Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika

Rancang Bangun Alat Monitoring Output Panel Surya di Kampus Universitas Pamulang Viktor Menggunakan Internet of Things

Seflahir Dinata — 2024-04-20

Pada paper ini dilakukan perancangan dan implementasi dengan metode ZMPT11 sebagai pengukur tegangan, SCT013 sebagai pengukur arus, DHT11 sebagai pengukur kelembaban dan suhu, Nodemcu ESP822 sebagai pemroses data, dan sarana komunikasi melalui internet dengan platfrom blynk sebagai media penampil pemantau data secara online di smartphone. Hasil pengujian alat ini menunjukkan nilai rata-rata selisih pada tegangan yang berbeda-beda, nilai dari rata-rata selisih tegangan pada hari-1 sebesar 2,54, pada hari-2 sebesar 3,69, dan pada hari-3 sebesar 3,08. Pada nilai rata-rata selisih arus yang didapatkan pada hari-1 sebesar 0,02, pada hari-2 nilai rata-rata selisih yang didapatkan sebesar 0,05, dan pada hari-3 nilai rata-rata yang didapatkan sebesar 0,02. Pada nilai rata-rata selisih suhu yang didapatkan pada hari-1 0,06, pada hari-2 nilai rata-rata selisih yang didapatkan sebesar 0,10, dan pada hari-3 nilai rata-rata selisih yang didapatkan sebesar 0,11. Pada nilai rata-rata selisih kelembaban yang didapatkan pada hari-1 sebesar 0,92, pada hari-2 nilai rata-rata selisih kelembaban yang didapatkan sebesar 1,38, dan pada hari-3 nilai rata-rata selisih kelembaban yang didapatkan sebesar 1,46. Nilai rata-rata selisih keseluruhan alat pada penelitan ini berada di bawah toleransi 5% yang telah ditentukan.

Sistem Kontrol Sudut Blade Turbin Savonius dengan Metode Regresi Linier Berganda untuk Optimasi Pembangkit Listrik Tenaga Angin

Muhammad Zainal Roisul Amin — 2024-04-20

Solusi paling ideal untuk mengatasi ketergantungan terhadap energi fosil adalah dengan mengembangkan energi terbarukan. Salah satu sumber energi terbarukan adalah tenaga angin. Energi angin merupakan energi bersih yang tidak akan mencemari lingkungan selama proses produksi. Turbin yang cocok untuk kecepatan angin rendah adalah turbin angin sumbu vertikal Savonius karena torsi awalnya yang tinggi. Turbin memiliki bentuk dan struktur yang sederhana, disusun menyerupai huruf S. Kecepatan angin yang tidak menentu inilah yang menyebabkan turbin angin vertikal dengan bentuk rotor Savonius S cocok dan efektif sebagai generator untuk output yang maksimal. Rotor Savonius S memiliki keunggulan dibandingkan Savonius U karena pada Savonius S lebih banyak angin yang mengenai rotor mengalir ke bilah rotor sehingga memberikan energi tambahan. Pada penelitian sebelumnya, prototipe kincir angin Savonius S dibuat dari bahan sederhana, tanpa mengendalikannya untuk menghasilkan daya yang optimal. Angin yang masuk dan mampu menggerakkan turbin masih berubah-ubah, sehingga perlu dikontrol agar kecepatan angin tetap konstan. Pengendalian ini bertujuan untuk menghasilkan nilai power yang optimal dengan sudut bukaan blade high pitch sesuai dengan power optimum yang diharapkan.

