Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.325
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Dedikasi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Informatics and Information Security
Nani Kurniawati
Unknown Affiliation
Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Superkapasitor Dari Karbon Aktif Limbah Daun Teh Sebagai Bahan Elektroda Nani Kurniawati; Tri Surawan
Jurnal Teknologi Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Teknologi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/jtek.v8i1.64

Abstract

Superkapasitor merupakan teknologi baru yang menjanjikan sebagai perangkat penyimpan energi listrik di masa depan . Hal ini dikarenakan bahan baku mudah didapat, murah harganya dan proses pembuatannya relatif sederhana. Elektroda superkapasitor yang berasal dari limbah daun teh sebagai  bahan karbon aktif memiliki kemampuan daya dan energi yang tinggi karena memiliki luas permukaan yang tinggi, konduktivitas tinggi, dan kemampuan karbon aktif untuk mengoptimalkan sifat superkapasitornya. Pengaruh metoda aktivasi, jenis aktivator, jenis elektrolit, proses karbonasi atau pirolisis yang digunakan akan menentukan daya dan kerapatan energi yang dihasilkan oleh superkapasitor. Dalam hal ini juga ditinjau proses pembentukan lapisan rangkap listrik pada permukaan elektroda dan pengaruh jenis elektrolit yang digunakan terhadap kinerja superkapasitor. Penelitian ini melalui beberapa tahap al : Persiapan bahan baku ( Limbah dan teh ), pengeringan dengan oven  T 700 C waktu 2 jam menghasilkan arang karbon dilanjutkan penggilingan, terakhir aktivasi dengan larutan KOH 3M dan 5M. Superkapasitor dari bahan limbah daun teh yang diaktivasi dengan KOH 3M memiliki kapasitansi sebesar 5,45 Farad dan yang diaktivasi dengan KOH 5M memiliki kapasitansi sebesar 11,8 Farad.
Pengaruh Laju Pendinginan Terhadap Penyusutan dan Dimensi Produk Isolasi Gasket Bahan Plastik Pom Pada Proses Cetakan Injeksi Tri Surawan; Rudy Yulianto; Nani Kurniawati; Aji Digdoyo; Angkit Sabekti; Syahbuddin Syahbuddin
Jurnal Teknologi Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Teknologi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/jtek.v1i8.65

Abstract

Insulation Bushing adalah produk isolasi yang memungkinkan konduktor listrik untuk melewati penghalang pengatur tanah (ground) dengan aman seperti transformator atau pemutus sirkuit. Produk ini berguna untuk menahan gaya gesek pada as tertentu yang terkait dengan pasangan yang cocok. Masalah yang sering muncul adalah cacat produk akibat Penyusutan (depresiasi). Sehubungan dengan hal ini, pengaruh laju pendinginan terhadap penyusutan dan dimensi produk pada proses pencetakan injeksi bushing isolasi dengan bahan plastik POM dan bahan cetakan baja stainless melalui penelitian eksperimental. Pengujian dimulai dengan membuat cetakan dan mesin injeksi, kemudian menyuntikkan plastik POM ke cetakan pertama dengan pendinginan (Chiller dan Menara Pendingin) dan yang kedua tanpa pendinginan. Kedua produk membandingkan penyusutannya dengan pengukuran volume. Pengukuran penyusutan menghasilkan dimensi luar produk yang diambil dari tiga arah: diameter luar produk bawah (titik 1), dan diameter luar produk atas (titik 3), dan tinggi produk (titik 3). Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa susut dan ukuran pada dimensi masing-masing titik pengukuran dalam pengujian Chiller dan Menara Pendingin lebih kecil daripada pada tes cetakan injeksi non-pendingin. Hasil pengukuran penyusutan rata-rata pada Chiller, Menara Pendingin dan tidak didinginkan adalah 0,55%; 0,86%; dan 1,41%, sedangkan dimensi rata-rata masing-masing Chiller, Menara Pendingin dan titik pengukuran tanpa pendingin adalah 0, 90%, 1,04%, dan, 1,26%.
Optimasi Gaya Cekam Cover Fog Lamp Minibus dengan Pendekatan Perhitungan pada Aplikasi Catia V5 dan Simulasi pada Autodesk Moldflow danang Bagus Priambodo; I Nyoman Artana; Nani Kurniawati; Djamhir Djamruddin; Aji Digdoyo; Dian Samodrawati; Tri Surawan
Jurnal Teknologi Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Teknologi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/jtek.v10i1.202

