Jurnal Teknologi Maritim

Pengembangan Inovasi Produk Pelet Pakan Ternak dari Limbah Organik Perairan dengan Pendekatan SCAMPER

2025-09-29T03:18:09+00:00

Pemanfaatan limbah organik perairan sebagai bahan baku alternatif menjadi salah satu strategi dalam mendukung keberlanjutan lingkungan dan ketahanan pangan. Salah satu potensi besar yang belum dimanfaatkan secara optimal adalah eceng gondok (Eichhornia crassipes), gulma air yang banyak ditemukan di wilayah Surabaya–Sidoarjo dan sering menjadi penyebab pencemaran serta penyumbatan aliran sungai. Sementara itu, komposisi pakan ternak komersial umumnya masih mengandung bahan kimia, dengan pemanfaatan bahan alami bernutrisi tinggi yang belum maksimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan inovasi pelet pakan ternak berbasis eceng gondok sebagai bahan utama, menggunakan pendekatan metode SCAMPER (Substitute, Combine, Adapt, Modify, Put to another use, Eliminate, Rearrange). SCAMPER digunakan sebagai metode analisis data dan strategi kreatif dalam pengembangan produk, mencakup pemilihan bahan, proses pengolahan, hingga strategi pemasaran. Hasil Penelitian pengembangan produk inovasi menggunakan SCAMPER menghasilkan proses produksi dilakukan secara tradisional namun terstruktur, meliputi pencucian, fermentasi, pengeringan menggunakan oven atau solar dryer, dan pencetakan pelet siap pakai. Eceng gondok di fermentasi untuk meningkatkan kandungan nutrisinya, kemudian ada tambahan bahan daun pepaya dan kangkung. Kombinasi ketiga bahan dipilih karena mengandung protein nabati, vitamin, serat, dan antioksidan yang mendukung kesehatan ternak seperti ayam, kambing, dan sapi. Hasil produk inovasi ini diharapkan dapat memberikan alternatif pakan ternak yang ekonomis, ramah lingkungan, dan bernutrisi tinggi, sekaligus menjadi solusi pengendalian gulma air yang berdampak negatif pada ekosistem perairan.

Analisis Variasi Jenis Elektroda Buffer Layer Pada Proses Hardfacing Material ASTM A216 WCB Terhadap Uji Visual, Uji Penetran Dan Makro

2025-10-23T11:40:52+00:00

ASTM A216 WCB is a cast carbon steel material commonly used in valve components due to its good mechanical properties and resistance to high temperatures. One of the major issues encountered in its application is surface wear. To enhance surface hardness and wear resistance, a hardfacing process was conducted using the GTAW welding method. This involved the application of buffer layers using ER308 and ER309 filler metals, followed by hardfacing layers of Stellite 12. A total of four specimens were prepared with varying combinations of buffer and hardfacing layer numbers. The visual inspection results indicated the absence of surface defects in all specimens, demonstrating good welding quality. Dye penetrant testing revealed a non-relevant indication on specimen 3 with a size of 1.3 mm, which remains within the acceptable limits as per ASME Section IX standards. Macroscopic examination showed sound fusion between layers, free from defects such as porosity or cracks. The deepest weld penetration was observed in specimen 4, which used the ER309 buffer layer, achieving a depth of 1.5 mm. Overall, the use of ER308 and ER309 buffer layers significantly influenced the quality of the hardfacing welds, contributing to the formation of homogeneous and defect-free layers. This study provides valuable insight into material selection and welding parameters to improve wear resistance in ASTM A216 WCB-based valve components within industrial environments.

Penerapan Loadcell Sensor dan Kalman Filter Pada Mesin Pengisian Botol

2025-10-29T07:27:47+00:00

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi pengisian botol otomatis dengan menerapkan sensor loadcell dan Kalman Filter untuk mengurangi noise pengukuran. Latar belakang penelitian ini adalah kebutuhan akan sistem pengisian yang lebih presisi dibandingkan metode berbasis timer yang sering kali menghasilkan fluktuasi akibat variasi aliran. Sensor loadcell (kapasitas 5 kg, sensitivitas 1 mV/kg) digunakan untuk mengukur berat secara real-time, sementara Kalman Filter diterapkan untuk menyaring noise dari data sensor. Metode penelitian meliputi desain sistem pengisian otomatis menggunakan mikrokontroler Arduino Uno dan solenoid valve, pengumpulan data dengan frekuensi sampling 10 Hz, serta pengujian pada volume target 100 mL, 500 mL, dan 1000 mL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem loadcell dengan Kalman Filter menghasilkan mean absolute error (MAE) sebesar 0.67 g, 1.85 g, dan 3.01 g untuk masing-masing volume, jauh lebih rendah dibandingkan sistem timer dengan MAE 6.75 g, 12.52 g, dan 17.93 g. Kalman Filter mampu mengurangi variansi noise hingga 65%, meningkatkan stabilitas dan akurasi pengisian. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem berbasis loadcell dan Kalman Filter menawarkan solusi yang lebih andal untuk aplikasi pengisian otomatis, terutama dalam industri yang membutuhkan ketepatan tinggi.