• Login
    View Item 
    •   Home
    • LECTURER SCIENTIFIC PUBLICATION (Publikasi Ilmiah)
    • LSP-Jurnal Ilmiah Dosen
    • View Item
    •   Home
    • LECTURER SCIENTIFIC PUBLICATION (Publikasi Ilmiah)
    • LSP-Jurnal Ilmiah Dosen
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Pengembangan Metode Voltametri Berbasis Neural Network Untuk Menentukan Kapasitas Baterai Nikel Cadmium

    Thumbnail
    View/Open
    TEKNIK_JURNAL_BambangSriKaloko_Pengembangan Metode Voltametri Berbasis Neural Network Untuk Menentukan Kapasitas Baterai Nikel Cadmium.pdf (616.8Kb)
    Date
    2017-05-13
    Author
    KALOKO, Bambang Sri
    DEWI, Lori Kusuma
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Energi listrik merupakan salah satu bentuk energi yang berperan penting bagi manusia. Hal ini dikarenakan energi listrik dapat dengan mudah diaplikasikan maupun diubah menjadi bentuk energi lainnya seperti energi kimia. Selama ini penyediaan tenaga listrik umumnya dipasok oleh sumbersumber energi fosil. Namun dengan terjadinya krisis minyak dan perhatian yang besar akan isu pemanasan global dewasa ini, membuat banyak pihak mencari alternatif baru dalam penyediaan sumber energi bersih terutama berasal dari sumber sumber energi terbarukan salah satunya adalah dengan menggunakan baterai. Baterai atau akumulator adalah sebuah sel listrik dimana didalamnya berlangsung proses elektrokimia yang reversible (dapat berbalikan) dengan efesiensinya yang tinggi. Tiap sel baterai terdiri dari dua macam elektroda yang berlainan yaitu elektroda positif dan elektroda negative yang dicelupkan dalam elektrolit. Pada penelitian ini menggunakan baterai nikel-cadmium untuk diuji menggunakan metode voltametri dan neural network untuk mengetahui kapasitas pada baterai. Metode voltametri ini mampu memberikan informasi mengenai termodinamika proses reduksioksidasi dan kinetika transfer elektron yang terjadi dipermukaan elektroda. Kemudian disain pengembangan model baterai nikel-cadmium berdasarkan jaringan syaraf tiruan dalam penelitian ini menggunakan input tegangan, dan arus sebagai target. Sehingga pengujian keakuratan sistem peramalan dengan menggunakan algoritma neural network akan lebih baik dan lebih efisien daripada data eksperimen secara manual.
    URI
    https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/108438
    Collections
    • LSP-Jurnal Ilmiah Dosen [7410]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository