Judul: Design of Environmentally Friendly Cold Storage
Abstrak: Sebagai negara maritim, Indonesia memiliki keanekaragaman sumber daya lautan yang sangat berlimpah. Hal ini membuat banyak dari masyarakat Indonesia yang memiliki profesi sebagai nelayan. Namun sama halnya dengan produk pertanian, produk hasil sumber daya laut seperti ikan merupakan produk yang mudah rusak dan perlu perhatian khusus dalam penanganannya agar tidak menurunkan harga jual produk tersebut. Hal ini kemudian memaksa nelayan untuk menerapkan sistem one day fishing untuk melaut dan mencari ikan karena keterbatasan fasilitas penyimpanan ikan yang baik. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang cold storage dengan sistem refrigerasi kompresi uap ramah lingkungan dengan penggunaan refrigeran R32 serta sumber energi alternatif dari photovoltaic. Cold storage dirancang memiliki kapasitas 500 kg dan dirancang dapat dipasang pada kapal nelayan sehingga memberi kesempatan waktu lebih lama nelayan untuk melaut. Hasil pengujian kinerja cold storage tanpa beban produk dilakukan dengan melakukan variasi mass charge refrigeran, tekanan evaporasi, beban aktual, serta analisa emisi dengan LCCP dan diperoleh mesin memiliki performansi terbaik dengan mass charge 190 gram pada tekanan 1,3 bar gauge dengan suhu capaian -18℃. Secara berturut-turut cold storage memiliki nilai kapasitas pendinginan, konsumsi daya listrik, serta COP tertinggi sebesar 3,37 kW, 0,68 kW, dan 5,54. Emisi yang dengan penggunaan photovoltaic dihasilkan dari cold storage ini adalah 2148,8 kg CO2e per tahunnya., As maritime country, Indonesia has a very abundant diversity of marine resources. This makes many Indonesian people have professions as fishermen. However, just like agricultural products, marine products such as fish are products that are easily perishable and require special attention in handling to keep the quality as good as possible. This then forces fishermen to do one day fishing system to go to sea and do fishing due to limited proper storage facility. The aims of this research were to design an environmentally friendly cold storage using vapor compressed refrigeration cycle with R32 refrigerant and alternatif energi resource from photovoltaic. This cold storage designed to have a capacity of 500 kg and possible to be installed on fishing boats. Cold storage was tested without cooling load product with variation of mass charges, evaporation pressure, actual load, anda emission analysis using LCCP method and it was found that the cold storage had the best performance with mass charge of 190 gram at evaporation pressure at 1,3 bar gauge with reachable temperature of -18℃. Respectively, cold storage had the highest cooling capacity, energi consumption, and COP values of 3,37 kW, 0,68 kW, and 5,54. The emissions produced by the use of this cold storage using photovoltaic system is 2148,8 kg CO2e per year.
Keyword: Cold storage, One day fishing, Photovoltaic, Refrigerant R32, Vapor compression refrigeration cycle

Judul: Performance of Photovoltaic Cold Storage with Multiple Refrigerants
Abstrak: Negara Indonesia merupakan negara maritim yang memiliki keanekaragaman sumber daya laut yang berlimpah. Hal ini menjadikan mayoritas masyarakat Indonesia berprofesi sebagai nelayan. Nelayan tersebut menerapkan sistem one day fishing untuk melaut dan menangkap ikan karena keterbatasan fasilitas penyimpanan ikan yang baik. Solusi yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan tersebut, yaitu memanfaatkan cold storage dengan sistem refrigerasi kompresi uap. Namun terdapat permasalahan dalam penggunaan cold storage tersebut, yaitu tidak ramah lingkungan berkaitan dengan refrigeran yang digunakan serta performansi dari sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan mendapatkan performansi refrigeran yang optimum dan kontribusi CO2 yang minimum untuk dapat diaplikasikan pada cold storage kapal ikan nelayan tradisional. Pengujian performansi cold storage pada beberapa refrigeran diperoleh hasil optimum pada R32 dengan kapasitas pendinginan sebesar 3,93 kW, konsumsi daya listrik sebesar 0,70 kW, dan COP tertinggi sebesar 5,59. Sedangkan hasil emisi terendah pada penggunaan R32 dengan nilai sebesar 569,7 kg CO2e/kW per tahun (hybrid system) dan 1112,59 kg CO2e/kW per tahun (full PLN), Indonesia is a maritime country that has an abundance of marine resources. This makes the majority of Indonesian people work as fishermen. These fishermen apply a one-day fishing system to go to sea and catch fish due to the limitations of good fish storage facilities. The solution used in solving this problem is to utilize cold storage with a vapor compression refrigeration system. However, there are problems in the use of cold storage, which is not environmentally friendly related to the refrigerant used and the performance of the system. This study aims to obtain the optimum refrigerant performance and minimum CO2 contribution to be applied to the cold storage of traditional fishing boats. Testing the performance of cold storage on several refrigerants obtained optimum results in R32 with a cooling capacity of 3,93 kW, electric power consumption of 0,70 kW, and the highest COP of 5,59. While the lowest emission results in the use of R32 with a value of 569,7 kg CO2e/kW per year (hybrid system) and 1112,59 kg CO2e/kW per year (full PLN).
Keyword: Cold storage, Performance, Refrigerant, Photovoltaic, LCCP

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: