Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Prosiding SNATIF JURNAL CRANKSHAFT Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat Abdi Masya Teknika
Y. Yulianto Kristiawan
Sekolah Tinggi Teknologi Warga Surakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Prosiding SNATIF

 1 
PERAMALAN ENERGI LISTRIK YANG TERJUAL DAN DAYA LISTRIK TERSAMBUNG PADA SISTEM KETENAGLISTRIKAN UNTUK JANGKA PANJANG DI SOLO MENGGUNAKAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Binoto, Maju; Kristiawan, Yulianto
Prosiding SNATIF 2015: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Kebutuhan energi listrik dari tahun ke tahun semakin bertambah besar di Solo, disebabkan meningkatnya pertumbuhan ekonomi serta kesejahteraan penduduk juga meningkat. Cara memenuhi kebutuhan energi listrik yang semakin meningkat di Solo maka di perlukan suatu peramalan beban listrik supaya suplai energi listrik sesuai dengan permintaan konsumen.Penelitian tentang peramalan beban listrik bertujuan untuk meramalkan kebutuhan energi listrik yang dipakai dan daya terpasang untuk jangka panjang. Penelitian mengenai peramalan beban listrik menggunakan model Artificial Neural Network (ANN), variabel yang digunakan pada artificial neural network yaitu variabel input meliputi jumlah penduduk, jumlah pelanggan,PDRB, energi listrik yang diproduksi, energi listrik dijual, , daya tersambung. Variabel output meliputi energi dijual, daya tersambung. Model DKL 3.01 menggunakan model pendekatan yaitu data statistik. Hasil peramalan beban listrik menggunakan model artificial neural network (ANN) 2012 sampai tahun 2023 sebagai berikut: Hasil peramalan menggunakan ANN pada tahun 2011 sampai 2023 seperti jumlah total energi listrik terjual sebesar 55.344.984.342 KWH serta jumlah total daya tersambung 23.058.477.630 KVA. Perbedaan hasil peramalan menggunakan ANN dengan model DKL 3.01 mulai tahun 2012 sampai tahun 2023 di Solo energi listrik terjual -29.499.476 KWH dan daya listrik tersambung sebesar 20.132.301 KVA. Kata Kunci: Peramalan, Energi Listrik Terjual, Daya Listrik Tersambung, Artificial Neural Network
KONDISI OPTIMUM FLAME ASSISTED SPRAY PYROLISIS PADA PEMBUATAN LITHIUM IRON PHOSPATE (LIFEPO4) SEBAGAI MATERIAL KATODA BATERAI LITIUM ION Suryono, Edy; Margono, Bambang; Kristiawan, Y Yulianto
Prosiding SNATIF 2017: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan informatika (BUKU 3)
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

AbstrakBaterai lithium ion merupakan jenis baterai yang banyak dipakai di gadget dan kendaraan listrik saat ini. Baterai lithium berbahan LiFePO4 bersifat stabil pada temperatur tinggi dan harga relatif lebih murah dibanding baterai lithium berbahan kobalt (LiCoO2). Konduktivitas elektrik yang rendah dan difusi Li+ yang lambat di antarmuka merupakan kelemahan dari LiFePO4. Hal tersebut dapat diatasi dengan pengecilan ukuran partikel menjadi ukuran nanometer.Flame Assisted Spray Pyrolysis (FASP) merupakan proses produksi memanfaatkan penyemprotan larutan prekursor ke dalam api (flame) di atas nozzle atomisasi, sehingga menghasilkan partikel berupa serbuk. Larutan precursor LiFePO4 dibuat dengan cara mencampur larutan LiOH.H2O, (NH4).2HPO4, dan FeSO4.7H2O perbandingan ratio mol 1:1:1 dengan pelarut HNO3 1M. Larutan prekursor di masukkan ke dalam syringe pump, kemudian larutan di umpankan ke alat FASP dengan parameter laju prekursor, laju gas LPG dan laju gas N2.Hasil produk terbanyak pada parameter laju prekursor  80 ml/jam yitu sebesar 2.476 g/jam. Karakteristik partikel yang dihasilkan berupa partikel dengan struktur amorf, selanjutnya dikalsinasi pada suhu 700 oC selama 4 jam untuk mendapatkan struktur kristal dari LiFePO4. Hasil uji SEM memperlihatkan morfologi partikel berbentuk bulat dengan ukuran rata-rata terkecil pada laju alir prekursor 80 ml/jam sebesar 1.467 µm. Kata kunci: FASP, lithium ion, nanopartikel, prekursor
PERAMALAN ENERGI LISTRIK YANG TERJUAL DAN DAYA LISTRIK TERSAMBUNG PADA SISTEM KETENAGLISTRIKAN UNTUK JANGKA PANJANG DI SOLO MENGGUNAKAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Maju Binoto; Yulianto Kristiawan
Prosiding SNATIF 2015: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Kebutuhan energi listrik dari tahun ke tahun semakin bertambah besar di Solo, disebabkan meningkatnya pertumbuhan ekonomi serta kesejahteraan penduduk juga meningkat. Cara memenuhi kebutuhan energi listrik yang semakin meningkat di Solo maka di perlukan suatu peramalan beban listrik supaya suplai energi listrik sesuai dengan permintaan konsumen.Penelitian tentang peramalan beban listrik bertujuan untuk meramalkan kebutuhan energi listrik yang dipakai dan daya terpasang untuk jangka panjang. Penelitian mengenai peramalan beban listrik menggunakan model Artificial Neural Network (ANN), variabel yang digunakan pada artificial neural network yaitu variabel input meliputi jumlah penduduk, jumlah pelanggan,PDRB, energi listrik yang diproduksi, energi listrik dijual, , daya tersambung. Variabel output meliputi energi dijual, daya tersambung. Model DKL 3.01 menggunakan model pendekatan yaitu data statistik. Hasil peramalan beban listrik menggunakan model artificial neural network (ANN) 2012 sampai tahun 2023 sebagai berikut: Hasil peramalan menggunakan ANN pada tahun 2011 sampai 2023 seperti jumlah total energi listrik terjual sebesar 55.344.984.342 KWH serta jumlah total daya tersambung 23.058.477.630 KVA. Perbedaan hasil peramalan menggunakan ANN dengan model DKL 3.01 mulai tahun 2012 sampai tahun 2023 di Solo energi listrik terjual -29.499.476 KWH dan daya listrik tersambung sebesar 20.132.301 KVA. Kata Kunci: Peramalan, Energi Listrik Terjual, Daya Listrik Tersambung, Artificial Neural Network
Co-Authors Agus Jamaldi Arif Setyo Nugroho Bambang Hari Priyambodo Bambang Margono Budi Yunus Prameswara Chamim, Moch. Galuh Renggani Wilis Hermawan Susanto Lujeng Widodo, Lujeng Maju Binoto, Maju Sriyanto Sriyanto Suhartoyo Suhartoyo suhartoyo suhartoyo suhartoyo Suhartoyo Suhartoyo, Suhartoyo Suryono, Edy Tri Wahyu Setiawan