PT Perusahaan Listrik Negara (Persero), atau PLN, adalah sebuah perusahaan milik negara Indonesia yang bekerja dalam industri listrik. Untuk mendukung kegiatan bisnisnya, perusahaan mengelola sejumlah pembangkit listrik dengan kapasitas terpasang total 64.553 MW hingga akhir tahun 2021.

Sejarahnya, untuk berbisnis di bidang ketenagalistrikan, Maintz & Co., yang berkantor pusat di Amsterdam, Belanda, mendirikan "Algemeene Nederlandsch-Indische Electriciteits-Maatschappij" (ANIEM) di Surabaya pada tahun 1909. Setelah Belanda menyerah kepada Jepang pada tahun 1942, perusahaan ketenagalistrikan Hindia Belanda diambil alih oleh Jepang. Pada tanggal 27 Oktober 1945, setelah Jepang menyerah kepada Sekutu dan Indonesia menjadi negara merdeka, pemerintah Indonesia membentuk Djawatan Listrik dan Gas Bumi di bawah Kementerian Pekerjaan Umum dan Tenaga untuk mengawasi pasokan listrik dan gas bumi di seluruh negeri. Saat itu, kapasitas pembangkit listrik yang dikelola oleh jawatan tersebut baru sebesar 157,5 MW. Namun, karena status kepemilikan pembangkit listrik yang ada belum jelas dan karena pemerintah tidak memiliki banyak pengalaman dalam bidang ketenagalistrikan, pengelolaan tersebut tidak lancar. Selama pendudukan Jepang, sebagian besar pembangkit listrik rusak parah karena tidak dikelola dengan baik. Semua perusahaan ketenagalistrikan dan gas Indonesia, termasuk ANIEM dan GEBEO, resmi dinasionalisasi oleh pemerintah pada tahun 1953.

Semua perusahaan listrik dan gas yang telah dinasionalisasi digabungkan ke dalam Badan Pemimpin Umum Perusahaan Listrik Negara (BPU PLN) pada tanggal 1 Januari 1961. Pada tanggal 1 Januari 1965, bisnis gas BPU PLN dijadikan modal untuk mendirikan perusahaan negara (PN) dengan nama PN Perusahaan Gas Negara, dan bisnis ketenagalistrikan BPU PLN dijadikan modal untuk mendirikan perusahaan negara (PN) dengan nama PN Pe Perusahaan itu memiliki kapasitas pembangkit listrik hanya sebesar 300 MW saat itu, dan pada tahun 1972, statusnya diubah menjadi perusahaan umum (Perum). Perusahaan ini kembali diubah menjadi persero pada Juli 1994.

Pemerintah memberikan sebagian besar saham PT Pelayaran Bahtera Adhiguna kepada perusahaan pada tahun 2011. Perusahaan ini mulai menggunakan CNG sebagai bahan bakar pada pembangkit listrik pemikul beban puncak pada tahun 2013. Perusahaan ini masuk dalam daftar Fortune 500 untuk pertama kalinya pada tahun 2014. Melalui skema kemitraan pemerintah swasta, perusahaan ini mulai membangun PLTU berteknologi ultra super critical dengan kapasitas terpasang sebesar 2.000 MW di Batang, Jawa Tengah, pada tahun 2015. Untuk mendukung pengoperasian EV di Indonesia, perusahaan ini mendirikan SPKLU pada 2019.

Pemerintah memberi perusahaan ini mayoritas saham PT Energy Management Indonesia pada Mei 2021. PT Mandau Cipta Tenaga Nusantara didirikan untuk menyediakan listrik dan uap di Blok Rokan, dan bisnis ini membeli perusahaan tersebut pada Agustus 2021. Untuk mempermudah operasinya, PLN meluncurkan empat subholding pada bulan September 2022. Mereka adalah PLN Energi Primer Indonesia yang bekerja di bidang pengadaan bahan bakar untuk pembangkit listrik; PLN Icon Plus bekerja di bidang non-ketenagalistrikan; dan PLN Indonesia Power dan PLN Nusantara Power bekerja di bidang pembangkitan listrik.

PLN Bersih

Pada tahun 2012, Nur Pamudji, Direktur Utama PT PLN (Persero), meluncurkan logo PLN bersih untuk menunjukkan kepada publik komitmen PLN untuk membangun organisasi yang bebas dari praktik Korupsi, Kolusi, dan Nepotisme (KKN). Ini dilakukan dengan membatasi interaksi tatap muka antara pelanggan dan petugas PLN melalui sistem online dan call center PLN, yaitu telepon ke nomor (kode area) 123.

Listrik prabayar

Kebijakan baru PLN untuk pembayaran listrik dimulai pada tahun 2010. Pelanggan harus menggunakan listrik pertama dan kemudian membayarnya pada bulan berikutnya. Setiap bulan, PLN harus menghitung dan menerbitkan rekening yang harus dibayar oleh pelanggan, melakukan penagihan kepada pelanggan yang terlambat atau tidak membayar, dan memutus aliran listrik jika pelanggan terlambat atau tidak membayar rekening. Pada sistem listrik pintar (prabayar), pelanggan harus mengeluarkan uang atau biaya untuk membeli energi listrik yang akan mereka konsumsi. Pembelian ini dimasukkan ke dalam meter prabayar (MPB) yang terpasang di lokasi pelanggan melalui sistem "token" (pulsa) atau stroom. Jika pelanggan beralih ke layanan listrik prabayar, meteran kilowatt-hour (kWh) analog akan diganti. Namun, PLN tidak memaksa pelanggan untuk menggunakan listrik prabayar; sebaliknya, PLN hanya memberi pelanggan pilihan untuk menggunakan listrik pascabayar atau prabayar.

Sumber:

https://id.wikipedia.org/wiki/Perusahaan_Listrik_Negara

Pengaruh seorang arsitek yang menarik dan kreatif dalam dunia desain tidak hanya menciptakan bangunan fisik, tetapi juga menanamkan jiwa dan karakter dalam setiap konsepnya. Mereka adalah seniman dan insinyur sekaligus, menggabungkan keahlian teknis dengan daya imajinasi yang luar biasa.

Secara definisi, seorang arsitek adalah individu yang merencanakan, mendesain, dan mengawasi pembangunan bangunan. Praktik arsitektur melibatkan pemberian layanan terkait desain bangunan dan ruang di sekitar bangunan yang digunakan oleh manusia atau memiliki tujuan utama sebagai tempat tinggal. Secara etimologis, kata arsitek berasal dari bahasa Latin "architectus", yang berasal dari bahasa Yunani (arkhi-, kepala + tekton, pembangun), artinya kepala pembangun.

Persyaratan profesional untuk arsitek bervariasi dari satu tempat ke tempat lain. Keputusan seorang arsitek memiliki dampak pada keselamatan publik, sehingga arsitek harus menjalani pelatihan khusus yang mencakup pendidikan tingkat lanjut dan praktikum (atau magang) untuk pengalaman praktis demi memperoleh lisensi praktik arsitektur. Persyaratan praktis, teknis, dan akademis untuk menjadi arsitek berbeda-beda di berbagai yurisdiksi, meskipun studi formal arsitektur di institusi akademis memegang peran sentral dalam perkembangan profesi ini.

Sepanjang sejarah kuno dan abad pertengahan, sebagian besar desain arsitektur dan konstruksi dilakukan oleh pengrajin, seperti tukang batu dan tukang kayu, yang kemudian naik peran menjadi master builder. Hingga zaman modern, tidak ada perbedaan yang jelas antara arsitek dan insinyur. Di Eropa, gelar arsitek dan insinyur pada dasarnya adalah variasi geografis yang merujuk pada orang yang sama, sering digunakan secara bergantian.

Pengaruh seorang arsitek yang menarik dan kreatif dalam dunia desain tidak hanya menciptakan bangunan fisik, tetapi juga menanamkan jiwa dan karakter dalam setiap konsepnya. Mereka adalah seniman dan insinyur sekaligus, menggabungkan keahlian teknis dengan daya imajinasi yang luar biasa.

Dalam profesi arsitektur, pengetahuan teknis dan lingkungan, desain, serta manajemen konstruksi memerlukan pemahaman bisnis selain desain. Namun, desain merupakan kekuatan pendorong sepanjang proyek dan setelahnya. Seorang arsitek menerima tugas dari seorang klien, dimana tugas tersebut mungkin melibatkan penyusunan laporan kelayakan, audit bangunan, merancang satu atau beberapa bangunan, struktur, dan ruang. Arsitek berpartisipasi dalam mengembangkan kebutuhan yang diinginkan klien dalam bangunan tersebut. Sepanjang proyek (dari perencanaan hingga pemakaian), arsitek mengkoordinasikan tim desain. Insinyur struktural, mekanikal, dan listrik dipekerjakan oleh klien atau arsitek, yang harus memastikan bahwa pekerjaan tersebut dikoordinasikan untuk membangun desain.

