Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Prediction of Weather Element Sensor Values on Digital Surface Weather Observation Equipment with Artificial Intelligence: - Panji, Sandi Ronggo; Sofwan, Agus
SAINSTECH: JURNAL PENELITIAN DAN PENGKAJIAN SAINS DAN TEKNOLOGI Vol. 35 No. 3 (2025): Sainstech : Jurnal Penelitian dan Pengkajian Sains dan Teknologi
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Nasional

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

Abstract

The transition to using digital weather observation equipment has improved efficiency but has also introduced new challenges regarding sensor accuracy and data reliability. This study aims to develop a predictive model for air temperature (T), relative humidity (RH), and atmospheric pressure (P) sensor values by applying an Artificial Neural Network (ANN) with a backpropagation algorithm. The data used consist of one-minute interval digital weather observation data collected from the Fatmawati Soekarno Class III Meteorological Station in Bengkulu. The ANN model architecture includes two hidden layers optimized through training and validation processes. The model’s performance was evaluated using the correlation coefficient (R), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results show that the air temperature and relative humidity models achieved a high correlation (R > 0.94), with low RMSE and MAPE values. Meanwhile, the atmospheric pressure model, although having a moderate correlation (R ~0.56), was able to produce highly precise predictions (MAPE ~0.09%). Testing of the predictive models confirmed that they consistently maintained good performance. These findings demonstrate that the ANN model can be effectively used to support operational real-time monitoring of weather conditions and enhance the reliability of digital weather observation data.
ANALISA PENANGGULANGAN GANGGUAN HARMONIK (THD) DENGAN FILTER AKTIF BERBASIS MIKROKONTROLLER TERHADAP BEBAN MESIN WELDING Putro, Agus Ponco; Sofwan, Agus
Technologic Vol 6 No 2 (2015): Technologic
Publisher : LPPM Politeknik Astra

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

Abstract

Beban non linear seperti diode atau thyristor rectifiers membuat arus yang tidak sinusoidal pada jaringan listrik dan mengakibatkan penurunan power quality pada utility atau pada sistem tenaga listrik di industri. Distorsi tegangan pada sistem tenaga menjadi sangat serius dengan terjadinya harmonisa ke 5 dan ke 7 yang jarang bisa diterima di konsumen listrik di industri. Peredaman harmonisa merupakan pilihan yang tepat untuk mengurangi harmonisa tegangan dan harmonisa arus. Pada penelitian ini sebuah Active Filter digunakan untuk meredam harmonisa. Power Analizer digunakan untuk mendapatkan data besarnya THDi dan THDv yang terjadi di laboratorium manufaktur Politeknik Manufaktur Astra. Beban non linier yang diukur adalah mesin welding dengan daya 12 kW, 18,5 kVA, 380V, 3 Ph, 50/60 Hz, dengan diberikan filter aktif yang diinjeksikan dengan menggunakan pengontrolan berbasis mikrokontroller pada jaringan listrik. Hasil simulasi dengan memasang filter aktif pada sistem distribusi dalam pengukuran diperoleh % THDi sebesar 5.14 % dan % THDv sebesar 3.82 % yang telah sesuai dengan standar %THD. Filter aktif yang dipasang pada sistem ini, selain dapat meredam gangguan harmonik filter aktif ini juga dapat memperbesar faktor daya. Pada saat filter belum dipasang, faktor daya yang dihasilkan sebesar 0,71 dan setelah filter aktif dipasang terjadi kenaikan hingga mencapai 0,96.