cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Wahyu Sasongko Putro
Contact Email
wahyuputro@unesa.ac.id
Phone
+62318280009
Journal Mail Official
jurnalteknikelektro@unesa.ac.id
Editorial Address
FAKULTAS TEKNIK, Kampus Ketintang Surabaya 60231
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknik Elektro (JTE)
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : 22525017     EISSN : 29870089     DOI : https://doi.org/10.26740/jte.v14n1
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering
This journal provides immediate open access to its content on the principle that making research freely available to the public supports a greater global exchange of knowledge.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 442 Documents
 32   33   34   35   36 
Pemodelan Hybrid Decomposition Neural Network Untuk Klasifikasi Gangguan Sistem Tenaga Listrik Pada Disturbance Fault Rrcorder (DFR) At - Thariq Ramadhan; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 12 No 1 (2023): JANUARI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n1.p67-72

Abstract

Disturbance Fault Recorder (DFR) adalah perangkat yang merekam kualitas daya dalam bentuk gelombang fasa yang memiliki variable berupa current (ampere) dan voltage (volt) pada saat pre fault, in fault, dan after fault. Perangkat ini banyak digunakan pada peralatan jaringan listrik untuk terus memantau peralatan jaringan listrik dan merekam kesalahan/ketidaknormalan yang terjadi.. Tujuan dari penelittian ini adalah memodelkan Hybrid Decomposition Neural Network untuk mengklasifikasi jenis gangguan sistem tenaga listrik pada Disturbance Fault Recorder (DFR). Metode dekomposisi digunakan untuk membagi masalah menjadi beberapa bagian yang lebih sederhana atau komponen yang lebih kecil, sedangkan jaringan saraf digunakan untuk mempelajari dan memodelkan hubungan antara komponen-komponen tersebut. Data yang digunakan merupakan data rekaman gangguan Disturbance Fault Recorder (DFR) yang diakses di PT. PLN UP2B Jawa Timur. Klasifikasi jenis gangguan yang dipakai hanya untuk gangguan eksternal yaitu gangguan oleh petir dan short circuit. Dengan mengguanakan 100 data training yang berupa 50 data gangguan petir dan 50 data gangguan short circuit mendapatkan Data training memiliki akurasi sebesar 0,83 dan nilai loss sebesar 0,46. Untuk data validasi, nilai loss pada iterasi pertama adalah 0,70 dan nilai loss adalah 1,97. Data pelatihan memiliki akurasi 1,0 dan nilai kerugian 0,004. Untuk data validasi sebesar 0,70 dan nilai loss sebesar 18,50 pada iterasi kelima. Untuk hasil testing mendapatkan akurasi pada data training sebesar 0.8000 dan loss pada data training 1.9730, akurasi pada data test adalah 0.8000 dan loss pada data test adalah 1.930. Hasil untuk pengujian pada record gangguan yang mengghunakan data acak dari rekaman DFR mendapakan probalilitas 1.0 untuk setiap kelasnya. Sehingga bias dikatakan bahwa moedel Hybrid Decomposition Neural Network cocok digunakan untuk menhgklasifikasi jenis ganguan pada hasil rekaman pada DFR. Kata Kunci: DFR, Klasifikasi, Petir, Short Circuit, Dekomposisi.
Pemodelan Peramalan Beban Jangka Pendek untuk Subsistem Krian Gresik Menggunakan Deep Learning LSTM-NN Septian, Bahrul Anas; Kartini, Unit Three
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n2.p1-5

