cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Imam Abdul Rozaq
Contact Email
elkon@umk.ac.id
Phone
+6285219240220
Journal Mail Official
elkon@umk.ac.id
Editorial Address
Gedung J lantai 2, PO Box 53 Gondangmanis, Bae Kudus - 59327
Location
Kab. kudus,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON)
Published by Universitas Muria Kudus
ISSN : 2809140X     EISSN : 28092244     DOI : https://doi.org/10.24176/elkon.v3i1.10131
Core Subject : Engineering,
Electrical & Electronics Engineering
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) merupakan jurnal ilmiah yang menyajikan artikel yang berasal dari penelitian terkait keilmuan teknik elektro. Jurnal ini merupakan sarana publikasi dan ajang berbagi karya riset dan pengembangannya di bidang teknologi. Pemuatan artikel di jurnal ini dialamatkan ke kantor editor. Informasi lengkap untuk pemuatan artikel dan petunjuk penulisan artikel tersedia di dalam setiap terbitan. Artikel yang masuk akan melalui proses seleksi mitra bestari dan/atau editor. Jurnal Elkon terbit 2 kali dalam setahun, yaitu pada bulan Juli dan Desember. Jurnal Elkon Terdaftar di PDII LIPI dengan nomor Print ISSN 2809-140X dan Online ISSN 2809-2244. Bagi praktisi, akademisi dan mahasiswa di bidang teknik elektro yang ingin artikel hasil penelitian dan gagasannya dimuat dalam jurnal ini.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 68 Documents
 3   4   5   6   7 
IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING KEBISINGAN RUANG KELAS BERBASIS SENSOR FC-04 DENGAN AUDIO WARNING OTOMATIS Naufal Muhyiddin Arifin; Insani Abdi Bangsa
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.17298

Abstract

Tingkat kebisingan yang tinggi di dalam ruang kelas dapat mempengaruhi fokus belajar dan mengurangi efektivitas kegiatan pembelajaran. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sistem monitoring kebisingan yang mampu memberikan informasi kondisi suara secara real-time serta peringatan otomatis ketika intensitas kebisingan melampaui batas yang telah ditentukan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring kebisingan ruang kelas berbasis Arduino Uno menggunakan sensor suara FC-04, LCD 16x2, dan modul ISD1820 sebagai output audio. Hasil dan pembahasan didapat melalui tahap perancangan sistem, pembuatan prototype, pengujian sensor, serta evaluasi error sistem dengan membandingkan hasil pembacaan sensor terhadap Sound Level Meter sebagai alat referensi. Sistem bekerja dengan mendeteksi intensitas suara di lingkungan kelas kemudian menampilkan kondisi ruangan pada LCD secara real-time. Ketika tingkat kebisingan melebihi ambang batas sebesar 80 dB, speaker akan mengeluarkan suara peringatan otomatis. Berdasarkan hasil pengujian, sistem berhasil bekerja sesuai fungsi yang dirancang dengan nilai error terkecil sebesar 1,28% dan error terbesar sebesar 5,57% serta memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 98,72% dan akurasi terendah sebesar 94,43%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu digunakan sebagai alat monitoring kebisingan ruang kelas secara sederhana dan real-time.
SISTEM AKUISISI DAN KLASIFIKASI MOTIF BATIK MENGGUNAKAN ESP32-CAM DAN CNN EKSTERNAL TERINTEGRASI IOT agus siswoyo; Subagyo
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.17330

Abstract

Batik memiliki beragam motif dengan karakteristik visual kompleks sehingga identifikasi manual sering sulit dilakukan. Penelitian ini mengembangkan sistem akuisisi dan klasifikasi motif batik menggunakan ESP32-CAM sebagai perangkat pengambil citra, MobileNetV2 sebagai model Convolutional Neural Network (CNN) pada komputer eksternal, serta Blynk sebagai platform Internet of Things (IoT) untuk pemantauan jarak jauh. Sistem dirancang untuk mengenali 10 motif batik, yaitu Parang, Truntum, Ceplok, Sidomukti, Betawi, Garut, Lamongan, Madura, Cirebon, dan Kawung. Dataset terdiri atas 1.200 citra dan ditingkatkan melalui augmentasi berupa rotasi, flip horizontal, penyesuaian kecerahan, dan zoom 20%. Citra yang diperoleh dari ESP32-CAM dikirim ke komputer melalui serial/WiFi, kemudian diproses melalui resize 160×160 piksel, normalisasi, dan klasifikasi menggunakan model CNN berbasis transfer learning. Hasil prediksi berupa nama motif dan tingkat kepercayaan ditampilkan pada antarmuka komputer serta dikirim ke dashboard Blynk. Pengujian menunjukkan akurasi rata-rata 85% pada data uji dengan waktu respons 1–2 detik. Sistem bekerja optimal pada pencahayaan 200–500 lux, jarak 15–20 cm, dan sudut pengambilan kurang dari 30°. Keterbatasan utama sistem adalah ketergantungan pada komputer eksternal. Pengembangan selanjutnya diarahkan pada perluasan dataset dan implementasi model ringan pada perangkat edge. Kata kunci: Batik, deteksi motif, CNN, ESP32-CAM, IoT.
EVALUASI METODE KLASIFIKASI BERBASIS JARAK DAN PROBABILISTIK UNTUK DETEKSI GANGGUAN STATOR MOTOR INDUKSI Giovanni Dimas Prenata
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.17376

