panjang pipa akan lebih pendek tetapi luas daerah yang dibutuhkan untuk transfer kalor akan lebih besar. (4) Variasi laju aliran massa dengan jumlah pipa konstan untuk berbagai variasi daya menunjukkan bahwa semakin besar laju aliran massa maka panjang pipa yang diperlukan juga akan semakin panjang tetapi luas daerah untuk transfer kalor akan lebih kecil.

Abstract - Heat transfer study has been done on PCMSRâ&#x20AC;&#x2122;s Passive Post Shutdown Heat Exchanger. The objective of this work was to find the suitable size which fulfilled natural circulation as design criteria of fourth reactorâ&#x20AC;&#x2122;s generation. The study conducted with solving formula of axial temperature distribution with Runge Kutta numerical method. Then, average water-steam quality at saturated condition and pressure drop for various decay power computed. The calculation resulted in: (1) Average water-steam quality formed when saturated was 3%; (2) Down flow pressure drop always higher than upper flow; (3) Variation of tube number with constant mass flow rate for various decay power showed that the increase of tube number will make the length of tube shorter but the area of heat transfer will larger. (4) Variation of mass flow rate with tube number constant for various decay power showed that the increase of mass flow rate will make the length of tube longer but the area needed for heat transfer will smaller. Keywords - Heat Transfer, Heat Exchanger, Natural Circulation, Various Size, Various Decay Power.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

I. PENDAHULUAN Faktor tidak dihasilkannya gas penyebab efek rumah kaca telah menjadikan energi nuklir sebagai opsi yang menjanjikan menggantikan bahan bakar fosil sebagai pemasok energi utama. Tahun 2011, WNA mencatat tenaga nuklir telah menyuplai 13% konsumsi listrik dunia. Angka ini berpotensi terus bertambah seiring tren peningkatan konsumsi listrik dunia dan kebijakan negara-negara mengurangi penggunaan bahan bakar fosil secara bertahap. Sampai saat ini, reaktor yang dioperasikan merupakan reaktor generasi ke-2 dan 3 dimana masih menyisakan persoalan seperti penggunaan sistem keselamatan aktif, volume limbah, dan waktu konstruksi yang lama. Hal ini mendorong terus dilakukannya peningkatan terhadap aspek teknologi, keselamatan, keamanan, serta ekonomisnya. Salah satu kriteria yang harus dipenuhi dalam rancangan reaktor generasi ke-4 adalah penggunaan sistem keselamatan pasif. Sistem keselamatan pasif merupakan sistem keselamatan yang bekerja memanfaatkan sirkulasi alami sehingga tidak membutuhkan sistem mekanik yang membutuhkan listrik seperti pompa yang terbukti gagal dalam menangani kasus kecelakaan di reaktor Fukushima, Jepang.

EDISI KHUSUS Sistem pendingin pasca shutdown dirancang untuk mendisipasikan panas sisa peluruhan saat reaktor dalam keadaan shutdown normal tanpa adanya kerusakan pada bejana. Berbeda dengan kondisi operasi normal dimana garam intermediate akan mengalirkan kalor ke heater sistem turbin, maka pada saat kondisi shutdown pompa pengalirnya tidak berfungsi.

Reaktor PCMSR merupakan rancangan desain reaktor generasi ke-4 yang dicetuskan oleh Andang [1]. Reaktor ini menggunakan bahan bakar leburan garam fluoride, LiF-BeF2-ThF4-UF4 dimana pendinginnya juga menggunakan garam berupa LiF-NaF-KF (FLiNaK). Reaktor ini mengaplikasikan sistem keselamatan pasif pada sistem pendinginnya yang terdiri dari sistem pendingin primer, intermediate, dan pasca shutdown. Pada kondisi operasi normal, panas dari teras reaktor akan diturunkan di sistem pendingin primer dengan menggunakan alat penukar kalor primer. Disini garam pendingin primer akan menerima kalor peluruhan bahan bakar. Selanjutnya garam pendingin primer akan mengalir naik melalui compartment riser pendingin primer hingga memasuki sistem pendingin intermediate dan bertukar kalor dengan garam intermediate. Garam pendingin intermediate yang telah menerima kalor kemudian membawa kalor ke heater yang berada pada sistem turbin untuk selanjutnya dikonversi menjadi daya.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Sebaliknya, garam intermediate mengalir ke atas melalui compartment riser pendingin intermediate hingga memasuki sistem pendingin pasca shutdown (Gambar 1). Setelah memasuki sistem pendingin pasca shutdown, garam intermediate selanjutnya mentransferkan kalor ke fluida pelesap kalor. Fluida pelesap kalor yang digunakan adalah air. Setelah transfer kalor, maka garam pendingin intermediate akan turun melalui compartment downcomer. Letak dari sistem aliran pendingin sengaja berada lebih tinggi dari sistem pendingin lainnya (Gambar 1) agar terjadi sirkulasi secara alami [2]. Sistem pendingin ini menggunakan alat penukar kalor model counter current shell-and-tube. Aliran model counter dipilih dengan tujuan efisiensi thermal yang lebih tinggi [4]. Sedangkan jenis pipa yang digunakan merupakan pipa Hasteloy dikarenakan ketahanannya terhadap korosi dan neutronik. Sirkulasi alami merupakan konsep dimana fluida dapat bersikulasi terus menerus hanya dengan gravitasi dan perubahan energi panas. Driving force dari sirkulasi alami adalah perbedaan densitas yang terjadi akibat perbedaan temperatur. Fluida yang dipanaskan akan memiliki densitas yang lebih ringan sedangkan fluida yang didinginkan akan memiliki densitas yang lebih berat. Jika fluida yang lebih ringan berada di atas fluida yang lebih berat maka akan bekerja gaya apung yang mendorong fluida lebih ringan ke arah atas [5]. Pada alat penukar kalor pasca shutdown, garam intermediate akan melepaskan kalor ke air sehingga suhu garam intermediate turun sedangkan suhu air naik. Transfer kalor ini terjadi di sepanjang kolom alat penukar kalor sehingga air memiliki distribusi suhu aksial. Akibat perbedaan temperatur di posisi z dan z+Dz menyebabkan perbedaan densitas sehingga air dengan densitas lebih ringan mengapung. Keluar dari alat penukar kalor, air kemudian melepaskan uap air ke kolam tangki di atasnya sehingga temperaturnya turun. Selanjutnya, air akan bergerak turun karena gravitasi dan masuk kembali ke alat penukar kalor.

EDISI KHUSUS

Gambar 1. Desain Sistem Perpindahan Panas Pasca Shutdown [2]

Agar terjadi sirkulasi alami maka syarat yang harus dipenuhi adalah resultan jatuh tekanan antara jalur aliran turun dan naik dari air harus sama dengan nol. Jika resultan jatuh tekanan bernilai negatif (Jatuh tekanan jalur aliran naik lebih besar dari jalur aliran turun) maka pada jalur aliran turun nilai densitas air selalu lebih rendah dibanding pada awal memasuki alat penukar kalor. Akibat rendahnya densitas maka air akan kehilangan aliran. Setelah kehilangan aliran, air akan mendidih semua menjadi uap sehingga menumpuk di jalur aliran naik dan berpotensi menyebabkan pecahnya pipa. Untuk mengatasi resultan negatif maka dapat digunakan chimney.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Penelitian ini berfokus untuk mendapatkan ukuran alat penukar kalor pasca shutdown yang memenuhi sirkulasi alami saat bekerja pada kondisi operasi tertentu. Selanjutnya dilakukan variasi daya peluruhan dengan mengubah laju aliran massa air. Dilakukan juga variasi daya peluruhan terhadap jumlah pipa. Ukuran alat penukar kalor dapat diperoleh dengan menurunkan persamaan neraca energi antara garam intermediate dan air sehingga diperoleh persamaan differensial yang diselesaikan menggunakan metode numerik Runge Kutta orde ke-4. Secara umum, ada 2 Sedangkan sifat-sifat air sebagai fungsi suhu dimetode untuk menyelesaikan persamaan diferensial turunkan melalui persamaan polinomial terhadap secara numerik yakni metode Euler dan Runge Kutta. data-data perpindahan panas [10]. Metode ini dipilih karena akurasinya yang jauh lebih bagus dibanding metode Euler [11]. II. METODE PENELITIAN Garam pendingin intermediate yang digunakan adalah LiF-NaF-KF dengan karakteristik titik lebur 454 oC dan titik didih 1570 oC. Pada sistem pendingin pasca shutdown, air digunakan untuk menurunkan temperatur garam intermediate dari 1300 oC ke 900 oC. Kondisi operasi yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.

Persamaan-persamaan lainnya yang berpengaruh terhadap perhitungan perpindahan kalor adalah bilangan Prandtl, Reynolds, Nusselt, dan koefisien perpindahan panas.

Sifat-sifat garam LiF-NaF-KF sebagai fungsi suhu telah diturunkan oleh William et.al. [6] sebagai berikut.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

A. Distribusi Suhu Aksial Untuk mendapatkan distribusi suhu aksial sepanjang alat penukar kalor, dapat dilakukan dengan menurunkan persamaan neraca energi pada pemodelan aliran fluida garam intermediate dan air di bawah ini.

Untuk air:

EDISI KHUSUS

B. Metode Runge Kutta Persamaan diferensial pada persamaan (7) dan (8) merupakan persamaan differensial orde pertama dan penyelesaian kedua persamaan tersebut dapat dilakukan dengan metode Runge Kutta orde ke-4 dimana nilai y ke- n+1 merupakan nilai dari y ke- n ditambah dengan inkremen. Untuk metode dengan orde keempat (n = 4), nilai dari fungsi inkremen ditentukan oleh persamaan berikut

Sedangkan sifat-sifat air sebagai fungsi suhu diturunkan melalui persamaan polinomial terhadap data-data perpindahan panas [10].

Selanjutnya dengan membuat limit Dz mendekati nol maka persamaan (2) menjadi,

Untuk garam intermediate:

C. Kualitas Uap Air Pada proses transfer kalor, fluida air akan menerima kalor dari fluida garam intermediate sehingga mendengan membuat limit Dz mendekati nol maka persa- galami kenaikan temperatur dan penurunan densimaan (5) menjadi, tas. Kenaikan temperatur terjadi di sepanjang tube alat penukar kalor hingga batas titik didih air tercapai (133.5 oC) pada tekanan operasi 3 bar. Setelah itu, air mulai berubah fasa dan menguap dengan dimana h = Cp x T; sehingga persamaan (3) dan (6) temperatur konstan sepanjang tube alat penukar menjadi kalor. Kemudian pada ujung tube alat penukar kalor, kualitas uap yang terbentuk dapat dihitung dengan persamaan di bawah ini.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Sedangkan penurunan tekanan elevasi dapat dihitung berdasar persamaan

III. D. Penurunan Tekanan Penurunan tekanan dalam pipa alat penukar kalor diakibatkan oleh 3 komponen yakni: 1. Friksi, 2. Akselerasi, dan 3. Elevasi/gravitasi. Penurunan tekanan friksi diakibatkan oleh tegangan geser dan dapat dihitung dengan persamaan.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Variabel-variabel perpindahan panas disubsitusi ke persamaan Runge Kutta (15-22) sehingga menjadi

Persamaan di atas merupakan persamaan penurunan tekanan friksi untuk fasa liquid, sedangkan untuk fasa uap persamaan diatas dimultiplikasi dengan menggunakan parameter Lockhart Martinelli [1947]. sehingga penyelesaian terhadap persamaan (7) dan (8) menjadi

Kemudian persamaan (40-49) diiterasi sehingga diperoleh panjang alat penukar kalor yang dibutuhkan untuk menurunkan temperatur dari 1300 oC ke 900 oC adalah 1.40 m. Perhitungan pertama ini hanya untuk melihat panjang yang dibutuhkan dengan bePenurunan tekanan akselerasi dapat dihitung ber- lum mempertimbangkan jumlah kalor yang ditransdasar persamaan fer dan luas alat penukar kalor yang dibutuhkan.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 Jumlah pipa yang digunakan pada pengujian awal ini adalah sebanyak 10000 buah dan laju aliran massa air sebesar 1000 kg/s. Gambar 3 menunjukkan profil perpindahan panas antara garam intermediate dengan air sepanjang 1.40 m. Garam akan mengalami penurunan temperatur setelah mentransfer panas ke air. Air akan mengalami kenaikan temperatur hingga temperaturnya mencapai 133.5 oC yang merupakan titik didih pada tekanan 3 bar. Pada titik ini, air akan mulai mengalami penguapan namun temperaturnya akan tetap konstan (saturated mixture). Titik saturated mixture berada pada posisi 0.90 m. Air baru akan mengalami kenaikan temperatur apabila air sepenuhnya telah mengalami perubahan fasa menjadi uap (100% uap). Ukuran dari apakah air telah menjadi uap sepenuhnya diukur melalui kualitas uapnya.

Tabel di bawah menunjukkan tabel perhitungan kualitas uap dari air. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa kualitas uap yang terbentuk adalah 0.03 (3%) yang menunjukkan bahwa pada proses perpindahan panas ini air tidak akan menjadi uap sepenuhnya. Hal ini juga berarti temperatur pada fasa perubahan fasa akan tetap konstan.

EDISI KHUSUS Pada perhitungan jatuh tekanan, dilakukan dengan menghitung jatuh tekanan friksi, akselerasi, dan elevasi secara incremen (Î&#x201D;z). Untuk kasus air, pada fasa uap penghitungan jatuh tekanan friksi dilakukan dengan menggunakan faktor multiplikasi 2 fasa. Distribusi jatuh tekanan ini kemudian di-integralkan menjadi jatuh tekanan total sehingga diperoleh seperti tabel 7. Dari hasil perhitungan diperoleh Jatuh tekanan total dari air adalah 12.68 KPa. Nilai ini kemudian dibandingkan dengan Jatuh tekanan dari tinggi loop 1.40 m yang dihitung melalui persamaan (37) dengan Ď merupakan densitas rata-rata (958.15 kg/m3) dan g (-9.81 m/s2) sehingga diperoleh nilai DP = -12.69 KPa. Karena besarnya Î&#x201D;P dari air saat turun lebih besar atau hampir sama dengan Î&#x201D;P saat naik maka tidak dibutuhkan chimney. Artinya fluida mampu bersikulasi secara alami karena jatuh tekanannya sama. Saat air mulai berubah fasa, densitasnya semakin menurun dan menjadi lebih ringan. Karena perbedaan densitas, molekul air mengalami efek buoyancy yang membuatnya melayang sepanjang loop dan uapnya diambil oleh kondenser yang ada di atas loop. Kemudian molekul air akan turun dan karena besarnya jatuh tekanan saat turun sama maka densitasnya akan kembali sama dan fasanya kembali liquid seperti saat mula-mula masuk ke pipa. Tabel 8 merupakan tabel hasil perhitungan jumlah pipa dengan jumlah aliran massa total konstan terhadap panjang alat penukar kalor. Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa semakin sedikit jumlah pipa maka panjang alat penukar kalor yang dibutuhkan semakin panjang.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Sedangkan untuk jumlah kalor yang ditransfer dapat dihitung dengan menggunakan persamaan di bawah ini.

Hal ini dikarenakan semakin sedikit jumlah pipa maka laju aliran massa per pipa akan semakin besar. Akibatnya adalah proses transfer panas menjadi lebih lambat sehingga dibutuhkan panjang pipa yang lebih untuk menurunkan temperatur sampai yang diinginkan. Luasan area perpindahan kalor berbentuk seperti gambar 4. Karena menggunakan Pitch segiempat maka luas dari 1 daerah garam dan 1 tube dapat dihitung dengan persamaan L (1 Tube + 1 luasan garam) = Pitch (P)2 L = 3.66025 x 10-3 m2

dimana nilai 位 air = 2163.22 KJ/Kg [12]. Untuk = 1000 kg/s diperoleh = 266.87 MWth sehingga dapat dilihat dari persamaan di atas bahwa nilai dari sangat bergantung pada laju aliran massa. Apabila nilai laju aliran massa digandakan maka nilai kalor yang ditransfer juga akan menjadi sekitar 2 kali lipatnya. Selanjutnya, dari persamaan (40) di atas dapat diperoleh nilai kesetaraan antara laju daya peluruhan dengan laju aliran massa seperti berikut.