Abstract

Listrik seperti sudah menjadi kebutuhan primer bagi masyarakat di zaman ini. Pihak penyedia energi listrik harus mampu memastikan distribusi energi listrik berjalan maksimal dan sesuai kebutuhan. Sistem operasi yang baik dibutuhkan untuk menjaga performa tiap komponen sistem tenaga listrik dan sistem perencanaan yang baik dibutuhkan untuk alasan efisiensi daya bangkitan, salah satunya adalah kegiatan forecasting atau peramalan terhadap konsumsi beban. Kebaharuan penelitian ini yakni membuat sebuah pemodelan peramalan menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) yaitu salah satu arsitektur pada Deep Learning untuk melakukan peramalan jangka pendek selama 1 hari ke depan pada subsistem Krian-Gresik. Dilakukan beberapa eksperimen dengan mengubah beberapa parameter diantaranya lags, epoch, dan batch yang kemudian mendapatkan hasil bahwasanya pada penelitian ini, peningkatan jumlah lags adalah yang paling mempengaruhi hasil prediksi. Kombinasi parameter terbaik untuk melakukan peramalan 1 hari ke depan adalah saat jumlah lags = 48, epoch = 250, dan batch = 256, dengan nilai akurasi MAPE = 3.67% dan RMSE = 69.36 serta grafik hasil prediksi yang mendekati pola dari data aktual. Model mampu menghasilkan prediksi yang baik dengan membaca pola dan hubungan pada data yang melibatkan 48 langkah sebelumnya. Kata Kunci: LSTM, Deep Learning, Forecasting, Neural Network, Load.
Peramalan Daya Pembangkit Di PLTGU Gresik Berdasarkan Indeks Keandalan LOLP dan LOLE dengan Metode LSTM-NN Dwikky Sucahyo Putra; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 12 No 1 (2023): JANUARI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n1.p87-92

Abstract

Peramalan daya pembangkit merupakan proses memprediksi besaran daya yang akan dihasilkan oleh pembangkit listrik di masa yang akan datang. Peramalan daya pembangkit yang akurat sangat penting untuk mengoptimalkan operasi pembangkit listrik termasuk perancanaan produksi, perawatan dan perbaikan, pengaturan pengiriman daya, dan manajemen resiko. Namun seringkali terjadi hasil peramalan yang dilakukan memiliki tingkat keakuratan yang kurang. Oleh karena itu peneliti akan mencoba meramalkan daya pembangkit di PT. PLN Nusantara Power UP Gresik dengan tujuan agar mendapat hasil yang akurat. Metode yang akan digunakan adalah Deep Learning Long Short Term Memory (LSTM). Sementara untuk variabelnya adalah data historis daya, indeks keandalan Loss of Load Probability (LOLP), serta indeks keandalan Loss of Load Expectation (LOLE). Pada penelitian ini, peramalan yang dilakukan menghasilkan prediksi daya pembangkit untuk jangka waktu 6 jam kedepan. Hasil dari peramalan daya tersebut menghasilkan nilai MAE sebesar 0,0128 dan MSE sebesar 0,0004. Hal itu menunjukkan bahwa nilai Indeks Keandalan LOLP dan LOLE dapat digunakan sebagai input variabel bersama dengan data historis daya dalam meramalkan besarnya daya suatu pembangkit. Kata Kunci: LSTM, Deep Learning, Forecasting, Pembangkit Listrik
Peramalan Jangka Sangat Pendek Daya Listrik PLTS On Grid Rumah Tinggal Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Long Short Term Memory (RNN-LSTM) Berdasarkan Data Meteorologi Krisna Taufik Brilliansyah; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 12 No 1 (2023): JANUARI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n1.p60-66

Abstract

Pembangkit Listrik Tenaga Surya yang terhubung dengan jaringan PLN atau on grid dalam rumah tinggal berfungsi sebagai cadangan energi atau bahkan menjadi energi utama listrik pada rumah tinggal. Produksi daya listrik PLTS ini dipengaruhi oleh data meteorologi. Permalan daya pembangkitan listrik PLTS on grid berguna untuk mengetahui daya listrik yang diproduksi. Pada penelitian ini menggunakan metode peramalan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory. Tujuan penelitian ini adalah untuk memanfaatkan data meteorologi dan model peramalan RNN-LSTM untuk memprediksi daya listrik dalam jangka sangat pendek. Hasil dari penelitian ini model peramalan pada data uji sudah cukup mengikuti pola daya listrik aktual dan menunjukan nilai akurasi peramalan MSE 0,0139 dan MAPE 31,87%. Dapat disimpulkan bahwa metode RNN-LSTM memiliki intrepetasi peramalan dengan predikat layak. Kata Kunci: PLTS on grid, Peramalan, RNN-LSTM.
Perbaikan Unjuk Kerja Motor Tiga Fasa Sebagai Penggerak Konveyor Menggunakan Fuzzy Logic Controller Falihul Fajri Al Faruq; Endryansyah Endryansyah; Puput Wanarti Rusimamto; Farid Baskoro
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 12 No 1 (2023): JANUARI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n1.p73-80

