Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Swara Patra : Majalah Ilmiah PPSDM Migas Edukasia: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran
Astrie Kusuma Dewi
PEM Akamigas
Earth & Planetary Sciences Education Energy Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Prototipe Detektor Temperatur Objek Nirsentuh Berbasis ATmega 328 Astrie Kusuma Dewi
Swara Patra Vol 12 No 2 (2022): Swara Patra : Majalah Ilmiah PPSDM Migas
Publisher : Pusat Pengembangan Sumber Daya Manusia Minyak dan Gas Bumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37525/sp/2022-2/302

Abstract

Setiap benda di permukaan bumi pasti memiliki suhu. Pentingnya data suhu dalam setiap aktivitas proses memberikan landasan yang kuat untuk membuat prototipe sensor suhu. Pandemi yang sudah berlangsung selama 2 tahun dan dengan munculnya virus baru dan perkembangan teknologi yang berjalan beriringan. Dengan adanya prototipe ini diharapkan dapat membantu aktivitas manusia sehari-hari pada umumnya, dan khususnya yang berkaitan dengan deteksi suhu. Metode on / off digunakan untuk sebagai efisiensi sistematis kerja prototipe. Hasilnya adalah model dasar detektor yang dapat mengukur suhu suatu benda di atas 0℃. Komponen pengukur yang digunakan adalah sensor mlx 9061 . Outputnya berupa audio dalam bentuk suara untuk memudahkan pengoperasian tanpa harus melihat tampilan di layar. Penggunaan prototipe ini, disarankan berada pada jarak 4 cm dari subjek yang diukur.
Pemodelan Energi Listrik yang Dihasilkan oleh PV Menggunakan Metode Time Series dan Neural Network untuk Komparasi Umi Yuliatin; Asepta Surya Wardhana; Astrie Kusuma Dewi; Chalidia Nurin Hamdani
EDUKASIA: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Vol. 4 No. 2 (2023): Edukasia: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran
Publisher : LP. Ma'arif Janggan Magetan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62775/edukasia.v4i2.541

Abstract

Renewable energy sourced from the sun has become one of the focal points of alternative renewable energy as fossil energy reserves diminish. Solar energy, which is converted into electricity using photovoltaic technology, is influenced by several variables, particularly weather variables such as temperature, humidity, and solar radiation. This study involves modeling and forecasting the power output of a 100 Watt PV Solar system using Time Series Analysis and Neural Network techniques. The PV solar system is connected to various weather variable measurement sensors, such as a pyranometer, temperature sensor, and humidity sensor. The data collected from these sensors serve as input for calculating the power output of the installed 100 Watt PV system. The power output is observed on an hourly and daily basis. The modeling results indicate that the best model obtained using ARIMA with variables is ARIMA (0,0,2), incorporating all weather variables (Radiation, Humidity, Temperature*, Wind, and Light*) with a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.91%. Meanwhile, for the best Neural Network (LSTM) model, the input variables of radiation, temperature, and intensity achieved a MAPE of 3.41%
Co-Authors Asepta Surya Wardhana Chalidia Nurin Hamdani Umi Yuliatin