Disadur dari: https://en.wikipedia.org/wiki/Architect

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) merupakan teknik pengujian percepatan yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan suatu produk dalam waktu lebih singkat. Artikel ini membahas desain ALT berbasis simulasi komputasi untuk menganalisis degradasi kualitas makanan beku, khususnya pada buncis beku (green beans). Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode Finite Element Method (FEM) dalam memperkirakan kinetika degradasi nutrisi dan sensorik pada kondisi penyimpanan yang berbeda.

Metodologi Penelitian

Penelitian ini mengusulkan tiga jenis desain ALT yang dibandingkan berdasarkan akurasi dan presisi estimasi kinetika degradasi makanan beku:

1. Desain I (Isotermal ALT) – Produk diuji pada suhu tetap selama waktu tertentu.
2. Desain II (Step-Stress ALT) – Produk mengalami peningkatan suhu bertahap selama pengujian.
3. Desain III (Dynamic ALT) – Suhu penyimpanan berfluktuasi secara dinamis mengikuti kondisi nyata di lemari pendingin.

Simulasi dilakukan menggunakan metode Spectral Finite Element Method (SFEM) berbasis C++ dan Parallel Virtual Machine (PVM) untuk mengurangi beban komputasi.

Hasil Penelitian

Hasil simulasi menunjukkan bahwa fluktuasi suhu penyimpanan signifikan mempengaruhi estimasi kinetika degradasi. Beberapa temuan utama meliputi:

• Desain Dynamic ALT menghasilkan estimasi kinetika yang lebih akurat dibandingkan metode isotermal.
• Rata-rata kesalahan absolut model Dynamic ALT lebih kecil dibandingkan metode lain:
  • 0,07 pada suhu -30°C
  • 0,15 pada suhu -15°C
  • 0,48 pada suhu -5°C
• Kehilangan vitamin C lebih cepat pada suhu lebih tinggi, dengan energi aktivasi sebesar 42,01 kJ/mol.
• Kehilangan tekstur dan warna memiliki sensitivitas lebih rendah terhadap suhu dibandingkan kehilangan nutrisi.

Studi Kasus & Data Kuantitatif

1. Analisis Kinetika Degradasi Buncis Beku
   • Uji dilakukan selama 250 hari pada suhu -7°C, -15°C, dan -30°C.
   • Total vitamin C berkurang 46% pada -7°C, dibandingkan 20% pada -30°C.
   • Kehilangan warna dan tekstur lebih kecil pada suhu rendah, dengan perubahan sensorik signifikan terjadi setelah 150 hari penyimpanan.
2. Simulasi Heat Transfer pada Penyimpanan Makanan Beku
   • Distribusi panas dihitung menggunakan metode Fourier untuk mengestimasi perbedaan suhu internal buncis.
   • Koefisien perpindahan panas (h) sebesar 12 W/m²K digunakan dalam simulasi, menyesuaikan kondisi nyata penyimpanan makanan beku.
   • Variabilitas suhu ±5°C dalam freezer rumah tangga mempengaruhi akurasi estimasi kinetika.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Desain Dynamic ALT lebih akurat dalam memperkirakan degradasi makanan beku dibandingkan metode statis.
• Simulasi berbasis FEM memungkinkan estimasi yang lebih presisi dibandingkan pendekatan eksperimen tradisional.
• Dapat diterapkan pada berbagai produk makanan beku lainnya, termasuk daging dan produk olahan.

Kekurangan:

• Membutuhkan komputasi tinggi, terutama pada simulasi berbasis SFEM.
• Memerlukan validasi eksperimental lebih lanjut untuk memastikan kesesuaian model dengan kondisi penyimpanan aktual.

Kesimpulan

Pendekatan ALT berbasis simulasi komputasi dengan metode Finite Element dan Dynamic ALT memberikan estimasi kinetika degradasi makanan beku yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional. Dengan mempertimbangkan fluktuasi suhu penyimpanan, penelitian ini berkontribusi dalam optimasi shelf-life dan kualitas produk makanan beku.

Sumber: Martins, R. C., & Silva, C. L. M. (2003). Computational Design of Accelerated Life Testing Applied to Frozen Green Beans. Journal of Food Engineering.

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode uji percepatan yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan produk dalam waktu yang lebih singkat. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Geometric Process (GP) dalam analisis ALT dengan data kegagalan Weibull bertipe-I tersensor. Dengan pendekatan ini, estimasi parameter keandalan produk dapat dilakukan secara lebih akurat dibandingkan metode tradisional.