Abstract

Motor listrik bolak balik adalah salah satu jenis motor induksi 3 fasa yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan energi mekanik dari energi listrik. Konveyor menggunakan motor induksi 3 fasa. Pada dasarnya, ketika terdapat perubahan pada beban, kecepatan motor juga akan berubah. Karena itu, tegangan dan frekuensi harus diatur untuk memastikan kecepatan tetap konstan. Tujuan penelitian ini adalah merancang pengendalian logika fuzzy untuk sistem pengendalian kecepatan yang digunakan untuk motor induksi tiga fasa yang bekerja sebagai penggerak konveyor. Tahap dalam penelitian ini yaitu perancangan fuzzy logic controller, perancangan simulasi menggunakan software matlab dan pengujian respon sistem dengan controller dan tanpa controller. Software yang digunakan adalah Matlab 2019b untuk perancangan fuzzy logic controller dan perancangan simulasi serta monitoring dalam bentuk grafik. Perancangan fuzzy logic controller pada motor induksi 3 fasa sebagai penggerak konveyor menggunakan metode Mamdani, parameter masukan logika fuzzy yaitu error dan ∆error dari putaran motor induksi 3 fasa, sedangkan parameter keluarannya adalah frekuensi dari motor induksi 3 fasa. Hasil pengujian dengan beban konstan 100g (0,98 N.cm) menggunakan fuzzy logic controller didapatkan waktu tunak (settling time) pada 0,570 detik pada kecepatan 1793 rpm dan error steady state (Ess) sebesar 0,3889%, Sedangkan hasil pengujian tanpa controller didapatkan waktu tunak (settling time) pada 0,670 detik pada kecepatan 1575 rpm detik dan error steady state (Ess) sebesar 12,5%. Pengaruh fuzzy logic controller untuk pengendali pada motor 3 fasa sebagai penggerak konveyor adalah mempercepat motor induksi menuju kondisi steady state atau waktu tunak (settling time) dan dapat memperkecil error steady state (Ess) pada kecepatan motor induksi 3 fasa. Kata Kunci: motor induksi, sistem kendali, fuzzy logic controller
Sistem Obstacle Avoidance Pada Omnidirectional Mobile Robot Dengan Metode Artificial Potentional Field (APF) Berbasis Fuzzy Logic Controller (FLC) Firmansyah, Fajar Ilham; Zuhrie, Muhammad Syariffuddien; Rohman, Miftahur; Endryansyah, Endryansyah; Aulia, Masyitah
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n2.p6-13

Abstract

Tingginya angka pengaplikasian di seluruh dunia menjadikan studi dan pengembangan robot menjadi salah satu perhatian penting bagi para peneliti ilmiah pada saat ini. Salah satu jenis robot yang menarik perhatian banyak peneliti adalah mobile robot. Mobile robot yang digunakan pada penelitian ini adalah omnidirectional mobile robot, yang merupakan robot holonomic yang dapat berotasi dan bertranslasi secara bersamaan. Salah satu system penunjang mobile robot ini adalah obstacle avoidance yang mana merupakan sebuah sistem yang membantu robot untuk menghidari rintangan pada saat robot berjalan. Robot akan menghindari obstacle berdasarkan parameter-parameter yang dihasilkan oleh system dari robot into sendiri, seperti data sudut putar robot dari gyroscope, data jarak tempuh robot dari rotary encoder, kemudian data image processing dari omnivision. Hasil dari pengujian system obstacle avoidance ini merupakan nilai dari posisi robot sebelum dan sesudah menghindari obstacle, nilai yang dihasilkan berupa titik koordinat robot yang memiliki format (x, y) dimana x adalah titik koordinat secara horizontal dan y adalah titik koordinat secara vertical yang memiliki satuan cm. Hasil dari pengujian ini meghasilkan nilai rata-rata sebesar 41.11 cm sebelum obstacle dan selesai melakukan penghindaran rata-rata 42.77 cm setelah obstacle.
Rancang Bangun Sistem Monitoring Detak Jantung, Suhu Tubuh, dan Cairan Infus Berbasis Internet of Things Zaki, Ibrahim Yusuf; Anifah, Lilik
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n2.p14-22

