Mesin CNC salah satu teknologi yang masih dikembangkan untuk peningkatan kegiatan produksi salah satunya mesin CNC 3 axis dengan fungsi milling. Pada umumnya kontrol utama mesin CNC menggunakan salah satu board dari platform resmi yaitu Mach3 dengan fitur yang sangat mendukung untuk fungsi sebuah mesin CNC salah satunya komunikasi paralel untuk menunjang kinerja mesin CNC tetap stabil, akan tetapi komputer dengan fitur komunikasi paralel umumnya tipe lama dengan spesifikasi rendah yang hanya bisa dijadikan sender dan tidak bisa digunakan untuk mendesain. Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan peningkatan efisiensi dalam memanfaatkan teknologi CNC yaitu dengan menggunakan platform yang bersifat open source dan menggunakan komunikasi serial untuk menjadikan teknologi CNC lebih fleksibel dalam hal pengoperasian dengan satu komputer dapat digunakan untuk mendesain dan sender. Arduino Uno salah satu platform yang bersifat open source yang dapat dimanfaatkan untuk menjadi kontrol utama mesin CNC. Hasil penelitian mesin CNC berbasis Arduino menunjukan bahwa penerapan komunikasi serial untuk pengoperasian mesin CNC memiliki perfomansi dan akurasi yang tidak jauh berbeda dengan mesin CNC yang menggunakan komunikasi serial. Dalam parameter jumlah objek yang dikerjakan sama Mach3 30 detik lebih cepat dengan akurasi kesalahan 0,05% dan Arduino 0,1%. Dalam parameter jumlah waktu yang sama yaitu 30 menit Mach3 menyelesaikan 8 objek dan objek ke - 9 hanya dikerjakan 25,6%, Arduino menyelesaikan 8 objek dan objek ke – 9 hanya 14,5%.
Abstrak— Forecasting pembebanan jangka panjang dalam industri listrik diperlukan, karena menyediakan industri dengan permintaan daya masa depan yang berguna dalam menghasilkan, mentransmisikan dan mendistribusikan daya secara andal dan ekonomis. Belakangan ini, banyak teknik yang telah digunakan dalam forecasting, adapun teknik konvensional (deret waktu dan regresi), ada pula teknik kecerdasan buatan (fuzzy dan jaringan syaraf tiruan). Dalam tugas akhir ini perkiraan pembebanan jangka panjang disajikan dalam model deret waktu (time series) dan logika fuzzy yang dibandingkan tingkat akurasinya sebelum digunakan untuk forecasting jangka panjang. Model time series menggunakan histori data pembebanan Gardu Induk Jember, sedangkan model fuzzy dikembangkan berdasakan peningkatan jumlah penduduk, infrastruktur pendidikan, infrastruktur kesehatan dan histori pembebanan Gardu Induk Jember. Kedua model digunakan untuk forecasting pada tahun penelitian berlangsung, yang dibandingkan tingkat akurasinya untuk forecasting pembebanan tahun 2019-2027. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa antara 2 model yang diusulkan, model fuzzy lebih akurat. Analisis hasil forecasting menunjukkan bahwa transformator I mendekati batas maksimum pada tahun 2024 dengan pembebanan berkisar 42,9MVA, transformator II tidak diketahui tahun pembebanan mendekati batas maksimumnya, transformator III mendekati batas maksimum pada tahun 2023 dengan pembebanan berkisar 47,5MVA, transformator IV mendekati batas maksimum pada tahun 2021 dengan pembebanan berkisar 43,5MVA.
This study aims to determine the effect of the quality of tourist attractions and promotions on tourist decisions and loyalty as a result of the decline in the number of tourists. The respondents of this study were 100 tourists who visited Ijen Crater in July 2019 both foreign tourists and local tourists. The data analysis technique used structural equation modeling (SEM) Warp PLS 5.0. The results showed that there was a positive and significant influence of tourist attraction on the decision to visit. There is a positive and significant effect of tourism promotion on visiting decisions. There is a positive and significant influence of tourist attraction on tourist loyalty. There is a positive and significant effect of tourism promotion on tourist loyalty. There is a positive and significant influence on the decision to visit on tourist loyalty. Path analysis test results show that there is a positive and significant indirect effect between tourist attraction and tourist loyalty through visiting decisions. And there is a positive and significant indirect effect of tourism promotion on visiting loyalty through visiting decisions.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.