Metodologi Penelitian

Pendekatan penelitian ini menggabungkan:

• Geometric Process (GP): Model stokastik yang digunakan untuk mengestimasikan parameter keandalan dalam ALT.
• Distribusi Weibull: Digunakan untuk menggambarkan pola kegagalan produk.
• Maximum Likelihood Estimation (MLE): Digunakan untuk mengestimasi parameter dari distribusi keandalan.
• Fisher Information Matrix: Digunakan untuk menghitung interval kepercayaan parameter keandalan.

Hasil Penelitian

Studi ini menunjukkan bahwa pendekatan GP dalam ALT memberikan hasil estimasi parameter yang lebih stabil dibandingkan metode klasik. Temuan utama meliputi:

• Estimasi parameter Weibull lebih akurat dengan pendekatan GP dibandingkan metode log-linear tradisional.
• Analisis menggunakan GP dapat mengurangi variabilitas estimasi hingga 20%, meningkatkan reliabilitas hasil uji.
• MLE memberikan performa lebih baik dibandingkan metode Bayesian dalam konteks data tersensor.

Studi Kasus & Data Kuantitatif

1. Simulasi Uji Kelelahan Material
   • 100 sampel diuji dengan 4 tingkat stres menggunakan pendekatan GP.
   • Peningkatan stres mempercepat kegagalan hingga 50% dibandingkan kondisi normal.
   • Estimasi parameter Weibull dengan GP menghasilkan Mean Squared Error (MSE) 15% lebih rendah dibandingkan metode tradisional.
2. Analisis ALT pada Komponen Elektronik
   • 50 unit diuji dengan variasi beban tegangan.
   • Distribusi Weibull menunjukkan bahwa hazard rate meningkat eksponensial seiring bertambahnya stres.
   • Pendekatan GP menghasilkan interval kepercayaan parameter keandalan yang lebih sempit, meningkatkan presisi prediksi kegagalan.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Meningkatkan akurasi estimasi parameter keandalan dibandingkan pendekatan log-linear tradisional.
• Cocok untuk berbagai jenis produk, dari material hingga komponen elektronik.
• Mampu mengurangi variabilitas estimasi, menghasilkan hasil yang lebih stabil.

Kekurangan:

• Membutuhkan perhitungan yang lebih kompleks dibandingkan metode konvensional.
• Tergantung pada kualitas data awal, sehingga memerlukan pengumpulan data yang baik untuk hasil optimal.

Kesimpulan

Pendekatan Geometric Process dalam ALT memberikan keunggulan dalam estimasi keandalan produk dengan distribusi Weibull bertipe-I tersensor. Dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation dan Fisher Information Matrix, metode ini menawarkan estimasi parameter yang lebih akurat dan stabil dibandingkan pendekatan log-linear konvensional.

Sumber:
Kamal, M. (2013). Application of Geometric Process in Accelerated Life Testing Analysis with Type-I Censored Weibull Failure Data. RT&A, Vol.8 (30), September 2013.

Resensi Artikel:

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode pengujian keandalan produk dengan mempercepat kegagalan melalui peningkatan stres. Penelitian ini mengusulkan desain ALT berbasis Computational Reliability Analysis, yang menggabungkan model fisika dan Bayesian statistics untuk meningkatkan akurasi prediksi keandalan produk.

Metodologi Penelitian

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini mencakup:

• Model Berbasis Simulasi: ALT dirancang menggunakan model berbasis fisika untuk meningkatkan akurasi prediksi keandalan.
• Pendekatan Bayesian: Data ALT digunakan untuk memperbarui ketidakpastian epistemik dalam analisis keandalan.
• Optimasi Biaya Uji: Model optimasi digunakan untuk meminimalkan biaya pengujian dengan tetap menjaga keakuratan hasil.

Metode ini diuji pada dua skenario: uji kelelahan balok kantilever dan analisis hub rotor helikopter.

Hasil Penelitian

Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan Bayesian dan model berbasis fisika memberikan estimasi keandalan lebih baik dibandingkan metode tradisional seperti Maximum Likelihood Estimation (MLE). Beberapa temuan utama:

• Biaya pengujian berkurang hingga 20% dibandingkan metode ALT konvensional.
• Prediksi umur kelelahan meningkat hingga 30% dengan model Bayesian.
• Estimasi keandalan lebih akurat dengan interval kepercayaan lebih sempit.

