cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. bengkalis,
Riau
INDONESIA
INOVTEK POLBENG
ISSN : 20886225     EISSN : 25802798     DOI : -
Core Subject : Science,
Jurnal Inovasi dan Teknologi Politeknik Negeri Bengkalis merupakan jurnal berbasis penelitian ilmiah. Artikel ilmiah dapat berupa hasil penelitian, artikel penelitian asli, review dan kajian ilmiah
Arjuna Subject : -
Articles 332 Documents
PERFORMA PENGENDALI ARUS STATOR DENGAN MENGGUNAKAN ANFIS PADA PENGEMUDIAN MOTOR INDUKSI BERBASIS VECTOR CONTROL Muhammad Rizani Rusli
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1132.51 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.987

Abstract

Vector control terdiri atas dua pengendali arus stator dq-axis. Performa pengendalian motor induksi secara keseluruhan bergantung pada salah satu atau kedua pengendali arus stator tersebut. Umumnya pengendali arus stator menggunakan pengendali PI, namun pengendali ini memiliki beberapa kelemahan utama yaitu susahnya menentukan gain dari proportional maupun integral. ANFIS yang menggabungkan fuzzy logic controller dan artificial neural network menawarkan kemampuan training, adaptif, cepat, dan handal. Pada paper ini pengendali ANFIS diterapkan untuk pengendali arus stator d-axis pada pengemudian motor induksi berdaya 10 HP dengan metode pengemudian vector control. Keseluruhan sistemnya divalidasi melalui MATLAB/Simulink. Pengendali ANFIS dibandingkan dengan pengendali PI untuk mengevaluasi performa dari motor. Evaluasi performa yang diamati yaitu performa kecepatan dinamik dan performa arus dengan skema pengujian berbeban konstan dan bervariasi. Dari kedua pengujian, pengendali arus stator d-axis PI dan ANFIS menghasilkan trend respon kecepatan dinamik yang sama, namun pengendali arus stator d-axis ANFIS mampu mereduksi konsumsi arus fasa, ripple arus stator d-axis, dan THD arus fasa.
MONITORING TEMPERATUR TRAFO DISTRIBUSI 220V DENGAN ARDUINO BERBASIS IoT Dadang Eko Suprapto
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (677.131 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.982

Abstract

Trafo distribusi merupakan salah satu  bagian penting dalam penyaluran tenaga listrik mulai dari pembangkit sampai ke konsumen, yang berfungsi menerima tegangan dari jaringan distribusi primer yang bertegangan menengah dan menurunkan tegangan tersebut ke tingkat tegangan rendah yaitu 220V/380V yang bisa disalurkan ke konsumen rumahan. Namun transformator sering kali menjadi peralatan listrik yang kurang diperhatikan dan tidak diberikan perawatan yang memadai, hal itu membuat trafo distribusi sering rusak. Untuk itu penulis merancang dan membuat alat monitoring temperatur trafo distribusi dengan Arduino berbasis IoT (Internet of Things) Alat ini menggunakan sensor temperatur DS18B20 sebagai inputan. Sedangkan untuk otak atau prosesor menggunakan mikrokontroler Arduino UNO. Dan untuk output ada beberapa komponen seperti buzzer sebagai alarm, LCD16x2 untuk menampilkan data, lampu LED 5mm sebagai indikator dan modul GSM SIM800L untuk mengirim data ke web melalui internet. Alat dapat memonitoring temperature trafo distribusi dari mana saja dan kapan saja dengan syarat mendapat koneksi internet. Dengan ini diharapkan dapat bermanfaat untuk perkembangan ilmu teknologi, khususnya dalam pemeliharaan sistem transmisi dan distribusi.Kata kunci: trafo distribusi, sensor temperatur, Arduino, IoT
Pengembangan Aplikasi Analisis Potensi Angin Sebagai Sumber Energi Terbarukan Menggunakan Estimasi Parameter Weibull Berbasis Metode Power Density (Studi Kasus: Kota Tarakan) arif fadlullah; Sugeng Riyanto; Sudirman Sudirman
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (433.24 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.966