Abstract

Persaingan otomotif saat ini tengah gencar dilakukan setiap produsen otomotif untuk menarik perhatian dan minat pembeli dengan melakukan improvement pada setiap produknya. Hal ini dikarenakan kenaikan biaya-biaya dari proses produksi tersebut, salah satu contohnya adalah kenaikan tarif listrik. Maka dari itu perusahaan harus melakukan efisiensi untuk tetap bertahan dan bersaing, salah satu cara yang dilakukan dengan menganalisa clamping force dari suatu produk yang sudah berjalan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa clamping force dari suatu produk untuk meningkatkan efisiensi produksi dengan mengurangi biaya yang dikeluarkan dalam memproduksi barang tersebut yang semula berada pada mesin 350 Ton menjadi 230 Ton. Beberapa cara analisa yang dilakukan yaitu dengan mengidentifikasi produk, kemudian dilakukan analisis dengan bantuan software CATIA V5 dan Autodesk Moldflow. Dari hasil penelitian dan analisis yang dilakukan dapat diketahui bahwa produk A tidak dapat dilakukan penurunan tonase mesin karena clamping force melebihi kapasitas mesin 230 Ton, sedangkan untuk produk B dapat dilakukan penurunan tonase mesin ke 230 Ton sehingga pada produk B efisiensi meningkat sebesar 15% dengan biaya produksi yang direduksi sebesar Rp2.471.040/bulan.
Deep Learning - Prediksi dan Resiko Investasi Enam Saham Bank di Indonesia Nurdina Widanti; Tri Surawan; Adhitio Satyo Bayangkari Karno; Aji Digdoyo; Nani Kurniawati; Rachmat Nursalam; Harini Agusta
Jurnal Teknologi Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Teknologi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/jtek.v10i1.194

Abstract

Stock prediction and risk level are important for investors, but this ability can only be done by experts and takes a long time. The rapid development of technology today demands that decisions be made quickly and precisely. Deep Learning (DL) is one of the Artificial Intelligence (AI) methods that are able to analyze and predict stock values accurately, in real-time, and without much human intervention. Analysis of risk and correlation between stocks by calculating daily returns using the moving average (MA) method. Dataset of 6 bank shares obtained from yahoo-finance, namely Bank Central Asia (BBCA), Bank Rakyat Indonesia (BBRI), Bank Mandiri (BMRI), Bank Nasional Indonesia (BBNI), Bank Rakyat Indonesia Syariah (BRIS), and Bank Tabungan Negara (BBTN). The volume of share sales increased significantly only in BBRI and BBNI shares, although 5 bank shares (except BRIS) experienced price increases. The highest correlation occurred between BBNI and BMRI shares with a value of 97%, 92% between BMRI and BBCA shares, and 91% between BBNI and BBCA. Analysis of risk and expected return shows that BRIS has the highest risk and expected return of 0.042245 and 0.002986, respectively. BBCA shares have the lowest risk and expected return at 0.015392 and 0.000695, respectively. The results show that future predictions have decreased, namely BBRI, BBNI, and BBTN, and rose for BBCA, BMRI, and BRIS stocks.
Pelatihan dan Penerapan Teknologi Mesin Las MIG dalam Mereparasi Pelat Logam untuk Menjadi Tenaga Trampil dalam Industri Otomotif di SMK Nasional Depok, Jawa Barat Tri Surawan; Djamhir Djamruddin; Aji Digdoyo; Nani Kurniawati; I Nyoman Artana; Rudy Yulianto; Rachmadi Hartawan; Muhammad Yoga Pradana; Dian Samodrawati
Dedikasi:Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 3, No 1 (2022): Jurnal Dedikasi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/dedikasi.v3i1.204

