Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

KONTROL KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROLLER PADA AYUNAN BAYI Septian Dwisaputra, Ade; Yumono, Fajar; Efytra Yuliana, Dian
JASEE Journal of Application and Science on Electrical Engineering Vol. 2 No. 01 (2021): JASEE
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jasee.v2i01.62

Abstract

Sebagian besar bayi terbangun di tengah malam karena perubahan fase tidur dari tidur lelap ke tidur ringan lalu bangun, dan biasanya akan menangis. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibuat suatu sistem yang dapat mengayunkan bayi kekiri dan ke kanan seperti pendulum dengan kecepatan yang diatur dengan metode fuzzy logic agar didapatkan pengayunan dengan gerakan perlahan dan stabil. Fuzzifikasi menggunakan metode Min-Max sedangkan pada deffuzzifikasi menggunakan metode weighted average dengan metode keluaran menggunakan metode tsukamoto. Hasil dari penelitian ini antara lain pada pengujian tanpa beban didapatkan respon terbaik pada saat tunning set point 60 dengan presentase error sebesar 2,28%. Pada saat tunning set point 50 didapat presentase error sebesar 13,58%. Pada saat pengujian menggunakan beban 3 kg didapatkan respon terbaik pada saat tunning set point 80 dengan presentase error sebesar 3,2%. Sedangakan pada saat tunning set point 70 didapat error sebesar 9,75%.
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.