Selanjutnya dilakukan variasi ukuran pipa terhadap jumlah pipa dan laju aliran massa seperti berikut. Sehingga Luas total dapat dihitung dengan mengalikan luasan 1 area dengan jumlah pipa dan diperoleh seperti tabel di bawah ini.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Sesuai dengan penjelasan sebelumnya, terlihat jelas pada tabel 12 bahwa laju aliran massa merupakan faktor yang sangat mempengaruhi panjang pipa dimana jika laju aliran massa konstan dan divariasikan dengan jumlah pipa maka semakin sedikit jumlah pipa, panjang dari pipa akan semakin besar. Sedangkan jika laju aliran massa divariasikan dan jumlah pipa tetap maka semakin besar laju aliran massa akan membuat panjang pipa yang dibutuhkan semakin besar. Hal ini disebabkan proses perpindahan panas menjadi lambat karena laju aliran yang terlampau besar.

IV. KESIMPULAN Telah dilakukan studi perpindahan kalor pada alat penukar kalor pasca shutdown pasif reaktor PCMSR untuk mendapatkan ukuran alat penukar kalor yang memenuhi sirkulasi alami. Dari hasil perhitungan jatuh tekanan disimpulkan bahwa ukuran alat penukar kalor telah memenuhi kriteria sirkulasi alami sehingga tidak perlu menggunakan chimney. Lebih lanjut dilakukan variasi daya dengan merubah laju aliran massa dan jumlah pipa sehingga diperoleh ukuran alat penukar kalor yang bervariasi.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

DAFTAR PUSTAKA [1] Andang Widiharto. Passive Compact Molten Salt Reac tor (PCMSR) â&#x20AC;&#x201C; Tinjauan Umum. [2] Andang Widiharto. PCMSR Passive Post Shutdown Cooling System. [3] Andang Widiharto. Passive Compact Molten Salt Re actor (PCMSR), modular thermal breeder reactor with totally passive safety system. The 3rd International Conference on Advances in Nuclear Science and Engi neering. 2011. [4] Fraas, A.P. Ozisik, M.N. Heat Exchanger Design. John Wiley & Sons, New York. 1965. [5] Incropera, DeWitt, Bergman, Lavine. Fundamentals of Heat and Mass Transfer. Sixth Edition, pp. 559-597, 669-707. [6] William, D.F. Toth, L.M. Clarno, K.T. Assessment of Candidate Molten Salt Coolants for the Advanced High-Temperature Reactor (AHTR). March 2006. [7] Passive Safety Systems and Natural Circulation in Wa ter Cooled Nuclear Power Plants. IAEA Publications. [8] Todreas, N.E. Kazimi, M.S. Nuclear Systems Iâ&#x20AC;&#x201C; Thermal Hydraulic Fundamentals.Taylor and Francis, New York. 1990. [9] Natural Circulation data and methods for advanced water cooled nuclear power plant designs. Proceed ings of a Technical Committee meeting. Vienna. 18-21 July 2000. [10] Cengel, Y.A. Boles, M.A. Thermodynamics An Engi neering Approach. Fifth Edition. [11] Kreyzig, E. Advanced Engineering Mathematics. 9th Edition.John Wiley & Sons, New York. 2006. [12] Moran, M.J. Saphiro, H.N. Fundamentals of Engineer ing Thermodynamics. 5th Edition. pp. 721. John Wiley & Sons, New York. 2006.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Rancang Bangun Wahana Gerak Mandiri dengan Arsitektur Berbasis Perilaku Map Building Menggunakan Active Object Computing Model Design And Implementation Map Building of Behavior-Based Architecture Using Active Object Computing Model Rahmad Az Haris Galih Nugraha Andi Wahyu Multazam Kusprasapta Mutijarsa Widyawardana Adiprawita

Abstrakâ&#x20AC;&#x201D; Arsitektur sistem kendali berbasis perilaku hadir sebagai pendekatan berbeda dalam merancang sistem kendali pada sebuah robot. Dalam makalah ini akan diimplementasikan sistem kendali berbasis perilaku pada sebuah platform uji wahana gerak mandiri dengan menggunakan teknik Active Object Computing Model. Dengan teknik ini akan ditunjukkan koordinasi antar perilaku secara paralel maupun bergantian. Perilaku map building merupakan perilaku dari robot dalam merepresentasikan lingkungan yang dibaca melalui sensor jarak. Pada pengujian diperlihatkan bahwa koordinasi perilaku secara paralel berhasil ditunjukkan oleh perilaku map building dan perilaku wall following. Perilaku map building juga berhasil merepresentasikan hasil bacaan sensor jarak menjadi peta lingkungan dalam bentuk gambar. Kata Kunciâ&#x20AC;&#x201D;Instruksi; Sistem kendali berbasis perilaku, Active Object Computing Model, paralel, map building.

Abstract- Behavior-based control present a different approach in designing control system of robot. In this paper will be implemented behavior-based control system into an autonomous robot using Active Object Computing Model technique. With this technique will be demonstrated coordination between behavior in parallel and switching behavior. Map building behavior is a behavior of robot to transform the reading of distance sensor to image of environment. In testing, it was shown the coordination of behavior in parallel was successfully demonstrated by map building behavior and wall following behavior. Map building behavior also successfully represents the reading of distance sensor into a map the environment in the form of images. Keywordsâ&#x20AC;&#x201D;Instructions; Behavior-based control, Active Object Computing Model, parallel, map building.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

PENDAHULUAN

A. Arsitektur Sistem Kendali Arsitektur sistem kendali adalah sejumlah prinsip dan batasan yang diberikan pada robot supaya berperilaku sesuai dengan yang dirancang. Arsitektur sistem kendali memberikan panduan bagi pengembang untuk merancang sistem kendali wahana gerak mandiri dan mengimplementasikannya menggunakan bahasa pemrograman. Secara umum ada 4 arsitektur sistem kendali yang digunakan yaitu: • Sistem kendali deliberatif • Sistem kendali reaktif • Sistem kendali hybrid • Sistem kendali berbasis perilaku Sistem kendali deliberatif adalah sistem kendali yang mempertimbangkan semua kemungkinan terbaik untuk aksi yang dilakukan wahana gerak mandiri berdasarkan data yang diterima sensor. Arsitektur sistem kendali ini digambarkan sebagai berikut:

EDISI KHUSUS

• Kemampuan planning juga menyebabkan memori yang digunakan semakin besar. • Robot membutuhkan lingkungan yang tidak berubah selama eksekusi plan, sehingga tidak cocok pada lingkungan yang dinamis. Kondisi di atas menyebabkan penggunaan plan cocok pada robot dengan tugas yang cukup rumit dengan lingkungan yang sudah didefinisikan sebelumnya. Sistem kendali reaktif merupakan pemetaan langsung dari sensor ke aktuator. Aktuasi dilakukan tanpa proses berpikir dan murni intuitif. Secara umum arsitekturnya dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 1 Arsitektur Sistem Kendali Deliberatif

Sistem yang dibuat dengan pendekatan ini dipastikan cerdas. Namun sistem kendali ini memiliki beberapa kelemahan yaitu: • Dengan kemampuan planning ini menyebabkan robot harus memiliki kemampuan komputasi yang tinggi. Jika tidak, maka konsekuensinya respon menjadi lambat • Informasi yang diterima oleh sensor harus cepat dan akurat. Karena informasi yang salah akan menyebabkan plan yang salah. Dan informasi yang lambat akan menyebabkan kebingungan dan menunggu sampai informasi lengkap.

Gambar 2 Arsitektur Sistem Kendali Reaktif

Dengan sistem kendali ini robot dapat bekerja dengan informasi minim dan tidak memerlukan model lingkungan. Namun tanpa kemampuan berpikir ini maka robot dengan sistem kendali ini tidak bisa melakukan tugas yang rumit. Sistem kendali hybrid merupakan gabungan kemampuan berpikir deliberatif dan kecepatan responnya reaktif.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Gambar 3 Arsitektur Sistem Kendali Hybrid

Sistem kendali hybrid memiliki layer yang menghubungkan layer reaktif dan layer deliberatif. Namun perealisasian dari layer ini sangat kompleks. Sistem kendali berbasis perilaku hadir sebagai solusi dari permasalahan yang ditemui dari sistem kendali lainnya.

EDISI KHUSUS

B. Active Object Computing Model Active Object Computing Model merupakan teknik pemrograman yang menggunakan pendekatan event-driven yang dijalankan di atas event-driven framework dan dimodelkan dengan UML statechart. Paradigma event-driven merupakan pendekatan pemrograman dimana alur program diatur oleh ada atau tidaknya event. Event bisa didefinisikan sebagai kejadian yang dipicu user, proses internal, ataupun proses eksternal lainnya yang membutuhkan tidak lanjut eksekusi. Contohnya seperti penekanan tombol, bacaan sensor, sentuhan, dan lainnya. arsitektur dari event-driven programming sebagai berikut:

Sistem kendali ini menggunakan pendekatan yang cukup berbeda, yaitu meniru kemampuan makhluk hidup. Secara sederhana sistem kendali adalah sekumpulan modul perilaku yang secara independen menyelesaikan tugas kecil dan bersama-sama menyelesaikan tugas besar. Contohnya sebagai berikut: Gambar 5 Arsitektur Pemrograman Event-Driven

a. Event Generator, merupakan komponen yang menghasilkan event. b. Event Queue, dalam beberapa kasus event tidak bisa diproses secara instan, maka dibutuhkan buffer untuk menyimpan sementara event. c. Dispatcher, bertugas menerima, menganalisa dan menentukan tipe dari event sehingga bisa diproses secara tepat. d. Event Handler, berfungsi untuk mengeksekusi perintah sesuai event yang diproses.

Gambar 4 Arsitektur Sistem Kendali Berbasis Perilaku

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Untuk menunjang event-driven programming diciptakanlah infrastruktur event driven framework. Tujuan diciptakan framework adalah untuk meningkatan efisiensi pembuatan perangkat lunak baru. Dengan menggunakan framework maka bukan pengguna lah yang menciptakan aliran kontrol, namun framework lah yang menciptakan aliran kontrol untuk aplikasi. Salah satu dari sebagian kecil event driven framework adalah Quantum PlatformTM (QP). Quantum Platform TM adalah event driven framework dari Quantum Leaps yang digunakan untuk mengimplementasikan Event Driven Programming dan UML Statechart dalam sistem embedded dan dikembangkan dalam bahasa C maupun C++. QP didesain untuk coding secara manual, namun juga dapat digunakan sebagai code generator karena sifatnya yang pasti (tidak ambigu). Arsitektur dari Quantum Platform adalah sebagai berikut :

Platform uji merupakan robot beroda dengan ukuran yang cukup kecil yaitu 17 cm x 17 cm x 15 cm. Didukung mikroprosesor mbed NXP LPC1768 dengan inti ARM Cortex M3 yang sudah diÂŹ-porting dengan Quantum Platform. Memiliki 5 buah sensor jarak ultrasonik ping dari parallax dan sensor cahaya untuk mendeteksi warna hitam dan putih yang diletakkan menghadap lantai. Aktuatornya adalah 2 motor DC 6V menggunakan dua roda dengan mekanisme differential drive. Platform uji menggunakan satu sumber daya berupa baterai lithium polimer 2 sel dengan tegangan 7.4 V. Dengan dua konfigurasi yaitu dicatu langsung sebesar 7.4 V untuk sumber tegangan motor DC dan satu lagi yaitu dihubungkan dengan regulasi tegangan 5 V UBEC untuk sumber tegangan mikrokontroler, sensor ping, dan sensor cahaya. Berikut tampilan dari platform uji.

Gambar 6 Arsitektur Quantum Platform

Gambar 7 Wahana Gerak Mandiri

UML Statechart adalah statechart yang dikembangkan dari Harel statechart dan digabungkan dengan Unified Model Language (UML). UML Statechart dapat melakukan aksi baik saat transisi seperti mesin Meally ataupun beraksi pada saat di dalam state seperti mesin Moore.

III.

II.

PLATFORM UJI

Platform uji wahana gerak mandiri dirancang dan dibangun dari awal untuk mengimplementasikan rancangan sistem kendali. Fokus utama penelitian ini ada pada rancangan sistem kendalinya, maka dari itu platform uji dirancang dengan sederhana tapi mampu mengimplementasikan sistem kendali tersebut dengan baik.

PERANCANGAN SISTEM KENDALI

Perilaku map building merupakan perilaku robot dalam merepresentasikan lingkungan di sekitar robot dari hasil bacaan sensor jarak dengan menampilkannya secara visual dalam bentuk gambar. Perilaku map building hanya menggunakan sensor jarak untuk membaca lingkungan, sehingga kombinasi dengan perilaku wall following selain menunjukkan koordinasi perilaku secara paralel, juga untuk memperkirakan bagaimana posisi robot terhadap ruangan dengan mempertahankan posisi robot tetap lurus terhadap dinding. Pada pengujian nantinya ruangan dibuat dengan dinding kiri lurus sehingga robot orientasi arah robot tetap lurus ketika menelurusi dinding sebelah kiri yang lurus.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 A. Perancangan Active Object Dalam active object computing model, semua bagian dari sistem dapat memproduksi event namun hanya active object yang dapat memproses event. Active object merupakan bagian dari sistem event-driven yang memiliki state machine sendiri dan aliran kontrol sendiri. Pada diagram sekuen berikut ditunjukkan interaksi dari semua active object yang ada di dalam sistem.

EDISI KHUSUS warna putih pada lantai, dimana perilaku wall following menjadi tidak aktif dan perilaku map building bertransisi dahulu ke keadaan menulis peta dan juga setelah selesai mem-publish event ON_SIG. B. Perancangan Statechart Perilaku Map Building Berikut perancangan diagram state dari active object perilaku map buiding :

Gambar 10 Statechart Perilaku Map Building Gambar 8 Sekuen Diagram Total

Penjelasan dari diagram state yang dirancang yaitu Khusus berikut ditunjukkan diagram sekuen dari per- sebagai berikut : a. Transisi inisial perilaku ini adalah menuju ilaku wall following dan perilaku map building state ReadMap. b. Pada state ReadMap dilakukan pemrosesan nilai jarak dari bacaan sensor untuk menghasilkan peta lingkungan yang disimpan sementara dalam variabel matriks. c. Ketika menerima event SWITCH yang dihasilkan sensor warna, maka active object bertransisi ke dalam state WriteMap. d. Pada state WriteMap dilakukan penulisan peta yang sudah disimpan sebelumnya pada matriks ke dalam file gambar. e. Sinyal TIMEOUT digunakan untuk memberikan waktu tunggu bagi sistem ketika sedang melakukan proses penulisan. Gambar 9 Interaksi Perilaku Map Building dan Wall Fol- f. Setelah file selesai ditulis, maka perilaku lowing menjadi tidak aktif sambil mem-publish event ON. Perilaku wall following dan map building menerima event DIST_SIG yang berisi hasil bacaan dari kelima sensor jarak pada waktu yang bersamaan. Kemudian kedua perilaku ini juga menerima event SWITCH_SIG yang dikirimkan sensor cahaya ketika menemukan

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

IV. IMPLEMENTASI

Pada state ReadMap dipanggil prosedur BSP_Baca setiap diterimanya event DIST_SIG untuk memprosDari datasheet, ukuran RAM yang dapat digunakan pada es bacaan sensor ping kiri dan sensor ping kanan. mbed adalah 32KB. Untuk itu digunakan setengah dari Prototype prosedur BSP_Baca sebagai berikut : yang dapat digunakan yaitu sekitar 15KB. Menggunakan tipe data 8 bit integer. void BSP_Baca(int offset, float jarak1, float jarak2); Ukuran matriks yang dipilih untuk menyimpan semen- Penjelasan prosedur dan parameternya. tara hasil bacaan sensor jarak adalah 150x100 sehing- • Prosedur ini akan mentranformasi bacaan ga resolusi gambar yang dihasilkan juga dengan ukuran jarak menjadi urutan baris dan kolom pada matriks yang sama. Bacaan jarak yang dibaca adalah dari sensor dengan memberikan nilai 1. ping kiri dan sensor ping kanan. Sensor ping depan juga • Parameter offset merupakan variabel yang digunakan sebagai tanda untuk menghentikan bacaan merepresentasikan posisi wahana gerak mandiri peta ketika jaraknya sudah cukup dekat dengan dinding pada sumbu gerakan maju yang ditransformasi menyang didepannya. jadi indeks baris pada matriks. • Parameter jarak1 merupakan nilai bacaan sensor ping kanan. • Parameter jarak2 merupakan nilai bacaan sensor ping kiri Pada state WriteMap dipanggil prosedur BSP_Tulis untuk menuliskan hasil pembacaan lingkungan ke dalam file eksternal. Prototype prosedur BSP_Tulis sebagai berikut : void BSP_Tulis(void); Prosedur ini akan menyalin nilai pada matriks ke dalam file eksternal dimana ‘1’ merepresentasikan piksel berwarna hitam dan ‘0’ merepresentasikan piksel berwarna putih. Berikut adalah struktur program yang digunakan. Gambar 11 Model Pembacaan Peta

Perancangan statechart lebih lanjut dari perilaku map building ini digambarkan sebagai berikut.

