Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems
Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems (JASENS) is a peer-review journal published by Indonesia Society of Applied Science (ISAS). Journal of applied smart electrical network and system aims to provide a forum for academic researchers, industrial professionals, engineers, educators and practitioners to contribute and disseminate innovative new work and research result on electrical engineering related smart electrical network and system. All accepted papers will be published twice a year which is available online (open access).
Indonesian Society of Applied Science (ISAS)
Analisis Kinerja Sistem Kontrol Hybrid Electric Vehicle (HEV) Menggunakan Metode Neuro-fuzzy
Electric cars are an environmentally friendly vehicle alternative developed to reduce exhaust gas emissions and air pollution. One example is the Hybrid Electric Vehicle (HEV), which combines an Internal Combustion Engine (ICE) and an electric motor (DC motor) to improve efficiency and torque performance. HEVs generally have a smaller capacity compared to conventional vehicles, making them more fuel-efficient and energy-efficient. The system in an HEV is complex and nonlinear, requiring dynamic model approaches and appropriate control methods to maintain optimal performance. This research aims to analyze the performance of the inverse model neuro-fuzzy control system predictor implemented on an HEV. The test results show that applying a neuro-fuzzy controller can significantly improve the system's ability to achieve a response that matches the reference model. The performance of the DC motor is able to help reduce the speed error difference by up to 50 rpm with a Root Mean Square Error (RMSE) value of 0.582%. Additionally, there is a 1.411% decrease in error value compared to when the ICE is operating without using a neuro-fuzzy controller. Based on these results, the neuro-fuzzy method has proven effective in improving the accuracy and stability of the control system in HEVs.
Hybrid Electric Vehicle (HEV), Predictor Model, Neuro-fuzzy
Copyright (c) 2025 Aulia Rahma Annisa, Yudi Andika, Sholahuddin Muhammad Irsyad, Dwi Sasmita Aji Pambudi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Desain PLTS Off-Grid Dengan Teknologi Penyimpanan Energi Pumped Storage Di Mahakam Ulu
This research presents the design of an off-grid Solar Power Plant (PLTS) integrated with pumped storage energy technology in Mahakam Ulu Regency, East Kalimantan, as a sustainable energy solution for remote regions. The main objective of this study is to develop a reliable, efficient, and environmentally friendly power generation system by utilizing local renewable energy potential. The research methodology includes identifying 24-hour load demand, analyzing PLTS capacity based on solar radiation potential, calculating hydrological parameters such as water head and flow rate, and determining the capacity and dimensions of key components, including turbines, penstock pipes, pumps, inverters, and storage reservoirs. The technical data show a reservoir volume of 566,784 m³, a head height of 100 meters, a penstock diameter of 1.9 meters, a PLTS capacity of 10.3 MWp using 13,734 solar panels, and a 15 MW inverter. The analysis results indicate that the designed system can maintain continuous electricity supply during nighttime or low-solar conditions through stored potential energy utilization. This configuration significantly reduces dependency on diesel generators, decreases carbon emissions, and supports the national clean energy transition agenda. The off-grid PLTS design integrated with pumped storage technology is proven to be a feasible and sustainable approach that can serve as a reference for developing similar renewable energy systems in other isolated 3T regions with comparable geographical and natural characteristics.
solar power plant, pumped storage energy, renewable energy, clean Energy Transition, rural electrification
Copyright (c) 2025 Muhamad Cahyo Samudro, Widodo Pudji Muljanto, Irmalia Suryani Faradisa, Sotyohadi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisa Ekonomi PLTS Off-Grid Dengan Teknologi Pumped Storage Di Mahakam Ulu
Indonesia continues to face challenges in providing reliable and sustainable electricity, particularly in remote areas that are not yet connected to the main power grid. To support the transition toward clean energy, this study conducts a financial feasibility analysis for the planned development of an Off-Grid Solar Power Plant (PLTS) with Pumped Storage technology located in Batu Dinding, Ujoh Bilang, Long Bagun District, Mahakam Ulu Regency, East Kalimantan. The objective of this research is to evaluate the project’s economic feasibility using financial analysis methods, including calculations of Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), and Benefit-Cost Ratio (BCR). The study assumes a project lifetime of 50 years with a total investment cost of IDR 99,475,000,000, funded through a government grant. The analysis results show a positive NPV, an IRR of 11.2%, and a BCR of 2.60, indicating that the project is financially viable and profitable. Furthermore, the sensitivity analysis with variations in discount rates (3%–10%) and investment cost increases up to 8% demonstrates that the project remains stable and feasible under different economic conditions. Therefore, the development of the Off-Grid PLTS with Pumped Storage system can serve as a sustainable and clean energy solution for electricity supply in remote regions of Indonesia.
Off-Grid Solar Power Plant, pumped storage, financial analysis, renewable energy, economic feasibility.
Copyright (c) 2025 Rifqi Fajriyansyah, Irmalia Suryani Faradisa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengaruh Variasi Output Buck-Boost terhadap pH dan TDS pada Proses Elektrolisis Air
Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji sistem monitoring kualitas air berbasis ESP32 dengan sensor pH 4502C dan sensor Total Dissolved Solids (TDS) selama proses elektrolisis menggunakan variasi tegangan dan arus output buck-boost converter. Rangkaian utama terdiri dari buck-boost converter yang diatur pada mode buck (5 V) dan boost (20 V), elektroda aluminium sebagai media elektrolisis, serta instrumen pengukuran pH dan TDS yang terintegrasi dengan mikrokontroler. Pengujian dilakukan dengan mencatat perubahan pH dan TDS pada interval waktu tertentu hingga 90 detik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor pH 4502C mampu mendeteksi kenaikan pH dari nilai awal 4,00. Pada kondisi 5 V 20 A (J = 4,03 mA/cm²) pH meningkat lebih cepat hingga 6,70, sedangkan pada kondisi 20 V 12 A (J = 2,41 mA/cm²) hanya mencapai 5,60. Hal ini membuktikan bahwa densitas arus berperan penting terhadap laju peningkatan pH akibat pembentukan ion OH⁻. Sensor TDS menunjukkan penurunan kadar zat terlarut dari nilai awal 169 ppm. Pada tegangan 5 V 20 A, TDS menurun lebih signifikan hingga 120 ppm, sedangkan pada 20 V 12 A hanya turun menjadi 139 ppm. Hasil ini menunjukkan variasi tegangan dan arus berpengaruh terhadap efektivitas penurunan zat terlarut dalam air.
Buck–Boost Converter, Densitas Arus, Elektrolisis, Kualitas Air, 4502C
Copyright (c) 2025 Septyana Riskitasari, Deasy Shandiya Ekawati, Wahyu Aulia Nurwicaksana https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Monitoring Listrik Tiga Phasa Berbasis Panel LED P10
Abstract The increasing demand for electricity consumption monitoring in various sectors, including educational environments, requires an accurate, efficient, and real-time monitoring system. This study aims to design and develop a three-phase electricity monitoring system using a P10 LED Matrix panel controlled by an Arduino Mega microcontroller. The system is designed to display voltage, current, and frequency parameters directly through the LED panel, replacing conventional LCD displays with limited size and visibility. The design methodology includes problem identification, data collection through literature study and observation, hardware and software design, assembly, and system testing. The main components consist of three PZEM-004T sensors for electrical data acquisition, an Arduino Mega ATmega2560 as the processing unit, and three P10 LED Matrix panels as the visualization medium. Testing results show that the system can display real-time data with high accuracy. The average voltage measurement error was 0.0013%, and the current measurement error was 0.057%, both well below the 0.5% tolerance specified by the sensor. This system has proven reliable for monitoring three-phase electrical loads at the Politeknik Negeri Ketapang Laboratory Building. In conclusion, the developed system can enhance electricity monitoring efficiency, facilitate electrical condition analysis, and has the potential for further development by integrating Internet of Things (IoT) technology for remote monitoring. Keywords: Electrical monitoring system, three-phase, P10 LED panel, Arduino Mega, PZEM-004T.
Implementasi Deep Learning Dalam Prediksi Real-Time Iradian Surya
Accurate prediction of solar irradiance plays a critical role in the planning and operation of renewable energy systems, particularly for photovoltaic integration and energy management. This study investigates the use of a deep learning approach based solely on Convolutional Neural Networks (CNN) to forecast short-term solar irradiance values. The model is trained using normalized multivariate time series data, which include several meteorological parameters as input features. The CNN architecture is designed to extract temporal patterns from the input sequences and predict radiation intensity at the next time step. Experimental results show that the proposed model achieves strong predictive performance, with a Mean Squared Error (MSE) of 0.0006, Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.0242, Mean Absolute Error (MAE) of 0.0184, and a coefficient of determination (R²) of 0.9607. These findings demonstrate that CNN, despite its simplicity, is capable of effectively learning complex temporal relationships in solar irradiance data. Furthermore, the loss curves for both training and validation sets indicate stable convergence without signs of overfitting. The results suggest that CNN-based forecasting models can offer a lightweight and accurate solution for real-time solar prediction applications, especially when computational resources are limited.
Solar Irradiance Forecasting, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Time Series Prediction, Renewable Energy.
Copyright (c) 2025 Angga Liwijaya, Pola Risma, Yurni Oktarina, Tresna Dewi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Simulasi Deteksi Marka Jalan Menggunakan Canny Edge Detection untuk Navigasi Kendaraan Otonom
This study develops an automatic steering control system based on image processing using the Canny Edge Detection method. The system is implemented on a small-scale autonomous vehicle prototype, utilizing Raspberry Pi 5 as the main processor and a Pi Camera as the visual sensor. Video frames are processed through several stages, including color conversion, Grayscale, Gaussian blur, Edge Detection, Region of Interest (RoI), and lane center estimation. The results show an average lane detection accuracy of 96% with responsive steering control, indicating the system's potential for lightweight autonomous vehicle navigation.
