Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
9.229
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) Teknika INVOTEK: Jurnal Inovasi Vokasional dan Teknologi Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JE-Unisla Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Indonesian Journal of Engineering and Technology (INAJET) INAJEEE (Indonesian Journal of Electrical and Electronics Engineering) IJORER : International Journal of Recent Educational Research Jurnal Teknik Elektro (JTE) Indonesian Journal of Multidiciplinary Research (IJoMR) Abimanyu: Journal of Community Engagement Tarbiyah Wa Ta'lim: Jurnal Penelitian Pendidikan dan Pembelajaran Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan IT-Edu: Jurnal Information Technology and Education
Unit Three Kartini
Universitas Negeri Surabaya
Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 74 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 74 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengembangan Metode Kapabilitas Efektif Untuk Perhitungan Penambahan Dan Pengurangan Pembangkit Hidro Termal Unit Three Kartini,
Teknika Vol 8, No 1 (2007)
Publisher : Teknika

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

Abstract

Untuk menghitung keandalan suatu sistem pembangkit yang terinterkoneksi yaitu dengan menambah atau mengurangi pembangkit baik hidro maupun termal sebagai alternatif untuk mendapatkan keandalan. Apabila  tingkat keandalan sistem pembangkitan yang diperoleh tidak sesuai dengan yang diharapkan, maka untuk mendapatkan keandalan sesuai dengan yang diharapkan tersebut diberikan alternatif penambahan unit pembangkit baru berdasarkan metode kapabilitas efektif unit pembangkit. Kapasitas unit pembangkit yang ditambahkan dihitung berdasarkan hubungan antara kapabilitas efektif unit pembangkit tersebut besarnya kemungkinan pembangkit tidak beroperasi, dan suatu parameter “m” sebagai karakteristik kemungkinan kehilangan beban dari sistem pembangkitan hidro termal. This provides a simple and effective technique for calculating the reability of the interconnecting system hidro termal. The avaibility of enough generating capacity to meet the load demand is the foremost priority at the planning level that ensures satisfactory operation of the power system. The application of effective capability methods enables quantitative prediction of the system reliability. The results obtained by capability techniques will only provide a criterion for evaluation of the situation rather than give a guaranteed result. And “m” parameter for characteristic calculation loss of load from hidro termal generation.When loss of load probability can be obtained by combining the system load duration curve with the capacity outage probability.It may be pointed that capacity outage may not necessarily result in loss of load.
Pengembangan Model Optimalisasi Penjadwalan Bahan Bakar Dengan Metode Programming Linear Untuk Minimalisasi Biaya Produksi Sistem Kelistrikan Jawa Bali Unit Three Kartini,
Teknika Vol 9, No 1 (2008)
Publisher : Teknika

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

Abstract

Dalam penelitian ini dibuat suatu model baru dan memiliki sifat pengembangan, yaitu pengembangan pemodelan  optimalisasi untuk  penjadwalan bahan bakar dengan menggunakan  programming linear yang berbasis pada metode simpleks. Permasalahan yang akan diungkap dengan menggunakan model programming linear yang dikhususkan untuk penjadwalan bahan bakar pada pembangkit termal yang mensupplay tenaga listrik di area IV  yang akan dicari jawabannya melalui penelitian ini, yaitu  bagaimana bisa didapatkannya penjadwalan bahan bakar pada pembangkit termal yang optimal sehingga diharapkan dapat meminimalisasi biaya produksi sistem kelistrikan Jawa Bali khususnya pada sistem kelistrikan untuk Area IV. In this research, a new model development model that is exploitation of modelling of optimalisation for schedulling fuel by using linear programming being based on at simplex method. Problems which will be expressed by using linear programming model which majored for schedulling fuel at mall generator which supplay electric power in area IV which will be searched by the answer through this research, that is how to get him it scheduling of fuel at optimal termal generator causing expected earning system production cost meminimalisation of electricity of  Java Bali specially at electricity system for Area IV.
Pengembangan Metode Levelized Reserve Capacity Untuk Optimalisasi Perencanaan Penjadwalan Pemeliharaan Pembangkit Terinterkoneksi Hidro Termal Unit Three Kartini,
Teknika Vol 11, No 1 (2010)
Publisher : Teknika

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

Abstract

Abstrak Tuntutan kualitas daya listrik yang disalurkan kepada konsumen wajib diupayakan pemenuhannya oleh pihak penyedia daya listrik. Perencanaan,penjadwalan, pengoperasian dan pengontrolan sistem tenaga listrik merupakan salah satu persoalan teknis maupun ekonomis, yang diakibatkan oleh beban sistem kurang dinamis. Untuk menghadapi permasalahan kebutuhan daya listrik yang berubah dari waktu ke waktu salah satunya adalah dengan mengoptimalkan perencanaan penjadwalan pemeliharaan pembangkit tenaga listrik hidro termal terinterkoneksi. Pada penelitian ini digunakan metode matematis dengan mengembangkan Metode Levelized Reserve capacity untuk optimalisasi perencanaan penjadwalan pemeliharaan pembangkit yaitu dengan meningkatkan kapasitas cadangan daya sistem. Dengan memenuhi persyaratan pengoperasian sistem tenaga listrik yaitu  peningkatan cadangan daya pada sistem dan meningkatkan keandalan serta kualitas sistem yang terinterkoneksi.
Online Learning Quality of Engineering Faculty Universitas Negeri Surabaya Towards Legal Entity State University Edy Sulistiyo; Yuli Sutoto Nugroho; Lilik Anifah; Unit Three Kartini; Maulana Rizki Aditama; Rifqi Firmansyah; Sari Cahyaningtias
IJORER : International Journal of Recent Educational Research Vol. 3 No. 1 (2022): January
Publisher : Faculty of Teacher Training and Education Muhammadiyah University of Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46245/ijorer.v3i1.182

Abstract

Analysis of the quality of the learning process is very important in teaching and learning activities in ensuring and maintaining the quality of learning well. In the teaching and learning process, the quality assurance instrument or learning quality is an instrument or tool that aims to improve quality in the education sector through observations and assessments produced by research on students. The objective of this research is to test the quality of the online learning process during the Covid-19 pandemic at the Faculty of Engineering (FT) of the State University of Surabaya (Unesa) towards a Legal Entity Higher Education (PTN-BH). The method used in this research is descriptive qualitative which aims to find out social phenomena from the point of view of students and lecturers. The result of this study is that from the ten statements given to respondents, all shown positive results. it can be concluded that Faculty of Engineering students and lecturers support Unesa to become a Legal Entity State University.
Peramalan Daya Listrik Jangka Sangat Pendek Pembangkit Termal Berdasarkan Data Meteorologi Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor-Artificial Neural Network DWI ARDIANTO; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8 No 1 (2019): JANUARI 2019
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v8n1.p%p

Abstract

Penyediaan daya listrik yang terencana sangat diperlukan untuk menghindari kelebihan atau kekurangan daya yang besar hasil dari pembangkit untuk memasok kebutuhan konsumen. Metode hybrid k-Nearest Neighbour (k-NN) - Artificial Neural Network (ANN) digunakan dalam peramalan jangka sangat pendek pembangkit termal. Penelitian ini bertujuan membahas tentang peramalan nilai daya listrik yang akan dibangkitkan oleh pembangkit termal yang ditargetkan dalam satu jam ke depan. Pembangkit termal yang menjadi target peramalan pada penelitian ini letaknya saling berdekatan dengan pembangkit termal dan hidro yang lain. Hasil penelitian menunjukkan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) dengan metode k-NN sebesar 246,61 MW dan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan metode k-NN sebesar 23,37%. Sedangkan nilai MAD dengan metode k-NN-ANN sebesar 55,63 MW dan nilai MAPE dengan metode k-NN-ANN sebesar 5,58% . Sehingga, dapat disimpulkan bahwa peramalan daya listrik untuk satu jam ke depan menggunakan metode k-NN – ANN didapatkan hasil yang lebih baik. Kata Kunci: k-Nearest Neighbour, Artificial Neural Network, Peramalan, Daya Listrik, Pembangkit Listrik Termal, Mean Absolute Deviation, Mean Absolute Percentage Error.
Peramalan Daya Listrik Jangka Sangat Pendek Pembangkit Thermal Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Criteria Decision Making - Neural Network (FMCDM-NN) Lailil Ika Wardani; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8 No 1 (2019): JANUARI 2019
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v8n1.p%p