Gambar 13 Struktur Program

Gambar 12 Quantum Modelling dari Perilaku Map Building

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014 V.

EDISI KHUSUS

PENGUJIAN

Lingkup dari pengujian ini adalah dapat bekerjanya perilaku map building dan wall following secara bersamaan serta bekerjanya state baca dan state tulis pada perilaku map bulding. Perubahan state ini ditandai ketika mendeteksi lantai berwarna putih. Hasil dari pengujian perilaku map building ditunjukkan dalam bentuk gambar. Konfigurasi pengujian dari perilaku ini adalah wahana gerak mandiri diletakkan pada ruangan dengan bentuk yang tidak simetris, namun memiliki dinding sisi kiri yang lurus dan memiliki bagian lantai yang berwarna putih. seperti pada gambar di bawah ini.

Gambar 15 Hasil Pembacaan Peta oleh Wahana Gerak Mandiri

Gambar 14 Salah Satu Medan Pengujian

Dari pengujian terlihat bahwa perilaku map building dapat berubah dari state baca ke state tulis ketika menemukan bagian lantai berwarna putih yang ditunjukkan dengan keadaan wahana berhenti bergerak. Hasil pembacaan ruangan dari bacaan sensor jarak kiri dan kanan adalah sebagai berikut:

Dari hasil pembacaan peta ini juga terlihat perilaku map building bekerja bersamaan dengan perilaku wall following. Dari hasil pengujian ditunjukkan bahwa sistem kendali berbasis perilaku dengan menggunakan teknik Active Object Computing Model dapat diimplementasikan dengan baik. Hasil pembacaan dari sensor jarak pada saat garis lurus cukup baik pada beberapa percobaan tersebut, namun memperlihatkan hasil yang kurang ideal ketika membaca daerah yang bukan garis lurus. Hal ini disebabkan dari kekurangan sensor ping yang yang bacaan pantulannya akan salah ketika sudut yang dibentuk lebih dari 450. Hal ini bisa ditanggulangi dengan sensor jarak yang lebih akurat seperti salah satunya Laser Range Finder. Dalam konfigurasi hardware dan program yang kita gunakan, pembacaan peta hanya dilakukan pada saat wahana gerak mandiri sedang menyusuri dinding lurus di sebelah kirinya dengan menggunakan sensor ping di kiri dan di kanan, serta akan berhenti membaca ketika sensor depan telah mendeteksi jarak tertentu yang sudah ditentukan dengan dinding di depannya.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Hal ini cukup dikarenakan kita ingin menunjukkan bagaimana beberapa modul perilaku berinteraksi. Namun untuk hasil yang lebih akurat dan juga ketika modul perilaku Map Building bekerja secara mandiri, maka dibutuhkan komponen hardware yang dapat menentukan posisi wahana gerak mandiri terhadap suatu acuan tertentu atau terhadap acuan arah mata angin. Bisa ditambahkan dengan sensor kompas. Beberapa pengujian pada konfigurasi tempat pengujian yang berbeda.

EDISI KHUSUS

VI.

KESIMPULAN

Beberapa kesimpulan yang didapatkan dari pengerjaan tugas akhir ini yaitu : • Dari penelitian ini ditunjukkan bahwa sistem kendali berbasis perilaku dapat diimplementasikan dengan menggunakan teknik Active Object Computing Model pada sebuah wahana gerak mandiri. • Koordinasi perilaku secara paralel antara perilaku map building dan perilaku wall following juga berhasil ditunjukkan. • Perilaku map building berhasil merepresentasikan lingkungan dalam bentuk gambar dari hasil bacaan sensor jarak. REFERENSI

Gambar 16 Hasil Pembacaan Peta Lainnya

[1] Mataric, Maja. The Robotics Primer. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2007. [2] Samek, Miro. Practical UML statecharts in C/ C++: event-driven programming for embedded systems. Oxford: Newness,2009. [3] Gates, Bill. 2007. “Dawn of The Age of The Robot”, Scientific American. [4] Behavioral-Based Robot Control System Using Active Object Computing Model,” in International Conference on Electrical Engineering and Informatics, Bandung, 2011. [5] Brooks, R. A. A robust layered control system for a mobile robot. IEEE Robotics and Automation RA-2:14-23, 1986. [6] Arkin, R. C. Behavior Based Robotics. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1998

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Sistem Kendali Kecepatan PI Anti-Windup untuk Motor DC pada Robosoccer Small-Size League PI Anti-Windup Speed Control System for DC Motor in Robosoccer Small-Size League Dwindra Sulistyoutomo Ir. Arief Syaichu Rohman, MEngSc, Ph.D

Abstrak—Makalah ini menjelaskan tentang perancangan, implementasi, dan pengujian sistem kendali kecepatan untuk motor DC. Pada riset ini perancangan dilakukan untuk aplikasi motor DC pada Robosoccer, yang dibuat berdasarkan kompetisi Micro Robot World Cup Soccer Tournament (MiroSot) yang diadakan oleh FIRA (Federation of International Robot-soccer Association) setiap tahunnya. Robosoccer merupakan sistem yang terdiri atas high-level controller pada komputer server, yang memproses strategi dan memberikan perintah, dan low-level controller pada lima buah robot di lapangan, yang menjalankan perintah dari server. Sistem kendali kecepatan berada pada low-level controller yang digunakan untuk memenuhi perintah berupa kecepatan untuk tiap motor pada tiap robot. Pengendali dengan tipe Proportional-Plus-Integral dengan Anti-Windup dirancang untuk meningkatkan respon dari motor pada robot dan untuk mengatasi efek windup akibat keterbatasan aktuator. Pengendali tersebut dirancang dan diimplementasikan dalam bentuk pengendali digital. Simulasi dan pengujian menunjukkan robot dengan pengendali kecepatan memiliki performa yang lebih baik dari robot tanpa pengendali kecepatan, dengan peningkatan respon rise time dari 15 ms pada robot tanpa pengendali menjadi 2 ms pada robot dengan pengendali. Kata kunci—Motor DC, Robosoccer, sistem kendali kecepatan, Proportional-Plus-Integral, Anti-Windup.

Abstract—This paper describes the design, implementation, and tests of speed control system for DC motor. In this research, the design is used for application of DC motor in Robosoccer which is based on Micro Robot World Cup Soccer Tournament (MiroSot), held by FIRA (Federation of International Robot-soccer Association) annually. Robosoccer is a system which is consisted of high-level controller on the server PC, which contains the strategy and gives instructions, and low-level controller on each robot, which processes the instructions. Speed control system will take place on the low-level controller of the system which is used to follow the instructions in form of speed for each motor on robots. Controller with type of Proportional-Plus-Integral with Anti-Windup is designed to increase the response of the motors of the robots and to handle integral windup caused by the limit of the actuators. The controller is designed and implemented in form of digital controller. Simulations and tests show that robot with speed controller has a better performance than the one without speed controller, with response improvement from rise time of 15 ms on robot without controller to 2 ms on robot with controller. Keywords—DC Motor, Robosoccer, speed control system, Proportional-Plus-Integral, Anti-Windup.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

I.PENDAHULUAN Robosoccer Small-Size League adalah sebuah sistem yang dibuat berdasarkan kompetisi Micro Robot World Cup Soccer Tournament (MiroSot) yang diadakan oleh FIRA (Federation of International Robot-soccer Association) setiap tahunnya. Sistem ini merupakan sebuah sistem permainan cerdas yang terdiri atas pemrograman strategi pada komputer server, komunikasi antara server dan client secara wireless, dan sistem mikrokontroler dan aktuator pada sistem robot yang berjumlah lima buah robot Gambar 2. Blok diagram umum sistem Robosoccer pada lapangan. Sistem ini dapat digambarkan seperti pada gambar berikut [1]. Untuk dapat bersaing dalam kompetisi MiroSot, dibutuhkan sistem dengan respon yang cepat. Oleh karena itu, perlu dibuat suatu sistem pengendali yang dapat meningkatkan respon sistem sehingga sistem memiliki performa yang lebih baik. Pengendali kecepatan yang dirancang mengikuti diagram blok sebagai berikut [2].

Gambar 1. Sistem Robosoccer Small-Size League

Sistem Robosoccer terbagi atas high-level controller yang mengatur strategi pada komputer server dan low-level controller yang mengatur aktivitas aktuator pada robot yang ada di lapangan [2]. Pada high-level controller, komputer melakukan komputasi strategi dengan sistem layering dan perhitungan posisi dengan sistem kendali posisi sehingga menghasilkan perintah berupa kecepatan untuk setiap robot di lapangan. Low-level controller pada robot kemudian mengolah perintah kecepatan menjadi gerakan robot melalui aktuator motor DC. Blok diagram sistem Robosoccer secara umum ditunjukkan pada Gambar 2.

Gambar 3. Sistem kendali kecepatan

Sistem kendali yang dirancang kemudian akan diimplementasi pada sistem robot dan diuji responnya, sehingga dapat diketahui efek dari pengendalian yang dilakukan. Secara umum, proses perancangan sistem kendali kecepatan ini dilakukan dengan proses sebagai berikut.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Gambar 4. Flowchart perancangan sistem kendali kecepatan

Dengan menggunakan alur kerja yang sama, proses perancangan sistem kendali ini dapat digunakan dan diaplikasikan pada berbagai jenis motor. II.TINJAUAN PUSTAKA A.Fungsi Transfer Motor DC Secara umum, fungsi transfer kecepatan terhadap tegangan pada motor DC adalah sebagai berikut [3].

L= induktansi motor (H) R= resistansi motor (â&#x201E;Ś) J= momen inersia rotor (Kg.m2) b= konstanta gesekan viskositas motor (N.m.s) Ke= konstanta back emf (V/(rad/s)) Kt= konstanta torka motor (N.m/A) B.Pengendali PI Pengendali PI adalah tipe pengendali yang terdiri dari pengendali proporsional dan pengendali integral. Pengendali proporsional merupakan pengendali yang berbentuk pengali sehingga error dapat disesuaikan dengan masukan aktuator. Penggunaan pengendali proporsional saja akan menghasilkan sistem yang memiliki steady-state error terhadap masukan step [4].

Kendali integraldilakukan untuk menghilangkan steady-state error atau offset. Walaupun kendali integral sangat berguna, akan tetapi pengunaannya dapat menyebabkan sistem semakin berosilasi [4]. Penggunaan kedua pengendali proporsional dan integraldilakukan untuk memanfaatkan manfaat keduanya, yaitu mempercepat respond dan menghilangkan steady-state error. Perlu diperhatikan bahwa penggunaan integrator menaikkan orde sistem, sehingga dapat menyebabkan sistem tidak stabil untuk konstanta proporsional yang besar. C.Integral Windup Untuk sebuah sistem kendali dengan rentang operasi yang luas, dapat terjadi suatu kasus dimana sinyal kendali mencapai batasan aktuator. Ketika hal ini terjadi, aktuator akan beroperasi pada batas saturasinya, sehingga sistem akan berjalan seperti sistem open loop. Apabila pengendali integrator digunakan, maka error akan terus dijumlahkan, sehingga faktor perhitungan integral menjadi sangat besar, atau dapat disebut dengan berbelok atau â&#x20AC;&#x153;winds upâ&#x20AC;? [5].Metode penanganan efek windup beragam, salah satunya adalah metode back-calculation [5]. Metode ini dilakukan dengan melakukan perhitungan selisih antara sinyal kendali dan hasil pembatasan saturasi. Selisih ini kemudian dikembalikan ke perhitungan integral sehingga faktor perhitungan integral tidak semakin membesar akibat windup.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

III.PERANCANGAN A.Penentuan Fungsi Transfer Motor DC Pada sistem Robosoccer ini, pada modul robot digunakan motor Faulhaber 2224006SR sebagai aktuator. Dari datasheet Motor Faulhaber 2224006SR, didapatkan parameter sebagai berikut [6].

Gambar 5. Datasheet Faulhaber 2224...SR

L= 45ÎźH R= 1.94â&#x201E;Ś J= 3.824x10-5oz-in-s2= 2.7x10-7 Kg.m2 Ke= 0.725 mV/rpm = 6.92324x10-3 V/(rad/s) Kt= 0.980 oz-in/A = 6.92032x10-3 N.m/A Dengan mengabaikan viskositas motor (b=0), maka didapatkan fungsi transfer motor Faulhaber yang digunakan sebagai berikut.

EDISI KHUSUS

Dengan waktu sampling 1ms, fungsi transfer motor yang digunakan adalah sebagai berikut.

B.Perancangan Sistem Kendali Kecepatan PI dengan Anti-Windup Sistem kendali yang dirancang mengikuti blok diagram yang digambarkan pada Gambar 3. Oleh karena terdapat keterbatasan aktuator (motor driver) yang digunakan, dimana masukan yang digunakan adalah PWM dengan range yang terbatas yaitu 0 sampai dengan 255, maka digunakan pengendali dengan anti-windup untuk mencegah adanya peristiwa winding up dimana error bertambah akibat ketidaksanggupan aktuator dalam memenuhi sinyal kontrol yang diharapkan. Dengan mengunakan metode back calculation sebagai metode anti-windup, maka pengendali yang digunakan akan mengikuti diagram blok sebagai berikut.

Fungsi transfer tersebut memiliki respon terhadap masukan step seperti ditunjukkan pada gambar berikut.

Gambar 7. Blok diagram pengendali anti-windup dengan metode back-calculation

Gambar 6. Step response Motor Faulhaber 2224006SR

1) .Perhitungan Parameter Pengendali PI Untuk memudahkan perhitungan, dilakukan pendekatan orde satu terhadap fungsi transfer sistem motor yang digunakan dengan menggunakan pole dominan, sehingga fungsi transfer motor yang digunakan adalah sebagai berikut.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Sistem kendali yang dirancang mengikuti blok diagram sebagai berikut.

Gambar 8. Sistem kendali kecepatan PI

Untuk mendapatkan step response sistem tersebut, maka dilakukan penyederhanaan diagram blok sehingga didapatkan fungsi transfer sistem secara keseluruhan.

Dengan menggunakan maka didapatkan

spesifikasi rise

time

tr,

Gambar 9. Penyederhanaan blok diagram

Sehingga fungsi transfer yang setara dengan sistem tersebut adalah

Dengan

Diinginkan hasil step response berupa sinyal orde dua dengan sifat criticaly-damped. Dengan satu buah maka secara umum persamaan yang dimiliki adalah sebagai berikut.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Dengan melakukan pole cancellation, maka nilai zero yang digunakan harus sama dengan nilai pole sistem. Sehingga dengan rise time 20m/s, maka

Gambar 12. Step response pada sistem open-loop (biru) dan closed-loop (merah) pada waktu diskrit

Kedua gambar di atas menunjukkan respon closed loop lebih baik dari respon open loop.Rise time sistem open loop bernilai 60 ms, sedangkan rise time sistem closed loop bernilai 20 ms. Untuk mengetahui apakah pengendali tersebut dapat direalisasikan, sinyal kendali harus dicek apakah sesuai dengan rentang masukan aktuator. Sinyal keluaran dari pengendali, hasilnya adalah sebagai berikut. Gambar 10. Root locus menunjukkan penggunaan metode pole cancellation

Dari Gambar 10 ditunjukkan pengendali menghilangkan efek pole sistem open-loop. Dari persamaan (26) dan (27) didapatkan parameter kendali Kp= 0.57 dan Ki= 52.19. 2) .Simulasi Hasil Perancangan Pengendali PI Simulasi dilakukan dari parameter tersebut, apabila dibandingkan dengan open loop pada kontinu dan diskrit didapatkan hasil sebagai berikut.

Gambar 13. Sinyal kendali pada sistem kendali yang dirancang

Sinyal kendali di atas didapatkan setelah digunakan pembatasan saturasi dari sinyal kendali yang dihasilkan, sehingga dapat ditunjukkan pada gambar di atas sinyal kendaliyang dihasilkan pada awal operasi aktuator adalah sebesar batas atas masukan aktuator. Hal ini dilakukan karena pengendali menaikkan respon dengan cara mengeksitasi masukan aktuator lebih besar pada awalnya.