Autonomous Vehicle, Canny Edge Detection, Lane Detection, Steering Control, Raspberry Pi
Copyright (c) 2026 Febrian Akbara, Ii Munadhif, Mohammad Abu Jami'in, Ryan Yudha Adhitya, Imam Sutrisno https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Logika Fuzzy dalam Perancangan Sistem Kontrol Kecepatan Motor Chain Conveyor
Dalam sistem produksi industri, chain conveyor merupakan komponen penting untuk memindahkan material secara efisien. Namun, variasi beban secara dinamis dapat menyebabkan gangguan pada kinerja motor penggerak, seperti peningkatan arus dan suhu yang berisiko menyebabkan kerusakan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem kontrol kecepatan motor chain conveyor berbasis logika fuzzy dengan metode Sugeno untuk mengatasi permasalahan tersebut. Sistem mengandalkan input dari sensor Load Cell (berat material), PT100 (suhu motor), dan PZEM-004T (arus listrik) yang diproses menggunakan aturan fuzzy. Keluaran sistem berupa sinyal kontrol untuk mengatur kecepatan motor melalui inverter. Perancangan dilakukan dengan integrasi sensor, ESP32, serta aktuator seperti relay dan motor servo, dengan pengaturan sinyal PWM yang dikonversi menjadi tegangan analog. Simulasi sistem menggunakan software Matlab menunjukkan bahwa logika fuzzy Sugeno mampu menentukan set point kecepatan motor secara akurat berdasarkan input aktual. Pada pengujian dengan berat material 900 gram, suhu motor 37,4°C, dan arus listrik 2,29 A, sistem berhasil menghasilkan frekuensi motor sebesar 25 Hz yang sesuai dengan perhitungan manual. Hasil ini menunjukkan bahwa metode fuzzy efektif dalam menyesuaikan kecepatan motor secara adaptif, serta meminimalisasi risiko overload pada motor dalam kondisi operasional yang berubah-ubah.
fuzzy, kontrol, kecepatan, motor, konveyor
Copyright (c) 2025 Sofi Berliana Rizky, Isa Rachman, Ii Munadhif https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
PULSE Energy: Solusi Portabel Hemat Energi untuk Sistem AC dan DC
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan unit daya hibrida portabel AC-DC yang mampu menyediakan konversi energi untuk beban resistif dan induktif. Desain menggunakan sistem konverter AC-DC hibrida, yang mengintegrasikan baterai yang dapat diisi ulang, inverter DC-AC, dan sistem kontrol pintar berbasis mikrokontroler. Aplikasi Android diterapkan untuk pemantauan dan pengendalian jarak jauh, memungkinkan pengguna untuk mengelola konsumsi daya dan mengisi ulang baterai. Penelitian ini menemukan bahwa unit daya hibrida efektif dalam mendukung beban resistif dan induktif tanpa kerugian energi yang signifikan. Sistem kontrol pintar, yang mencakup relay untuk pemutusan daya otomatis berdasarkan saldo yang tersedia. Fitur pemantauan jarak jauh meningkatkan kenyamanan pengguna dengan memberikan wawasan real-time tentang penggunaan energi dan saldo. Penelitian ini memberikan solusi yang dapat diskalakan untuk kebutuhan energi portabel, dengan implikasi untuk aplikasi rumah tangga maupun komersial. Fitur kontrol pintar juga berkontribusi pada penghematan energi dan otonomi pengguna yang lebih besar. Integrasi output AC dan DC serta kemampuan pengendalian jarak jauh membedakan solusi ini dari unit daya tradisional. Nilai penelitian ini terletak pada aplikasinya yang praktis untuk berbagai perangkat elektronik, menawarkan sumber daya yang andal, efisien, dan fleksibel.
Deteksi Ikan Menggunakan MEtode Faster R-CNN
Automatic fish detection in video is a challenging task in the field of computer vision, which can be addressed using deep learning methods. This study proposes the use of the Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) to detect two types of fish, namely Manfish and Lemonfish, in video data. The dataset was constructed by extracting frames from video and processing them using the Roboflow platform. The model was trained and tested using pre-split training and testing sets. The training process was conducted over 40 epochs using the Adam optimization algorithm to improve detection accuracy. Model evaluation was carried out using several metrics, including Precision, Recall, mean Average Precision (mAP), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and R-squared (R²). The results show that the model achieved a precision of 94% and an accuracy of 87% for the Lemonfish class, and a precision of 95% and an accuracy of 89% for the Manfish class. These findings indicate that the model is capable of accurately detecting fish, delivering high detection performance, and effectively recognizing objects in video frames.
Fish Detection, Deep Learning, Faster R-CNN, Computer Vision, Model Evaluation.
Copyright (c) 2025 Yurni Oktarina, Yolanda Eka Pratiwi, Tresna Dewi Dewi
Pembagian Daya pada Kendaraan Listrik Berbasis Sistem Hybrid Baterai dan Superkapasitor dengan Fuzzy Logic Controller
This research discusses the application of Energy Management System on hybrid batteries and superkapasitors for power distribution as an effort to distribute the load on electric vehicles. The purpose of the research conducted is to determine whether the proposed Fuzzy Logic Controller-based control system can operate well as an effort to distribute power for the needs of operating electric vehicles. The driving cycle that will be used in the study is the Urban Dynamometer Driving Schedule (UDDS) cycle to determine the effect of power sharing on hybrid batteries and superkapasitors in the UDDS driving cycle. Testing was carried out under 2 different conditions, namely when the SOC condition of the battery and superkapasitor was 85% and when the SOC of the battery was 20% while the SOC of the superkapasitor was 85%. From the test, it was obtained that the proposed hybrid battery and superkapasitor system based on the Fuzzy Logic Controller was able to operate well under the specified conditions. Both energy storage devices were able to share power by maintaining the battery and superkapasitor SOC not exceeding the specified operating limits. This condition allows electric vehicles to be operated for a fairly long period of time.
