PENERAPAN DIGITAL TWIN UNTUK MENGURANGI DAMPAK BENCANA

Isi Artikel Utama

Maraya Abisurya Patandianan
Fuad Mahfud Assidiq

Abstrak

Suatu negara tidak bisa terhindar dari yang namanya bencana, baik itu bencana alam maupun bencana karena kecerobohan manusia. Bencana kian kemari kian mengalami peningkatan. Kerusakan dan korban jiwa tidak bisa terhindari. Di era industri 4.0 sudah saatnya unuk melakukan penerapan teknologi terbaru pada fokus infrastruktur, yaitu perancangan konstruksi dan pencegahan bencana untuk dapat mengurangi jumlah kerusakan dan korban jiwa. Digital Twin(DT) adalah salah satu dari teknologi yang menjanjikan untuk menaklukan tantangan tersebut. Tersebar luasnya Building Information Modeling(BIM) dan hadirnya Internet of Things(IoT)  penerepana DT digunakan untuk memprediksi bencana dengan mengandalkan riwayat data sebelumnya. Studi ini mengusulkan untuk di pakaianya teknologi DT karena masih kuragnya referensi, pengetahuan dan penerapan teknologi ini pada bangunan atau model nyata untuk mencegah serta mengurangi dampak bencana.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Rincian Artikel

Cara Mengutip
Patandianan, M. A., & Assidiq, F. M. (2022). PENERAPAN DIGITAL TWIN UNTUK MENGURANGI DAMPAK BENCANA . Riset Sains Dan Teknologi Kelautan, 5(2), 95–99. https://doi.org/10.62012/sensistek.v5i2.24236
Bagian
Teknologi Kelautan

Referensi

Botín-Sanabria, D. M., Et al. (2022). Digital Twin Technology Challenges and Applications: A Comprehensive Review. In Remote Sensing (Vol. 14, Issue 6). MDPI. https://doi.org/10.3390/rs14061335

Deng, M., Menassa, C. C., & Kamat, V. R. (2021). From BIM to digital twins: A systematic review of the evolution of intelligent building representations in the AEC-FM industry. Journal of Information Technology in Construction, 26, 58–83. https://doi.org/10.36680/J.ITCON.2021.005

Doğan, Ö. Et al. (2021). Digital Twin Based Disaster Management System Proposal: DT-DMS. Muğla, Turkey. Emerging Computer Techonolgies Research Article.

Eramo, R., Et al. (2022). Conceptualizing Digital Twins. IEEE Software, 39(2), 39–46. https://doi.org/10.1109/MS.2021.3130755

Fan, C., Zhang, C., Yahja, A., & Mostafavi, A. (2019). Disaster City Digital Twin: A Vision for Integrating Artificial and Human Intelligence for Disaster Management.

Ford, D. N., & Wolf, C. M. (2020). Smart Cities with Digital Twin Systems for Disaster Management. Journal of Management in Engineering, 36(4). https://doi.org/10.1061/(asce)me.1943-5479.0000779

Ghaith, M., Yosri, A., & El-Dakhakhni, W. (2021). Digital Twin: A City-Scale Flood Imitation Framework. https://www.researchgate.net/publication/352055849

https, & wwwplmportalorg. (2019). The Digital Twin Theory - A New View on a Buzzword. https://www.hs-owl.de/fb7/en/laboratorien/www.bigdata-owl.de

Singh, M., Et al (2021). Digital twin: Origin to future. In Applied System Innovation (Vol. 4, Issue 2). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/asi4020036

Verdouw, C., Tekinerdogan, B., Beulens, A., & Wolfert, S. (2021). Digital twins in smart farming. Agricultural Systems, 189. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.103046

You, Y., Chen, C., Hu, F., Liu, Y., & Ji, Z. (2022). Advances of Digital Twins for Predictive Maintenance. Procedia Computer Science, 200, 1471–1480. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.348

Yu, D., & He, Z. (2022). Digital twin-driven intelligence disaster prevention and mitigation for infrastructure: advances, challenges, and opportunities. In Natural Hazards (Vol. 112, Issue 1, pp. 1–36). Springer Science and Business Media B.V. https://doi.org/10.1007/s11069-021-05190-x

Yun, S. J., Kwon, J. W., & Kim, W. T. (2022). A Novel Digital Twin Architecture with Similarity-Based Hybrid Modeling for Supporting Dependable Disaster Management Systems. Sensors, 22(13). https://doi.org/10.3390/s22134774

Zhabitskii, M., Melnikov, V., & Boyko, O. (2021). Actual problems of the full-scale digital twins technology for the complex engineering object life cycle management. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 808(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/808/1/012020

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >> 

Artikel Serupa

1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.