Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Edu Komputika Journal Jurnal Energi Baru dan Terbarukan
Ananda, Briska Putra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Tren Algoritma InC, PID dan FLC untuk MPPT Pada Sistem Fotovoltaik: Sistematik Review Ananda, Briska Putra; Faqih, Faiq Mananul; Alkindi, Muhammad Faizal; Pribadi, Feddy Setio; Aprilianto, Rizky Ajie
Jurnal Energi Baru dan Terbarukan Vol 5, No 2 (2024): Juli 2024
Publisher : Program Studi Magister Energi, Sekolah Pascasarjana, Universitas Diponegoro, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jebt.2024.23089

Abstract

Terkadang ekstraksi daya pada penggunaan sistem fotovoltaik (PV) kurang maksimal, perubahan radiasi matahari dan temperatur lingkungan menjadi salah satu penyebabnya. MPPT adalah metode untuk memaksimalkan ekstraksi daya dari PV. Beberapa penggunaan algoritma kontrol untuk MPPT pada sistem PV diusulkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa efisien metode algoritma yang digunakan untuk MPPT. Kelebihan dari algoritma yang diusulkan juga dibahas. Penelitian ini melakukan tinjauan dari 15 artikel yang diambil dari sumber database Scopus dengan rentang tahun 2020 hingga 2024. Hasilnya menunjukkan bahwa kontroler berbasis PID paling banyak digunakan untuk MPPT. Penggunaan metode kombinasi hingga integrasi Neural Network (NN) menghasilkan nilai efisiensi yang tinggi dibandingkan dengan metode konvensional, tetapi memerlukan komputasi dan resource yang banyak. Systematic Literature Review (SLR) ini bisa menjadi pedoman untuk peneliti dalam mengembangkan algoritma untuk MPPT pada sistem PV di masa mendatang.
Penerapan Stacking Ensemble Learning untuk Klasifikasi Efek Kesehatan Akibat Pencemaran Udara Sunarko, Budi; Hasanah, Uswatun; Hidayat, Syahroni; Muhammad, Naufal; Ardiansyah, Muhammad Irfan; Ananda, Briska Putra; Hakiki, Muhammad Khikam; Baroroh, Luluk Taufiqul
Edu Komputika Journal Vol 10 No 1 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i1.72080

Abstract

Pencemaran udara merupakan masalah serius yang berdampak negatif pada kesehatan manusia. Berbagai jenis polutan udara seperti partikel halus, sulfur dioksida, nitrogen oksida, dan ozon dapat menyebabkan gangguan pernapasan, penyakit jantung, kanker paru-paru, dan masalah kesehatan lainnya. Untuk memahami dampak kesehatan pencemaran udara, klasifikasi efek kesehatan akibat pencemaran udara menjadi penting. Metode klasifikasi ini membagi efek kesehatan berdasarkan jenis polutan, dosis, dan waktu paparan. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode klasifikasi dengan ensemble learning untuk mengidentifikasi polutan berdampak dan tingkat risiko kesehatannya. Ensemble learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi prediksi. Stacking ensemble learning merupakan salah satu metode yang digunakan dalam klasifikasi efek kesehatan pencemaran udara dengan mengintegrasikan beberapa model dasar seperti Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Multi-Layer Perceptron. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Stacking memberikan performa tertinggi dengan akurasi sekitar 99,9% pada dataset baik yang seimbang maupun tidak seimbang. Namun, model Decision Tree dan K-Nearest Neighbor juga berhasil memberikan performa yang sangat baik. Waktu pelatihan model menjadi pertimbangan penting, di mana K-Nearest Neighbor dan Decision Tree memiliki waktu yang jauh lebih singkat dibandingkan dengan model Stacking.
Co-Authors Alkindi, Muhammad Faizal Aprilianto, Rizky Ajie Ardiansyah, Muhammad Irfan Baroroh, Luluk Taufiqul Budi Sunarko Faqih, Faiq Mananul Feddy Setio Pribadi Hakiki, Muhammad Khikam Muhammad, Naufal Syahroni Hidayat Uswatun Hasanah