Power Sharing, Fuzzy Logic Controller, UDDS
Copyright (c) 2025 Yudi Andika, Aulia Annisa, Aminatus Sa’diyah, Hendro Widodo
KOPISA: Rancang Bangun Sistem Otomatis Pengemasan Plastik untuk Biji Kopi dengan Fitur Pemantauan Suhu dan Berat
Industri pada umumnya adalah aktivitas untuk menghasilkan produk. Dalam kegiatan industri terdapat beberapa proses seperti pengumpulan bahan baku, produksi, quality control, pengemasan, dan pemasaran. Salah satu masalah yang sering terjadi adalah pada tahap pengemasan. Jika proses pengemasan tidak efisien, hal ini akan menghambat hasil produksi karena membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Oleh karena itu, tugas akhir ini bertujuan untuk merancang dan membuat alat pengemas plastik yang dapat mengubah plastik lembaran menjadi kemasan. Alat ini dilengkapi dengan fitur pemantauan suhu pada pemanas dan pemantauan berat kemasan untuk meningkatkan kualitas hasil kemasan. Sistem ini menggunakan mikrokontroler Arduino Mega2560 sebagai pusat kendali, motor servo untuk katup bak penampungan, sensor load cell untuk penimbangan, motor DC sebagai penggerak sealer, dan LCD untuk menampilkan data. Alat ini mengubah plastik lembaran menjadi kemasan yang direkatkan menggunakan pemanas. Komponen pendukung lainnya meliputi relay dan sensor suhu DS18B20. Hasil pengujian menunjukkan alat ini dapat bekerja optimal pada suhu 60-65°C dengan delay pengepresan 2500 ms. Pengemasan menunjukkan akurasi berat yang baik dengan persentase error rata-rata 8,75% untuk 100gram dan 5,05% untuk 200gram. Selisih berat rata-rata antara load cell dan timbangan konvensional adalah 1,29 gram, dan sensor suhu menunjukkan selisih rata-rata 0,878°C dengan error 1,818%.
the Estimation of State of Charge for 4S2P Lithium-Ion Battery Using Kalman Filter and Coulomb Counting
State of Charge (SoC) estimation is crucial for the performance and safety of Battery Management Systems (BMS). This study evaluates and compares two SoC estimation methods—Kalman Filter and Coulomb Counting—based on numerical simulation of a 4S2P lithium-ion battery charging process using MATLAB. The methods are assessed using statistical metrics: RMSE, MAE, MAPE, and R², and are compared against both current-based reference calculations and normalized actual voltage. Kalman Filter consistently demonstrates superior performance, achieving lower RMSE (0.00067) and MAE (0.00045) against SoC reference, and RMSE (0.0376), MAE (0.0312), R² (0.978) against voltage reference. In contrast, Coulomb Counting shows increased error accumulation and lower correlation with system behavior. This confirms Kalman Filter's robustness in dynamic conditions, owing to its real-time correction mechanism and noise tolerance. The study highlights Kalman Filter as a more accurate and reliable method for modern BMS applications. Recommendations for future development include real-world testing and hybrid algorithm implementation.
Copyright (c) 2025 Tiara Erly Syah Putri
Rancang Bangun Sistem Pelacak Posisi Human Indoor Location menggunakan ESP-Now
This research aims to develop an Internet of Things (IoT)-based employee attendance and position tracking system using the ESP-NOW protocol integrated with a web database. This system is designed to automatically record attendance and monitor the position of employees in real-time using the Trilateration method with the Exponential Path Loss model. Data from the ESP32 device is sent to the MySQL database via the MQTT protocol and displayed in an easily accessible website interface. The results show that the system can efficiently recap daily, weekly, and monthly attendance data, as well as display the position history of employees and guests with sufficient accuracy. With the implementation of this system, the efficiency and accuracy of attendance management and employee monitoring at Sutami Hydroelectric Power Plant has increased significantly.
Copyright (c) 2025 Ega Adi Rachmawan, Lilik Subiyanto, Adianto, Mat Syaiin, Aulia Rahma Annisa, Mustika Kurnia Mayangsari
Sistem Input Output Inventaris Tools Menggunakan Long Range RFID Study Case di PLTA Sutami
The problem faced by Sutami Hydroelectric Power Plant in the management and data collection of tools is that the data collection is still done manually, and some tools are not returned to their place due to negligence in use. To support the achievement of the 5S culture (Seiri, Seiton, Seiso, Seiketsu, Shitsuke) at Sutami Hydroelectric Power Plant, an automated tools management system is needed. In the application of the goods input and output system, many are still using low frequency RFID with a reading range of >5cm so that tapping must be done with an RFID Reader. This still has the potential for an unrecorded loan process if the item is not tapped. This research optimizes the tools management system with long range RFID. With the designed update, it is expected that the tools management system at Sutami Hydroelectric Power Plant can provide increased productivity and also achieve the 5S culture at Sutami Hydroelectric Power Plant.
PERENCANAAN TRANSFORMATOR PADA ELEKTRIFIKASI CONTAINER CRANE UNTUK OPERASI BONGKAR MUAT
Sistem bongkar muat pelabuhan mencakup semua komponen atau peralatan penanganan muatan yang mendukung proses bongkar muat baik dari kapal ke pelabuhan maupun sebaliknya. Dalam penanganan pelabuhan, ini melibatkan pembongkaran dari kapal dengan memakai crane dan sling kapal ke daratan terdekat, umumnya dikenal sebagai dermaga. Crane adalah alat yang digunakan untuk mengangkat dan memindahkan material yang juga membutuhkan energi listrik. Untuk itu diperlukan sumber daya listrik untuk kegiatan operasional bongkar muat. Kebutuhan sumber daya listrik yang diperlukan, digunakan juga dalam menentukan kapasitas transformator distribusi yang terpasang. Untuk menentukan semua itu berdasar keberadaan beban yang digunakan sebagai acuan utama dalam beban listrik yang diharapkan. Beban diklasifikasikan sesuai dengan sifat, yaitu continue dan terputus-putus (intermittent). Beban terputus-putus (intermittent) tergantung faktor siklus kerja yang dapat ditambahkan pada beban kontinyu untuk mendapatkan beban rata-rata (average load). Beban listrik ditentukan berdasarkan konsep di atas, dengan margin ditambah 30% di atas beban rata-rata dengan memasukkan perubahan beban pada kerangka pemakai pada saat pengembangan dan implementasi perubahan diwaktu mendatang. Berdasarkan hasil studi lapangan pada operasional bongkar muat di Surabaya yang menjadi lokasi penelitian ini, menunjukkan transformator yang terpasang pada Container Crane (T4 2500 kVA/20/6,6 kV) dan transformator yang terpasang pada RTG Crane (T1 1250 kVA/20/0,4 kV) sudah sesuai dengan kapasitas transformator yang seharusnya.
Container Crane, Transformator, Daya Listrik, Beban Listrik, Effisiensi
Copyright (c) 2026 EDY SETIAWAN, Annas Singgih Setiyoko, Galih Anindita, Yudi Andika, Evi Nafiatus Sholikhah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Integrasi Sistem ESP32 dengan Pemantauan Cuaca Menggunakan Sensor Meteorologi
This study proposes an ESP32-based system integration for real-time weather monitoring using meteorological sensors including wind speed, wind direction, and rainfall sensors. ESP32 is chosen as the main platform because of its capability in wireless communication (Wi-Fi and Bluetooth) and its efficiency in processing sensor data with low power consumption. This system combines meteorological sensors to measure wind speed, wind direction, and rainfall, which are then displayed directly on the Nextion screen. The collected data will be updated in real-time, providing easily accessible information. The purpose of this study is to develop an effective and integrated weather monitoring system. The test results show that this system can collect and display data accurately on Nextion, providing an efficient and practical weather monitoring solution.
Copyright (c) 2025 Yusma'el Khammi Prayoga, Afif Zuhri Arfianto,ST.MT, Dimas Pristovani Riananda,S.ST.MT
Peningkatan Akurasi Kontrol Arah Kapal Menggunakan Sensor Kompas BNO055
The accuracy of a ship's heading measurement is an important element in ensuring the ship moves towards its destination precisely and safely. One of the key parameters in this system is the ship's heading, which indicates the direction of the ship relative to a specific reference point, such as magnetic north. However, heading measurements are often affected by environmental disturbances, magnetic interference and sensor calibration errors, which can degrade measurement accuracy. This research proposes the use of the BNO055 sensor, which combines an accelerometer, gyroscope and magnetometer in a single module to measure ship orientation in three dimensions. An STM32 microcontroller is used to process the data from the BNO055 sensor and calculate the ship's heading and relative bearing with high precision. The calculation results are then displayed on the Nextion Display, providing visual information needed by the user. Test results show that the system provides high accuracy, with an average percentage error of 0.002% for heading and 0.208% for angle. The system can steer the ship with high precision, despite magnetic field disturbances. Thus, this BNO055 and STM32-based system is expected to improve efficiency and accuracy in ship direction measurement applications.
Implementasi Sistem SCADA dan PLC S7-300 untuk Otomatisasi Koreksi Berat Semen Pada Checkweigher
Checkweigher merupakan sebuah alat yang digunakan untuk mengoreksi penimbangan semen. Sistem ini dirancang untuk mengatasi masalah penimbangan dari Checkweigher lama yang penimbangannya sering dibawah setpoint, tidak stabil, dan kurang presisi. Pada Checkweigher yang lama mempunyai kelemahan yaitu penimbangannya tidak dapat dipantau secara jarak jauh. Pada Checkweigher yang dirancang ini display dan data penimbangan ditampilkan pada HMI di kontrol lokal dan terhubung ke sistem SCADA untuk pemantauan jarak jauh. Sistem Checkweigher yang dirancang memiliki 5 zona koreksi: Underweight, Tendency(-), normal (setpoint), Tendency(+), dan Overweight, dengan set point 40–40,3 kg. Hasil pengujian menunjukkan Checkweigher bekerja baik, dengan rata-rata error sensor load cell 0,118% dan penimbangan lebih banyak masuk ke zona setpoint. Sistem ini berhasil meminimalisir Underweight, dengan 30,88% penimbangan masuk zona 1 dan 2 (Underweight dan Tendency(-)), serta 69,12% masuk zona 3, 4, dan 5 (normal, Tendency(+), dan Overweight).
Copyright (c) 2025 Dinda Ayu Permatasari, Alfian Raid Jiddan Al Fath, Edi Sulistio Budi, Wahyu Tri Wahono
Optimasi Klasterisasi Kubernetes untuk Peningkatan QoS pada Jaringan 5G
Resource management, scalability, and Quality of Service are key challenges in deploying 5G networks, particularly regarding latency, throughput, and packet loss. Conventional network architectures often fail to meet the demands of high-speed and low-latency communication, especially for applications such as the Internet of Things and cloud computing. This study applies a Kubernetes-based clustering method to address these challenges to optimize 5G network performance through efficient resource allocation and load balancing. Experiments were conducted in a Containerized Network Function environment through simulations, demonstrating significant performance improvements. Test results recorded a 28.69% reduction in latency, a 34.52% increase in throughput, and a 32.14% reduction in packet loss compared to a non-clustered 5G network. These improvements are supported by Kubernetes features such as auto-scaling, traffic distribution, and real-time load balancing. This approach demonstrates that Kubernetes clustering effectively enhances Quality of Service, optimizes resource allocation, and improves the overall efficiency of 5G network systems. Keywords: 5G Networks, Clustering, Kubernetes, QoS, Resource Management
Copyright (c) 2024 Ronald Adrian, R. Deasy Mandasari
IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING AIR DENGANSENSOR ULTRASONIK HC-SR04 DAN WATER FLOW DI ASONE HIDROPONIK BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) MENGGUNAKAN ENERGI PANEL SURYA(PLTS)
The cultivation system using hydroponics is now widely popular among the community because it does not require large areas of land. Using the hydroponic system results in faster and optimal harvests. However, the busy activities of urban communities often cause them to fail in implementing it due to constraints in controlling and monitoring hydroponic plants. Additionally, PLN electricity is essential for operating the water pump, and the electricity load and tariff increases, along with sudden blackouts, significantly impact business actors. To address this problem, this research creates an Internet of Things (IoT)-based water monitoring system for ACONE Hydroponics partners with solar panel (PLTS) energy sources as an alternative energy in the event of a sudden PLN power outage. The sensors used in this system include the HCR-04 ultrasonic sensor to monitor water availability and the water flow sensor to measure water flow (discharge). Sensor data is processed by the ESP32 microcontroller and sent to the Blynk cloud platform via an internet connection and displayed on an LCD. System testing shows that the system can send sensor data to the cloud platform stably and in real-time. Data visualization on the cloud platform is easy to understand and helps hydroponic owners monitor water conditions in hydroponic systems. This water monitoring system can help users optimize water use in hydroponic systems.
Copyright (c) 2024 Dewi Permata Sari, Jhofy Ricardo P Sitindaon, Dewi Permata sari, RD. Kusumanto
Perancangan Alat Saklar Elektronik Menggunakan Metode Uji IC di Laboratorium Elektronika Dasar
Komponen elektronika adalah bahan utama yang diperlukan untuk proses pembelajaran praktikum yang di lakukan oleh mahasiswa jurusan Teknik Elektro. Sering kali terjadi kegagalan pada saat praktikum , penyebab utama adalah kegagalan fungsi dari komponen yang digunakan, ketika serangkaian SOP telah dilakukan. Maka untuk mengurangi resiko kegagalan saat praktikum, komponen yang akan digunakan harus dipastikan kondisinya dalam keadan berfungsi dengan baik. Hal inilah yang melatarbelakangi dilakukannya penelitian dengan judul Perancangan Alat Saklar Elektronik Menggunakan Metode Uji IC (Integrated Circuit) di Laboratorium Elektronika Dasar. Alat Saklar Elektronik ini dirancang untuk dapat menguji beberapa komponen aktif antara Seven Segment Common Anode, Seven Segment Common Cathode, ADC 0804, Tansistor NPN BD 139 series, Transistor PNP BD 140 series, Mosfet N Channel IRF 540, Mosfet P Channel IRF 9540. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan alat yang mampu menyeleksi beberapa komponen aktif yang sering digunakan oleh praktikan pada saat praktikum yang dilakukan di Laboratorium Elektronika Dasar. Dengan demikian, dalam merancang alat saklar elektronik menggunakan metode uji IC, penting untuk memperhatikan pemilihan komponen yang tepat, pengujian yang cermat, serta aspek keamanan dan kenyamanan pengguna. Integrasi antara perancangan sistem, pemilihan komponen, dan pengujian yang teliti akan membantu memastikan kualitas dan kinerja alat elektronik yang dihasilkan
Copyright (c) 2024 Fauziah Sholikhatun Nisa
Monitoring Dan Datalogger Untuk Daya Keluaran Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Angin
