Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Rancang Bangun dan Uji Kinerja Light Trap Berbasis PLTB untuk Pengendalian Hama Tanaman Padi Sholakhudin, Muhammad Atok; Shalahuddin, Yanu; Mitra Sujatmiko, Bagus
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 6 No. 2 (2025): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v6i2.15828

Abstract

Penelitian ini difokuskan pada perancangan serta pengujian prototipe perangkap cahaya (light trap) yang memanfaatkan Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB) sebagai sumber energi, dengan tujuan mendukung metode pengendalian hama yang ramah lingkungan pada budidaya padi. Perangkat yang dikembangkan memadukan turbin angin tipe Savonius, generator arus searah (DC), serta lampu UV yang dioperasikan secara otomatis menggunakan digital timer. Uji lapangan dilaksanakan di area persawahan dengan pengukuran parameter kelistrikan dan pencatatan jumlah hama yang tertangkap. Berdasarkan hasil pengamatan, sistem mampu menghasilkan tegangan puncak 12,3 V dengan efisiensi konversi energi sebesar 27,14%. Lampu UV terbukti efektif memikat berbagai hama, termasuk wereng, kepik, dan ngengat, tanpa penggunaan pestisida kimia. Rancangan ini dinilai hemat energi, efisien, dan berpotensi diterapkan dalam konsep pertanian berkelanjutan.
MPPT Berbasis ANN Untuk Sistem Fotovoltaik : Analisis Kinerja Pada Suhu dan Irradiansi Muhammad, Silahurrobbani; Shalahuddin, Yanu; Efytra Yuliana, Dian
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 6 No. 2 (2025): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v6i2.15999

Abstract

Pemanfaatan energi surya melalui sistem fotovoltaik (PV) terkendala oleh fluktuasi iradiasi dan suhu yang memengaruhi titik daya maksimum (MPP). Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja MPPT berbasis Artificial Neural Network (ANN) dengan simulasi MATLAB/Simulink, menggunakan model single-diode PV array, dua input (iradiasi dan suhu), satu output (tegangan optimal), serta algoritma pelatihan Levenberg–Marquardt yang terintegrasi dengan boost converter 200 W. Hasil menunjukkan peningkatan iradiasi dari 400 W/m² ke 1000 W/m² pada suhu 25°C mampu menaikkan daya hingga 218% (62,1 W menjadi 198,1 W), sedangkan kenaikan suhu dari 25°C ke 35°C pada iradiasi 1000 W/m² menurunkan daya sekitar 10,6% (198,1 W menjadi 177 W). ANN terbukti mampu melacak MPP dengan cepat, menjaga kestabilan tegangan, serta meningkatkan efisiensi sistem PV, sehingga berpotensi diterapkan pada sistem energi surya di wilayah tropis.
Simulasi Pengaruh Pertambahan Beban Terhadap Kestabilan Tegangan dan Frekuensi pada PLTMH Off-Grid 85 kVA Menggunakan MATLAB Simulink 2018a Prayoga, Rendy wisnu; Shalahuddin, Yanu; Yumono, Fajar
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 6 No. 2 (2025): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v6i2.16121

Abstract

Frekuensi dan tegangan PLTMH terdampak oleh adanya perubahan beban Listrik. Penelitian ini membahas analisis dampak perubahan beban listrik dan merancang strategi kendali melalui simulasi menggunakan MATLAB/Simulink untuk menstabilkan sistem. Pemodelan PLTMH kapasitas 85 kVA dengan variasi beban 5–60 kW. Simulasi dilakukan dalam tiga skenario: tanpa kendali, dengan Automatic Voltage Regulator (AVR) dan Governor berbasis PID, serta dengan penambahan kapasitor bank. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pertambahan beban menyebabkan ketidakstabilan signifikan pada tegangan dan frekuensi. Implementasi AVR dan Governor berhasil menstabilkan tegangan pada 220 V dan frekuensi pada 50 Hz dengan settling time <1 detik. Integrasi kapasitor bank lebih lanjut meningkatkan kualitas daya dengan menaikkan PF hingga 0.9, mengurangi rugi-rugi daya, dan mengoptimalkan kinerja generator. Penelitian ini membuktikan efektivitas kombinasi kontrol PID dan kompensasi reaktif dalam meningkatkan keandalan PLTMH off-grid.
Sistem Monitoring Kekeruhan Dan Ketinggian Air Pada Aquarium Ikan Hias Berbasis IoT Mutadayyin, Nadhiif; Shalahuddin, Yanu; Widhining Kusumastutie, Diah Arie
Fuse-teknik Elektro Vol 5 No 2 (2025): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ornamental fish farming at the partner-seller scale often faces operational efficiency challenges, particularly related to water quality management. Observations with partners revealed issues such as inefficient electricity costs and manual water drainage methods, which pose risks to fish health and increase workloads. This research aims to design an Internet of Things (IoT)-based water quality monitoring system to automate aquarium monitoring. The system uses an ESP32WROOM 32 microcontroller as the main processing unit, a turbidity sensor to detect water turbidity levels, and a water-resistant JSN-SR04T ultrasonic sensor to measure water levels. Test results showed that the turbidity sensor was able to operate with an average error rate of 11.56%. Meanwhile, the JSN-SR04T sensor demonstrated a very high level of accuracy, with a precision of ± 0.2 cm. In terms of connectivity, analysis of data transmission to the IoT platform demonstrated stable performance with an average latency of at least 0.1 ms. By implementing this system, sales partners can monitor aquarium conditions in real-time, optimize the use of electrical devices, and replace manual draining methods with a more scalable and efficient system. the JSN SR04T sensor achieves a precision of ±0.5 cm. Data transmission delay analysis yields an average latency of at least 0.1 ms, supporting responsive real-time monitoring. In conclusion, this monitoring system is proven to be valid and reliable, offering a robust and time-efficient solution for IoT-based aquarium water quality management.