Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Berkala Fisika Indonesia : Jurnal Ilmiah Fisika, Pembelajaran dan Aplikasinya Jurnal Teknologi Transportasi dan Logistik The Indonesian Journal of Computer Science Research
Langgeng Asmoro
Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Astronomy Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Environmental Science Materials Science & Nanotechnology Physics Transportation Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengembangan pemodelan fisika dalam meningkatkan motivasi belajar taruna di lingkungan sekolah kementerian perhubungan berbantuan software Modellus Langgeng Asmoro; Srianto Srianto; Faris Humami
Berkala Fisika Indonesia : Jurnal Ilmiah Fisika, Pembelajaran dan Aplikasinya Vol 14, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/bfi-jifpa.v14i2.25378

Abstract

.
Analysis of Soet Emissions using Diesel - Methanol (CH3OH) Mixture on L-300 Vehicles Langgeng Asmoro; Reza Yoga Anindita; Aris Budi Sulistyo; Rahmat Ahmad
Jurnal Teknologi Transportasi dan Logistik Vol. 4 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Poltrada Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52920/jttl.v4i1.144

Abstract

In this research, it is intended to identify the concentration of soot in the exhaust emissions of the L-300 diesel engine by adding an additional substance in the form of methanol CH3OH. The research method in this study used an experimental method with the help of a smoke tester used to test the soot concentration in exhaust emissions of diesel motorized vehicles. The experiment was carried out at night using different mixtures and where each mixture will be carried out 8 times to collect data. Experiments used a smoke tester to test soot emissions on: fuel not mixed with methanol additive (M0D100), 5% methanol mixture (M5D95), 10% methanol (M10D90), 15% methanol mixture (M15D85). After carrying out the research and data processing, it was obtained that the M0D100 mixture had a soot emission concentration of 36.52%. The M5D95 mixture decreased the concentration of exhaust emissions to 31.05%. Then in the M10D90 mixture, the soot emission concentration decreased to 27.17%. whereas in the M15D85 mixture the soot concentration increased to 33.76%.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE PREDIKSI DIAGNOSA KERUSAKAN MOBIL DENGAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEBSITE Mokhammad Rifqi Tsani; Brasie Pradana; Langgeng Asmoro
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.97

Abstract

Banyak pakar di bidang ilmu komputer berfokus dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI), juga dikenal sebagai artificial intelligence (AI). AI adalah bidang studi yang bertujuan untuk membuat komputer bertindak dan berpikir seperti manusia. Banyak implementasi AI dalam bidang komputer, misalnya Decision Support System (Sistem Penunjang Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf), dan lain-lain. Seperti bidang otomotif yang sangat membutuhkan konsultasi perbaikan mobil yang cepat untuk mendeteksi dan menangani kerusakan, Salah satu bidang AI yang paling menarik adalah sistem pakar. Karena masalah ini, diperlukan suatu sistem yang dapat mengatasi masalah di atas. Dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes pada sistem AI, hasil diagnose AI ini diharapkan akan sangat membantu pemilik mobil. Penelitian ini menerapkan metode penelitian waterfall SDLC (Software Development Life Cycle). Bahasa pemrograman Website dengan database MySQL digunakan untuk membuat aplikasinya. Aplikasi ini berfungsi untuk membantu sopir dan pengguna mobil mengidentifikasi gejala kerusakan dini pada kendaraan mereka. Selain itu, aplikasi ini dapat digunakan sebagai alat untuk mengajar taruna PKTJ Tegal tentang keahlian otomotif
Co-Authors Ahmad, Rahmat Aris Budi Sulistyo Brasie Pradana Faris Humami Mokhammad Rifqi Tsani Reza Yoga Anindita Srianto Srianto