Rancang Bangun Termometer Tubuh Digital Berbasis Sensor NTC W1209 10k

Hendi Handian Rachmat — 2024-04-20

Pada paper ini dilakukan implementasi sensor NTC tipe W1209 10k yang memiliki kemasan ergonomis, kecil dan tahan air untuk digunakan sebagai sensor suhu pada termometer tubuh digital. Termometer ini dirancang dengan range suhu dari 32°C sampai dengan 42°C dengan ketelitian 0,1°C. Paper ini ditujukan untuk melakukan evaluasi karakteristik sifat resistansi sensor NTC tipe W1209 10k untuk range suhu tubuh manusia, durasi waktu pengukuran suhu, dan akurasi pengukuran suhu. Sistem termometer ini diimplementasikan dengan menghubungkan sensor NTC pada rangkaian Jembatan Wheatstone untuk mengkonversi perubahan resistansi menjadi perubahan tegangan differensial. Tegangan ini kemudian dikuatkan dengan penguat differensial op-amp untuk menyesuaikan dengan resolusi konversi ADC internal 10-bit yang dilakukan oleh mikrokontroler Arduino Nano. Nilai digital selanjutnya dihitung pada mikrokontroler untuk dapat menampilkan hasil suhu terukur. Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap media air untuk range suhu dari 28ºC sampai dengan 63°C, diperoleh nilai rata-rata resistansi dari 23 k? (± 0,02 k?) sampai dengan 9,1 k? (± 0,07 k?). Durasi pengukuran terbaik termometer dengan sensor NTC untuk pengukuran pada naracoba diperoleh selama dua menit. Adapun hasil pengukuran suhu dengan media air dan melalui tubuh pada bagian ketiak naracoba diperoleh bahwa rata-rata akurasi secara berturut-turut, yaitu 0,05°C (±0,03°C) dan 0,03°C (±0,03°C).

Optimalisasi Pencarian Jalur Terpendek Mobile Robot dengan Menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO)

Ahmad Ihsan — 2024-04-20

Kemajuan pesat dalam teknologi robot saat ini telah menghadirkan perangkat mekanis yang mampu melaksanakan berbagai tugas fisik, baik di bawah pengawasan manusia maupun melalui program yang tertanam dalam prosesor. Mobile robot menonjol sebagai sistem mekanis yang mampu bergerak mandiri di lingkungan sekitarnya. Paper ini berfokus pada permasalahan penting dalam menemukan jalur terpendek yang sesuai dengan kondisi lingkungan bagi mobile robot. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pergerakan mobile robot dalam menemukan jalur terpendek dengan menerapkan metode Ant Colony Optimization. Melalui serangkaian percobaan, robot telah diuji sebanyak 20 kali, dengan 10 percobaan sebelum dan setelah penerapan optimalisasi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa setelah pengoptimalan, robot mampu menemukan jalur terpendek, dengan contoh terbaik adalah jalur 2, yang memiliki panjang total 213 cm, nilai probabilitas 3,239, dan waktu tempuh antara 14 hingga 17 detik. Penelitian ini menegaskan bahwa penggunaan metode Ant Colony Optimization dapat berperan sebagai faktor penting dalam pengambilan keputusan terkait penentuan jalur terpendek dalam situasi percabangan jalan. Mobile Robot yang digunakan dalam penelitian ini, dikenal sebagai Hummerbot, dilengkapi dengan tiga sensor ultrasonik yang memungkinkannya untuk mendeteksi rintangan di sekitarnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang penggunaan metode Ant Colony Optimization dalam menemukan jalur terpendek bagi mobile robot, membantu dalam mengatasi tantangan navigasi dalam kondisi lingkungan yang kompleks. Penerapan teknik-teknik ini membawa kontribusi signifikan dalam pengembangan robotika masa depan yang semakin canggih.

Analisa Kapasitas Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) untuk Pengering Kupang

Ali Zaenal — 2024-04-20

Solar Sel merupakan perangkat yang dapat mengubah energi surya menjadi energi listrik. Sumber energi listrik ini diciptakan dengan menerima cahaya langsung dari surya. Sumber energi ini dapat digunakan sebagai sumber listrik untuk peralatan seperti pengering kupang yang biasanya dilakukan dengan cara dijemur langsung di bawah terik surya. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui keefektifan PLTS dan heater untuk pengering kupang. Pada penelitian ini metode yang digunakan dengan melakukan pengukuran pada besaran-besaran listrik, suhu dan kelembapan, setelah itu dilakukan analisa berdasarkan hasil yang diperoleh. Proses pengukuran ada 2 perlakuan. Berdasarkan hasil analisa dari kapasitas PLTS dan heater masih kurang efektif. Karena berdasarkan dari analisa pengukuran pada 2 perlakuan terjadi ketidakseimbangan hasil pengukuran temperatur dan kelembapan pada posisi 3. Pada perlakuan 1 hasil dari pengukuran temperatur mencapai 46,98 ? dan kelembapan mencapai 26,34%. Sedangkan pada perlakuan 2 hasil dari pengukuran temperatur sebesar 34,30 ? dan kelembapan sebesar 67,64%.

