Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.431
P-Index
This Author published in this journals
All Journal POSITRON PRISMA FISIKA Phi : Jurnal Pendidikan Fisika dan Terapan Jurnal Fisika Unand Jurnal Fisika FLUX Acta Aquatica: Aquatic Sciences Journal jurnal teknik informatika dan sistem informasi Jurnal Ilmu dan Inovasi Fisika
Nurhasanah Nurhasanah
Universitas Tanjungpura
Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Materials Science & Nanotechnology Physics Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Kinerja Fotokatalis Tunggal ZnO dan Komposit ZnO/Reduced Graphene Oxide (ZnO/rGO) di bawah Iradiasi Sinar Matahari Dwiria Wahyuni; Nurhasanah Nurhasanah; Mega Nurhanisa; Mariani Mariani
Jurnal Phi Jurnal Pendidikan Fisika dan Fisika Terapan Vol 4, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Islam Negeri Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/p-jpft.v4i1.17228

Abstract

Menurunnya kualitas air pada perairan merupakan salah satu dampak pencemaran limbah pewarna dari industri tekstil yang sulit untuk didegradasi secara biologi. Fotodegradasi menggunakan fotokatalis merupakan solusi yang efisien untuk polusi air akibat pewarna. Dalam penelitian ini, kinerja fotokatalis tunggal ZnO dan komposit ZnO/Reduced Graphene Oxide (ZnO/rGO) telah dikaji aktivitasnya dengan menggunakan iradiasi sinar matahari. Sampel fotokatalis diberi 2 perlakuan yaitu dengan pengadukan dan tanpa pengadukan pada larutan metilen biru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada iradiasi selama 30 menit, penurunan kandungan metilen biru lebih tinggi ketika sampel ditambahkan komposit ZnO/rGO dibandingkan ZnO tunggal (dengan pengadukan), yaitu sebesar 30% (ZnO/rGO) dan 9% (ZnO). Sementara itu, lama waktu iradiasi juga mempengaruhi persentase penurunan kandungan metilen biru. Iradiasi selama 2 jam pada fotokatalis ZnO/rGO dan ZnO menunjukkan konsistensi dengan hasil iradiasi selama 30 menit. Perbedaan dari kedua proses ini adalah kecepatan penurunan warna metilen biru. Komposit ZnO/rGO yang diberlakukan pengadukan memiliki kecepatan paling tinggi dengan menyisakan 14% kandungan metilen biru. Dengan demikian, kinerja fotokatalis dipengaruhi oleh penambahan rGO pada ZnO, lama iradiasi, dan adanya proses pengadukan.
Identifikasi Kedalaman Lapisan Tanah Keras Menggunakan Metode Geolistrik Tahanan Jenis (Studi Kasus: Jalan Perdana Kota Pontianak) Masudi Masudi; Nurhasanah Nurhasanah; Muhardi Muhardi
JIIF (Jurnal Ilmu dan Inovasi Fisika) Vol 5, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (370.786 KB) | DOI: 10.24198/jiif.v5i1.31227

Abstract

Identifikasi sebaran nilai tahanan jenis telah dilakukan di Jalan Perdana, Kelurahan Bansir Darat, Kecamatan Pontianak Tenggara, Kota Pontianak. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kedalaman lapisan tanah keras pada area lahan gambut. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan metode geolistrik tahanan jenis konfigurasi Wenner-Schlumberger. Penelitian ini mengaplikasikan 4 lintasan dengan panjang masing-masing 160 meter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebaran nilai tahanan jenis pada lintasan 1 sebesar 1,89 – 120 Ωm,  pada lintasan 2 sebesar 1,38 – 140 Ωm, pada lintasan 3 sebesar 2,39 – 132 Ωm, dan pada lintasan 4 sebesar 1,15 – 101 Ωm. Berdasarkan batas antara lapisan tanah gambut dengan lapisan tanah keras, kedalaman lapisan keras berada di bawah lapisan gambut yang dinterpretasi sebagai lapisan lempung berpasir dan diprediksi berada pada kedalaman 3,5 – 12,4 meter.
Deteksi Dini Serangan Hama Penyakit pada Cabai Rawit Menggunakan Metode Image Recognition Suci Fitri Nazila; Yudha Arman; Dwiria Wahyuni; Nurhasanah Nurhasanah; Yoga Satria Putra
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 9 No 2 (2023): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6342

Abstract

The chili plant is one of the high economic value vegetable commodities which has the potential to continue to grow. On the other hand, this plant’s production still has obstacles such as pests and disease. Identifying the pest and diseases earlier is needed to protect against these problems. In this work, image recognition technology is applied to recognize the pest and diseases of the chili plant. First, the image of healty leaves and infected leaves by P. Latus, B. Tabaci, Gemini virus, and Cercospora sp are collected. The next step is image prepocessing, including cropping and resizing to make uniform image format and background removal to reduce background effects in image processing. Red-Green-Blue (RGB) input images are changed to grayscale images to give input one color channel. The images are extracted to get features using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method. Extracted texture features involve contrast, correlation, energy, homogeneity, and dissimilarity with average angle values are 0°, 45°, 90° and 135°. Furthermore, all obtained features are classified into five classes using K-Means Clustering Algorithm. Extraction and segmentation results are used as parameters in the classification process using a Support Vector Machine (SVM). In this work, the result of this process is 82%.
The statistical parameters analysis of bed load grains in Sungai Kakap Waters, Kubu Raya Regency Salawati Salawati; Yoga Satria Putra; Muhardi Muhardi; Nurhasanah Nurhasanah; Riza Adriat
Acta Aquatica: Aquatic Sciences Journal Acta Aquatica: Jurnal Ilmu Perairan, Vol. 9: No. 3 (December, 2022)
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/aa.v9i3.8686

Abstract

This study aims to analyze the statistical parameters of bed load grains in Sungai Kakap Waters, Kubu Raya Regency, West Kalimantan Province. Bed load sampling was carried out at seven stations, with five sampling points each. The hydrometer test on the sample was carried out to determine the grain type and size of the bed load, and statistical parameter analysis to determine the mean size, sorting, skewness, and kurtosis. The results showed that the fraction of bed load in the form of sand was 38.54%, silt was 42.11%, and clay was 19.28%. The bed load was dominated by three types namely clay loam, loam, and silt loam. Based on the grain size parameters of the bed load, the mean size (in φ units) is 0.94 – 2.24, with the classification of coarse sand to fine sand. The results also showed that the sorting obtained is poorly sorted, the skewness of the sediment is very fine skewed, and the kurtosis is platykurtic.Keywords: bed load; sorting; skewness; kurtosis
Co-Authors Amanda, Ulvi Loly Andi Ihwan Asifa Asri Dwiria Wahyuni Fajar Arianto Irfana Diah Faryuni Joko Sampurno Manurung, Martianus Mariani Mariani Masudi Masudi Mega Nurhanisa Mentarie Resthu Putri Muhardi Nurul Kusuma Wardhani Okto Ivansyah Perdhana, Radhitya Rika Katulistiyani Riza Adriat S Juari Salawati Salawati Saputro, Febriyanto Joko Sari, Kartika Kapuas Septiyani, Friescha Suci Fitri Nazila Yoga Satria Putra Yudha Arman