Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sistem : Jurnal Ilmu-Ilmu Teknik PEDULI: Jurnal Imiah Pengabdian Pada Masyarakat Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro
Amaliah, Fithrotul Irda
Unknown Affiliation
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Emergency Box Berbasis Solar Panel di Lingkungan Pondok Pesantren Raudlatul Ulum Kalisat Jember Aziz, As'ad Shidqy; Widyartono, Mahendra; Wardani, Ayusta Lukita; Rahmadian, Reza; Hermawan, Aditya Chandra; Rahmatullah, Daeng; Amaliah, Fithrotul Irda
Jurnal Likhitaprajna Vol 9 No 2 (2025): In Progres
Publisher : FKIP Universitas Wisnuwardhana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37303/likhitaprajna.v9i2.740

Abstract

This community service activity aims to design and implement a solar panel-based Emergency Box as a learning medium and emergency power supply solution at the Raudlatul Ulum Islamic Boarding School, Kalisat, Jember. This activity was motivated by limited electrical facilities and minimal learning practice facilities within the Islamic boarding school environment. The implementation method included literature study, needs analysis, system design, tool assembly, and outreach and mentoring activities for teachers and students. The results of the activity showed that the designed Emergency Box was able to function optimally as an alternative power source for lighting and charging electronic devices. Through training and mentoring, teachers and students gained an understanding of the working principles of solar energy as well as technical skills in operating and maintaining the device. This activity is expected to improve the quality of practice-based learning and raise awareness of the importance of using renewable energy in the Islamic boarding school environment
PENERAPAN MULTILAYER NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DIABETES MELLITUS TIPE 2: PENDEKATAN MULTI-ALGORITMA UNTUK MENINGKATKAN AKURASI DAN PRESISI Aziz, As’ad Shidqy; Amaliah, Fithrotul Irda; Rahmatullah, Daeng; Laksmi B, Nur Vidia
SISTEM Jurnal Ilmu Ilmu Teknik Vol 20 No 3 (2024)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wisnuwardhana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37303/sistem.v20i3.292

Abstract

Diabetes melitus, penyakit metabolik kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar glukosa darah akibat disfungsi sekresi insulin, resistensi insulin, atau keduanya tetap menjadi tantangan kesehatan global yang signifikan. Penelitian ini berfokus pada prediksi diabetes tipe 2 menggunakan model Multilayer Neural Network yang dioptimalkan melalui empat algoritma pelatihan: Levenberg-Marquardt, Resilient Backpropagation, Scaled Conjugate Gradient, dan Bayesian Regularization. Algoritma ini dievaluasi menggunakan kumpulan data yang berisi pengukuran diagnostik dari 768 pasien wanita, termasuk fitur seperti kadar glukosa, tekanan darah, BMI, dan riwayat keluarga. Penelitian ini menyoroti kemampuan jaringan saraf dalam mengenali pola kompleks dalam data medis dan mengurangi masalah seperti minimum lokal dan overfitting melalui metode pelatihan tingkat lanjut. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Bayesian Regularization menghasilkan akurasi tertinggi (90,8%) dan presisi (92,9%) tetapi membutuhkan waktu pelatihan yang lebih lama (623 epoch). Sebaliknya, algoritma Scaled Conjugate Gradient menunjukkan proses pelatihan tercepat tetapi dengan mengorbankan akurasi yang lebih rendah (73,4%) dan presisi (85,9%).
PREDIKSI KUALITAS AIR PADA TAMBAK UDANG MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Amaliah, Fithrotul Irda; Aziz, As’ad Shidqy; Laksmi B., Nur Vidia; Rahmatullah, Daeng
SISTEM Jurnal Ilmu Ilmu Teknik Vol 21 No 2 (2025): In-Press
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wisnuwardhana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37303/sistem.v21i2.309

Abstract

Udang vaname (Litopenaeus vannamei) banyak dibudidayakan di Indonesia karena memiliki peluang usaha yang baik. Dalam kegiatan akuakultur, terdapat beberapa faktor penentu keberhasilan, salah satunya adalah kualitas air yang baik. Kualitas air pada tambak sangat memengaruhi tingkat kelangsungan hidup dan kualitas udang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kualitas air tambak udang dengan empat parameter, yaitu suhu, pH, salinitas, dan oksigen terlarut (DO). Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi tingkat kualitas air pada tambak udang menggunakan data kualitas air tambak udang. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode soft computing. Metode soft computing telah banyak digunakan, salah satunya adalah model ANFIS yang dapat memprediksi tingkat kualitas air. Pada penelitian ini, model ANFIS dijalankan dengan 4 input dan 1 output. Hasil prediksi tingkat kualitas air menggunakan model ANFIS menunjukkan bahwa nilai error terkecil pada tahap pelatihan diperoleh menggunakan generalized bell dengan 4 fungsi keanggotaan per input pada epoch ke-1320 dengan nilai error sebesar 1,7. Selanjutnya, untuk parameter pengujian diperoleh nilai rata-rata error relatif sebesar 2,9597%.
Power System Stabilizer Optimization Based on Modified Black‑Winged Kite Algorithm Aribowo, Widi; Abualigah, Laith; Oliva, Diego; B, Nur Vidia Laksmi; Amaliah, Fithrotul Irda; Aziz, As’ad Shidqy; Zangana, Hewa Majeed
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 7 No. 4 (2025): December
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v7i4.14669

Abstract

This article presents a Modified Method for tuning the parameters of a power system stabilizer (PSS). This article suggests a different approach that modifies the Black Kite Algorithm (BKA). The Black Kite (BKA) method is inspired by the migratory and predatory habits of the black kite. BKA combines the Leader and Cauchy mutation strategies to improve the algorithm's capacity for global search and convergence rate. This article includes comparative simulations of the PSS objective function and transient response to verify the effectiveness of the suggested strategy. The study validates the proposed method through comparison with both conventional techniques and the original BKA. Simulation results demonstrate that, when benchmarked against competing algorithms, the proposed method consistently yields optimal performance and exhibits faster convergence in certain scenarios. Notably, it reduces undershoot and overshoot by an average of 65% and 90.22%, respectively, compared to the PSS-Lead Lag method. Furthermore, the proposed approach not only minimizes overshoot and undershoot but also achieves a significantly faster settling time.
Co-Authors Abualigah, Laith Aditya Chandra Hermawan As’ad Shidqy Aziz Ayusta Lukita Wardani B, Nur Vidia Laksmi Mahendra Widyartono Nur Vidia Laksmi B Oliva, Diego Rahmadian, Reza Rahmatullah, Daeng Widi Aribowo Zangana, Hewa Majeed