Hari Santoso
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Evaluasi Kinerja Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro Bantal pada Pabrik Gula Assembagoes Kabupaten Situbondo Febriananda Mulya Pratama; Hari Santoso; Teguh Utomo
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 2, No 1 (2014)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (393.754 KB)

Abstract

Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro(PLTMH) Bantal adalah pembangkit listrik yangdikelola oleh Pabrik Gula Assembagoes KabupatenSitubondo untuk menambah pasokan energi listrik.PLTMH ini terletak di Desa Bantal KelurahanBantal Kecamatan Asembagus KabupatenSitubondo dengan memanfaatkan saluran irigasiParseh yang merupakan sumber dari Gunung Ijenkemudian bermuara di dam Lewung danselanjutnya dialirkan menuju Desa Bantal. Namunsistem pembangkitan pada PLTMH Bantal kurangoptimum dikarenakan ada banyak faktor yangmenyebabkan terjadinya losses. Hasil evaluasimenunjukkan bahwa potensi daya yang dapatdibangkitkan pada PLTMH Bantal secara teoriadalah sebesar 107,1862 kW dengan debit air yangdigunakan sebesar 2,8934 ????????⁄???? dan ketinggianjatuh air bersih (head nett) 6,37977 meter.Sedangkan potensi daya yang dapat dibangkitkansecara keseluruhan pada saluran irigasi Parsehadalah sebesar 311,0305 kW dengan debit air yangdigunakan adalah pada saluran KP 3 sebesar 8,3960????????⁄????. Dalam melakukan pengujian pembangkitdengan media air garam dan plat aluminium sebagaielektroda, didapatkan kapasitas daya yang dapatdibangkitkan oleh generator sebesar 101,1123 kW.Hal ini terdapat perbedaan antara daya yangdihasilkan secara teori lebih besar dibandingkandengan daya yang dihasilkan ketika melakukanpengujian pembangkit dikarenakan terjadi lossespada peralatan mekanik dan generator.Kata Kunci—debit air, ketinggian jatuh air (head),PLTMH Bantal, potensi daya.
KAJIAN PENGARUH MODIFIKASI JUMLAH KUTUB TERHADAP PERUBAHAN DAYA DAN TORSI MOTOR INDUKSI SATU FASA Asfari Hariz Santoso; Hari Santoso; Hery Purnomo
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 2, No 2 (2014)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (768.32 KB)

Abstract

Motor induksi satu fasa banyak digunakanpada kehidupan sehari-hari. Sampai saat ini di pasaranmotor induksi 1 fasa yang dengan putaran rendah ataudengan putaran dibawah 1000 rpm sangat jarang ditemui,jika ada hanya sampai putaran 1000 rpm. Untukmendapatkan putaran motor induksi 1 fasa dibawah 1000rpm biasanya disiasati dengan menggunakan pulley-belt.Sebagai solusi dilakukan analisis pengaruh perubahanjumlah kutub sejumlah 8 kutub pada motor induksi satufasa jenis rotor sangkar terhadap besar nilai daya dantorsi yang dihasilkan. Didapatkan besar daya keluaransebesar 552,34 watt dan 563,023 watt sedang besar nilaitorsi sebesar 7,9 Nm dan 7,83 Nm.Kata Kunci— Motor Induksi, Kutub, Daya, Torsi
Perancangan Alat Perbaikan Faktor Daya Beban Rumah Tangga dengan Menggunakan Switching Kapasitor dan Induktor Otomatis Temmy Nanda Hartono; Mahfudz Shidiq; Hari Santoso
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 2, No 1 (2014)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1254.558 KB)

Abstract

Perbaikan faktor daya sangat dibutuhkan dalam sistem kelistrikan rumah tangga. Faktor daya yang rendah Cosφ<0,85 lagging atau leading menyebabkan penggunaan daya (W) menjadi kurang optimal dan pada saat peralatan listrik dihidupkan atau dimatikan dalam waktu tidak bersamaan, maka akan menyebabkan faktor daya yang berubah-ubah. Sebagai solusi digunakan kompensator daya reaktif berupa komponen kapasitor dengan 14 variasi nilai kapasitansi dan komponen induktor dengan 4 variasi nilai induktansi yang terhubung paralel dengan sistem. Mikrokontroller AT Mega16 digunakan sebagai prosesor dalam mengontrol relay yang terletak pada rangkaian kapasitor dan induktor. Didapatkan sebuah alat perbaikan faktor daya rumah tangga secara otomatis dengan koreksi faktor daya tertinggi 1 dari faktor daya awal 0,47, dan koreksi faktor daya terkecil 0,93 dari faktor daya awal 0,81.Kata Kunci— Beban Rumah Tangga, Perbaikan Faktor Daya, Kapasitor, Induktor
Rancang Bangun Automatic Transfer Switch pada Motor Bensin Generator-Set 1 Fasa 2,8 Kw 220 Volt 50 Hertz Ardi Bawono Bimo; Hari Santoso; n/a Soemarwanto
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 2 (2013)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (232.524 KB)

