Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

SISTEM KONTROL PENGISIAN BATERAI PADA PENERANGAN JALAN UMUM BERBASIS SOLAR CELL Akhinov, Ihsan Auditia; Handaya, Devi
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 4, No 1: June 2019
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (967.863 KB) | DOI: 10.31544/jtera.v4.i1.2019.93-98

Abstract

Penggunaan solar cell sebagai sumber tenaga listrik untuk Penerangan Jalan Umum (PJU) sudah banyak digunakan. Solar cell menerima energi matahari yang penyinarannya tidak konstan. Hal ini menjadikan energi matahari yang disimpan ke dalam baterai dalam bentuk energi listrik akan mempengaruhi kualitas baterai dan lampu pada PJU. Untuk tetap bisa memanfaatkan energi matahari yang efisien, diperlukanlah sebuah sistem kontrol yang akan mengatur tegangan dan arus menuju baterai dan lampu Light Emmiting Diode (LED). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem kontrol pengisian baterai pada PJU berbasis solar cell. Perancangan sistem kontrol PJU otomatis ini berbasis analog menggunakan DC boost converter XL6009E1. Dengan perancangan sistem kontrol, solar cell mampu memberikan efisiensi daya sampai 78% dan efisiensi penggunaan lampu sampai 94%. Dengan demikian, diharapkan masyarakat tetap dapat beraktivitas di malam hari tanpa perlu dibebani biaya listrik dan sistem otomatis dapat mempermudah penggunaan PJU di jalan umum.
Pengembangan Smart Home System Berbasis Kecerdasan Buatan untuk Memanajemen Konsumsi Energi Rumah Tangga dengan Pendekatan Finansial Akhinov, Ihsan Auditia; Cahyono, Muhammad Ridwan Arif
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 4, No 1 (2021): Januari
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v4i1.1218

Abstract

Teknologi rumah pintar yang dikembangkan saat ini belum sepenuhnya mampu mendukung program konservasi energi yang dicanangkan pemerintah. Selain Saat ini kontrol untuk pengaturan rumah pintar masih dilakukan secara manual, belum sepenuhnya otomatis. Pada penelitian ini akan dibangun sistem rumah pintar yang dikendalikan oleh kecerdasan buatan untuk mengendalikan pemakaian energi berdasarkan besaran nilai tagihan bulanan. ESP32 digunakan sebagai perangkat Internet of Things (IoT) yang berfungsi mendeteksi keberadaan manusia dan mengukur energi listrik yang dikonsumsi. Data-data tersebut disimpan dalam online web server yang dibangun dari Raspberry Pi. Sistem ini dapat dimonitor dan dikendalikan oleh aplikasi berbasis Web. Aplikasi ini sudah diuji dengan menggunakan metode Black Box, hasilnya 100% aplikasi berjalan lancar. Artificial Neural Network diimplementasikan menggunakan bahasa Python, dengan 4 input, 2 layer, dan 4 output dimana masing-masing layer terdiri dari 4 neuron. Variabel masukan yang digunakan dalam ANN yaitu intensitas cahaya, temperatur ruangan, durasi waktu penggunaan ruangan, dan target biaya bulanan, sedangkan keluaran dari ANN ini yaitu durasi penggunaan peralatan listrik, dalam purwarupa ini yaitu durasi penggunaan AC, TV, refrigerator, dan lampu. Sistem sudah mampu berjalan dengan baik, mampu memberikan rekomendasi durasi maksimal penggunaan peralatan listrik dengan tingkat kesalahan sebesar 1,64%.
Optimizing 2D-to-3D image conversion for precise flat surface detection using laser triangulation and HSV masking Rahayu Purwanti, Bernadeta Siti; Akhinov, Ihsan Auditia; Mulyono, Raden Sugeng; Nurtanto, Muhammad; Hamid, Mustofa Abi
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 37, No 1: January 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v37.i1.pp111-122

Abstract

This study tackles a critical challenge in converting two-dimensional (2D) images into three-dimensional (3D) representations, focusing on the precise detection of flat surfaces. The research utilizes a triangulation method involving laser and camera systems, emphasizing the optimization of laser shooting angles and camera positioning to accurately determine z-coordinates. The methodology employs hue, saturation, and value (HSV) color masking, which has proven superior to traditional red, green, blue (RGB) methods for isolating red line objects. Key findings indicate that the optimal laser angle, β1=70.65°, significantly minimizes root mean square (RMS) error, thereby enhancing the accuracy of 3D imaging. Additionally, the use of three laser lines at different angles enables a more comprehensive detection of z-coordinates by creating multiple reference points across the surface. This arrangement improves the robustness and precision of the 3D reconstruction process, as the intersecting laser lines generate detailed coordinate data that is critical for accurately mapping surface irregularities. These results not only support existing theories in digital feature extraction but also offer a robust framework for practical applications in manufacturing and quality control, particularly in surface defect detection. The study’s innovative approach advances the field of computer vision, providing new insights and methodologies for optimizing image conversion techniques.
Hydroponic System with Integrator Modified on PI Controller for Nutrient and Water Regulation Akhinov, Ihsan Auditia; Nuralam, Nuralam; Kusumastuti, Sri Lestari; Purwanti, Bernadeta Siti Rahayu; Fadhilah, Adjie Nur
TEPIAN Vol. 5 No. 4 (2024): December 2024
Publisher : Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51967/tepian.v5i4.3157

Abstract

— This study developed a hydroponic control system to regulate nutrient concentration (PPM) and water volume using a Proportional-Integral (PI) controller. The PI controller was chosen for its simplicity and effectiveness in systems that do not require fast response times. A trial-and-error method was used to tune the Kp and Ki values, which were implemented in an ATMega328 microcontroller. The system consists of one AC pump and two DC pumps: DC Pump-1 controls the PPM by supplying liquid fertilizer, while DC Pump-2 regulates the water volume. The results showed that modifying the PI controller with an integrator limitation improved performance. For PPM control, a limit of 13000 with Kp = 2 and Ki = 0.01 resulted in a 0.5% error, 56.8-second rise time, and a 4.8% overshot. For water level control, a limit of 12000 with Kp = 100 and Ki = 0.16 yielded a 3.25% error, 2% overshot, and a 65.4-second rise time. The test results demonstrated that the use of AB Mix can be reduced by up to 26% compared to a conventional PID, with an initial PPM value of around 350.