Gambar 11. Step response pada sistem open-loop (biru) dan closed-loop (merah)

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

C.Penanganan Anti-Windup Proses simulasi tersebut menunjukkan perbaikan respon pada sistem terhadap masukan sinyal step. Untuk menyelidiki efek windup yang dapat terjadi, dilakukan simulasi dengan input yang berubah-ubah terhadap waktu, dengan nilai yang berbeda-beda pula. Berdasarkan perhitungansebelumnya, nilai konstanta back-calculation yang digunakan belum ditentukan sehingga masih bernilai 1 karena efek windup belum diperhatikan pada masukan step. Dari hasil simulasi terhadap pengendali dengan konstanta back-calculation 1, didapatkan respon sebagai berikut.

Gambar 15. Simulasi pengubahan set point dengan Kb=12

Sinyal kendali yang dihasilkan pada penanganan windupadalah sebagai berikut.

Gambar 16. Sinyal kendali pada Kb=1 Gambar 14. Simulasi pengubahan set point dengan Kb=1

Dari gambar di atas, ditunjukkan terjadi efek windup pada t=0.5ms. Hal ini terjadi akibat keterbatasan aktuator dalam mengurangi kecepatan pada perubahan masukan dari 533 rad/s ke 0 rad/s. Aktuator yang digunakan memiliki batas bawah masukan bernilai 0 karena masukan yang digunakan adalah besaran PWM. Untuk mengatasinya dilakukan tuning terhadap konstanta back-calculation, hingga didapatkan respon yang dapat mengatasi efek windup tersebut. Dari proses tuning tersebut, didapatkan nilai Kb=12 untuk mengatasi efek windup.

Gambar 17. Sinyal kendali pada Kb=12

Dari kedua gambar tersebut ditunjukkan sinyal kendali yang dihasilkan diperbaiki pada Kb=12, sehingga pada saat t=0.5s, sinyal kendali tetap menghasilkan respon yang diperbaiki. Dari hasil perancangan tersebut, maka parameter yang digunakan pada pengendali kecepatan yang akan diimplementasi adalah Kp= 0.57, Ki= 52.19, dan Kb=12.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

IV.IMPLEMENTASI PENGENDALI DIGITAL

V.HASIL PENGUJIAN

Untuk dapat melakukan implementasi dari sistem yang dirancang, bentuk sistem yang diimplementasikan harus berupa pengendali digital. Untuk mendapatkan persamaan pengendali digital, dapat dilakukan dengan cara penurunan dari domain waktu kontinu ke domain waktu diskrit [7]. Suatu pengendali PI memiliki persamaan keluaran sebagai berikut.

Dari implementasi yang dilakukan, dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dirancang. Pengujian dilakukan dengan kondisi terbebani secara penuh, dengan menjalankan robot dengan kondisi terpasang secara utuh, sehingga robot dapat memiliki beban yang sama dengan kondisi pada pertandingan. Selain terpasang secara utuh, pengujian dilakukan di lapangan yang akan digunakan sebagai sarana pertandingan, sehingga beban gesekan yang dialami robot sesuai dengan pertandingan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan set point kecepatan motor 200 rad/s untuk motor kanan dan kiri.

Dengan Laplace-transform dan z-transform didapatkan persamaan berikut.

Untuk mendapatkan persamaan dalam domain waktu diskrit, perlu dilakukan inverse z-transform. Dengan menggunakan inverse z-transform, diketahui Maka didapatkan persamaan

Apabila digunakan pengendali dengan anti-windup, dimana metode yang digunakan adalah back-calculation, maka pengendali tersebut dapat diubah ke dalam bentuk sebagai berikut.

Dengan menggunakan persamaan di atas, maka pengendali dapat diimplementasikan dengan menggunakan pengendali digital dengan domain waktu diskrit.

Gambar 18. Hasil pengujian open loop (biru) dan closed loop(merah) pada kondisi motor terbebani secara penuh

Pada pengujian dengan kondisi motor terbebani penuh, ditunjukkan perubahan respon motor yang signifikan. Rise time sistem open loop adalah sebesar 15 ms, berbeda dengan pengujian sebelumnya akibat efek beban yang diterima oleh motor. Rise time sistem closed loop adalah sebesar 2 ms, lebih cepat daripada respon sistem open loop. Perbedaan yang signifikan menunjukkan respon yang diperbaiki oleh sistem kendali kecepatan. oleh gambar berikut.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Sinyal kendali yang dihasilkan pada pengujian ini ditunjukkan oleh gambar berikut.

Gambar 19. Sinyal kendali yang dihasilkan

Dari gambar di atas ditunjukkan sinyal kendali yang dihasilkan masih dalam rentang masukan aktuator yang berupa PWM, sehingga masih dapat digunakan dalam sistem ini. Dari hasil pengujian ini, ditunjukkan sistem kendali kecepatan yang dirancang dapat memperbaiki respon sistem dengan sinyal kendali yang masih dapat digunakan oleh aktuator.

EDISI KHUSUS

DAFTAR RUJUKAN [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]

Robot Soccer YSR-A System Manual, Yujin Robotics Co., Ltd., Seoul, Korea, hlm. 6. Dwindra Sulistyoutomo, Febryanto, dan Ed win Raissa Varian Wahyudi, “Robosoccer Small-Size League”, Bandung, Program Studi Teknik Elektro ITB, 2014. Richard Dorf dan Robert Bishop, Modern Control System Twelfth Edition, New Jersey, USA, Pearson, 2011, hlm. 70-73. Katsuhiko Ogata, Modern Control Engineer ing Fifth Edition, New Jersey, USA, Pearson, 2010, hlm. 228-232. Karl J. Aström dan Tore Hägglund, PID Con trollers: Theory, Design, and Tuning, Instru ment Society of America, 1995, hlm. 80-86. Faulhaber, DC-Micromotors: Precious Metal Commutation, Series 2224...SR datasheet. Ibrahim, Dogan, Microcontroller Based Aplied Digital Control, Chicester, England, Wiley, 2006, hlm. 230-233.

VI.KESIMPULAN Dari hasil simulasi perancangan dan hasil pengujian, ditunjukkan bahwa sistem kendali dapat mempercepat respon sistem Robosoccer. Dengan perancangan pengendali PI dengan pole cancellation, dari hasil perhitungan didapatkan perbaikan sistem dari rise time 60 ms menjadi 20 ms. Dalam kondisi motor terbebani secara penuh, respon motor yang terbebani tetap dapat diperbaiki, dari rise time yang bernilai 15 ms menjadi 2 ms. Dengan melakukan perancangan sistem kendali kecepatan, dapat dihasilkan sistem dengan respon yang lebih cepat. Perancangan sistem kendali kecepatan ini dapat dilakukan pada motor lainnya dengan menggunakan alur kerja yang sama dengan perancangan pada riset ini.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Rancang Bangun Sistem Smart Metering untuk Pelanggan Rumah Tangga Development of Smart Metering System for Residential Customer Aditya Ferry Ardyanto Idham Hafizh Muchamad Fajar Kurniawan Ir.Yudi Satria Gondokaryono,M.Sc.,Ph.D.

Abstrak- Smart Metering for Smart Living Home adalah suatu sistem yang dapat melakukan pemantauan penggunaan listrik hingga ke titik pelanggan dan terintegrasi dengan jaringan komunikasi, sehingga dapat menyediakan informasi bagi penyedia dan pelanggan daya listrik. Sistem ini merupakan bagian dari jaringan smart grid pada sistem distribusi tenaga. Sistem smart metering yang dikembangkan memiliki beberapa subsistem, diantaranya smart meter, smart outlet, dan data concentrator. Smart meter adalah subsistem yang melakukan pengukuran dan komputasi tegangan, arus, faktor daya, daya total, dan distorsi harmonik terjadi akibat beban nonlinear yang terpasang. Selain itu, smart meter menyediakan antarmuka pada pelanggan untuk mengetahui pemakaian listrik secara real-time atau akumulasi pada satu bulan, dan dapat mengendalikan daya yang digunakan oleh tiap outlet. Smart outlet melakukan pengukuran daya dari peralatan yang terhubung ke outlet. Smart meter berkomunikasi dengan tiap smart outlet melalui Power Line Communication (PLC). Data concentrator adalah subsistem yang mengumpulkan data penggunaan listrik tiap pelanggan dalam radius tertentu, agar selanjutnya dapat diintegrasikan dengan sistem informasi penyedia listrik regional. Implementasi data concentrator didasarkan pada simulasi jaringan single-hop dengan teknologi wireless yang tersedia, seperti ZigBee, WiFi, dan WiMAX. Sistem smart metering yang dikembangkan telah diuji secara fungsional dan dapat diaplikasikan untuk pelanggan rumah tangga dengan daya hingga 2200VA.

Abstract- Smart Metering is a system that can monitor electric power consumption on customer integrated with the communication network, so as to provide valuable information for customer and utility provider. System can be considered as part of the smart grid system on distribution domain. Smart metering system for residential customers developed has several subsystems, including smart meters, smart outlets, and the data concentrator. Smart meter is a subsystem that perform the measurement and computation of effective volt age, current, power factor, actual power, and harmonic distortion caused by connected nonlinear loads. In addition, smart meters also provide the user interface to access information about home power consumption in real-time or accumulation in one month and control the power used by each outlet in the house. Smart outlet measures the power consumption of equipment connected to the outlet. Several smart outlets communicate with smart meter as control center through Power Line Communication. The data concentrator is a subsystem that co llect electricity usage data of each houses within a certain radius of an area, in order to further integrate with the regional utility provider information system. Data concentrator implementation is based on single-hop network simulation with available wireless technology such as ZigBee, WiFi, and WiMAX. Smart metering system developed has been functionally tested and can be applied to customers with power installment up to 2200VA.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

I. PENDAHULUAN Salah satu tantangan yang dihadapi oleh penyedia listrik saat ini adalah membangun suatu sistem yang dapat meningkatkankapabilitas pemantauan penggunaan listrik secara real-time. Informasi penggunaan listrik yang diperlukan tidak hanya konsumsi energi tiap pelanggan, namun juga harus dapat mengetahui parameter seperti distorsi harmonik dan beban reaktif yang terhubung di tiap pelanggan, untuk mengetahui kondisi sistem distribusi [1]. Di sisi lain, pelanggan juga membutuhkan kendali penuh terhadap konsumsi energi listrik di rumahnya. Hal tersebut dapat dilakukan dengan mengetahui konsumsi saat ini, data histori konsumsi energi pada interval waktu tertentu, dan pengendalian beban listrik di tiap outlet di dalam rumah. Fitur tersebut dapat diimplementasikan dengansistem Advanced Metering Infrastructure (AMI) atau yang dapat disebut dengan Smart Metering. Fokus pada penelitian ini adalah pengembangan sistem smart metering untuk pelanggan rumah tangga dengan daya terpasang hingga 2200VA. II. PERANCANGAN Sistem Smart Metering yang akan dikembangkan memiliki beberapa subsistem, diantaranya Smart Meter, Smart Outlet, dan Data Concentrator, yang terhubung sesuai dengan arsitektur pada Gambar 1. Smart Meter adalah subsistem yang melakukan pengukuran dan komputasi tegangan, arus, fasa, dan daya dengan tingkat akurasi hingga harmonik orde tinggi. Selain itu, Smart Meter juga memberikan antarmuka pada pelanggan untuk mengendalikan daya yang digunakan oleh tiap outlet. Smart Outlet melakukan pengukuran daya dari peralatan yang terhubung ke outlet. Smart Meter terhubung ke tiap Smart Outlet melalui PLC. Data Concentrator adalah subsistem yang mengumpulkan data penggunaan listrik dari tiap pengguna agar selanjutnya diintegrasikan dengan sistem informasi penyedia listrik regional [4].

Gambar 1 Arsitektur Smart Metering untuk Pelanggan Rumah Tangga

Setiap modul yang dirancang memiliki spesifikasi detail masing-masing, yang diturunkan dari kebutuhan penggunaan daya sistem dan beberapa kriteria standar seperti IEC 62053: Electricity Metering Equipment dan IEC 61000: Power Quality Measurement Method. Beberapa modul dari Gambar 1 yang didesain khusus antara lain sensor dan pengondisi sinyal, pengolah data, antarmuka grafis dan penyimpan data, PLC, dan data concentrator. A.Sensor Arus dan Tegangan AC, Pengondisi Sinyal Sebagai sensor arus, sensor CT digunakan pada Smart Meteryang dirancang karena bersifat terisolasi oleh udara dan galvanik, output rasiometrik, dan mudah digunakan. Di sisi lain, pada Smart Outlet digunakan sensor Hall Effect karena ukurannya yang lebih kecil.Sebagai sensor tegangan, trafo step-down digunakan pada Smart Meter dan Smart Outlet yang dirancang karena bersifat terisolasi secara galvanik, pembebanan yang minimal pada sistem, dan komponen yang mudah didapat. Sensor yang digunakan ditampilkan pada Gambar 2.

Gambar 2 Trafo Step-down, CT, dan Hall Effect Sensor (dari kiri)

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Modul pengondisi sinyal dibutuhkan untuk melakukan pengaturan gain dan offset dari keluaran masing-masing sensor agar aman untuk dicuplik oleh pengolah data. Selain itu, diperlukan juga lowpass filter sederhana untuk menmbuang sinyal derau pada frekuensi tinggi. Pengaturan level tegangan keluaran sensor dilakukan dengan rangkaian inverting op amp dengan offset positif [2], sedangkan filter diimplementasikan dengan rangkaian RC orde satu, dengan frekuensi cutoff 1 kHz. B.Pengolah Data Pengolahan data pada Smart Meter dilakukan dengan menggunakan mikrokontroler STM32F407 berbasis ARM Cortex M4 32-bit dengan frekuensi hingga 144 MHz, yang dilengkapi dengan Floating Point Unit (FPU), sedangkan pada Smart Outlet dilakukan dengan spesifikasi yang lebih rendah,yaitu ATMega328. Hal ini disesuaikan dengan proses yang dilakukan Smart Outlet yang hanya melakukan perhitungan daya dan komunikasi PLC. Proses pengolahan data terdiri dari beberapa prosedur utama. a)Pencuplikan Sinyal dan Konversi ke Besaran Listrik Berdasarkan standar IEC 61000-4-7, measuring window yang digunakan untuk melakukan perhitungan harmonik adalah rectangular window seperti pada Gambar 3, dengan Tw = 200ms dan frekuensi sampling 5120 Hz.

Gambar 3 Measuring Window

EDISI KHUSUS Untuk mengurangi efek fluktuasi nilai akibat noise, pencuplikan ADC dilakukan dengan menggunakan metode perata-rataan sebanyak 8 sampel [3], dengan memanfaatkan ADC Continuous Mode dan DMA. Setelah pencuplikan pada satu measuring frame selesai dilakukan, maka sebelum data diproses lebih lanjut, buffer memori yang berisi nilai sampel ADC dikonversi menjadi besaran sebenarnya, yaitu Volt danAmpere. b)Komputasi Kualitas Daya pada Smart Meter Selanjutnya, hasil pencuplikan dan konversi tersebut diolahmenjadi beberapa parameter kualitas daya seperti daya instan, tegangan RMS, arus RMS, daya rata-rata, daya total, faktor daya, dan kondisi lagging-leading. Komputasi harmonik juga dilakukan dengan melakukan transformasi sinyal hasil pencuplikan dari domain waktu ke domain frekuensi menggunakan FFT [5], sehingga amplituda sinyal pada frekuensi kelipatan harmonik dapat diketahui. FFT yang digunakan 1024 poin dengan resolusi Langkah-langkah yang terlibat didalam proses komputasi harmonik adalah normalisasi, FFT, frequency grouping untuk memisahkan amplituda harmonik dan interharmonik, dan perhitungan Total Harmonic Distortion (THD) dengan komponen hingga orde ke-10. Komputasi ini dilakukan untuk mengetahui total konsumsi riil energi listrik dan mengetahui kondisi atau beban yang terpasang pada masing-masing rumah. c)Penjadwalan pada Smart Meter Penjadwalan proses pada Smart Meter dilakukan karena Smart Meter memiliki banyak pekerjaan yang harus dilakukan tanpa adanya gangguan. Proses yang dilakukan dan skenario penjadwalan yang akan terjadi pada perangkat lunak Smart Meter dapat dilihat pada Tabel 1. Perangkat lunak dijalankan pada sistem operasi FreeRTOS.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Tabel 1 Skenario Penjadwalan pada Smart Meter

EDISI KHUSUS Modul PLC yang digunakan adalah Mamba Shield for Arduino dengan modulasi FSK 290kHz dengan kecepatan hingga 4.8kbps. Data hasil komputasi oleh pengolah data dikirim dari mikrokontroler ke modul PLC melalui komunikasi SPI. Data hanya akan dikirim jika mendapatkan request dari smart meter. Pengiriman data dilakukan dengan protokol sederhana seperti pada Gambar 4.

C.Antarmuka Grafis dan Penyimpanan Data Modul tampilan antarmuka dan penyimpan data yang digunakan terintegrasi pada satu modul yaitu ITDB02-3.2S TFT LCD Screen Module, dengan LCD berukuran 3.2â&#x20AC;?dengan resolusi 320 x 240 pixel. Modul tersebut dilengkapi dengan socket SD (Secure Digital) card dan fitur layar sentuh. Mode tampilan yang ada pada modul antar muka adalah seperti berikut. 1)Start Up : muncul saat sistem pertama kali dinyalakan.2)Set Date Time : pengaturan waktu di smart meter. 3)Home : menampilkan total pemakaian energi satu bulan. 4)Power : menampilkan total pemakaian daya, total arus, total tegangan serta faktor daya pada suatu rumah. 5)Power Info : menampilkan informasi kualitas daya detail. 6) Socket : menampilkan pemakaian daya tiap socket. 7)Harmonics : menampilkan nilai distorsi harmonik. Modul penyimpanan data merupakan bagian dari sistem smart meter yang berfungsi untuk merekam pemakaian daya listrik, berupa SD card dengan kapasitas penyimpanan data hingga 40 hari. Informasi listrik akan disimpan ke SD card setiap 1 detik. D.Power Line Communication Komunikasi antara smart meter dan smart outlet di dalam rumah diimplementasikan dengan Power Line Communication (PLC) [7]. PLC merupakan komunikasi half duplex dengan cara menumpangkan data diatas sinyal standar berfrekuensi frekuensi tegangan 50 Hz, dengan menggunakan proses modulasi-demodulasi.

Gambar 4 Protokol Sederhana Data PLC

Selain mengirimkan data hasil olahan smart outlet, komunikasi ini juga berguna untuk mengendalikan ON/OFF relay dari smart outlet secara remote, melalui antarmuka yang tersedia pada smart meter. E.Simulasi Data Concentrator Simulasi jaringan dilakukan untuk menentukan jenis teknologi wireless yang paling sesuai untuk digunakan pada sistem smart metering. Simulasi jaringan data concentrator dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak simulasi jaringan, yaitu OPNET Modeler 14.5 [6]. Teknologi wireless yang disimulasikan adalah Wifi (802.11), WIMAX (802.16), dan Zigbee (802.15.4). Parameter yang diamati dalam simulasi meliputi end-to-end delay, throughput, dan network load. Jaringan data concentrator yang didesain memiliki ukuran 1 km x 1 km. Pada area yang dilingkupi oleh data concentrator diasumsikan terdapat maksimal 1000 node. Topologi jaringan yang digunakan pada jaringan data concentrator adalah topologi star atau single-hop. Skenario pengiriman data dari masing-masing smart meter dilakukan bersifat connection-oriented, dimana smart meter hanya akan mengirim data jikadata concentrator melakukan request.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

III. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bentuk fisik prototipe dari smart meter dan smart outlet dapat dilihat pada Gambar 5. Sistem yang telah dikembangkan diuji berdasarkan fungsi yang dimiliki masing-masing perangkat.

EDISI KHUSUS Selanjutnya, uji kalibrasi sensor dilakukan dengan membandingkan hasil pengukuran dengan alat ukur referensi yang dipercaya. Hasil kalibrasi dan pengukuran performa darisensor pada smart meter dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Hasil Pengukuran Performa Sensor pada Smart Meter

b)Komputasi Kualitas Daya dan Harmonik

A.Smart Meter

Pengujian dilakukan menggunakan beberapa jenis input tegangan dan beban arus yang berbeda, baik itu resistif maupun non-resistif. Contoh hasil perhitungan komputasi daya oleh pengolah data dan perbandingan dengan nilai teoritis dan perhitungan MATLAB dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4.

a)Pencuplikan Sinyal dan Kalibrasi

Tabel 3 Hasil Komputasi Kualitas Daya

Gambar 5 Bentuk Fisik Smart Meter dan Smart Outlet

Uji pencuplikan sinyal dilakukan dengan melakukan plotting sinyal yang dicuplik oleh pengolah data melalui serial terminal. Contoh hasil cuplik keluaran sinyal sensor tegangan dapat dilihat pada Gambar 6. Tabel 4 Perbandingan Hasil Komputasi Kualitas Daya

Gambar 6 Plot Hasil Pencuplikan Sumber Jala-jala

Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa telah berhasil dilakukan pencuplikan dan konversi secara periodik, dengan merekam 10 gelombang sinus yang satu fasa dalam waktu 200ms.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Pada Tabel 3, terlihat bahwa hasil perhitungan pengolah data memberikan hasil yang sangat akurat jika dibandingkan dengan perhitungan MATLAB Namun, pada Tabel 4, terjadi pergeseran yang cukup signifikan antara hasil pengukuran dan perhitungan teoritis. Hal ini dapat terjadi karena perbedaan fasa yang bersumber dari jala-jala yang cukup dominan. Fitur perhitungan komponen harmonik diuji dengan menggunakan data hasil cuplikan dari sensor. Pengujian dilakukan menggunakan sumber tegangan generator sinyal dengan frekuensi yang berbeda-beda. Contoh hasil perhitungan komputasi harmonik oleh pengolah data dapat dilihat pada Gambar 7.

EDISI KHUSUS c)Antarmuka Grafis dan Penyimpanan Data Pengujian modul tampilan antarmuka dilakukan untuk melihat hasil tampilan dan mengecek perpindahan mode tampilan jikalayar disentuh. Tampilan antarmuka smart meter dapat dilihat pada Gambar 8. Data smart meter disimpan di SD card dengan format .txt. Proses penyimpanan data dilakukan pada root folder dari SD card.. File informasi listrik disimpan dengan nama â&#x20AC;&#x153;<hari>_<bulan>txtâ&#x20AC;?. Pengujian modul penyimpan data dilakukan dengan melakukan penyimpanan data secara periodik kemudian melihat isi SD card yang terbentuk. B.Smart Outlet a)Pencuplikan Sinyal dan Pengolahan Data Pengujian fungsi pencuplikan sinyal pada smart outlet dilakukan dengan metode serupa dengan smart meter. Hasil kalibrasi sensor dan pengukuran performa pada smart outlet dapat dilihat pada Tabel 5.

Gambar 8 Tampilan pada Smart Meter

Gambar 7 Hasil Komputasi Harmonik dengan Input Sinyal 50 Hz (atas) dan 325 Hz (bawah)

Tabel 5 Hasil Pengukuran Performa Sensor pada Smart Outlet

Gambar diatas menunjukkan informasi yang dihasilkan mengenai komponen harmonisa yang muncul sesuai dengan sinyal input yang diberikan. Amplituda sinyal yang dihasilkan telah mendekati nilai sebenarnya, yaitu 2.5/220V = 0.011 untuk tegangan, dan 665/10000mA = 0.066 untuk arus.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

dilakukan dengan melakukan penyimpanan data secara periodik kemudian melihat isi SD card yang terbentuk. B.Smart Outlet a)Pencuplikan Sinyal dan Pengolahan Data Pengujian fungsi pencuplikan sinyal pada smart outlet dilakukan dengan metode serupa dengan smart meter. Hasil kalibrasi sensor dan pengukuran performa pada smart outlet dapat dilihat pada Tabel 5. Gambar 8 Tampilan pada Smart Meter Tabel 5 Hasil Pengukuran Performa Sensor pada Smart Outlet Parameter Sensor Tegangan Sensor Arus Deviasi0.6960% 4.6669% Standard Error0.0012 0.0109 Persamaan Konversiy = -0.7506x+306.021 y = -0.0482x+24.6643 Fitur pengolahan data berupa perhitungan daya rata-rata, dan nilai RMS pada smart outlet diuji dengan menggunakan beberapa input dummy dari MATLAB. Hasil pengujian pada Tabel 6 menunjukkan bahwa hasil perhitungan komputasi daya antara perhitungan MATLAB dengan mikrokontroler terjadi perbedaan (sekitar 0.74%). Hal ini diduga karena mikrokontroler ATMega328 tidak mempunyai kemampuan khusus untuk pengolahan floating point, sehingga banyak terjadi pendekatan pada fungsi yang digunakan. Tabel 6 Hasil Komputasi RMS dan Daya Smart Outlet

EDISI KHUSUS pengujian pada kurva Gambar 9 menunjukkan bahwa semakin besar byte data yang dikirim maka error rate yang muncul juga semakin besar. Komunikasi PLC dengan modul tersebut juga cukup handal untuk dilakukan, selama jarak antara smart meter dengan outlet masih dibawah 40 meter dan delay pengiriman data diatas 1 sekon, sesuai dengan percobaan pada [8].

Gambar 9 Grafik Error Rate Komunikasi PLC terhadap Variabel Uji

Pengujian selanjutnya dilakukan terintegrasi dengan smart meter, dimana PLC diharuskan dapat mengirimkan perintah (command) dari smart meter untuk mengendaikan relay smart outlet, serta memastikan data perhitungan di smart outlet dapat diterima oleh smart meter secara periodik. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 7 dan 8. Tabel 7 Pengujian Pengendalian Relay secara Remote

b)Komunikasi PLC Performa lower layer dari PLC dalam pengiriman data diujidengan cara melihat hubungan beberapa variabel yang diduga mempengaruhi error rate seperti kecepatan transfer (delay pengiriman), jarak (panjang kabel), dan ukuran data. Hasil

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Tabel 8 Pengujian Pengiriman Data Hasil Komputasi melalui PLC

Dari pengujian ini dapat disimpulkan bahwa integrasi antara smart meter dan smart outlet telah berfungsi dengan baik. C.Simulasi Data Concentrator Hasil simulasi jaringan untuk data concentrator dengan menggunakan OPNET modeler ditunjukkan pada Tabel 9. Tabel 9 Ringkasan Hasil Simulasi Jaringan OPNET dengan Berbagai Media Wireless

Gambar 10 Data Mentah dan Rekam Informasi Pelanggan yang Diterima Data Concentrator

Pengujian komunikasi data antara smart meter dengan data concentrator dilakukan dengan melakukan pengiriman data informasi listrik antara smart meter dengan komputer. Hasil pengujian komunikasi data dapat dilihat pada aplikasi penerima berbasis C# seperti pada Gambar 10. IV. KESIMPULAN DAN SARAN

Wifi memiliki respon yang baik pada radius 1 km dan jumlah node yang besar. Namun, modul Wifi dengan daya transmisi yang mampu menjangkau 1 km sulit ditemukan di pasaran. Jaringan berbasis Zigbee hanya mampu menangani jumlah node sebanyak 255 untuk satu network, respon yang cukup baik dan jarak yang tercapai. Meskipun jumlah node yang mampu ditangani sedikit, hal tersebut justru memberikan keuntungan yaitu jaringan menjadi lebih sederhana. Selain itu, modul Zigbee dengan kemampuan jangkauan jarak 1 km dapat ditemukan di pasaran. Dengan pertimbangan di atas, maka teknologi wireless yang dipilih sebagai media transmisi data concentrator.

Dari pembahasan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa: - Subsistem smart meter sudah dapat melakukan fiturnya secara lengkap, yaitu melakukan pencuplikan sinyal melakukan komputasi kualitas daya dan komputasi harmonik secara periodik, pertukaran data dengan modul komunikasi dan antarmuka grafis, dan melakukan semua task tersebut secara bersamaan dan real-time. - Subsistem smart outlet sudah dapat melakukan fiturnya secara lengkap, yaitu melakukan pencuplikan sinyal melakukan komputasi daya secara periodik, komunikasi dengan smart meter melalui PLC, pengendalian remote ON/OFF, dan melakukan semua task tersebut secara bersamaan dan real-time.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

- Subsistem data concentrator dapat melakukan request data dari smart meter secara wireless menggunakan teknologi ZigBee, sehingga memudahkan penyedia layanan listrik dalam memantau informasi listrik hingga ke titik pengguna serta melakukan pengelolaan tagihan listrik pelanggan. Secara keseluruhan, sistem smart metering untuk pelanggan residensial telah teruji secara fungsional. Sistem ini memiliki banyak potensi pengembangan lebih lanjut, antara lain : - Pengembangan aplikasi berbasis mobile yang terintegrasi dengan smart meter untuk memberikan fleksibilitas lebih kepada pelanggan untuk mengendalikan konsumsi listrik. - Pengembangan sistem smart metering dengan berbasis jenis sensor yang berbeda dan komponen yang mudah ditemui sehingga dapat siap dipasarkan secara massal. - Penambahan fitur tampering, sistem prabayar atau pulsa listrik, dan peningkatan keamanan data untuk memastikan data yang diperoleh tidak disalahgunakan. - Pengembangan sistem smart metering untuk pelanggan industri atau tiga fasa.

EDISI KHUSUS

DAFTAR PUSTAKA [1]

Zheng, Jixuan, Lin, Li., Gao, D.W., Smart Meters in Smart Grid: An Overview. 2013 IEEE Green Technologies Conference. Denver, 2013.

[2]

Mancini, Ron, Bruce Carter, Op Amps for Everyone Third Edition by Texas Instruments, Elsevier Inc., Oxford, 2009.

[3]

ST Microelectronics. Application Note 4073: How to Improve ADC Accuracy when Using STM32F2xx and STM32F4xx Micro controllers.

[4]

Jiahui, Wang, dkk. The Design and Implementation of a Wireless Meter Reading System. The Tenth International Conference on Electronic Measurement & Instruments, 2011.

[5]

Liu, Yanli, Power System Harmonic Analysis Based on Windowed FFT and Wavelet Transform, 4th International Conference on Electric Utility DRPT 2011.

[6]

Alisa, Zainab T., Evaluating the Performance of Wireless Network using OPNET Modeler. International Journal of Computer Applications (0975-8887) Volume 62-No. 13, 2013.

[7]

Li, Huangqiang, Yunlian Sun, Fangxian Jia, “Application of Power Line Communication to the Home Network”. IEEE International Conference on Communication Technology Proceedings. China, 2008.

[8]

Javier, Vela, “Review of Mamba Shield for Arduino Uno”. Holland. 2005.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Restrukturisasi Perdagangan: Identifikasi Potensi Industri Domestik Menggunakan Analisis Pemetaan Produk untuk Meningkatkan Daya Saing Ekspor Trade Restructurization: Identification of Domestic Industry Potentials Using Product Mapping Analysis to Enhance Exports Competitiveness Dyah Savitri Pritadrajati

Abstrak- Keluhan akan banjir produk impor, terutama produk murah dari Cina, ke dalam pasar Indonesia sebagai hasil liberalisasi perdagangan kerap muncul. Sebagian besar mengungkapkan bahwa produk Indonesia belum dapat bersaing dengan produk asing karena harganya yang relatif mahal. Oleh karena itu, Indonesia harus mampu mengidentifikasi kekuatan dan merancang strategi perdagangan agar dapat bersaing dalam pasar internasional. Penulisan paper ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi industri dalam negeri menggunakan analisis pemetaan produk (product mapping) yang dapat digunakan untuk merancang strategi peningkatan daya saing. Analisis pemetaan produk disusun dengan menggunakan Revealedp Symmetric Comparative Advantage (RSCA) dan Trade Balance Index (TBI). Dalam analisis tersebut, makna produk ekspor yang unggul dapat dilihat dari dua sudut pandang yang berbeda, yaitu neraca perdagangan domestik dan daya saing internasional. Selanjutnya dari pemetaan produk yang dilakukan dapat diketahui industri mana saja yang memiliki potensi untuk dikembangkan demi meningkatkan daya saing ekpor produk dalam negeri. Selain itu, pemerintah dan swasta juga mampu menyusun kebijakan serta rencana investasi yang lebih terarah berdasarkan potensi-potensi industri yang ada. Kata Kunciâ&#x20AC;&#x201D;perdagangan internasional, daya saing, pemetaan produk.