Abstract

Belum ada kajian yang komprehensif tentang sejauh mana potensi energi angin guna menjadi sumber energi listrik terbarukan di Kota Tarakan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi analisis potensi angin sebagai sumber energi listrik terbarukan di Kota Tarakan menggunakan estimasi parameter Weibull berbasis metode Power Density. Frekuensi kecepatan angin diubah ke dalam bentuk kurva distribusi Weibull  berdasarkan parameter bentuk (k) dan skala (s). Kemudian kedua parameter ini dicari menggunakan  formulasi Power Density berdasarkan perhitungan rata-rata kecepatan angin dan rata-rata kubik kecepatan  angin. Hasil eksperimen aplikasi usulan terhadap 1000 sampel data primer kecepatan angin yang diambil selama 100 hari menunjukkan nilai k dan s adalah 1,32 dan 1,90, sedangkan hasil eksperimen terhadap 48 sampel data sekunder yang diambil per bulan dalam 4 tahun menunjukkan nilai k dan s adalah 2,55 dan 3,42. Kedua jenis data ini mengindikasikan bahwa Kota Tarakan memiliki variabilitas angin tinggi dan lebih banyak berhembus angin kecepatan rendah < 4 m/s. Selain itu, rata-rata potensi daya angin yang dapat diserap turbin  skala sangat kecil (diameter 2 m) hanya 13,60 s/d 32,48 watt, sehingga energi angin memiliki potensi yang sangat kecil untuk diterapkan sebagai pembangkit energi listrik di Kota Tarakan.
Aplikasi Algoritma Genetika pada Pemilihan Beam untuk Support Frame Arief Syarifuddin; Erdina Arianti
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1206.541 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.893

Abstract

Algoritma genetik adalah sebuah teknik untuk mencari nilai optimum secara stochastic sesuai prinsip dasar dan teori evolusi. Metode ini diawali oleh Holland dan De Jong pada tahun 1975. Selanjutnya, berbagai macam aplikasi algoritma genetik diterapkan untuk berbagai permasalahan, salah satunya dalam jurnal ini yaitu penerapan algoritma genetik untuk pemilihan beam dengan berat minimum dan memenuhi kendala yaitu rasio lebar-tebal, rasio kerampingan, dan unity check berdasarkan persamaan dalam API RP 2A LRFD dan AISC 13th edition. Berat beam akan berpengaruh secara langsung terhadap biaya produksi, beam dengan berat minimum akan menghasilkan biaya produksi yang minimum pula, begitu pula sebaliknya. Diharapkan dengan adanya jurnal ini akan bisa diketahui berat minimum beam yang diijinkan API dan AISC yang sesuai dengan kasus ini, sehingga akan mendapat biaya produksi seminimal mungkin. Dari algoritma genetik diperoleh beam yang menghasilkan berat minimum dan memenuhi ketiga kendala diatas dengan probabilitas crossover 80% adalah W8x40 dengan berat sebesar 629.6 lb, rasio lebar-tebal adalah 14.41, rasio kerampingan terhadap sumbu-x adalah 53.51, rasio kerampingan terhadap sumbu-y adalah 92.59 dan unity check adalah 0.234. Sedangkan untuk probabilitas crossover 95% adalah W12x54 dengan berat sebesar 629.6 lb, rasio lebar-tebal adalah 14.41, rasio kerampingan terhadap sumbu-x adalah 53.51, rasio kerampingan terhadap sumbu-y adalah 92.59 dan unity check adalah  0.235.
PENGOPTIMALAN ENERGI TERBARUKAN MENGGUNAKAN MAXIMUM POWER POINT TRACKING BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM DAN PHOTOVOLTAIC BERBASIS DYE SENTIZED SOLAR CELL (DSSC) abil huda huda; Hadi Santoso
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1076.421 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.962

Abstract

Saat ini bahan bakar fosil berupa minyak bumi dan batu-bara masih menjadi sumber energi yang paling banyak digunakan dalam proses pembangkitan tenaga listrik. Bahan bakar fosil tersebut tidak dapat diperbarui dan jumlahnya semakin menipis seiring dengan berjalannya waktu. Karena kebutuhan energi listrik semakin hari semakin meningkat, sumber energi alternatif terutama sumber energi terbarukan menjadi semakin dibutuhkan. (Sankarganesh, R. & Thangvel).Salah satu sumber energi terbarukan adalah Photovoltaic (PV) yang memanfaatkan energi cahaya matahari. Sumber energi ini memiliki kelebihan yaitu bersih dan tersedia di alam dalam jumlah yang melimpah (Soedibyo, Priananda, C. W. & Haikal, M. A).Sejak ditemukannya PV, teknologi ini terus berkembang hingga saat ini telah ditemukan beberapa jenis sel surya. Pada tahun 1991, seorang ilmuan asal Swis, Michael Gratzel menemukan salah satu jenis sel surya yang memanfaatkan kandungan organik tumbuhan. Temuannya tersebut dikenal dengan Dye Sensitized Solar Cell (DSSC). Prinsip kerja DSSC adalah memanfaatkan eksitasi elektron oleh foton pada cahaya matahari yang mengenai bagian sensitif dari tumbuhan yang disebut dengan dye (O’regan dan Gratzel).Permasalahan dalam penggunaan PV, tak terkecuali jenis DSSC saat ini adalah efisiensinya yang masih rendah dengan biaya yang tinggi. Kebutuhan penggunaan PV yang semakin meningkat mendorong berbagai penelitian mengenai peningkatan efisiensi pada sistem PV. Terdapat tiga faktor yang mempengaruhi efisiensi sistem PV. Pertama adalah material PV. Kedua adalah efisiensi konverter dan efisiensi algoritma Maximum Power Point Tracking (MPPT) (Devi, M. L. & Chilambarasan, M).Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan metode yang menggunakan jaring syaraf tiruan (Neural Network) untuk mengimplementasikan Fuzzy Inference System (FIS) atau sistem inferensi fuzzy. Keunggulan sistem inferensi fuzzy adalah dapat menerjemahkan pengetahuan dari pakar dalam bentuk aturan-aturan, namun biasanya dibutuhkan waktu yang lama untuk menetapkan fungsi keanggotaannya. Oleh sebab itu dibutuhkan teknik pembelajaran dari jaringan syaraf tiruan untuk mengotomatisasi proses tersebut sehingga dapat mengurangi waktu pencarian, hal tersebut menyebabkan metode ANFIS sangat baik untuk diterapkan pada MPPT (Tarek, B., Said, D., & Benbouzid, M.E.H).Penelitian ini mengoptimalkan sistem photovoltaic menggunakan DSSC untuk sisi material, Cuk converter untuk sisi converter dan metode ANFIS sebagai MPPT (Maximum Power Point Tracking) yang mengontrol Cuk converter untuk aplikasi sistem PV.
VITAMIN C SEBAGAI INHIBITOR KOROSI BAJA API 5L GRADE B DENGAN VARIASI ALIRAN DI LINGKUNGAN ASAM LEMAH PH 5 andi maidhah; shinta tri kismanti
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1369.889 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.963

Abstract

Senyawa organik yang aman pemakaiannya pada lingkungan dan tersedia secara komersial menjadi alasan pemakaian vitamin C sebagai inhibitor korosi untuk baja API 5L grade B. Penghambatan korosi pada baja API 5L grade B di lingkungan asam pH 5 oleh vitamin C dilakukan dengan metode weight loss, polarisasi linear, foto makro, dan FTIR. Nilai laju korosi baja API 5L grade B dan efisiensi inhibitor didapatkan dari uji weight loss selama 30 hari perendaman dengan variasi konsentrasi inhibitor vitamin C mulai dari 0- 250 ppm dilingkungan asam pH 5. Lingkungan logam diberi variasi putaran dari 200 dan 400 rpm. Penambahan inhibitor 250 ppm dengan laju putaran 400 rpm mampu menurunkan laju korosi baja API 5L grade B dengan efisiensi inhibitor mencapai 71.68%  dihari ke-30 perendaman. Uji foto makro dan FTIR membuktikan adanya pembentukan lapisan pelindung pada permukaan baja API 5L grade B yang telah diberi penambahan inhibitor vitamin C. `
Implementasi Neural Network Untuk Menentukan Tingkat Kesegaran Daging Ikan Tongkol Adam Adam
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1403.976 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.854

Abstract

Ikan tongkol merupakan ikan laut konsumsi paling populer di indonesia, jika dalam keadaan segar ikan tongkol enak dan lezat untuk dikonsumsi. Kesegaran ikan tongkol bergantung dari cara penyimpanan dan pengolahannya. Pada penelitian ini dirancang suatu sistem untuk menentukan tingkat kesegaran daging ikan dengan menggunakan neural network. Sistem ini memanfaatkan array sensor dengan menggunakan sensor gas dengan jenis yang berbeda. Data sensor diproses ke mikrokontroller dan mikrokontoler mengirimkan data sensor ke mini PC yang telah terprogram algoritma neural network. Hasil percobaan menunjukkan tingkat keberhasilan 80% dari 15 kali pengujian. Pada sistem ini diharapkan dapat menggantikan indra penciuman manusia dan membantu manusia untuk mendapatkan daging ikan tongkol yang segar dan layak konsumsi.
HYBRID BATTERY-LESS LED DRIVER MENGGUNAKAN BOOST CONVERTER BERBASIS KONTROL PROPOSIONAL M. Syafiuddin
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1012.064 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.971