Energi listrik dapat dihasilkan dari berbagai jenis energi primer dengan memanfaatkan energi terbarukan salah satunya yaitu angin, untuk memanfaatkan energi terbarukan tersebut membutuhkan peralatan, misalnya untuk tenaga angin membutuhkan peralatan utama turbin angin untuk memastikan bahwa perangkat sumber energi tersebut berjalan dengan baik maka memerlukan perawatan dan pemantauan. pematauan secara konvensional mengukur mengunakan multimeter dan perlunya pencatatan data agar bisa diolah. Fungsi dari memonitoring adalah untuk mengumpulkan data sebanyak-banyaknya untuk itu manusia bisa mengunakan teknologi Internet of Thing (IOT) sebagai media pemantauan dan pencatatan data. Sistem datalogger akan merekam Kecepatan angin, Tegangan dan Arus, secara real time untuk mengetahui kondisi serta korelasi antara lingkungan dan daya yang dihasilkan oleh turbin angin dengan memanfaatkan mikrokontroler. Berdasarkan hasil pengukuran toleransi kesalahan pada sensor yang di gunakan memiliki rata – rata berada dibawah 5%. Pada sensor kecepatan angin RS-FSJT-N01 error 0,089%. Pada sensor tegangan turbin angin error 0,08%. Pada sensor arus ACS712 5amp error 0,051%. Kemudian kecepatan total pengiriman data sebesar 2154 milidetik per 1 record data.
The Implementasi Robot Line Follower Sebagai Peghntar Makanan / Minuman Di Restoran Modern
Laporan ini membahas implementasi Robot Line Follower untuk mengantarkan makanan atau minuman di restoran modern. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan robot yang dapat mengikuti garis dan mengantarkan pesanan secara otomatis ke meja pelanggan. Robot ini menggunakan sensor garis untuk mendeteksi lintasan, sensor ultrasonik untuk menghindari rintangan, dan sensor warna untuk mendeteksi meja. Sistem kontrol pada robot ini menggunakan mikrokontroler ESP32. Hasil penelitian menunjukkan bahwa robot dapat berfungsi dengan baik dalam mengantarkan makanan ke dua meja yang berbeda dan kembali ke titik awal setelah pesanan diambil oleh pelanggan. Namun, robot masih memerlukan perbaikan pada sensor dan pemrograman untuk meningkatkan kinerjanya. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan teknologi otomasi di industri layanan makanan.
Copyright (c) 2024 Ariski Sapni Putra Ariski
Alat Sistem Pendeteksi Area Blind Spot Dengan Prototype Kendaraan Dump Truck
Truk boks memiliki area yang tidak dapat dilihat oleh pengemudi yang biasa disebut dengan area blind spot. Penyebabnya adalah konstruksi kendaraan, semakin besar kendaraan maka blind spot semakin besar. Sudah banyak kasus kecelakaan yang disebabkan oleh blind spot. Maka dirancanglah suatu sistem pendeteksi objek yang berada pada area blind spot truk boks. Metode perancangan sistem ini menggunakan metode prototyping dengan penerapan metode sugeno fuzzy logic sebagai algoritma pengambilan keputusan dan Internet of Things (IoT).
Prediksi Temperatur Lingkungan dengan Recurrent Neural Network Menggunakan Data Historis Iradiasi Matahari
Penelitian ini mempelajari penggunaan Recurrent Neural Network (RNN) untuk memprediksi temperatur lingkungan di kota London menggunakan data historis iradiasi matahari. Data yang digunakan terdiri dari Hi temperature, low temperature, temperature out, dan iradiasi matahari yang dikumpulkan selama 24 jam dari bulan maret 2014 untuk memprediksi bulan april 2014, dengan 80% untuk pelatihan, 10% untuk validasi, dan 10% untuk testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RNN dapat melakukan prediksi dengan baik dan memberikan hasil yang stabil dan konsisten. RMSE yang didapat untuk prediksi hi temperature, low temperature, temperature out, dan iradiasi matahari adalah 4.97, 4.20, 4.48, dan 5.03 Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam memprediksi kondisi temperatur pada lingkungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RNN dapat memprediksi temperatur lingkungan dengan akurasi yang tinggi.
Copyright (c) 2024 Raihan Aldiaz Rahman, Pola Risma, Yurni Oktarina, Hendra Marta Yudha
Sistem Kendali Irigasi Otomatis Pada Pertanian Hidroponik Vertikal Berbasis Internet Of Things (IoT)
Vertical hydroponic farming is an innovative method of cultivating plants efficiently in urban environments. However, the main challenge in managing hydroponic farming is monitoring and regulating appropriate water levels for plants, especially on a large scale or in remote locations. To overcome this problem, an automatic irrigation control system based on the Internet of Things (IoT) is a potential solution. This study proposes the development of an automatic irrigation control system integrated with IoT technology to increase the efficiency and productivity of vertical hydroponic farming. This system consists of ultrasonic sensors and water flow sensors which are connected directly to a microcontroller, which is then connected to the IoT platform via a wireless network. Data obtained from these sensors is sent to the IoT platform for processing and analysis in real-time.