Abstract

Kebutuhan daya listrik pada masyarakat semakin meningkat tiap tahunnya, sehingga diperlukan adanya peningkatan penyediaan daya listrik maupun peningkatan kualitas dari daya listrik. Oleh karena itu, perlu dilakukan peramalan daya listrik dalam jangka waktu tertentu, terutama untuk jangka waktu sangat pendek yaitu per jam, sehingga kebutuhan daya listrik bisa terpenuhi secara tepat dan lebih optimal. Pada penelitian ini dilakukan peramalan daya listrik jangka sangat pendek untuk pembangkit thermal berbahan bakar gas menggunakan metode Fuzzy Multiple Criteria Decision Making – Neural Network (FMCDM-NN). Dengan menggunakan metode FMCDM, didapatkan nilai error MSE sebesar 0,04035 dan RMSE sebesar 0,20087 sedangkan dengan menggunakan Metode FMCDM-NN didapatkan error dengan nilai MSE sebesar 0,01247 dan RMSE sebesar 0,1117. Dengan menggunakan metode FMCDM-NN didapatkan hasil yang lebih akurat untuk meramalkan daya listrik yang dibangkitkan oleh pembangkit thermal dalam jangka waktu sangat pendek yaitu selama 1 jam ke depan. Kata Kunci: Peramalan, metode FMCDM-NN, MSE-RMSE.
PEMODELAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK PADA RELAY DIFFERENSIAL TRANSFORMATOR GI BABADAN 150 KV EKA PRASETYO HIDAYAT; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8 No 2 (2019): MEI 2019
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v8n2.p%p

Abstract

AbstrakPada penelitian ini metode Backpropagation Neural Network (BP-NN) telah dimodelkan untuk meningkatkan kesensitifan relay differensial terhadap gangguan. Hal ini dimungkinkan karena BP-NN menawarkan penyelesaian masalah dalam menentukan pengenalan pola. Metode ini dapat digunakan untuk pengenalan pola dengan model yang sederhana dalam menggambarkan pola hubungan antara arus differensial dengan arus restrain tersebut Hasil penelitian menunjukan bahwa dengan menggunakan metode BP-NN, didapatkan error sebesar 0,000420 dengan nilai arus primer yang dihasilkan adalah 0,07523 A dan arus sekunder adalah 0,07509 A dengan parameter horizontal adalah waktu (mS) serta parameter vertical adalah arus rating dari CT. Arus differensial adalah 0,6966 pu dengan slope 1 yaitu 0,1 pu dan slope 2 yaitu 0,8 pu maka relay differensial tidak mengeluarkan trip ke PMT. Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode BP-NN didapatkan hasil yang lebih efektif untuk mengurangi potensi kesalahan kerja pada relay differensial.Kata Kunci: Relay Differensial,Backpropgation Neural Network, Arus Inrush, Arus Differensial, Arus RestrainAbstractIn this research the Backpropagation Neural Network (BP-NN) methode has been modeled to increase The sevsitivity of differential relays to interference. This is possible because BP-NN offers problem solving in determining pattern recognition. This method can be used for pattern recognition with a simple model in describing the pattern of the relationship between differential currents and the restrain current. The result BP-NN method , an error of 0,000420 was obtained with the primary current value being 0,07523 A and the secondary current is 0,07509 A with the horizontal parameter is time (mS) and the vertical parameter is the rating current from CT. Differential currents are 0,6966 pu with slope 1 is 0,1 pu and slope 2 is 0,8 pu then differential relays do not issue trip to PMT. Then it can be concluded that by using the BP-NN method results are obtained more effectively to reduce the potential for work errors on differential relays. Keywords: Differential Relays, Backpropagation Neural Network, Inrush Current, Differential Current, Restrain Current
PEMBAGIAN BEBAN SECARA EKONOMIS PADA PEMBANGKIT THERMAL MENGGUNAKAN CUCKOO OPTIMIZATION ALGORITHM INDRA ISKANDAR; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8 No 3 (2019): SEPTEMBER 2019
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v8n3.p%p

Abstract

Economic dispatch (ED) adalah pembagian pembebanan daya pada unit-unit generator dalam sistem tenaga listrik secara optimal dengan biaya pembangkitan yang minimal (ekonomis) (Akbar, dkk. 2016). Pada pengoperasian dan pembangkitan energi listrik, biaya yang dikeluarkan untuk biaya bahan bakar merupakan salah satu biaya yang terbesar yaitu sekitar 60% dari total biaya operasi yang dikeluarkan (Marsudi, 2006). Maka dari itu diperlukan metode yang sangat ekonomis untuk dapat menghemat biaya pembangkitan. Salah satu metode yang diusulkan yakni Cuckoo Optimization Algorithm. Cuckoo Search merupakan salah satu metode metaheuristik. Cuckoo Search terinspirasi dari perilaku unik burung Cuckoo. Yang dan Deb (2009) pertama kali mengembangkan metode ini dengan menggunakan asumsi, Setiap burung Cuckoo hanya meletakkan satu telur pada satu waktu dan meletakkannya pada sarang burung lain yang dipilih secara acak. Lalu Sarang terbaik dengan telur berkualitas tinggi (solusi), akan lolos menuju generasi selanjutnya. Banyaknya sarang yang tersedia tetap, dan peluang telur burung Cuckoo ditemukan oleh burung yang menjadi sasaran parasitnya adalah ???????? ∈ 0,1 . Jika telur burung Cuckoo ditemukan, maka burung pemilik sarang akan meninggalkan sarangnya dan membuat sarang baru (Muzdalifah. 2016). Metode Cuckoo Optimization Algorithm akan di bandingkan dengan metode Iterasi Lambda sebagai pembanding untuk mengetahui apakah metode Cuckoo Optimization Algorithm lebih ekonomis. Untuk data beban yang digunakan adalah data yang bersumber dari PT. PLN APB Jawa Timur pada tanggal 28 September 2018. Sedangkan untuk data fungsi biaya di dapat dari PT. PLN P2B Jawa Bali. Hasil penelitian menunjukan dengan menggunakan metode Cuckoo Optimization Algorithm lebih murah 0,66% dari metode iterasi lambda. Kata Kunci: Economic Dispatch, Cuckoo Optimization Algorithm, Iterasi Lambda.
PERAMALAN DAYA LISTRIK JANGKA PENDEK PADA PLTU GRESIK MENGGUNAKAN METODE DECOMPOSITION FEED FORWARD NEURAL NETWORK BERDASARKAN INDEKS KEANDALAN DZIKRI MUHAJIR EL FAHMI; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 1 (2020): JANUARI 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n1.p%p

Abstract

Energi listrik merupakan kebutuhan masyarakat yang sangat penting. Sehingga energi listrik harus dipersiapkan dengan baik dalam rencana produksi dimasa depan. Untuk mempersiapkan kebutuhan energi listrik diperlukan peramalan daya listrik yang akan diproduksi oleh pusat listrik. Dalam memperkirakan daya listrik harus mengingat masalah keandalan pusat listrik, agar daya yang terhubung dalam sistem selalu tersedia untuk melayani permintaan konsumen. Pada penelitian ini dilakukan peramalan daya listrik jangka pendek pada PLTU Gresik menggunakan metode hybrid Decomposition Feed Forward Neural Network (D-FFNN) berdasarkan indeks keandalan. Dengan menggunakan metode D-FFNN, didapatkan nilai error MAD sebesar 0.22 MW dan MAPE sebesar 0.0006%. Sehingga dengan menggunakan metode hybrid Decomposition Feed Forward Neural Network (D-FFNN) didapatkan hasil peramalan yang lebih akurat selama satu minggu kedepan.
MINIMALISASI SUSUT ENERGI PADA JARINGAN DISTRIBUSI TAK SEIMBANG MENGGUNAKAN METODE SENSITIVITAS DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK BERDASARKAN FAKTOR LOSSES WELBI RENALDI SUKRISNA; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 1 (2020): JANUARI 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n1.p%p