PCI Relaxation Vest: Rompi Terapi untuk Pasien Post PCI

Rizky Rayhan Najib Soamangon — 2024-04-20

Penyakit jantung koroner menjadi penyebab kematian utama di dunia. Salah satu tindakan revaskularisasi bagi penderita penyakit jantung yang dapat menurunkan kasus tersebut adalah dengan tindakan percutaneous coronary intervention (PCI). Setelah menjalani tindakan, pasien post PCI harus diimobilisasi selama 11-12 jam. Kondisi pasien yang imobilisasi, posisi tubuh pasien harus terlentang di tempat tidur yang menyebabkan pasien mengalami nyeri punggung dan kecemasan. Tindakan intervensi yang dapat dilakukan untuk mengurangi tingkat nyeri punggung dan kecemasan adalah dengan terapi pijat dan terapi hangat. Tindakan terapi pijat dan terapi hangat saat ini dilakukan secara manual oleh tenaga kesehatan sehingga dibutuhkan sebuah inovasi berupa PCI Relaxation Vest. PCI Relaxation Vest merupakan sebuah rompi yang dapat memberikan sensasi pijat dan sensasi hangat untuk mengurangi tingkat nyeri punggung dan kecemasan bagi pasien post PCI. Metode yang digunakan pada prototipe berupa komponen koin getar untuk menghasilkan frekuensi getaran yang berfungsi untuk memberikan relaksasi pada punggung. Selain itu, prototipe ini dilengkapi dengan penghangat yang didapat dari keluaran komponen heater yang diletakkan di beberapa titik bahu, tulang belakang, dan bagian belakang ginjal di bagian punggung yang berfungsi sebagai terapi untuk meredakan nyeri. Dari hasil uji fungsi didapat kelistrikan tegangan sebesar 5,3 VDC dan arus sebesar 4,97ADC. Frekuensi yang dicapai oleh koin getar sebesar 80 Hz dan suhu yang diatur dari heater berada pada rentang suhu 36°C-45°C. Rompi ini dapat digunakan sebagai terapi pada pasien post PCI dengan pengawasan perawat.

Alat Pengenal Gerakan Tangan Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Berbasis ESP32 dan Platform Edge Impulse

Yohana Susanthi — 2024-04-20

Penyandang disabilitas dan orang tua lansia sering mengalami kesulitan dalam melakukan aktivitas seperti manusia pada umumnya. Dalam kondisi seperti ini diperlukan alat yang dapat memanggil perawat untuk meminta bantuan hanya dengan gerakan tangan. Selain itu, denyut nadi dan suhu tubuh juga perlu dipantau setiap saat oleh perawat. Penelitian ini bertujuan merancang alat untuk mengklasifikasikan lima gerakan tangan menggunakan metode machine learning dengan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dari platform Edge Impulse. Implementasi dilakukan dengan menggunakan ESP32, sensor akselerometer, sensor suhu tubuh dan sensor denyut nadi. Semua data hasil klasifikasi, pembacaan suhu tubuh dan denyut nadi dikirimkan ke aplikasi Android, yang memungkinkan perawat mengetahui panggilan dari gerakan tangan dan memantau kondisi denyut nadi dan suhu tubuh pengguna alat. Algoritma ANN pada Edge Impulse mencapai akurasi pengenalan gerakan tangan sebesar 99,9%. Berdasarkan pengujian oleh lima responden, gerakan tangan "circle" memiliki tingkat keberhasilan tertinggi sebesar 94%, sedangkan gerakan tangan "stand" memiliki tingkat keberhasilan paling rendah sebesar 72%. Serta didapatkan rata-rata error pengukuran suhu tubuh sebesar 1,58% dan rata-rata error pengukuran denyut nadi sebesar 8,43%.

