Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKMasalah perpindahan dan perombakan pencemar dalam air tanah dapat dimodelkan dalam bentuk sistem persamaan diferensial parsial parabolik nonlinier. Perombakan yang dimaksud adalah menghilangkan atau mengurangi pencemar sehingga tidak membahayakan bagi lingkungannya. Variabel-variabel dalam sistem persamaan diferensial parsial tersebut terdiri dari pencemar, oksigen, dan mikroorganisme. Dalam sistem ini menunjukan adanya interaksi antara pencemar, oksigen dan mikroorganisme. Interaksinya adalah dengan adanya oksigen, mikroorganisme akan berkembang biak dan mendegradasi pencemar sehingga konsentrasi pencemar akan berkurang dari keadaan sebelumnya. Untuk menyelesaikan sistem persamaan diferensial parsial tersebut dilakukan diskritisasi. Diskritisasi ini menggunakan metoda beda hingga (finite difference). Diskritisasi dilakukan pada variabel spasial persamaan diferensial parsial, yang menghasilkan sistem persamaan diferensial biasa. Sistem persamaan diferensial biasa yang dihasilkan adalah sistem persamaan diferensial biasa nonlinier yang berukuran besar. Penyelesaian sistem persamaan diferensial biasa di atas dilakukan dengan pendekatan numerik. Integrator yang digunakan adalah metoda multistep, prediktorkorektor. leberapa nilai solusi awal yang diperlukan disediakan oleh metoda Runge-Kutta Implisit Diagonal dari Viz. Penyelesaian ini menggunakan besar langkah yang adaptif. Besar langkah adaptif diperlukan untuk mengatasi besar kesalahan iokal (local truncation error) yang berubah-ubah pada setiap langkahnya. Implementasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman FORTRAN 77. Eksperimen dilakukan pada komputer pribadi dengan clock rate 120 Mhz, dengan nilai awal pencemar berkonsentrasi tinggi di bagian tengahnya yang ditunjukkan oleh ekspresi 4 *-?ill - x * x- y *_yl , oksigen dan mikroorganisme berkonsentrasi merata (homogen) pada seluruh penampang (aquifer). Konsentrasi oksigen dan mikroorganisme masing-masing adalah 4,5 dan 0,1. Waktu pengamatan selama 130 hari dan area terbagi atas grid 10x lO dengan toleransi 10-1. Hasil komputasi penyelesaian dengan metoda prediktor-korektor menunjukkan hasil yang efektif, dan waktu komputasi untuk menyelesaikan tiga titik pertama (metoda Runge-Kutta Implisit Diagonal) mendekati dua kali dari waktu yang digunakan oleh metoda prediktor-kcrektor untuk menyelesaikan titik berikutnya sampai titik terakhir (If)."

"Untuk mengetahui perubahan konsentrasi di saluran persegi terbuka dan lurus akibat mekanisme adveksi dan dispersi dapat dilakukan dengan menggunakan model komputer yang terbuat dari perangkat sederhana seperti spread sheet. Dalam membuat model tersebut diperlukan persamaan matematis adveksi-dispersi dan kemudian diselesaikan secara numerik dengan pendekatan Beda Hingga dan Runge-Kutta. Model numerik inilah yang akan dibuat aplikasinya ke dalam spread sheet. Setelah aplikasi selesai, dilakukan validasi. Dalam tahap awal pengembangan ini, validasi dilakukan dengan membandingkannya dengan teori, sehingga diketahui tingkat kevalidan model terhadap teori. Untuk memulai validasi diperlukan kondisi awal perhitungan, yang ditentukan dengan metode Courant Number.Hasil dari perhitungan adalah grafik perubahan konsentrasi terhadap perubahan waktu dan jarak longitudinal. Hasil validasi terhadap model yang dibuat memperlihatkan bahwa model tersebut masih dalam tahap awal pengembangan. Dari hasil analisis grafik, masih belum menunjukkan nilai perubahan konsentrasi yang diinginkan, sehingga diperlukan pengembangan lebih lanjut.

---

To find out the change of concentration in open and straight rectangular channel due to advection and dispersion mechanism can be done using a computer model there is made from simple tools such as spread sheets. Mathematics equation for advection-dispersion mechanism is developed and then completed with numerical methods that are Finite Difference and Runge-Kutta. This numerical model will be written in the spread sheets using macro. Once the application is completed, then the validation is required. In the initial phase of this development, validation can be made with the comparison to the theory, so the rate level of the model can be validated. Initial condition is determined by the Courant Number. Output of the model are graphics of concentration changes related to time and longitudinal distance.

Results showed that the model is still in an early stage of development. From the analysis of the graphics, the results have not met satisfaction yet, therefore it needs further development."