Studi Kasus & Data Kuantitatif

1. Uji Kelelahan Balok Kantilever
   • 80 sampel diuji dengan tiga tingkat stres berbeda.
   • Tingkat stres tinggi mempercepat kegagalan hingga 60%, memungkinkan deteksi dini titik lemah material.
   • Bayesian updating mengurangi variabilitas estimasi keandalan hingga 25%.
2. Analisis Hub Rotor Helikopter
   • 50 sampel diuji dengan variasi beban mekanis.
   • Pendekatan Bayesian meningkatkan akurasi prediksi delaminasi hingga 35%.
   • Simulasi menunjukkan bahwa distribusi Weibull lebih sesuai dibandingkan model eksponensial untuk analisis kegagalan.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Menggabungkan model fisika dan Bayesian statistics untuk hasil lebih akurat.
• Mengurangi biaya dan waktu pengujian tanpa mengorbankan akurasi.
• Dapat diterapkan pada berbagai jenis produk, dari elektronik hingga otomotif.

Kekurangan:

• Membutuhkan komputasi yang lebih kompleks dibandingkan metode konvensional.
• Memerlukan data prior yang kuat agar metode Bayesian bekerja optimal.

Kesimpulan

Desain ALT berbasis Bayesian dan Computational Reliability Analysis memberikan solusi lebih akurat dan efisien dibandingkan metode tradisional. Dengan menggabungkan simulasi fisika, Bayesian statistics, dan optimasi biaya, penelitian ini membuka peluang baru dalam desain pengujian percepatan produk.

Sumber:
Hu, Z., & Mahadevan, S. (2015). Accelerated Life Testing (ALT) Design Based on Computational Reliability Analysis. Qual. Reliab. Engng. Int.

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan produk dalam waktu lebih singkat dengan meningkatkan tingkat stres. Penelitian ini membahas ALT berbasis Bayesian yang mengoptimalkan rancangan uji dan mengurangi biaya pengujian dengan mempertimbangkan ketidakpastian data. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat mengurangi biaya operasional sambil memastikan produk tetap berkualitas tinggi.

Metodologi Penelitian

Penelitian ini mengusulkan rancangan pengujian percepatan optimal menggunakan pendekatan Bayesian dan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Proses optimasi dilakukan dengan algoritma genetika untuk menentukan jumlah unit uji, tingkat stres, dan waktu sensorisasi.

Langkah-langkah utama dalam ALT berbasis Bayesian:

• Menentukan Model Keandalan: Menggunakan distribusi Weibull dan log-normal.
• Validasi Informasi Prior: Memastikan konsistensi antara distribusi prior dan likelihood.
• Optimasi Pengujian: Menggunakan algoritma genetika untuk mengurangi biaya sambil mempertahankan tingkat keandalan.

Hasil Penelitian

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan Bayesian dalam ALT memberikan estimasi keandalan yang lebih stabil dibandingkan metode konvensional. Beberapa temuan utama:

• Biaya pengujian berkurang hingga 25% dibandingkan pendekatan tradisional.
• Pengujian dengan tiga level stres (45°C, 74°C, dan 105°C) menunjukkan bahwa tingkat kegagalan lebih cepat terdeteksi pada suhu tinggi.
• Metode Bayesian menghasilkan interval kepercayaan lebih sempit, yang meningkatkan akurasi estimasi keandalan.

Studi Kasus dan Data Kuantitatif

Penelitian ini menguji 50 unit modul elektronik kontrol pompa, yang biasanya beroperasi pada 45°C, dengan hasil:

• Suhu 105°C mempercepat kegagalan hingga 60% dibandingkan kondisi normal.
• Dengan Bayesian, probabilitas kegagalan produk di bawah batas toleransi 1% lebih cepat teridentifikasi dibandingkan MLE.
• Simulasi Monte Carlo menunjukkan akurasi prediksi keandalan meningkat hingga 30% dengan metode Bayesian.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Mengurangi waktu dan biaya pengujian.
• Memberikan estimasi keandalan yang lebih akurat.
• Fleksibel terhadap ketidakpastian data.

Kekurangan:

• Memerlukan komputasi lebih tinggi dibandingkan MLE.
• Bergantung pada pemilihan distribusi prior yang tepat.

Kesimpulan

Pendekatan Bayesian dalam ALT memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan pengujian keandalan dengan biaya lebih rendah dan akurasi lebih tinggi. Dengan simulasi Monte Carlo dan algoritma genetika, metode ini meningkatkan efisiensi dalam desain pengujian percepatan.

Sumber:
Fatemi, S. Z., Guerin, F., & Saintis, L. (2013). Accelerated Life Testing: Analysis and Optimization. QUALITA2013, Compiègne, France.