Studi Kelayakan Teknis dan Ekonomi Pembangkit Listrik Tenaga Surya Rooftop di Hotel Rayz Universitas Muhammadiyah Malang

Machmud Effendy — 2024-04-20

Pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) merupakan salah satu pembangkit energi listrik terbarukan yang ramah lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan PLTS sebagai sumber energi listrik dan sekaligus mendapatkan analisis kelayakan teknis dan ekonomi PLTS atap on grid di Hotel Rayz Universitas Muhammadiyah Malang (UMM). Analisa kelayakan PLTS ini memanfaatkan atas atap seluas 267,2 m2. Kapasitas instalasi maksimal yang direkomendasikan sebesar 37,4 kWp. Energi yang dihasilkan sistem PLTS pada kelistrikan Hotel Rayz-UMM dalam setahun sebesar 55.341 kWh. Nilai kelayakan teknis ditinjau dari efektifitas pembangkit (ACEGE) memperoleh sebesar 10,8%, sedangkan nilai performance ratio (PR) dihasilkan sebesar 60,1%. Hasil analisis ekonomi menunjukkan bahwa nilai net present value (NPV) negative sebesar -Rp. 149.199.260,7, nilai benefit cost ratio (BCR) sebesar 1,8 dan nilai payback period (PP) sebesar 13,65. Dari hasil analisa teknik dan ekonomi tersebut, PLTS atap di Hotel Rayz-UMM belum layak dibangun.

Perancangan Sistem Tampilan Informasi Kelas Pelatihan Menggunakan Dot Matrix P10 dan Security Door Lock Berbasis Arduino: Studi Kasus di BBPVP Bekasi

Ahmad Arif Falah Rhomadon — 2024-04-20

Ruang kelas menjadi sarana dalam melaksanakan kegiatan belajar mengajar pada berbagai jenis pembelajaran, seperti pembelajaran sekolah formal dan sekolah informal. Kondisi belajar yang kondusif sangat diperlukan untuk proses belajar yang optimal. Pada ruang kelas di BBPVP Bekasi Jurusan Teknik Elektronika gedung Workshop Elektronika, seringkali terjadi interupsi saat kegiatan belajar mengajar berlangsung. Akibatnya kegiatan belajar menjadi tidak kondusif karena interupsi dari instruktur atau siswa pelatihan salah masuk ruang kelas. Karena itu, dibuat alat pengunci pintu otomatis beserta akses masuk berupa sensor RFID, sekaligus tampilan kelas pelatihan beserta waktu real time yang ditampilkan pada Dot Matrix P10 berbasis Arduino. Akses masuk kelas hanya dapat diakses pada jam aktif kegiatan belajar, yaitu pukul 07.00-15.00 WIB, kecuali akses instruktur yang dapat diakses kapanpun. Alat tersebut diterapkan di ruang kelas lab 11 pelatihan BBPVP Bekasi Gedung Workshop Elektronika dan mampu menurunkan interupsi saat kegiatan belajar sedang berlangsung sehingga kegiatan belajar menjadi lebih kondusif.

LEESOLA: A Locally Made Energy Efficient Solar Tracking System for Home Use

Benjamin Kommey — 2024-04-20

A solar tracking system is used to orient solar reflectors, photovoltaic panels, and other solar energy harvesting equipment toward the sun mainly to maximize energy output. The LEESOLA system offers an optimized way to increase the amount of energy produced by exposing the harvesting equipment to the sun’s rays. This project is a crucial step towards a more sustainable future and reducing the reliance of humans on traditional energy sources. The system architecture of the LEESOLA solar tracker consists of a microcontroller-based control unit, an ultra-violet (UV) sensor module, motor drivers and PV panels. The UV sensor module detects the location of the sun and sends signals to the control unit. The control unit then passes signals to the motor drivers to introduce a change in the position of the solar panels. The control unit makes use of a suitable algorithm for keeping track of the location of the sun throughout the day and changes the angle of the PV panels accordingly. The UV sensor module makes use of essential optoelectronic components such as photodiodes or phototransistors to detect the position of the sun accurately. As a measure of eliminating any occurrence of misalignment due to factors such as weather conditions, the system has a built-in feedback mechanism that actively monitors the solar panel’s position and adjusts the motor drivers to correct any misalignment. The proposed system obtained an improvement of about 69.29%, 59.41% and 184.96% mean percentage difference in the measured power readings for morning, afternoon, and evening durations respectively. Therefore, this LEESOLA system provided an all-rounded performance improvement over the limiting static methods.