Abstract

Jumlah pasien yang dapat ditampung di dalam ruang ICU sangatlah terbatas. Selama di ruang ini, pasienakan terus dipantau 24 jam oleh tenaga medis dan juga pasien akan dipasangkan berbagai alat bantu untukmenunjang kehidupan pasien. Selama ini pengambilan data dari kondisi tubuh pasien masih dilakukanmenggunakan pengambilan data secara manual dan juga terkadang para petugas medis lupa untukmengganti cairan infus pasien secara tepat waktu. Hal ini dirasa kurang efisien dan rawan menyebabkankondisi pasien memburuk. Oleh karena itu proses otomatisasi perlu dilakukan untuk mempermudah tenagamedis dalam melakukan monitoring pada pasien. Sehingga dirancanglah sebuah sistem monitoring kondisijantung, suhu tubuh, dan cairan infus pasien secara realtime berbasis internet of things yang bertujuanuntuk mempermudah petugas medis dalam memonitoring kondisi pasien melalui web yang dapat diaksesdari PC selama terhubung dengan koneksi web. alat ini menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266untuk dapat mengakses web dan menggunakanan berbagai sensor seperti sensor detak jantung MAX30102,sensor suhu tubuh MLX90614, dan sensor level cairan XKCY25. dan beberapa komponen pendukung.Kata Kunci: MAX30102, MLX90614, XKCY25, Monitoring, Internet of Things
Analisis Perbandingan Efisiensi Panel Surya 20wp Dengan Tracking dan Tanpa Tracking ardiansyah, Andriyas; Haryudo, Subuh Isnur
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n2.p43-47

Abstract

Kebutuhan masyarakat Indonesia akan energi listrik kini semakin tinggi . Penggunaan panel surya masih banyak yang sifatnya statis. Hal tersebut disebabkan sinar matahari yang diterima kurang optimal. Maka harus diciptakan sebuah sistem untuk mengoptimalkan penerimaan sinar matahari yakni solar system. Panel surya akan mengkonversi sinar matahari dan selanjutnya dijadikan energi listrik dan akan didesain dengan mempergunakan solar tracking system dengan pengontrolannya mempergunakan mikrokontroller Arduino uno. Tetapi untuk sistem solar tracker yang digunakan pada PLTS Perumahan tidak sebanding biaya yang di keluarkan. Maka penelitian yang dilaksanakan memiliki tujuan agar dapat mengetahui perbedaan nilai efisiensi dari penggunaan panel surya yang mempergunakan tracking serta yang tidak mempergunakan tracking dan mengetahui pengaruh sistem tracking dan tidak tracking terhadap panel surya. Penelitian ini dilakukan melalui studi literatur dan kuantitatif. Adapun alat yang digunakan ialah alat panel surya 20wp di laboratorium pendingin di gedung A7.02.15. Merujuk pada data yang sudah diambil solar cell tanpa tracking system mempunyai rerata efisiensi sebanyak 5.1% kemudian solar cell dengan tracking system meningkat menjadi 5.6%. Maka, bisa ditarik kesimpulan bahwasannya efisiensi yang mempergunakan tracking system lebih besar dibandingkan tidak mempergunakan tracking system. Kata Kunci: Energi Listrik, Panel Surya, Tracking Solar Cell
Analisis Sitem Proteksi Hubung Singkat Pada Jaringan Tegangan Menengah 20kV Menggunakan Aplikasi Electrical Transient Analyzer Program (ETAP) di PT. PLN (Persero) ULP Ngunut Juandika, Baldwin Krisna; Suprianto, Bambang
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n2.p33-42