Abstract

Automatic Transfer Switch (ATS) merupakansaklar otomatis untuk memindahkan catu daya listrik darisumber listrik PLN ke sumber listrik genset dansebaliknya. Dalam penelitian ini dirancang dan dibangungsebuah ATS yang diterapkan pada motor bensin genset 1fasa 2,8 KW 220 V 50 Hz (yang kemudian disebut genset).Komponen pensaklaran berupa TRIAC. Pelaksanaanpenelitian dimulai dengan kajian literature, penetuanspesifikas, batasan fungsi alat yang akan dibuat,perhitungan dan penentuan komponen yang akandigunakan, dilanjutkan dengan pengujian alat unjuk kerjadan analisinya, serta diakhiri dengan penarikankesimpulan. Dihasilkan suatu rancang-bangun ATS untukgenset. Proses pensaklaran dikendalikan olehmikrokontroller. Hasil pengujina menenjukkan bahwaATS yang dibuat terbukti dapat berfungsi melakukanpensaklaran otomatis sebagaimana yang dikehendaki.Index Terms—Automatic Transfer Switch (ATS), TRIAC,motor bensin generator-set 1 fasa 2,8 KW 220 V 50 Hz (genset)
Prediction of Solar Radiation Intensity using Extreme Learning Machine Hadi Suyono; Hari Santoso; Rini Nur Hasanah; Unggul Wibawa; Ismail Musirin
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 12, No 2: November 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v12.i2.pp691-698

Abstract

The generated energy capacity at a solar power plant depends on the availability of solar radiation. In some regions, solar radiation is not always available throughout the day, or even week, depending on the weather and climate in the area. To be able to produce energy optimally throughout the year, the availability of solar radiation needs to be predicted based on the weather and climate behavior data. Many methods have been so far used to predict the availability of solar radiation, either by mathematical approach, statistical probability, or even artificial intelligence-based methods. This paper describes a method of predicting the availability of solar radiation using the Extreme Learning Machine (ELM) method. It is based on the artificial intelligence methods and known to have a good prediction accuracy. To measure the performance of the ELM method, a conventional forecasting method using the Multiple Linear Regression (MLR) method has been used as a comparison. The implementation of both the ELM and MLR methods has been tested using the solar radiation data of the Basel City, Switzerland, which are available to public. Five years of data have been divided into training data and testing data for 6 case-studies considered. Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) have been used as the parameters to measure the prediction results based on the actual data analysis. The results show that the obtained average values of RMSE and MAE by using the ELM method respectively are 122.45 W/m2 and 84.04 W/m2, while using the MLR method they are 141.18 W/m2 and 104.87 W/m2 respectively. It means that the ELM method proved to perform better than the MLR method, giving 15.29% better value of RMSE parameter and 24.79% better value of MAE parameter.
Optimasi Gerakan Heliks untuk Meningkatkan Performa Algoritme Alga pada Desain Pressure Vessel Hari Santoso; Muhammad Aziz Muslim; Agus Naba
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 5 No 3: Agustus 2016
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (888.819 KB)

Abstract

Artificial Algae Algorithm (AAA) is an optimization algorithm that takes advantage of the swarm and evolutionary models. AAA consists of three phases, which are helical movement, reproduction, and adaptation. Helical movement is a three-dimensional motion which is highly influential in the convergence rate and diversity of solutions. Optimization of helical movement aims to increase the rate of convergence by moving the algae to the best colony in the population. Best colony in population is the closest to the best light source (the target solution), so that the movement is called Best Light Movement (BLM). AAA with movement toward the best light source (AAA-BLM) is tested and implemented in the case of pressure vessel design optimization. The test results indicate that the execution time of AAA-BLM increases 1,103 times faster than AAA. The increase in speed is caused by the tournament selection of AAA which is performed before the helical movement, while the AAA-BLM is conducted if a solution after the movement is not better than previous one. In the best condition, AAA-BLM finds a solution 4,5921 times faster than AAA. In the worst condition, AAA-BLM get stuck in local optima due to helical movement is too focused on the global best which may not be the global optima.