"Kota dengan laju pertumbuhan penduduk yang tinggi umumnya bermasalah dengan penyediaan air baku sebagai sumber air bersih. Penyediaan air baku ini terkait erat dengan permasalahan kualitas air baku yang terus menerus mengalami degradasi. Untuk mengatasi permasalahan degradasi kualitas air baku, perlu dilakukan pengendalian dinamika kualitas air sungai dari waktu ke waktu. Untuk dapat melakukan pengendalian, perlu dilakukan pemantauan berupa pengambilan sampel di lapangan untuk kemudian menggunakan data berupa sampel tersebut dalam melakukan prediksi kualitas air sungai.Terdapat dua cara yang dapat dilaksanakan dalam rangka memprediksi kualitas air, yaitu memanfaatkan data eksisting melalui pengambilan sampel di lapangan, dilanjutkan penggunaan metode regresi sehingga trend yang terbentuk dapat dianalisa lebih lanjut. Hanya saja metode regresi ini memiliki kekurangan, karena hanya dapat memprediksi situasi dan kondisi apabila tidak terdapat perubahan kebijakan dari pemerintah sehubungan dengan berbagai hal yang berpotensi memberi pengaruh pada kualitas air.Diperlukan alat prediksi yang mampu mengakomodir berbagai parameter yang berpotensi menyebabkan perubahan pada kualitas air sungai dengan lebih baik. Demi tujuan tersebut, maka dipakai cara kedua, yaitu pengembangan model yang lebih kompleks dari sekedar penggunaan metode regresi, berupa model matematis yang dalam pengembangannya akan mempertimbangkan mekanisme adveksi dan disperse dalam aliran sungai.Model adveksi-dispersi yang telah dikembangkan akan diperbandingkan dengan model eksisting yang telah ada dan dianggap telah mapan. Validasi logis dilakukan untuk membuktikan bahwa model adveksi-dispersi cukup valid dan memiliki tingkat kehandalan baik karena trend konsentrasi BOD pada model tersebut memberikan hasil yang tidak jauh berbeda dari trend konsentrasi BOD model eksisting, yaitu model QUAL2K, dengan catatan nilai parameter berupa selang waktu (?t) dan selang jarak (?x) cukup kecil, sehingga osilasi yang terjadi tidak signifikan dan hasil simulasi yang diperoleh cukup akurat serta dapat diandalkan.

---

Regions with high population?s growth rate mostly have problems with finding raw water intake to provide clean water for its own population. The problem about raw water availability has a correlation with the problem of raw water quality that continuously decreasing. Therefore, controlling the dynamics of the quality of the river stream routinely is necessary to solve the problems. These controlling activities can be done by taking some samples from the field to be able to predict the stream water quality in the future.

There are two ways that can be done to predict the water quality. First is by using the existing samples data collected from the field, and then utilizing regression method to generate the data trend. However, this regression method has a major limitation because it could only predict the situation and condition where there is no regulation change from the government involving things that could potentially give influences to water quality.

The more complex prediction tools are needed to accommodate many parameters that could potentially affect the water quality of the streams. In order to accomplish the work, the regression models are no longer in use and are replaced by the second way of predicting the water quality, which is the complex ones that could cover more of scenarios of water quality formulation. This complex predicting tool is the mathematic model that its development will involve observing advection and dispersion mechanism on each element of the streams.

The advection-dispersion model that has been developed will be compared to the existing models that are considered well-working before. The advection-dispersion methods will be as valid as the existing model and have an excellent quality if the BOD concentration?s trend produced by the mathematic model is not much different from that of the existing model, QUAL2K, with notes that the magnitude of step time (?t) and step length (?x) are not significantly large, so that the oscillation caused by the use of numerical formulation is also not significant, and makes the model output is accurate and reliable."

"Pengisian air melalui waduk resapan di Universitas Indonesia, Depok telah menimbulkan pencemaran. Dari hasil pengujian melalui laboratorium, parameter DO, COD, Nitrogen dan Phosfat melebihi nilai yang disyaratkan menurut Peraturan Pemerintah No.82 Tahun 2001 (Kelas I) Tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Untuk mengetahui sebaran pencemaran maka diperlukan pemodelan. Pemodelan didasarkan pada hukum kekekalan massa dengan mempertimbangkan proses adveksi dan dispersi. Pemodelan komputer dalam Visual Basic Application for Excel dibuat dengan pendekatan metode beda hingga dan menghasilkan visualisasi berupa grafik konsentrasi dan jarak. Dari berbagai variasi didapat jarak pencemaran terjauh 3500 m dengan konsentrasi tertinggi 370,30 mg/l.

---

Water recharge through artificial pond at university of indonesia, Depok caused water pollution. From the laboratory test, DO, COD, Nitrogen and phosphat parameter exceed the value that admitted by Goverment Regulation No. 82 year 2001 (class I) about Water quality management and water pollution control. For that, to understand the pollution distribution, it is necessary a numerical simulation. Numerical simulation based on the conservation of mass law by considering the advection and dispersion process. Numerical simulation by computer in visual basic application for excel made with finite-difference method approach and produce concentration and distance graphic visualitation. from many variation result that the longest pollution distance 3500 m with the highest concentration 370,30 mg/l."