Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Akiratech Journal of Science and Engineering
Shidqy Aziz
Universitas Negeri Surabaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Pembersih Panel Surya Otomatis Dengan Menggunakan Sensor Debu GP2Y1010AUOF dan Komunikasi LoRa Alberta; Shidqy Aziz; Ayusta lukita; Nur Vidia
Akiratech Vol. 3 No. 2 (2026)
Publisher : CV. Akira Java Bulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63935/akiratech.v3i2.349

Abstract

Solar panel adalah perangkat yang digunakan untuk memperoleh energi alternatif yang berasal dari sinar matahari. Alat ini memanfaatkan tenaga surya dan mengubahnya menjadi energi listrik sebagai sumber daya. Meskipun Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) memiliki berbagai manfaat, namun daya yang dihasilkan oleh panel surya dipengaruhi oleh berbagai faktor lingkungan, diantaranya adalah dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti debu dan kotoran yang menempel pada permukaannya. Akumulasi debu dapat menghalangi cahaya matahari yang masuk ke sel surya, menurunkan efisiensi konversi energi, serta mempercepat degradasi panel apabila tidak dibersihkan secara rutin. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tegangan keluaran panel meningkat dari rata-rata 8,484 V menjadi 9,373 V, atau mengalami peningkatan sebesar 10,48%. Pada parameter arus, diperoleh peningkatan rata-rata dari 0,0961 A menjadi 0,2198 A, atau mengalami peningkatan sebesar 128,72%. Peningkatan pada parameter daya juga menunjukkan hasil yang signifikan, yaitu dari rata-rata 0,815 W menjadi 2,056 W, dengan peningkatan sebesar 152,27%. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa penumpukan debu pada permukaan panel surya menyebabkan penurunan performa, sedangkan proses pembersihan yang dilakukan oleh sistem yang dirancang mampu mengembalikan kemampuan panel dalam meningkatkan proses konversi energi cahaya menjadi energi Listrik
Rancang Bangun Sistem Kontrol Cerdas Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) Berbasis Kecerdasan Buatan Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation Diki Kurniawan Prasetyo; Nur Vidia; widi ariwibowo; shidqy aziz
Journal of Science and Engineering Vol. 2 No. 2 (2026)
Publisher : CV. Akira Java BUlu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Hospitals generate domestic wastewater that must be treated through a Wastewater Treatment Plant (WWTP) before discharge into the environment, particularly through a coagulation stage using alum to reduce turbidity and Total Suspended Solids (TSS). Existing automatic control systems are generally rule-based and prone to coagulant overdosing due to the non-linear nature of the coagulation process. This study aims to design an intelligent WWTP control system based on an Artificial Neural Network (ANN) with a Backpropagation learning algorithm to determine the optimal activation duration of an alum dosing pump based on pH and turbidity (NTU) sensor inputs. The research employed a Research and Development (R&D) method with a quantitative experimental approach. The ANN model was built using a Multi-Layer Perceptron (MLP) architecture with a 2-5-1 configuration and a sigmoid activation function, implemented on an ESP32 microcontroller integrated with Node-RED for real-time remote monitoring, and tested directly at the WWTP of IBI Mother and Child Hospital, Surabaya. The results show that the ANN Backpropagation model successfully determined the coagulant dosing duration with an overall regression correlation coefficient (R All) of 0.94795 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.203502 across 100 test data points, equivalent to a deviation of about 0.2 seconds. Furthermore, the conversion relationship between turbidity (NTU) and TSS was formulated through the linear regression equation TSS = 0.384 × NTU − 5.80, with a coefficient of determination R² ≈ 0.94. These findings demonstrate that the designed system operates accurately, efficiently, and adaptively in controlling the WWTP coagulation process while maintaining effluent water quality within regulatory standards.
Co-Authors Alberta Ayusta lukita Diki Kurniawan Prasetyo Nur Vidia Widi Ariwibowo