Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Applied Smart Electrical Network and System (JASENS) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Indonesia (JPKMI)
Renny Maulidda, Renny
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya,
Religion Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Nursing Physics Public Health

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Journal of Applied Smart Electrical Network and System (JASENS)

 1 
Neural Network Controller Sebagai Automatic Transfer Switch PV Panel Dan Baterai Pada Robot Penjaga Lahan Pertanian Wijaya, Andika; Risma, Pola; Maulidda, Renny; Yudha, Hendra Marta
Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems Vol 4 No 1 (2023): Vol 4 No 1 2023 : June 2023
Publisher : Indonesian Society of Applied Science (ISAS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52158/jasens.v4i1.502

Abstract

Greenhouse adalah sebuah bagunan untuk membudidayakan tanaman didalamnya. Namun, ada masalah yang harus dihadapi, seperti gangguan objek penganggu tanaman (OPT) sehingga greenhouse membutuhkan penjaga yang tersedia 24 jam. Untuk menjaga keamanan dan kondisi lingkungan sekitar greenhouse solusi yang digunakan dengan aplikasi robotika, salah satunya robot security yang fungsinya mengawasi dan menjaga lingkungan secara terus-menerus dan memberikan informasi real-time. Kecerdasan juga ditanaman pada robot security untuk mengoptimalkan kinerjanya. Makalah ini membahas desain sistem automatic transfer switch (ATS) pada robot security “Maarinos” dengan menggunakan metode Neural Network . Tujuan untuk mendapatkan input kontrol yang efektif dalam menentukan output. Untuk pegujian Neural Network dilakukan melalui simulasi menggunakan aplikasi Neuroph Studio. Hasil dari simulasi menunjukan bahwa dengan metode Neural Network pada sistem automatic transfer switch (ATS) menghasilkan keputusan yang efektif, dimana jika sensor LDR mendeteksi intensitas cahaya > 850 Lux dan sensor pzem 017 mendeteksi tegangan > 10 V pada PV panel, nilai akan belogika 1 sementara jika intensitas cahaya < 850 Lux dan pzem 017 mendeteksi tegangan > 10 V nilai akan berlogika 0 dalam menentukan keputusan dan pada pendeteksian intensitas cahaya (Lux) dan tegangan (Volt) pada PV paneldengan tegangan (Volt) pada baterai, kecepatan motor DC (RPM) bevariasi.
Co-Authors Ami, Hidayati Andika Wijaya, Andika Daniar, Rima Fernandes, Yogi Eka Hendra Marta Yudha Pola Risma