Abstract

The Government policy about energy management based on regulations of the Minister of Energy and Mineral Resources number 13 and 14 on 2012 concern saving of electricity use and energy management as a form of utilizing energy resources effectively, efficiently, and rationally, without reducing building functions should be an energy audit. So LED Driver is made in this prototype to utilize energy from photovoltaic without batteries for building lighting in the daytime, so besides saving in terms of load (LED) it is also saving energy sources. This paper will discuss LED drivers using photovoltaic (PV). The use of hybrid battery-less led drivers in this paper to increase the rate of savings electricity usage in buildings. Led drivers have the hybrid designed that can replace the PV power supply to the PLN power supply when the power generated by PV is less than nominal power. The output voltage of the LED is controlled by STM32F1 microcontroller using a boost converter. Experimental results in the field voltage generated by the LED driver is 195 Vdc. The power produced by the LED driver is 100 watts using 4 LED. And the value of the efficiency of the Boost converter reaches 92%.
Redesain Kapal Rede Untuk Analisa Hambatan Luh Putri Adnyani; Reza Furqan Arrachman
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (419.903 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.903

Abstract

Kapal Rede adalah proyek pembangunan kapal perintis oleh pemerintah untuk meningkatkan konektivitas antar pulau terutama pada daerah-daerah terpencil, terluar dan belum berkembang. Pengumpulan data dari penelitian ini mengambil tempat di PT. Daya YES Shipyard sebagai salah satu galangan yang membangun kapal Rede. Dari data didapatkan bahwa tekanan fluida pada bagian haluan lebih besar sehingga efek gelombang pada sisi kapal menjadi tinggi hingga melampaui main deck. Oleh karena itu dilakukan redesain dengan cara meperuncing bagian haluannya. Pada analisa uji hambatan kapal menggunakan bantuan Software Maxsurf Resistance dengan metode Holtrop & Van Oortmerssen. Pada percobaan dengan metode Holtrop nilai hambatan kapal Rede sesudah redesain adalah 16.335 Kn, sedangkan dengan menggunakan metode van Oortmerssen adalah 21.470 Kn, dibandingkan dengan kapal Rede sebelum redesain memiliki nilai hambatan 41.48 Kn. Jadi dengan redesain kapal Rede, hambatan dapat diturunkan sampai 50 %.
DATA AKUISISI FOTOELEKTROKATALIS PADA SENSOR CHEMICAL OXYGEN DEMAND (COD) BERBASIS TiO2 Hendhi - Hermawan; Rusminto Tjatur Widodo; Zainal - Arief
INOVTEK POLBENG Vol 9, No 1 (2019): INOVTEK VOL.9 NO 1 - 2019
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1230.198 KB) | DOI: 10.35314/ip.v9i1.886

Abstract

Model sistem data akuisisi fotoelektrokatalis untuk aplikasi sensor COD (Chemical Oxygen Demand) telah berhasil dikembangkan. Model sistem data akuisisi terdiri dari 3 bagian utama yaitu voltametry, rangkaian potensiostat, dan unit perhitungan nilai COD. Sebuah model dibuat dalam aristektur Lavenberg-Marquardt dengan 10 neuron, digunakan sebagai simulator sistem fotoelektrokatalis dengan karakteristik yang mirip dengan photo-current yang dibangkitkan pada lapisan tipis TiO2. Parameter pada model sistem data akuisisi menggunakan parameter hardware National Instruments (NI) myDAQ dan Op-Amp CA3140. Pengujian sistem data akuisisi menggunakan model sistem fotoelektrokatalis dilakukan dengan LSV (Linear Scan Voltametry) yang memiliki range 0.10-0.11V dan scan-rate 0.5V/jam. Hasil pengamatan pada plotting data photo-current untuk 10 level konsentrasi sample uji (mewakili 1-500uM) menunjukkan bahwa sistem akuisisi data dapat membaca perubahan nilai-nilai data photo-current selama eksperimen dijalankan.  Unit perhitungan nilai COD telah mampu mengitung nilai QNET yang dapat digunakan untuk penentuan nilai COD, untuk 10 jenis sample uji yang digunakan. Model yang dikembangkan ini dapat digunakan untuk menentukan parameter yang sesuai pada sistem data akuisisi fotoelektrokatalis yang akan diimplementasikan pada hardware seperti modul DAQ maupun perangkat embedded controller yang berbasis low speed processor.