Abstract

Salah satu kebutuhan tenaga trampil dalam industri adalah ketrampilan pengelasan yang banyak digunakan dalam dunia konstruksi dan otomatif. Disamping untuk pembuatan, proses las dapat juga dipergunakan untuk reparasi. Prosedur pengelasan kelihatannya sangat sederhana, tetapi sebenarnya di dalamnya banyak masalah yang harus dipahami dan memerlukan bermacam-macam pengetahuan. Pemeriksaan bahan las dan jenis las yang akan digunakan harus diperhatikan, berdasarkan fungsi dari bagian- bagian bangunan atau mesin yang dirancang. Salah satu alat pengelasan adalah pengelasan MIG (Metal Inert Gas) yaitu merupakan proses penyambungan dua material logam atau lebih menjadi satu melalui proses pencairan setempat, dengan menggunakan elektroda gulungan (filler metal) yang sama dengan logam dasarnya (base metal) dan menggunakan gas pelindung (inert gas). Las MIG merupakan las busur gas yang menggunakan kawat las sekaligus sebagai elektroda. Elektroda tersebut berupa gulungan kawat (roll) yang gerakannya diatur oleh motor listrik. Las ini menggunakan gas argon dan helium sebagai pelindung busur dan logam yang mencair dari pengaruh atmosfir.Melihat situasi dan kondisi terkini SMK Nasional Depok maka Fakultas Teknologi Industri Universitas Jayabaya mencoba membantu mempersiapkan dan membekali siswa sekolah dengan meningkatkan ketrampilan guna menghadapi era industrialisasi. Fakultas Teknologi Industri Universitas Jayabaya bekerja sama dengan SMK Nasional Depok memberikan pelatihan  pengelasan dengan mesin MIG kepada siswa sekolah SMK Nasional Depok agar kelak mampu bersaing di Era dunia industri. Hasil dari kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini sebagai panduan praktis dan sederhana dalam pengelasan menggunakan mesin MIG untuk bahan aluminium dan pelat logam.
Pemanfaatan Panel Surya sebagai Sumber Penerangan di Desa Rawapanjang, Bogor Nuriaini, Mubarokah; Erma Yuniaty; Nani Kurniawati; Nur Witdi Yanto; Djamhir Djamruddin; Irma Agustina; Muhammad Andra Al Ghifari; Yudha Darmawan; Aditya Alamsyah; Dana Iswara Putra; Ahmad Raafi Haqq
Dedikasi:Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2024): Jurnal Dedikasi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/dedikasi.v5i1.366

Abstract

Abstrak Desa Rawapanjang, Kecamatan Bojonggede, Kabupaten Bogor, memiliki potensi besar dalam pemanfaatan energi surya yang belum tergarap optimal. Program Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) yang dilaksanakan oleh Program Studi Teknik Kimia, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Jayabaya bertujuan meningkatkan kapasitas masyarakat dalam memanfaatkan panel surya sebagai solusi penerangan berkelanjutan. Program ini dirancang meliputi pelatihan teknis, instalasi panel surya untuk penerangan jalan, serta penyuluhan terkait perawatan dan pengoperasian alat. Metodologi kegiatan mencakup survei kebutuhan awal, pelaksanaan diskusi kelompok terarah, pelatihan teknis, instalasi langsung, hingga evaluasi menggunakan kuesioner kepuasan peserta. Hasil evaluasi menunjukkan partisipasi aktif dan kepuasan tinggi dari masyarakat, dengan tingkat penerimaan mencapai 93%. Dampak program ini meliputi peningkatan kualitas penerangan jalan desa, pengurangan ketergantungan pada sumber energi berbasis fosil, serta penghematan biaya listrik dalam jangka panjang. Selain itu, program ini turut meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya energi terbarukan. Luaran program ini berupa instalasi panel surya yang berfungsi, artikel ilmiah nasional, video tutorial edukasi, serta rekomendasi kebijakan untuk keberlanjutan program. Dengan hasil yang positif, kegiatan ini diharapkan menjadi percontohan implementasi energi terbarukan di kawasan pedesaan lainnya di Indonesia. Keywords: Energi Terbarukan, Panel Surya, Penerangan Jalan
A Breakthrough in Viral Pneumonia Detection: Unveiling Insights with ResNet-152 Widi Hastomo; Adhitio Satyo Bayangkari Karno; Nani Kurniawati; Harini Agusta
Journal of Informatic and Information Security Vol. 4 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/1zcjsb83

Abstract

Viral pneumonia is one of the most serious health issues. The key problem in providing early detection and rapid mitigation through the use of chest X-ray imaging has become the ability to identify accurately. The ResNet-152 convolutional neural network approach will be used in this study to predict viral pneumonia. The input dataset was obtained from Kaggle.com. The accuracy findings from this investigation obtained a substantial value, namely 0.99, indicating that the model used performed admirably. The model used can efficiently distinguish between the viral pneumonia dataset and other datasets. It is intended that the findings of this study will be used to inform early decisions in related medical sectors.
Co-Authors Adhitio Satyo Bayangkari Karno Aditya Alamsyah Ahmad Raafi Haqq Aji Digdoyo Angkit Sabekti Dana Iswara Putra danang Bagus Priambodo Dian Samodrawati Djamhir Djamruddin Erma Yuniaty Harini Agusta I Nyoman Artana Irma Agustina Muhammad Andra Al Ghifari Muhammad Yoga Pradana Nur Witdi Yanto Nurdina Widanti Nuriaini, Mubarokah Rachmadi Hartawan Rachmat Nursalam Rudy Yulianto Syahbuddin Syahbuddin Tri Surawan Widi Hastomo Yudha Darmawan