Abstract- Complaints toward the overflowing imported products, especially cheap products from China, into the Indonesian market as a result of trade liberalization often arise. Most of the products produced by Indonesia are considered unable to compete with other imported products since the price is relatively expensive. Therefore, Indonesia must be able to identify its strengths as well as to devise trading strategies in order to be able to compete in international markets. This paper aims to identify the potentials of the domestic industries using product mapping analysis that can be used to design strategies to enhance competitiveness. Product mapping analysis is developed using the Revealed Symmetric Comparative Advantage (RSCA) and the Trade Balance Index (TBI). In this analysis, leading exported products can be seen from two different viewpoints, namely the domestic trade balance and international competitiveness. Furthermore, the product mapping can be used to analyze which industries have the potentials to be developed in order to enhance the domestic product competitiveness in the international market. In addition, the government and private sectors are also able to formulate a more targeted policy and investment planning based on the existing industry potentials. Keywordsâ&#x20AC;&#x201D;international trade, competitiveness, product mapping.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

I. PENDAHULUAN Keluhan akan banjir produk impor, terutama produk murah dari Cina ke dalam pasar Indonesia sebagai hasil liberalisasi perdagangan kerap muncul di berbagai media. Sebagian besar mengungkapkan bahwa produk Indonesia belum dapat bersaing dengan produk asing karena harganya yang relatif mahal terutama jika dibandingkan dengan produk import lainnya. Namun jika diteliti lebih lanjut pernyataan tersebut tidak dapat begitu saja dijustifikasi karena sebenarnya Indonesia memiliki jumlah kekayaan alam dan jumlah tenaga kerja berupah rendah (lowcost labor) yang cukup signifikan. Keunggulan komparatif ini menunjukkan bahwa Indonesia memiliki potensi untuk mengembangkan industri yang unggul dan meraih keuntungan dari liberalisasi perdagangan. Tidak hanya tugas pemerintah namun juga pihak swasta untuk dapat mendorong potensi industri manufaktur dengan melakukan investasi sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Sebuah industri yang kompetitif akan mampu membantu menciptakan lapangan kerja bagi tenaga kerja yang terus tumbuh dan membantu sektor perdagangan Indonesia untuk memperoleh keuntungan dari liberalisasi perdagangan. Namun sejauh ini industri di Indonesia belum cukup kuat untuk memenuhi tantangan berbagai liberalisasi perdagangan. Kondisi ini adalah akibat langsung dari kurangnya investasi dalam industri ketimbang liberalisasi perdagangan itu sendiri.Misalnya, tingginya biaya produksi adalah hasil dari biaya transportasi yang tinggi, waktu pengiriman yang lama, tarif listrik yang tinggi dan lain sebagainya. Investasi dalam pembentukan industri yang kompetitif akan menjadi indikator kunci dari kesuksesan restrukturisasi di Indonesia. Ada banyak rintangan untuk investasi tersebut, termasuk infrastruktur yang buruk, peraturan ketenagakerjaan serta perizinan yang ketat. Menurut Doing Business Indexyang dikeluarkan oleh Bank Dunia, Indonesia di tahun 2013 berada pada posisi 128 dari 185 negara.

EDISI KHUSUS

Posisi tersebut masih menunjukkan prestasi yang buruk bagi investasi di Indonesia karena investor masih menganggap bahwa investasi di Indonesia kurang menguntungkan dan cukup berisiko walaupun Indonesia telah meningkat dua poin dari tahun sebelumnya [1]. Rintangan tersebut harus diatasi melalui intervensi kebijakan dari pemerintah antara lain dengan adanya restrukturisasi yang bertujuan untuk meningkatkan kerangka kelembagaan, peraturan dan kebijakan untuk meminimalkan hambatan dan dengan demikian mampu meningkatkan daya saing dan kinerja ekonomi Indonesia. Kesempatan yang dapatdiperoleh melalui keterbukaan perdagangan dan investasi asing (foreign direct investment) tidak dapat terwujud jika kebijakan yang ada tidak mendukung persaingan dan efisiensi. Restrukturisasi perdagangan akan membantu mendukung liberalisasi perdagangan dengan meningkatkan daya saing industri di Indonesia. Suatu kebijakan tidak dapat mengakomodir seluruh kepentingan masyarakat walaupun demikian perlu adanya komitmen atau political will dari pihak pemerintah untuk melaksanakan restrukturisasi yang menyakitkan ini demi mencapai perdagangan terbuka dan masa depan yang lebih baik industri dan perdagangan di Indonesia. Untuk membantu mendukung jalannya restrukturisasi dalam perdagangan Indonesia perlu dilakukan identifikasi potensi industri dalam negeri sebagai dasar untuk merancang strategi perdagangan melalui paket-paket kebijakan pemerintah. Oleh karena itu, dalam penulisan paper ini dilakukan identifikasi potensi industri dalam negeri menggunakan analisis pemetaan produk (product mapping) yang dikembangkan oleh Widodo (2009) dan disusun dengan menggunakan Revealed Symmetric Comparative Advantage (RSCA) dan Trade Balance Index(TBI).

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Selanjutnya dari pemetaan produk (product mapping)yang dilakukan dapat diketahui industri mana yang memiliki potensi untuk dikembangkan demi meningkatkan daya saing ekpor dalam negeri. Selain itu, pemerintah dan swasta juga mampu menyusun paket-paket kebijakan dan rencana investasi yang mendukung secara lebih terarah berdasarkan potensi-potensi industri yang ada. II. DASAR TEORI A.Keunggulan Komparatif (Comparative Advantage) Dalam ilmu ekonomi, keunggulan komparatif mengacu pada kemampuan suatu pihak untuk menghasilkan barang atau jasa tertentu dengan biaya marjinal (marginal cost) dan biaya kesempatan (opportunity cost) yang lebih rendah dibandingkan pihak yang lain [2]. David Ricardo adalah orang yang pertama kali memperkenalkan konsep keunggulan komparatif ini. Ungkapan “komparatif” berarti relatif, bukan mutlk atau absolute [3]. Bahkan jika satu negara lebih efisien dalam memproduksi semua barang (absolute advantage)dibandingkan pihak yang lain, kedua negara masih akan mendapatkan manfaat dari perdagangan, selama di antara keduanya masih memiliki efisiensi relatif yang berbeda. Suatu negara harus melakukan speasialiasi dalam produksi dan ekspor komoditas yang memiliki keunggulan komparatif dan melakukan impor komoditas yang tidak memiliki keunggulan komparatif. Keunggulan komparatif negara atas suatu komoditas dapat direpresentasikan dengan indikator-indikator sebagai berikut: i.Revealed Comparative Advantage (RCA) Indeks RCA menggunakan pola perdagangan untuk mengidentifikasi sektor-sektor dalam perekonomian yang memiliki keunggulan komparatif, dengan membandingkan proporsi ekspor komoditas suatu negara dengan dengan rata-rata dunia [4]. RCA dapat dirumuskan sebagai berikut:

EDISI KHUSUS RCAij merupakan Revealed Comparative Advantage negara i untuk kelompok produk j; dan Xijmenunjukkan total ekspor negara i pada kelompok produk j. Subscript r mengacu pada semua negara-negara tanpa negara i, dan subscript n mengacu pada semua kelompok produk kecuali kelompok produk j. Nilai indeks bervariasi dari 0 hingga tak terbatas (0 ≤RCAij≤∞). RCAij lebih besar dari satu berarti negara i memiliki keunggulan komparatif dalam kelompok produk j. Sebaliknya, RCAij kurang dari satu menunjukkan bahwa negara i memiliki comparative disadvantage dalam kelompok produk j. ii.Revealed (RSCA)

Symmetric

Comparative

Advantage

RCAij menghasilkan nilai yang tidak dapat dibandingkan pada kedua sisi distribusi, Dalum et al. (1998) dan Laursen (1998) menyusun RSCA, yang dirumuskan sebagai berikut [5] [6]:

Nilai-nilai indeks RSCAij dapat bervariasi dari minus satu hingga satu (-1 ≤ RSCAij≤ 1). RSCAij lebih besar dari nol menunjukkan bahwa negara i memiliki keunggulan komparatif dalam kelompok produk j. Sebaliknya, RSCAij kurang dari nol menyiratkan bahwa negara i memiliki comparative disadvantage dalam kelompok produk j. B.Spesialisasi Ekspor Dari sudut pandang domestik, produk ekspor yang unggul adalah produk ekspor yang dapat memberikan jumlah devisa yang lebih besar bagi perekonomian domestik. Oleh karena itu, Trade Balance Index (TBI) digunakan untuk menganalisis apakah negara memiliki spesialisasi dalam ekspor (sebagai net-eksportir) atau impor (sebagai net-importir) untuk kelompok produk tertentu [7].

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

TBI dapat dirumuskan sebagai berikut:

TBIij menunjukkan indeks neraca perdagangan negara i untuk kelompok produk j; Xij dan Mij masing-masing mewakili ekspor dan impor dari kelompok produk j oleh negara i. Rentang nilai indeks berada dari minus satu hingga satu (-1 ≤ TBIij≤ 1). Jika TBI sama dengan -1 berarti sebuah negara hanya melakukan impor, sebaliknya, TBI sama dengan +1 berarti sebuah negara hanya melakukan ekspor. Indeks tidak dapat didefinisikan (undefined) ketika sebuah negara tidak ekspor dan tidak impor. Setiap nilai di antara -1 dan +1 menyiratkan bahwa negara melakukan ekspor dan impor komoditas secara bersamaan. Suatu negara disebut sebagai “net-importir” dalam kelompok produk tertentu jika nilai TBI adalah negatif, dan sebagai “net-eksportir” jika nilai TBI adalah positif. III. METODOLOGI Analisis pemetaan produk (product mapping) yang dilakukan mengikuti metode yang dikembangkan oleh Widodo (2009). Dalam model tersebut makna produk ekspor yang unggul dapat dilihat dari dua sudut pandang yang berbeda yaitu neraca perdagangan domestik dan daya saing internasional [8]. Pertama dari sudut pandang domestik, argumen ini mengarah pada produk ekspor yang dapat memberikan cadangan devisa yang lebih besar bagi perekonomian domestik. Dari sudut pandang ini, semakin tinggi porsi produk tertentu dalam total ekspor domestik maka semakin signifikan kontribusi ekspor produk ini bagi perekonomian domestik. Kedua, dari sudut pandang daya saing internasional, produk yang unggul adalah produk yang memiliki keunggulan komparatif yang tinggi di pasar internasional. Suatu produk yang unggul adalah yang memiliki porsi besar dalam total ekspor dunia.

EDISI KHUSUS Menurut Widodo (2009) terdapat dua variabel penting dalam analisis keunggulan komparatif catching-up economies yakni neraca perdagangan domestik (domestic trade-balance)dan daya saing internasional (international competitiveness). Dengan demikian alat analisis yang meliputi kedua variabel tersebut perlu dikembangkan. Revealed Symmetric Comparative Advantage (RSCA) yang dikembangkan oleh Dalum et.al (1998) dan Laursen (1998) digunakan sebagai indikator keunggulan komparatif dan Trade Balance Index(TBI) yang dikembangkan oleh Lafay (1992) digunakan sebagai indikator aktivitas ekspor dan impor [8]. Pemetaan produk (product mapping) disusun dengan menggunakan RSCA dan TBI. Produk dalam SITC dapat dikategorisasikan menjadi empat yaitu kelompok A, B, C, dan D seperti yang digambarkan dalam Gambar 1. Kelompok A terdiri dari produk yang memiliki keduanya, keunggulan komparatif dan spesialisasi ekspor; kelompok B terdiri dari produk yang memiliki keunggulan komparatif namun tidak memiliki spesialisasi ekspor; kelompok C terdiri dari produk yang memiliki spesialisasi ekspor namun tidak memiliki keunggulan komparatif; dan kelompok D terdiri dari produk yang tidak memiliki keduanya [8].

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

IV. HASIL ANALISIS Data yang digunakan dalam paper ini adalah data ekspor dan impor yang dipublikasikan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB), yaitu United Nations Commodity Trade Statistics Database (UNCOMTRADE) [9]. Komoditas yang diperdagangkan secara internasional diklasifikasikan berdasarkan standar klasifikasi seperti, Standard International Trade Classification (SITC), Harmonized Commodity Description and Coding System (HS) and the Broad Economic Categories (BEC). Penelitian ini menggunakan SITC Revisi 2, 3 digit dan fokus pada 237 kelompok produk. Sesuai dengan hasil pengolahan data ekspor dan impor Indonesia yang menghasilkan nilai Revealed Symmetric Comparative Advantage (RSCA), Trade Balance Index (TBI), serta pemetaan produk (product mapping), komoditas yang dihasilkan oleh industri dalam negeri dapat dikelompokkan sebagai berikut: kelompok A (52 komoditas), kelompok B (7 komoditas), kelompok C (29 komoditas), dan kelompok D (149 komoditas). Dalam kata lain, 22 persen produk Indonesia ada dalam kelompok A, 3 persen dalam kelompok B, 12 persen dalam kelompok C, dan 63 persen dalam kelompok D. Pernyataan tersebut dapat dirangkum dalam tabel sebagai berikut:

Gambar 2 memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai pemetaan produk berdasarkan RSCA dan TBI.

Gambar 2. Product Mapping untuk Komoditas SITC Rev.2 Tahun 2013

Gambar 2 selain menjelaskan pemetaan produk, juga menunjukkan hubungan positif antara keunggulan komparatif dengan keseimbangan perdagangan (trade balance). Semakin tinggi keunggulan komparatif dari komoditas tertentu, maka semakin tinggi pula kemungkinan suatu negara untuk menjadi net-eksportir. Hal ini sejalan dengan yang diungkapkan oleh Ricardo (1817) mengenai teori keunggulan komparatif bahwa suatu negara akan memperoleh manfaat dari perdagangan dengan melakukan ekspor barang dan jasa yang memiliki keunggulan komparatif yang lebih besar dan melakukan impor barang dan jasa yang memiliki keunggulan komparatif yang lebih kecil [3]. Dari keempat kelompok tersebut, pemerintah selaku pembuat kebijakan dan swasta selaku investor baiknya fokus pada komoditas dalam kelompok B dan C. Kelompok B terdiri dari produk yang memiliki keunggulan komparatif namun tidak memiliki spesialisasi ekspor, sedangkan kelompok C terdiri dari produk yang memiliki spesialisasi ekspor namun tidak memiliki keunggulan komparatif.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Upaya peningkatan daya saing dilakukan agar komoditas dalam kelompok B dan C dapat menjadi komoditas dalam kelompok A, yaitu yang memiliki keunggulan komparatif dan spesialisasi ekspor. Agar komoditas dalam kelompok B dapat unggul menjadi komoditas dalam kelompok A, maka perlu dilakukan peningkatan ekspor yang menjadi ranah kebijakan Kementrian Perdagangan. Sedangkan agar komoditas dalam kelompok C dapat unggul menjadi komoditas dalam kelompok A, maka perlu dilakukan dorongan industri secara sektoral yang merupakan ranah kebijakan Kementrian Perindustrian. Secara rinci, komoditas dalam kelompok B dan C tersebut dapat dijelaskan dalam tabel di bawah ini:

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

EDISI KHUSUS

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

V. DISKUSI KEBIJAKAN Melakukan restrukturisasi perdagangan dapat diartikan sebagai upaya-upaya yang dilakukan perekonomian untuk meningkatkan hasil yang diperoleh dari produk dimana suatu negara memiliki keunggulan komparatif dan mampu menghasilkan devisa bagi negara (net-ekspor). Dalam hal ini, peningkatan daya saing ekspor dan industri dapat dilakukan melalui beberapa strategi, baik strategi yang dilihat dari perspektif peningkatan efisiensi maupun pemasaran hasil produksi. Perusahaan-perusahaan yang bergerak dalam infant industrycenderung membutuhkan waktu dan biaya yang lebih tinggi untuk melakukan pengembangan teknologi. Secara agregat, pengembangan teknologi ini dapat dilihat dalam analisis learning curve (Krugman, 2006). Perusahaan atau industri yang bergerak dalam skala kecil akan menghadapi biaya rata-rata yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mapan. Dari perspektif harga jual produk, infant industrycenderung tidak dapat bersaing dengan industri serupa yang sudah matang milik negara lain. Rendahnya daya saing dalam variabel harga sangat berpengaruh kepada kemampuan produk untuk memenangkan persaingan di pasar, sehingga apabila penurunan biaya tidak dilakukan maka produk akan gagal di pasaran. Arahan bagi perusahaan-perusahaan dalam perekonomian untuk bersikap lebih kooperatif ditujukan untuk meningkatkan daya saing produk secara nasional. Khususnya dalam fase infant industry, pola interaksi antarpelaku bisnis dalam industri akan berkembang lebih cepat melalui kegiatan-kegiatan kooperatif. Kooperasi ini dapat diartikan sebagai sinkronisasi faktor-faktor produksi dan pemanfaatan keunggulan masing-masing perusahaan secara kolektif. Kooperasi antarpelaku bisnis akan membantu industri mencapai level biaya rata-rata yang lebih rendah. Namun,hasil ini mensyaratkan adanya fungsi biaya yang identik antarpelaku bisnis dalam industri tersebut.