Abstract

Kebutuhan energi listrik yang tinggi menuntut optimalnya efisiensi system penyaluran pada jaringan distribusi tenaga listrik. Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh Perusahaan Listrik Negara (PLN) adalah besarnya kerugian energi listrik yang terjadi pada jaringan, dalam hal ini jaringan tegangan menengah penyulang Ahmad Yani. Penyulang Ahmad Yani merupakan salah satu penyulang radial yang terdiri dari 86 transformator distribusi dan panjang saluran mencapai 255 km. Pada penelitian ini menggunakan metode hybrid Sensitivitas – Feed Forward Neural Network (S-FFNN) sebagai metode perhitungan susut energi listrik yang digunakan untuk meminimalisasi susut energi. Hasil dari perhitungan susut energi berdasarkan data PLN didapatkan nilai sebesar 72.658,94 kWh atau 1.6% dengan efisiensi penyaluran 98.4%. Sedangkan dengan menggunakan metode hybrid Sensitivitas – FeedForward Neural Network (S-FFNN) didapat nilai susut energi sebesar 66.640,42 kWh atau 1.5% dengan efisiensi penyaluran 98.5%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode hybrid S-FFNN dapat meminimalisasi susut energi sebesar 0.1%.
Co-Authors Achmad Imam Agung Achmad Imam Agung Adam Maulana Adi Reski Ariangga Aditya Prapanca Aguska, Anggi Akbar Tahir Kalbii Amarulloh, Ilham Anjar Novian Asto, I Gusti Putu At - Thariq Ramadhan Ayusta Lukita Wardani Bambang Suprianto . Budiarta, Mohammad Erwin DEDDY PUTRA ARDYANSYAH DWI ARDIANTO Dwikky Sucahyo Putra DZIKRI MUHAJIR EL FAHMI Edy Sulistiyo EKA PRASETYO HIDAYAT Endryansyah Endryansyah Farid Baskoro Fendi Achmad Feri Rohman Syah Ghifari Fikri Yuviyanto Habbib Rakhasiwi Aminulloh Hapsari Peni Hernanda Setiawan I Gusti Putu Asto Buditjahjanto Ibrohim Ichwan Dwi Wahyu Hermanto Ilham Amarulloh Ilham Cahyo Wibowo Aji Ilham Farisi Almadani Indra Iskandar Joko . Joko .Joko Joko Joko Joko Joko Kevin Pranata Putra Khoirul Fadli Krisna Taufik Brilliansyah Kristanto, Andika Wisnu Adam Kukuh Eko Purwantoro Lailil Ika Wardani Lilik Anifah Lusia Rakhmawati M. Nanda Tri Maulana Ridwan Mahendra Widyartono Mardika Wahyu Kristanto MASVIKI AGAM Maulana Rizki Aditama Mirza Wahyu Purnama MOCH. NUR ADIWANA Mochammad Iqbal Firmansyah Muhammad Fathoni Muhammad Helmy Anjab Muhammad Mujiburrahman Muhammad Rizka Ardiansyah Muhammad, Yasyfin Nur Mulya Adi Prasetiya Nining Widyah Kusnanik Nofianto Sugiarto Novian Zainun Qorif Putera Nur Kholis Nurhayati Nurhayati Nurwijayanti Pamungkas, Ivan Fahrezi Puguh Ady Mahendra Puput Wanarti Rusimamto Putra Adi Wicaksono Putri, Tiris Mega Rani Fajriyah Islamiyati Asfah Rifqi Firmansyah Rifqi Firmansyah, Rifqi Rizqi Rizal Dharmawan Roesita Dekakovi Tauba Setyawan Rohman, Miftahur Rois Alfikri RR. Ella Evrita Hestiandari S. Suparji Saifudin Saifudin Saputra, Ramadhan Dwi Sari Cahyaningtias Septian, Bahrul Anas Subuh Isnur Haryudo Suprianto Suprianto Syamsul Muarif Tedy Muhammadhy Tjahyaningtijas, Raden Roro Hapsari Peni Agustin Tri Rijanto Tri Wrahatnolo Tulende, James ULIN NIKMATUL CHOIROH W. Wasis Wahyu Tri Handoko WELBI RENALDI SUKRISNA widi . aribowo Widi Aribowo widi aribowo Widi Ariwibowo Wildan Arif Billahi WRAHATNOLO, TRI Yanuarius Kristian Wibisono Yuli Sutoto Nugroho Yulianto, Tri Wahyu Yusuf Rony Rony Yusuf, M. Yusuf Isbakhtiar