Analisa Keandalan Suplai Listrik Dampak Pemasangan Gardu Hubung dan Pecah Beban pada Jaringan Distribusi PLN UP3 Semarang Guna Meningkatkan Keandalan Sistem Kelistrikan

Stephanus Ryandityo — 2024-04-20

Tingkat keandalan dari suatu sistem distribusi adalah sangat penting guna menjamin kontinuitas supply tenaga listrik kepada konsumen. Semakin meningkatnya tuntutan dan kebutuhan pelanggan terhadap suplai daya listrik di daerah Unit Layanan Pelanggan (ULP) Semarang Barat dan Kendal, menuntut PLN UP3 Semarang untuk mampu mencapai target keandalan jaringan yang telah ditetapkan oleh PT. PLN (Persero). Penilitian dilakukan di ULP Semarang Barat dan Kendal sebelum dan sesudah pembangunan gardu hubung Mangkang. Penelitian dilakukan dengan cara mengumpulkan data terkait frekuensi dan durasi gangguan yang terjadi pada November tahun 2021 sampai dengan Oktober 2022, kemudian data dianalisis sehingga didapatkan keandalan jaringan distribusi tenaga listrik sebelum dan sesudah dibangunnya gardu hubung Mangkang di ULP Semarang Barat dan Kendal. Indeks keandalan sebelum pembangunan gardu hubung yang memiliki nilai rata-rata SAIDI 1,157 jam/pelanggan/tahun dan rata-rata SAIFI yakni 1,085 kali/pelanggan/tahun, sedangkan sesudah pembangunan nilai rata-rata SAIDI yaitu 0,377 jam/pelanggan/tahun dan rata-rata SAIFI 0,377 kali/pelanggan/tahun.

The Performance of Machine Learning Model Bernoulli Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Logistic Regression on COVID-19 in Indonesia using Sentiment Analysis

Wahyu Dirgantara — 2024-04-20

The COVID-19 pandemic has significantly impacted Indonesia, necessitating a deeper understanding of public sentiment towards the crisis. This study investigates the performance of three prominent machine learning models: Bernoulli Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression, in analyzing sentiments related to COVID-19 in Indonesia. Utilizing a dataset comprising social media posts, the research aims to classify sentiments into positive, and negative categories, providing insights into the public's perception of the pandemic and associated measures. Sentiment analysis serves as a powerful tool to capture the collective emotions and opinions of the populace, which are pivotal in shaping public health responses and policies. The accuracy of LR and SVM is 99%, whereas Bayesian has an accuracy of 98%. We conclude that Logistic Regression and Support Vector Machine are the best model for the above dataset. This research evaluates these models' accuracy and reliability in the context of the Indonesian language, which influence sentiment interpretation. The findings of this study will contribute to the fields of natural language processing and public health by highlighting the efficacy of machine learning models in sentiment analysis during a health crisis. Moreover, the results will assist policymakers and health officials in understanding public sentiment, enabling them to tailor communication and interventions more effectively.

Advancing Natural Gas Price Predictions with ConcaveLSTM

Mohammad Diqi — 2024-04-20

This study investigates the application of the ConcaveLSTM model, a novel machine learning approach combining the strengths of Stacked Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional LSTM, for predicting natural gas prices. Given the inherent volatility and complexity of energy markets, accurate forecasting models are crucial for effective decision-making. The research employs a comprehensive dataset from 1997 to 2020, focusing on the daily price of natural gas in US Dollars per Million British thermal units (Btu). Through rigorous testing across various model configurations, the study identifies optimal settings for the ConcaveLSTM model that significantly improve prediction accuracy. Specifically, configurations utilizing 50 input steps with neuron counts of 100 and 300 exhibit superior performance, as evidenced by lower Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), alongside higher R-squared (R2) values. These findings validate the ConcaveLSTM model's potential in financial forecasting and highlight the importance of parameter tuning in enhancing model efficacy. Despite certain limitations regarding dataset scope and market variability, the results offer promising insights into developing advanced forecasting tools. Future research directions include expanding the dataset, incorporating additional market influencers, and conducting comparative analyses with other forecasting models. This study contributes to the evolving field of machine learning applications in financial market predictions, offering a foundation for further exploration and practical implementation in the energy sector.