EDISI KHUSUS Identifikasi fungsibiaya ini dapat tercapai melalui sinkronisasi faktor-faktor produksi, khususnya teknologi dan barang modal yang cenderung lebih beragam dibandingkan tenaga kerja. Apabila teknologi dapat diklasifikasikan sebagai barang publik dalam industri, maka kebijakan yang pro pengembangan teknologi layaknya menjadi tanggungjawab pemerintah dalam mendorong kemajuan industri secara kolektif. Insentif sebaiknya diberikan kepada perusahaan-perusahaan yang berprestasi dalam pengembangan teknologi di industrinya masing-masing. Bentuknya dapat berupa tax holiday atau pemberian subsidi sebagai kompensasi pengganti biaya penelitian dan pengembangan yang dilakukan oleh perusahaan. Alternatif lain yang dapat dijadikan solusi adalah pengadaan transfer teknologi oleh pemerintah kepada industri, baik dengan cara pemberian kredit khusus bagi pembelian barang modal berteknologi tinggi maupun pelatihan-pelatihan yang melibatkan pelaku bisnis. Melalui kerjasama dengan sektor swasta, pemerintah juga dapat berperan sebagai agen yang melakukan pemasaran secara kolektif bagi perusahaan-perusahaan dalam infant industry. Secara individual, perusahaan yang masih berproduksi dalam skala kecil akan menghadapi biaya dengan proporsi yang tinggi apabila akan melakukan penetrasi ke dalam pasar baru (ekspor). Subsidi dan pemasaran kolektif dapat dilakukan oleh pemerintah sebagai salah satu strategi peningkatan ekspor. Model Sogo Shosha (Yoshino et al, 1986) yang dikembangkan di Jepang menjadi salah satu contoh sukses dari strategi collective marketing bagi industri-industri kecil. Dengan memfokuskan usaha-usaha pemasaran dalam satu instansi, biaya dalam memasarkan produk dapat ditekan [10]. Fenomena assymetric information yang sering terjadi antarpelaku bisnis juga dapat diminimalisasi dengan memfokuskan pusat informasi dalam instansi ini. Instansi ini akan bertanggungjawab dalam memasarkan produk dan menginisiasi penetrasi pasar bagi produk-produk infant industry.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Pembentukan instansi collective marketing ini dapat dilakukan dengan mengkombinasikan pihak swasta dan pemerintah dalam bentuk private-public partnership (PPP). Pihak swasta bertanggungjawab dalam pengelolaan secara profesional dan pihak pemerintah dapat mendukung instansi ini dalam penyediaan ekuitas. Pemanfaatan koneksi dan hubungan luar negeri juga bisa menjadi nilai tambah yang dapat disediakan pemerintah dalam PPP. Pemasaran dilakukan dengan pengadaan dan partisipasi dalam acara-acara pameran internasional maupun penetrasi langsung berdasarkan kerjasama-kerjasama yang telah dijalin baik oleh pihak pemerintah maupun swasta. Hal-hal yang harus diperhatikan dalam pembentukan instansi ini antara lain adalah model institusi, model pemberian insentif dan tata kelola organisasi. Desain institusi harus mengatur tentang hubungan-hubungan antarpihak secara jelas dan aturan-aturan main diarahkan dalam membangun kooperasi antarpelaku bisnis. Semua pihak dijamin untuk mendapatkan hak dan kewajiban yang sama, tentunya tanpa mengabaikan sistem insentif yang baik untuk mendorong perkembangan industri. Karakter rent seeking yang sering dijumpai dalam instansi pemerintahan tidak boleh diadopsi ke dalam suatu organisasi yang mengedepankan daya saing sebagai ujung tombak. Untuk pihak swasta, kontribusi melalui information sharing memiliki peranan penting dalam membangun sumber daya institusi. Kapasitas jaringan individual yang dimiliki oleh suatu produsen dapat dibagikan,tentunya dengan insentif-insentif yang disepakati. Kemudian, penyediaan SDM oleh sektor swasta yang dikelola secara profesional menjadi salah satu poin tersendiri yang dapat menjadi kontribusi swasta dalam pengembangan industri ini demi mencapai economies of scale. Peningkatan daya saing industri tidak hanya dilakukan dari segi marketing, namun juga perlu memperhatikan aspek infrastruktur dan aksesibilitas industri terhadap faktor produksi.

EDISI KHUSUS Berdasarkan pemeringkatan infrastruktur yang dibuat oleh World Economic Forum, dari 100 negara yang disurvei Indonesia berada pada peringkat 78. Hal ini menandakan Indonesia masih kurang kompetitif dalam hal infrastruktur dalam menjalankan bisnis. Padahal, infrastruktur merupakan salah satu faktor utama yang menentukan efisiensidari suatu bisnis. Infrastruktur yang baik akan menghasilkan low cost economy di mana perusahaan dapat melakukan aktivitas ekonomi dengan biaya rendah. Hal ini menjadi suatu masalah umum yang seharusnya diperhatikan juga oleh pemerintah, mengingat infrastruktur merupakan barang publik yang menjadi tanggungjawab otoritas publik. Selain infrastruktur, pola aglomerasi industri menjadi salah satu cara yang dapat digunakan dalam menekan biaya perusahaan. Pendirian suatu kawasan industri yang khusus pada produksi produk tertentu menghilangkan assymetric information dalam pasar, dimana seluruh perusahaan memiliki kesempatan yang sama dalam hal aksesibilitas terhadap faktor produksi. Selain itu, pembangunan infrastruktur dalam kawasan industri akan lebih efektif dibandingkan apabila harus membangun konektivitas antarkawasan yang berbeda-beda. V. KESIMPULAN Suatu negara sebaiknya melakukan spesialisasi dan fokus terhadap pengembangan industri tertentu agar bisa menghasilkan output yang mampu meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Berdasarkan analisis menggunakan model product mapping, pemerintah selaku pembuat kebijakan dan swasta selaku investor baiknya fokus pada komoditas dalam kelompok B dan C. Kelompok B terdiri dari produk yang memiliki keunggulan komparatif namun tidak memiliki spesialisasi ekspor, sedangkan kelompok C terdiri dari produk yang memiliki spesialisasi ekspor namun tidak memiliki keunggulan komparatif.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Upaya peningkatan daya saing dilakukan agar komoditas dalam kelompok B dan C dapat menjadi komoditas dalam kelompok A, yaitu yang memiliki keunggulan komparatif dan spesialisasi ekspor. Berbagai kendala masih dihadapi oleh beberapa industri, terutama yang masih tergolong infant industry. Untuk mendukung perkembangan industri dalam negeri, ada beberapa strategi yang dapat diterapkan pemerintah yaitu: (1) pengembangan institusi collective marketing, (2) kooperasi antarpelaku dalam industri, dan (3) insentif pajak beserta pembangunan infrastruktur. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan efisiensi industri dan daya saing dalam pasar dunia. Untuk mencapai efisiensi dalam pelaksanaan strategi peningkatan daya saing perdagangan ini, pemerintah dan pelaku industri harus melakukan koordinasi dan penyelarasan informasi antarkedua belah pihak agar tidak terjadi kebijakan-kebijakan yang tidak tepat. Selain itu, sifat-sifat rent seeking yang seringkali ditemui dalam birokrasi harus dihilangkan agar tidak menjadi bumerang bagi efisiensi. Komitmen semuapihak untuk bekerjasama demi kepentingan kolektif menjadi syarat mutlak yang diperlukan agar tujuan akhir yaitu kesejahteraan bersama dapat tewujud.

EDISI KHUSUS DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

The World Bank, Doing Business Index, di kutip 9 Oktober 2013 dari The World Bank: http://www.doingbusiness.org/. P. Krugman, International Economics: Theory and Policy, Boston: Pearson, 2006. D. Ricardo, On the Principles of Political Economy and Taxation, London:John Murray, 1817. B. Balassa, “Trade Liberalization and Revealed Comparative Advantage”, The Manchester School of Economics and Social Studies, Vol. 33, No. 2, pp. 99-123, 1965. B. Dalum, K. Laursen, G. Villumsen, “Structural Change in OECD Export Specialization Patterns: Despecialization and Stickiness”, International Review of Applied Economics, Vol. 12, pp. 447-467, 1998. K. Laursen, “Revealed Comparative Advantage and The Alternatives as Measures of International Specialization”, DRUID Working Paper, No. 98-30, Danish Research Unit for Industrial Dynamics (DRUID), 1998. G. Lafay. “The Measurement of Revealed Comparative Advantages”, in M.G. Dagenais and P.A. Muet (eds.), International Trade Modeling.London: Chapman & Hill, 1992. T. Widodo, “Comparative Advantage: Theory, Empirical Measures and Case Studies”, Review of Economic and Business Studies, Issue 4, pp 57-82, 2009. The United Nations (UN), United Nation Commodity Trade Statistics Database (UN COMTRADE), dikutip 23 Juni 2014 dari http://unstats.un.org/unsd/ser vicetrade/. M. Yoshino dan L. Thomas. The Invisible Link: Japan’s Sogo Shosha and the Organiza tion of Trade, Boston: MIT Press.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS

Sintesis dan Studi QSAR dari (1)-N-(4-Etoksi-3-Metoksibenzil)-1,10-Fenantrolinium Iodida Synthesis and Study QSAR of(1)-N-(4-Ethoxy-3-Methoxybenzyl)-1,10-Phenantrolinium Iodideas a Potential Drug for Malaria Disease Daniel Oktavianto Benny Wahyudianto Dritta Anies Cahaya Dhina Fitriastuti Jumina

Abstrak-Sintesis obat antimalaria (1)-N-(4-Etoksi-3-Metoksibenzil)-1,10-Fenantrolinium Iodidadari vanilintelah berhasil dilakukan dan dipelajari dengan metode QSAR.Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan dalam usaha global untuk mengatasi masalah resistensi P. falciparummelalui usaha penemuan antimalaria yang lebih baik dari antimalaria komersial yang sudah ada. Untuk mempelajari senyawa antimalaria, produk telah di uji secara in vitrountuk mendapatkan nilai IC50dari senyawa (1)-N-(4-Etoksi-3-Metoksibenzil)-1,10-Fenantrolinium Iodida dengankimia komputasi dengan persamaan, log IC50 = IC50= -3,4398 –14,9050qN1–8,5589qC10– 14,7565qC7 + 5,0457qC11 dan diperoleh hasil IC50yaitu 0,144. Dan karena nilai IC50produk lebih kecil dari obat antimalaria komersial, seperti klorokuin, maka senyawaini berpotensi untuk melawan malaria. Kata kunci -vanilin, antimalaria, 1,10 fenantrolina, QSAR, IC50

Abstract –Synthesis antimalaria drug (1)-N-(4-Ethoxy-3-Methoxybenzyl)-1,10-Phenantrolinium Iodideare succesfully synthesized and studied by QSAR method . Results from this study could contribute for the global efforts to combat P. falciparumresistion by deploying novel antimalaria drug.To study the activity of the antimalaria compond, product were tested by in-vitro tests in order to get the IC50value from (1)-N-(4-ethoxy-3-methoxybenzyl)-1,10-phenantrolinium iodide by computational chemistry with the equation, log IC50= -3,4398 –14,9050qN1–8,5589qC10–14,7565qC7 + 5,0457qC11and the result is we got IC500,144because of thatvalue is smaller than IC50of commercial antimalaria drug for example Chloroquine, so this novel derivative is potential to against malaria disease. Keyword –vaniline, antimalaria, 1,10 phenantroline, QSAR, IC50

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

I.PENDAHULUAN Malaria masih merupakan penyakit global, baik di negara-negara berkembang maupun negara maju. Setiap tahunnya, penyakit ini membunuh kurang lebih 1-2 juta orang, dimana sebanyak 300-500 juta orang terinfeksi [1]. Data World Health Organization(WHO) (1998) menunjukkan bahwa malaria menginfeksi lebih dari 300 juta orang dan menyebabkan sekitar 1,5 juta kematian tiap tahunnya. Di Indonesia, malaria tergolong penyakit menular yang masih menjadi masalah utama dalam bidang kesehatan. Kejadian luar biasa malaria terjadi pada tahun 2004 di Sukabumi, Jawa Barat dan kepulauan Karimun, Riau, yang menyebabkan 909 orang terinfeksi malaria dan 11 orang diantaranya meninggal dunia. Pada bulan Juni 2005 di Pangkal Pinang, Bangka Belitung, sebanyak 5.000 orang terserang malaria dan 6 orang diantaranya meninggal dunia [2].Usaha penanggulangan penyakit malaria telah lama dilakukan namun masih belum optimal. Banyak faktor yang menjadi kendala dalam usaha tersebut. Diantara faktor utama tersebut adalah timbulnya vektor malaria yang resisten terhadap insektisida dan parasit yang resisten terhadap antimalaria komersial yang tersedia. Plasmodium (khususnya P.falciparum)telah dilaporkan oleh beberapa negara mengalami resistensi terhadap klorokuin, antimalaria komersial saat ini [3].Bahan alam di Indonesia banyak yang mengandung senyawa benzaldehida dan salah satunya adalah vanili. Tanaman vanili (Vanilla planifolia) merupakan sebagian kecil dari kekayaan Indonesia yang memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut. Vanili memiliki kandungan utama berupa vanilin (4-hidroksi-3-metoksi benzaldehida) pada bagian buahnya, yaitu sekitar 86%.Penulis juga telah melakukan prediksi aktivitas senyawa hasil menggunakan persamaan QSAR yang telah diperoleh oleh Mustofa et al.,[4].Hasil perhitungan IC50prediksi dari N-(4-etoksi-3-metoksibenzil)-1,10-fenantrolinium iodida adalah sebesar 0,05 ÎźM. Nilai tersebut lebih kecil bila dibandingkan nilai IC50milik klorokuin, yaitu 0,21 ÎźM.

EDISI KHUSUS Hal tersebut menunjukkan bahwa senyawa hasil memiliki potensi yang besar sebagai antimalaria baru pengganti klorokuin. Gagasan ini bersifat jangka panjang dan berpotensi besar untuk membuka riset-riset baru dalam bidang kedokteran. II. ISI PENELITIAN 1.Tinjauan Pustaka 1.1 Antimalaria Antimalaria merupakan obat yang didesain untuk mengobati pasien yang telah terkena malaria. Selain itu, konsumsi antimalaria dapat dilakukan oleh penduduk endemis malaria yang tidak memiliki imunitas sebagai upaya pencegahan malaria. Mekanisme kerja dari antimalaria ternyata lebih tergantung pada struktur kimianya [5].Malaria pada manusia disebabkan oleh 4 spesies protozoa Plasmodium, yaitu P. falciparum, P. vivax, P. malariae, dan P. ovale. Plasmodiumyang paling berbahaya dibandingkan dengan Plasmodiumyang lain adalah P. falciparum[6]. Faktor yang mempersulit kemoterapi malaria modern adalah munculnya galur Plasmodium(khususnya P. falciparum) yang resisten terhadap obat antimalaria standar seperti klorokuin. Obat antimalaria yang telah lama dikenal adalah kuinina. Senyawa ini merupakan alkaloid yang dapat diperoleh dari pohon kina, yang memiliki aktivitas melawan P. vivaxdan P. malariae. Kuinina juga aktif terhadap P. falciparum, namun kurang efektif dan lebih toksik daripada klorokuin. Klorokuinmerupakan obat antimalaria yang digunakan secara luas dalam beberapa dekade terakhir.Namun,resistensi parasit Plasmodiumterhadap obat ini telah meluas di beberapa negara endemik malaria [7]. 1.2 Sintesis Antimalaria Turunan 1,10-fenantrolina Secara kimia, 1,10-fenantrolina memiliki sifat sebagai nukleofil karena terdapat dua atom N yang memiliki pasangan elektron bebas.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Dengan memanfaatkan sifat ini, maka dapat disintesis 1,10-fenantrolina tersubstitusi pada atom N, yakni dengan mereaksikan 1,10-fenantrolina dengan suatu elektrofil seperti alkil halida. Hadanu et al.[8] telah mensintesis antimalaria (1)-N-(4-etoksibenzil)-1,10-fenantrolinium klorida dari 4-hidroksi benzaldehida.Sintesis senyawa tersebut dilakukan dengan menggunakan reaksi benzilasi terhadap senyawa 1,10-fenantrolin monohidrat menggunakan senyawa 4-etoksibenzil klorida yang disintesis melalui 3 tahap reaksi. Tahap pertama adalah reaksi etilasi senyawa 4-hidroksi benzaldehida menggunakan dietil sulfat menghasilkan 4-etoksi benzaldehida. Selanjutnya senyawa 4-etoksi benzaldehida direduksi menggunakan senyawa NaBH4menghasilkan senyawa 4-etoksibenzil alkohol. Kemudian senyawa benzil alkohol diklorinasi menggunakan reagen tionil klorida (SOCl2) menghasilkan reagen benzilasi 4-etoksibenzil klorida. 1.3 Aktivitas Antimalaria Turunan 1,10-fenantrolinaYapi et al. [5] telah melakukan uji aktivitas antimalaria in vitroterhadap tujuh senyawa turunan 1,10-fenantrolina terhadap tiga galur P. falciparum, yaitu FcB1-Columbia resisten klorokuin, FcM29-Cameron, dan Nigerian yang sensitif klorokuin. Yapi et al. (2000) menyimpulkan bahwa senyawa 4-kloro-3-(2-kloroetil)-2-metil-1,10-fenantrolin(6) memiliki aktivitas paling tinggi melawan P. falciparumdengan nilai IC50sebesar 0,13 ÎźM. Analisis Quantitative Structure-Activity Relationship(QSAR) telah dilakukan oleh Mustofa et al.(2003)[4]untuk menemukan hubungan kuantitatif antara struktur 1,10-fenantrolina dengan aktivitas antimalarianya. Perhitungan dilakukan dengan metode semiempirik AM1 dengan muatan atom sebagai deskriptornya. Mustofa et al.(2003)[4]melaporkan bahwa terdapat korelasi linear antara aktivitas antimalaria dengan muatan atom dari kerangka fenantrolina. Persamaan QSAR yang didapatkan dapat dilihat pada persamaan di bawah ini

EDISI KHUSUS Berdasarkan persamaan hasil kajian QSAR tersebut maka senyawa 1,10-fenantrolina dikatakan mempunyai aktivitas antiplasmodial yang menguntungkan apabila harga variabel tidak bebas log IC50kecil. Hal tersebut dapat dipenuhi oleh senyawa turunan 1,10-fenantrolina yang memberikan pengurangan negatif muatan atom bersih pada N1; C10dan C7dan/atau peningkatan nilai negatif muatan atom bersih pada C11.Solikhah et al. [9]telah melakukan uji aktivitas antimalaria in vitrobeberapa turunan 1,10-fenantrolina tersubstitusi pada atom N terhadap dua galur Plasmodium, yaitu FCR-3 yang resisten terhadap klorokuin dan D10 yang sensititif terhadap klorokuin. Solikhah menyimpulkan bahwa N-benzil-1,10-fenantrolinium iodida dan bromida memiliki aktivitas tinggi melawan P. falciparumdengan selektivitas tinggi karena sifatnya yang relatif non polar dan adanya anion lunak sehingga senyawa tersebut mudah menembus dinding sel P. falciparum. Dari uraian di atas, dapat disimpulkan bahwaturunan 1,10-fenantrolina yang mempunyai aktivitas antimalaria baik adalah senyawa N-benzil-1,10-fenantrolinium iodida. Senyawa tersebut memiliki ion iodida sebagai counter ionyang terikat pada atom N senyawa 1,10-fenantrolina. Adanya pengurangan negatifmuatan atom bersih pada N1 akan memberikan harga variabel tidak bebas log IC50kecil. 2.Rancangan PenelitianSintesis N-(4-etoksi-3-metoksibenzil)-1,10-fenantrolinium Iodida: 2.1 Etilasi 4-hidroksi-3-metoksibenzaldehida Senyawa 4-hidroksi-3-metoksibenzaldehida (5 g; 0,033 mol) dimasukkan kedalam labu leher tiga 100 mL. Larutan NaOH dibuat dengan cara melarutkan NaOH pelet (5 g; 0,125 mol) ke dalam 25 mL akuades. Sebanyak 12 mL larutan NaOH tersebut dipanaskan sampai 100 oC kemudian dimasukkan ke dalam labu leher tiga yang berisi telah vanilin dan akuades panas. Dipanaskan ke dalam penangas air. Ditambahkan 4,6 mL dietil sulfat secara bertetes-tetes dandipanaskan selama 10 menit.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Ditambahkan 3 mL larutan NaOH bertetes-tetes. Secara bergantian penambahan larutan NaOH dan dietil sulfat dilakukan lebih dari dua kali sehingga total dietil sulfat yang ditambahkan 8,4 mL (11,34 g; 0,09 mol). Penambahan reagen terakhir yaitu 4 mL larutan NaOH sehingga campuran bersifat basa. Campuran didinginkan dengan cepat hingga 25 oC (tetap diaduk). Lapisan organik diekstraksi dengan 3 x 20 mL dikorometana. Lapisan organik dicuci dengan akuades, dikeringkan dan dievaporasi. Produk dimasukkan ke dalam lemari pendingin selama semalam sampai terbentuk kristal. Kristal dikeringkan dalam oven. Elusidasi struktur produk dilakukan dengan spektrometer IR, NMR dan GC-MS. 2.2 Reduksi 4-etoksi-3-metoksi benzaldehida menggunakan NaBH4 Senyawa4-etoksi-3-metoksibenzaldehida (1,66 g; 10 mmol) dan NaBH4(0,38 g; 10 mmol) digerus dalam mortar dan pestel selama 20 menit. Setelah itu, larutan NaHCO3 10% ditambahkan perlahan untuk mendestruksi NaBH4. Campuran diekstrak dengan 3 x 10 mL kloroform. Lapisan organik dicuci, dikeringkan dan dievaporasi.Elusidasi struktur produk dilakukan dengan spektrometer IR, NMR dan GC-MS. 2.3 Sintesis 4-etoksi-3-metoksibenzil iodida Senyawa4-etoksi-3-metoksibenzil alkohol (0,87 g; 5,2 mmol) dan 10 mL kloroform dimasukkan ke dalam labu dan didinginkan sampai 0oC kemudian ditambah Fosfor merah dan metil iodida (1,2 g; 5,2 mmol) dalam 15 mL kloroform yang telah didinginkan secara bertetes-tetes dengan corong penetes. Campuran diaduk selama 30 menit di penangas es dan di suhu kamar selama 1 jam. Campuran direfluks pada 60oC selama 3 jam. Kedalam campuran, ditambahkan 15 mL akuades dingin dan diekstrak dengan 2 x 20 mL kloroform. Lapisan organik digabungkan, dikeringkan dengan Na2SO4anhidrat, disaring dan dievaporasi. Hasil yang diperoleh diidentifikasi denganspektrometerIR, 1H-NMR dan GC-MS.

EDISI KHUSUS 2.4 Sintesis N-(4-etoksi-3-metoksi)-1,10-fenantrolinium iodida Senyawa 1,10-fenantrolin monohidrat c(1,33 g; 7,4 mmol) dilarutkan dalam 15 mL aseton dalam labu leher tiga 100 mL. Setelah larut sempurna, ke dalam larutan ditambahkan 3,4-dimetoksibenzil bromida (1,7 g; 7,4 mmol) kemudian direfluks selama 14 jam. Setelah reaksi sempurna, proses refluks dihentikan kemudian padatan produk yang masih bercampur dengan pelarut didinginkan di lemari pendingin. Kristal yang diperoleh disaring, kemudian dicuci dengan aseton secara berulang sampai kristal produk lebih murni dari sebelumnya (dilihat berdasarkan warna kristal produk). Selanjutnya dilakukan penentuan titik lebur. Jika jarak suhu mulai meleleh dengan suhu akhir meleleh jaraknya masih jauh, maka kristal produk dicuci kembali dengan aseton. Struktur produk diuji dengan spektrometer IR dan 1H-NMR.

Gambar 1. Rute sintesis N-(4-etoksi-3-metoksi benzil)-1,10-fenantrolinium iodida dari vanilin

3.Hasil dan Pembahasan Pada pembahasan yang akandisampaikan akan dijelaskan secara detail mengenai penelian yang telah dilakukan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Sintesis N-(4-etoksi-3-metoksibenzil)-1,10-fenantrolinium iodida melalui empat rute yang masing-masing menghasilkan produk yang akan menjadi bahan utama untuk sintesis menuju rute yang selanjutnya. Tiap produk terlebih dahulu akan dilakukan elusidasi struktur dengan instrumen yang dianggap tepat untuk menganalisis keberhasilan dalam menyintesis senyawa yang diinginkan.Rute pertama adalah etilasi 4-hidroksi-3-metoksibenzaldehida dengan produk berupa etil vanilin. Produk etil vanilin yang dihasilkan berupa cairan berwarna coklat teh dengan berat sebesar 3,09 g dan persen hasil 86%. Produk tersebut akan dielusidasi untuk terbentuknya senyawa dengan instrumen IR dan GC-MS. Pada spektra IR tersebut menunjukkan bahwa produk telah terbentuk. Pembentukkan tersebut ditunjukkan dengan adanya vibrasi pada daerah 1681,93 cm-1yang merupakan vibrasi dari CO karbonil; daerah 1589,34 dan 1512,19cm1yang merupakan vibrasi dari cincin benzena; daerah 1465,90 dan 1427,32 cm-1yang merupakan vibrasi dari metil yang terikat sebagai jembatan; daerah 1396,46 cm-1merupakan vibrasi gugus metil yang terikat sebagai terminal; dan daerah 1265,30 cm-1merupakan daerah vibrasi gugus metoksi.Berdasarkan spektra GC-MS tersebut terlihat bahwa hanya satu senyawa yang ada pada senyawa produk dengan kemurnian yang sangat tinggi yaitu mencapai 100%. Setelah dianalisis dengan spektroskopi massa dan didapatkan hasil analisis pola pemecahannya, didapat senyawa tersebut merupakan etil vanilil alkohol. Sehingga, pada rute pertama produk telah terbentuk dan siap dilanjutkan menuju rute selanjutnya.

EDISI KHUSUS

Gambar 3. GC-MS etil vanilin

Rute kedua adalah reduksi 4-etoksi-3-metoksi benzaldehida menggunakan NaBH4. Produk 4-etoksi-3-metoksi benzaldehida yang dihasilkan berupa cairan berwarna putih bening dengan berat sebesar 3,24 g dan persen hasil 89%. Produk pada rute ini diharapkan merubah etil vanilin alkohol menjadi etil vanilil alkohol. Caranya dengan bereduksi gugus aldehid pada etil vanilin ke dalam bentuk alkoholnya. Produk tersebut akan dielusidasi untuk terbentuknya senyawa dengan instrumen IR dan GC-MS.Pada spektra IR tersebut menunjukkan bahwa produk telah terbentuk. Pembentukkan tersebut ditunjukkan dengan adanya vibrasi pada daerah 3332,99 cm-1yang merupakan vibrasi dari alkohol pada posisi primer; daerah 1597,06 dan 1519,91 cm-1yang merupakan vibrasi dari cincin benzena; daerah 1465,90 cm-1yang merupakan vibrasi dari metil yang terikat sebagai jembatan; daerah 1327,03 cm-1merupakan vibrasi gugus metil yang terikat sebagai terminal; dan daerah 1234,44 cm-1merupakan daerah vibrasi gugus metoksi.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

Berdasarkan spektra GC-MS tersebut terlihat bahwa hanya satu senyawa yang ada pada senyawa produk dengan kemurnian yang sangat tinggi yaitu mencapai 100%. Setelah dianalisis dengan spektroskopi massa dan didapatkan hasil analisis pola pemecahannya, didapat senyawa tersebut merupakan etil vanilin alkohol. Sehingga, pada rute kedua produk telah terbentuk dan siap dilanjutkan menuju rute selanjutnya.

EDISI KHUSUS Rute ketiga adalah sintesis 4-etoksi-3-metoksibenzil klorida menggunakan regaen kloroform dan HCl (bertetes-tetes). Produk pada rute ini diharapkan merubah etil vanilin alkohol menjadi etil vanilin klorida dengan reaksi klorinasi pada senyawa reaktan. Produk yang dihasilkan berupa padatan berwarna krem putih dengan berat sebesar 2,4 g dan persen hasil 99%. Produk tersebut akan dielusidasi untuk terbentuknya senyawa dengan instrumen GC-MS.Pada data GC-MS tersebut terdapat dua senyawa yaitu senyawa target beserta produk samping.

Gambar 6. GC-MS etil vanilil klorida

Rute keempat adalah sintesis N-(4-etoksi-3-metoksi)-1,10-fenantrolinium iodida. Produk pada rute ini diharapkan merubah etil vanilin klorida menjadi senyawa target antimalaria dengan reaksi substitusi dan iodinasi. Produk N-(4-etoksi-3-metoksi)-1,10-fenantrolinium iodida yang dihasilkan produk berupa padatan berwarna krem putih dengan berat sebesar 0,69 g dan persen hasil 70,9 %. Produk tersebut akan dielusidasi untuk terbentuknya senyawa dengan instrumen IR dan 1H-NMR. Pada spektra IR tersebut menunjukkan bahwa produk telah terbentuk.

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Tokyo Tech Indonesian Community Award 2014

EDISI KHUSUS REFERENSI

Gambar 7. Spektra IR senyawa target

Gambar 8. H-NMR senyawa target

III. Kesimpulan Pada proses sintesis antimalaria tersebut didapatkan produk melalui empat rute tahapan. Pada rute pertama didapatkan rendemen produk etil vanilin sebesar 86%. Pada rute kedua didapatkan rendemen produk etil vanilil alkohol seberat 89%. Produk rute ketiga didapatkan rendemen etil vanilil iodida sebesar 99%. Rute terakhir berupa senyawa target N-(4-etoksi-3-metoksi)-1,10-fenantrolinium iodida didapatkan rendemen sebesar 70,4%dengan IC 50 hasil QSAR yaitu 0,144. UCAPAN TERIMA KASIH Selama melaksanakan penelitian ini, penulismendapat bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Untuk itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada DIKTI selaku sponsor, Dhina Fitriastuti S.Si, Benny Wahyudianto, Dritta Anies Cahaya selaku anggota tim, Bapak Prof. Drs. Jumina, Ph.D.selaku pembimbing,yang telah membantu penulis dalam melakukan penelitian ini.

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]

Inovasi Online Vol. 24 No. 3 Oktober 2015

Saxena S., Neerja Pant, D.C. Jain dan R.S. Bhakuni, 2003, Antimalarial Agents from Natural Sources, Current Sci., 85, 9, 1314- 1329. Aryanti, Ermayanti, T.M., Prinadi, K.I., dan Dewi, R.M., 2006, Uji daya antimalaria Arte misia spp. terhadap Plasmodium falciparum, Majalah Farmasi Indonesia, 17, 2, 81-84. Wilson dan Gisvold, 1982, Kimia Farmasi dan Medisinal Organik, Edisi ketujuh (diterjemah kan oleh : Fatah, A.M), Gadjah Mada Univer sity Press, Yogyakarta. Mustofa, Yapi, A.P., Valentin, A., dan Tahir, I., 2003, In vitro Antiplasmodial Activity of 1,10-phenanthroline Derivatives and Its Quantitative Structure-Activity Relationship, Berkala Ilmu Kedokteran, 35, 2, 67-68. Yapi, A.D., Mustofa, Valentin, A., Chavignon, O., Teulade, J.C., Mallie, M., Chapat, J.P., dan Blache, Y., 2000, New Potential Antimalarial Agents: Synthesis and Biological Activities of Original Diaza-analogs of Phenanthrene, Chem. Pharm. Bull., 48, 1886-1889. Olumese, P., 2006, Guideline for the Treat ment of Malaria, Global Malaria Programme, World Health Organization, Geneva. Winstanley, P.A., 2000, Chemoteraphy for Falciparum Malaria: the Armoury, the Prob lemsand the Prospects, Parasitol Today, 16, 146-153. Hadanu, R., Matsjeh, S., Jumina, Mustofa, Mahardika, A.,W., dan Solikhah, E.,N., 2007, Synthesis and Antiplasmodial Activity Testing of (1)-N-(4-methoxybenzyl)-1,10-phenantrolin ium Bromide, Proceeding of ICCS 2007, 24-25 May 2007. Sholikhah, E.N., Supargiyono, Jumina, Wijayanti, M,A., Tahir, I., Hadanu, R., dan Mustofa, 2006, In Vitro Antiplasmodial Activity and Cytotoxicity of Newly Synthe sized N-alkyl and N-Benzyl-1,10-phenanthro line Derivatives, J. Trop. Med. Public Health, 37, 1072-1077