Abstract

Di sekitar kita merupakan sistem distribusi, dimana energi listrik disalurkan ke konsumen. Dalam penyaluran energi listrik pasti ada gangguan yang terjadi. Keberadaan dari sistem proteksi juga bisa menjadi pelindung peralatan-peratana sekitar, sehingga dapat melindungi ketika terjadi gangguan seketika atau sewaktu-waktu. Di PT. PLN (Persero) ULP Ngunut sering terjadi gangguan hubung singkat. Sehingga tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk meninjau apakah setting sistem proteksi gangguan hubung singkat pada jaringan tegangan menengah 20 kV menggunakan aplikasi ETAP yang terjadi di PT. PLN (Persero) ULP Ngunut telah sesuai atau tidak. Jenis penelitian yaitu studi kasus menggunakan metode simulasi menggunakan ETAP dan perhitungan manual. Hasil penelitian simulasi gangguan hubung singkat direspon Recloser Ngunut sebesar 0,937 kA dengan waktu 413 ms. Dan perhitungan OCR sisi penyulang primer 155,715 A, sisi sekunder 1,56 A, dan TMS 0,1398 s. Serta perhitungan GFR sisi penyulang primer 16,8611 A, sisi sekunder 0,1686 A, dan TMS 0,1244 s. Didapatkan kesimpulan bahwa sistem proteksi yang terpasang di PT. PLN (Persero) ULP Ngunut telah terkoordinasi dan tersetting dengan baik didukung oleh perhitungan setting OCR dan GFR sisi penyulang dan incoming. Selain itu, besar arus gangguan hubung singkat berbanding terbalik dengan jauh jarak gangguan dari sumber. Kata Kunci: ETAP, Relai Proteksi, Hubung Singkat
Analisis Pengaruh Ketidakseimbangan Beban Pada Transformator Distribusi Terhadap Rugi Daya (Losses) Dengan Digsilent Power Factory di PT.PLN (Persero) ULP Ngunut Prayoga, Arifran Bima; Suprianto, Bambang
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v12n2.p23-32

Abstract

Suatu pembebanan yang tidak seimbang merupakan hal yang pasti terjadi dalam sistem distribusi tenaga listrik. Suatu pembebanan pada transformator distribusi yang tidak seimbang tentunya mengakibatkan munculnya arus pada netral transformator. Timbulnya arus netral mengakibatkan bertambahnya nilai rugi daya (losses) pada jaringan tersebut. Sehingga daya yang disalurkan oleh PT. PLN (Persero) tidak sebanding dengan daya yang terjual. Nilai rugi daya yang tinggi pastinya akan sangat merugikan pihak penyedia listrik yaitu PT.PLN (Persero). Simulasi dengan software Digsilent Power Factory dilakukan untuk mengetahui trafo yang mengalami ketidakseimbangan beban dan bagaimana pengaruhnya terhadap rugi daya. Penelitian ini dilakukan di PT. PLN (Persero) ULP Ngunut pada Penyulang Ngunut. Hasil simulasi ketidakseimbangan beban menunjukkan persentase ketidakseimbangan terbesar terdapat pada trafo ED127 yaitu 42,42% dengan persentase rugi daya mencapai 29,20%. Setelah dilakukan penyeimbangan beban, persentase ketidakseimbangan beban pada trafo ED127 turun menjadi 4,81% dengan persentase rugi daya pada 0,33%. Kata Kunci: Ketidakseimbangan Beban, Rugi Daya, Software Digsilent Power Factory.

Page 34 of 45 | Total Record : 442

 32   33   34   35   36 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 1 (2026): JANUARI 2026 Vol. 14 No. 3 (2025): SEPTEMBER 2025 Vol. 14 No. 2 (2025): MEI 2025 Vol. 14 No. 1 (2025): JANUARI 2025 Vol. 13 No. 3 (2024): SEPTEMBER 2024 Vol. 13 No. 2 (2024): MEI 2024 Vol. 13 No. 1 (2024): JANUARI 2024 Vol. 12 No. 3 (2023): SEPTEMBER 2023 Vol. 12 No. 2 (2023): MEI 2023 Vol 12 No 1 (2023): JANUARI 2023 Vol 11 No 3 (2022): SEPTEMBER 2022 Vol. 11 No. 2 (2022): MEI 2022 Vol 11 No 1 (2022): JANUARI 2022 Vol 10 No 3 (2021): SEPTEMBER 2021 Vol 10 No 2 (2021): MEI 2021 Vol 10 No 1 (2021): JANUARI 2021 Vol 9 No 3 (2020): SEPTEMBER 2020 Vol 9 No 2 (2020): MEI 2020 Vol 9 No 1 (2020): JANUARI 2020 Vol 8 No 3 (2019): SEPTEMBER 2019 Vol 8 No 2 (2019): MEI 2019 Vol 8 No 1 (2019): JANUARI 2019 Vol 7 No 3 (2018): SEPTEMBER 2018 More Issue