Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal GEMATIKA Semesta Teknika Techne : Jurnal Ilmiah Elektroteknika
Moch Gozali
Universitas Jember
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Mikrokontroller AT89C52 Dengan Melalui Sumber Energi Matahari Gozali, Moch
Jurnal GEMATIKA Vol 11, No 1 (2009)
Publisher : Jurnal GEMATIKA

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

Abstract

Pertumbuhan dan perkembangan tanaman bisa terhambat atau terganggu karena kebutuhan air pada tanaman tidak tercukupi atau keberadaan air tanah yang berlebihan, Suatu upaya yang dilakukan dalam manjaga kondisi tanah sebagai media tumbuh tanaman khususnya pada masa pembibitan agar tidak sampai mengalami kekeringan dan kelebihan air adalah dengan pembuatan alat penyiram tanaman dengan kontrol automatik (pompa irigasi otomatik), dimana alat ini khusus untuk irigasi /penyiraman tanaman pada masa pembibitan. Alat Penyiram Bibit Tanaman Secara Otomatis dengan Tenaga Surya merupakan rangkaian elektronik yang terdiri dari 8 bagian utama selain pompa irigasi sebagai alat yang di kontrol. Bagian tersebut antara lain : rangkaian kontrol yang berupa mikrokontroller, rangkaian sensor, rangkaian pengkonversi dari analog ke digital, modul surya dari transistor 2N3055 sebagai sumber tegangan, baterai , inverter sebagai pengubah tegangan DC ke AC, rangkaian saklar elektronik dan driver motor stepper. Alat ini dioperasikan dengan sumber listrik yang berasal dari sinar matahari yang telah dirubah ke tegangan bola-balik melalui Inverter. Jadi alat ini dapat diterapkan pada tempat yang tiadak terdapat aliran listrik. Pusat kontrol dari alat ini terletak pada Mikrokontroler AT89C52, dimana mikrokontroler ini bertugas untuk memantau cukup atau kurangnya persediaan air melalui sensor yang terbuat dari dua buah probe karbon, yang ditempatkan pada salah satu polibag. Disamping itu mikrokontroler juga berfungsi untuk mengontrol arah dari modul surya melalui motor stepper agar modul surya dapat memperoleh sinar matahari secara optimal.
Arus Ground-Fault Di Dalam Rangkaian Generator Dengan Perbedaan Unsur-Unsur Yang Meng-Ground-Kan Netral Gozali, Moch
Jurnal Semesta Teknika Vol 9, No 2 (2006): NOVEMBER 2006
Publisher : Jurnal Semesta Teknika

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

Abstract

Hasil analisa arus zero-sequence yang mengalir di dalam generator netral dan pada penempatan Ground-fault sepanjang generator operasi normal dan selama Ground-faults di dalam gulungan-stator yang di tentukan. Pengaruh dari  perbedaan metode dari meng-ground-kan generator  netral pada arus ini di dalam sirkuit primer untuk parameter generator yang  berbeda, trafo dan kapasitansi tambahan untuk meng-ground-kan pemutus generator. Pengaruh ini dianalisa untuk generator dengan netral tidak di-ground-kan, untuk generator dengan resistansi di dalam netral dan untuk generator dengan menetralisirkan Ground-fault meng-ground-kan generator netral. Analisa telah dilakukan untuk resistansi riil menyangkut kerusakan saluran selama Ground-faults sepanjang keseluruhan panjangnya gulungan-stator generator. Hal itu telah ditemukan  metode yang diterapkan untuk meng-ground-kan generator netral, parameter trafo dan generator, kapasitansi tambahan untuk meng-ground-kan pemutus generator, tingkat kesalahan resistansi dan penempatan Ground-fault mempunyai suatu pengaruh substansiil pada aliran arus di dalam generator yang netral dan pada penempatan Ground-fault di dalam kerusakan saluran secara keseluruhan isolasi gulungan-stator generator.
Peramalan Beban Jangka Panjang pada Gardu Induk Bangil dengan Metode Generalized Regression Neural Network Fathurrozi, Anggit; Kalandro, Guido Dias; Rizal Chaidir, Ali; Prasetyono, Suprihadi; Gozali, Moch
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31358/techne.v23i2.461

Abstract

Given the rising energy demands, the existing electrical infrastructure, notably distribution transformers 3 and 4 at the Bangil Substation, faces the risk of overload. Accurate load forecasting is imperative to inform timely interventions like transformer replacement. This study aims to forecast the load for Transformers 3 and 4 at the Bangil Substation using 2 difference methods, comparing Feed Forward Backpropagation Neural Network (FFBNN) and Generalized Regression Neural Network (GRNN). This research also evaluates potential transformer overloads based on forecasted peak loads. This research employed a STL Decomposition to decompose monthly peak load data in each transformer into trend, seasonal and residual components and developing forecasting model for each transformer trend component data. Simultaneously, separate forecasting models were developed for the Gross Regional Domestic Product (GRDP) and the Industrial Sector of GRDP. The forecasted trend components from the transformer data were combined with the GRDP and Industrial Sector of GRDP forecasts using an approximation model. This approach aimed to approximate the monthly peak load more accurately, incorporating both energy demand trends and economic indicators. The forecasting models' accuracy was gauged using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Mean Absolute Error (MAE). The analysis indicates that Transformer 3 is projected to reach overload by August 2038, with a forecasted peak load of 1407.7465 A. Conversely, Transformer 4 is expected to experience overload by February 2028, with a peak load of 1269.2173 A. FFBNN exhibited superior accuracy for Transformer 3, recording a MAPE of 10.522% and MAE of 74.204. In contrast, GRNN displayed better performance for Transformer 4, achieving a MAPE of 6.051% and MAE of 46.557. Timely interventions, such as transformer replacement, are essential to mitigate potential overloads. The research underscores the importance of employing tailored forecasting approaches, emphasizing the peak load transformer data with economic indicators for more precise load approximations
Co-Authors Fathurrozi, Anggit Guido Dias Kalandro Jayawarsa, A.A. Ketut Rizal Chaidir, Ali