Copyright (c) 2024 Dewi Permata Sari, Dewi Permata sari, RD. Kusumanto, Mardiyansah
Smart Locker Menggunakan Fingerprint dan Face Recognition sebagai Sistem Keamanan Loker Penyimpanan
Currently, most lockers use keys or passwords for security. This has a high risk of being lost. The key that someone has is easily duplicated by other people, so the security is very low. Therefore, to prevent loss of items, a system is needed to secure the locker with fingerprint and facial recognition. Then the locker can be opened if the user's fingerprint and face match the registered data and there is information sent to the user via an application on the smartphone. Fingerprint testing is carried out by 2 users, the percentage is 95% from 20 tests. Face recognition testing based on distance is carried out with 3 resolutions. The HQVGA resolution is 240 x 176 with a distance of 5-60 cm, the percentage is 57% from the 35x test. The QVGA resolution is 320 x 240 with a distance of 5-70 cm, the percentage is 62.5% from the 40x test. The CIF resolution is 400 x 296 with a distance of 5-70 cm, the percentage is 65% of the 40x test. Time-based face recognition testing is carried out in the morning, afternoon and evening. In the morning the percentage is 60% from 5x tests. Daylight time percentage is 100% from 5x tests. At night the percentage is 80% from 5x tests. For the overall test, it can be concluded that this security system is successfully used and can be applied in everyday life because it can maintain user privacy and can monitor the condition of the locker.
Analisa Prediksi Tegangan Input Sensor Capacitive Soil Moisture dengan Random Forest untuk Mendukung Pertanian Pintar
Saat ini, pertanian di Indonesia telah memasuki era Generasi 4.0 dengan fokus utama pada transformasi, pengembangan, dan pemanfaatan teknologi di bidang pertanian. Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi, terutama Internet of Things (IoT), robotika, mikrokontroler, dan teknologi lainnya. Sektor pertanian di Indonesia saat ini sedang berada pada transformasi pertanian tradisional menuju pertanian cerdas. Kolaborasi teknologi, khususnya penggunaan sensor untuk mendeteksi kelembapan tanah, menjadi solusi penting dalam mendukung konsep pertanian berkelanjutan. Greenhouse, atau sering disebut sebagai rumah kaca, menjadi infrastruktur khusus untuk pertanian yang mengadopsi teknologi. Greenhouse memerlukan pemantauan variabel tertentu, seperti temperatur, kelembaban udara, dan intensitas cahaya, untuk menjaga kondisi tanaman yang dibudidayakan. Dalam konsep pertanian pintar, greenhouse dapat dilengkapi dengan berbagai teknologi, seperti penggunaan sensor suhu dan kelembapan udara, yang mempermudah petani dalam menjaga kondisi tanaman. Salah satu sensor yang dapat digunakan untuk mendeteksi kelembapan tanah adalah Sensor Capcitive Soil Moisture, dimana pada saat sensor tersebut mendeteksi kurangnya kelembapan pada tanah, maka sensor tersebut akan memberikan sinyal untuk menghidupkan pompa. Sensor ini tentu saja memerlukan input dalam menghidupkan pompa, dimana tegangan tersebut memiliki nilai yang berbeda-beda disetiap aksinya dalam menghidupkan pompa. Oleh karena itu, diperlukannya pendekatan prediksi dan pembuktian dengan bantuan optimalisasi untuk memprediski input sensor agar dapat terus mendukung kelancaran keberlangsungan pertanian pada greenhouse. Dalam memprediksi Tegangan Input Sensor Capcitive Soil Moisture ini menggunakan Random Forest menghasilkan prediksi input sensor kedepannya. Hasil pengujian menggunakan random forest dan linear regression menunjukkan angka akurasi 100% atau 1,00 yang prediksi di tampilkan dengan grafik ROC.
Copyright (c) 2024 Elsa Nurul Mardiyati, Tresna Dewi, Yurni Oktarina
Analisis Pertumbuhan Tanaman Bayam Brazil: Perbandingan Antara Metode YOLOv5 pada Pertanian Vertikal dan Horizontal
Bayam brazil (Alternanthera sissoo) merupakan salah satu jenis sayuran yang mulai banyak dicari oleh masyarakat Indonesia. Usaha pengembangan bayam brazil dapat ditempuh melalui budidaya secara hidroponik guna menghasilkan tanaman yang berkualitas unggul. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan pertanian vertikal dan horizontal mana yang terbaik bagi pertumbuhan bayam brazil secara hidroponik. Pertanian vertikal dan horizontal merupakan proses inovatif dalam mengoptimalkan penggunaan lahan dan sumber daya alam yang efisien. Proses perbandingan akan menggunakan proses pengolahan citra, dengan dukungan teknologi citra digital ini, akan memudahkan untuk membandingkan pertumbuhan tanaman dalam kedua sistem. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan pengolahan citra untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang keunggulan dan tantangan masing-masing sistem, dengan harapan memberikan kontribusi signifikan untuk pengembangan pertanian yang lebih berkelanjutan dan efisien di masa depan