Abstract

This study evaluates and compares the performance of three machine learning–based classification methods, namely Support Vector Machine (SVM), Gaussian Naive Bayes (GNB), and K-Nearest Neighbor (KNN), for diagnosing stator faults in induction motors using electrical and mechanical parameters, including phase voltage, phase current, power factor, rotational speed, torque, power, and temperature. The experimental results demonstrate that all three methods achieve an accuracy of 100% on the entire test dataset, while the KNN method maintains stable performance across all tested values of K. The consistency of results obtained from algorithms with fundamentally different principles margin-based, probabilistic, and distance-based indicates that classification performance is more strongly influenced by the quality and relevance of the selected features than by algorithmic complexity. Further analysis reveals that the primary differences among the methods lie in their computational characteristics and interpretability, where GNB offers superior efficiency, SVM provides robust decision boundaries, and KNN exhibits scalability limitations. These findings confirm that accurate and reliable induction motor stator fault diagnosis can be achieved using conventional classification algorithms when supported by appropriately selected and physically representative features.
ANALISIS TEKNO-EKONOMI PENERAPAN PLTS OFF-GRID BERBASIS SISTEM DC UNTUK PENERANGAN RUMAH SUBSIDI Asa Taufiqurrahman; Yohanes Ragil Purnomo; Fadhil Muhammad Nuryanto
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.17454

Abstract

This study analyzes the implementation of a direct current (DC)-based off-grid photovoltaic (PV) system to meet the lighting energy demand of a Type 33/60 subsidized house. The assessment was conducted using a techno-economic approach, including energy demand analysis, system component sizing, performance simulation using PVSyst software, and economic evaluation through the Levelized Cost of Energy (LCOE) and Net Present Cost (NPC) methods. The results indicate that the house lighting system requires 461 Wh/day of energy with a total installed load of 63 W. The proposed system consists of a 160 Wp solar module, a 12 V 180 Ah battery, and a 10 A MPPT solar charge controller (SCC). PVSyst simulation results confirm that the system is capable of supplying an annual energy demand of 168.26 kWh/year, achieving a Solar Fraction of 100% and a Performance Ratio of 59.04%, with no missing energy or loss of load throughout the simulation period. The economic analysis shows an LCOE of IDR 5,236/kWh and an NPC of IDR 11.26 million over a 25-year project lifetime. These findings demonstrate that a DC-based off-grid PV system has significant potential as an independent, efficient, and sustainable energy solution for subsidized housing lighting applications, particularly in areas that are not yet connected to the electricity grid.
SISTEM MONITORING DAN KENDALI STABILIZER TEGANGAN LISTRIK BERBASIS INTERNET OF THINGS Shinji Febriyanto; Ikrima Alfi; Ari Sugiharto; Satyo Nuryadi
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.17479

Abstract

Ketidakstabilan tegangan listrik dari PLN merupakan permasalahan krusial yang dialami oleh konsumen listrik terutama yang mempunyai peralatan yang sensitif seperti di Servis Java Elektronik. Ketidakstabilan tegangan listrik berakibat pada kerusakan peralatan kerja dan kerugian materiil. Penggunaan stabilizer konvensional dinilai kurang efektif karena respon lambat dan ketiadaan fitur pemantauan. Penelitian ini bertujuan membuat sistem stabilizer otomatis terintegrasi Internet of Things (IoT) untuk menjaga kestabilan tegangan sekaligus mempermudah audit energi. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan rancang bangun (prototyping) berbasis mikrokontroler Arduino Pro Mini yang mengendalikan motor servo dengan mekanisme closed-loop dan transmisi data via tunneling Ngrok. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu menstabilkan tegangan pada referensi 220V dengan toleransi ±2V dan waktu pemulihan (recovery time) rata-rata 2 hingga 3 detik terhadap fluktuasi ekstrem. Sistem akuisisi data mencatatkan akurasi tinggi sebesar 99,58% untuk sensor tegangan dan 99,48% untuk sensor arus. Selain itu, fitur monitoring real-time via aplikasi Blynk dan pelaporan data otomatis format Excel melalui Telegram Bot berfungsi 100%, menggantikan pencatatan manual. Penerapan teknologi ini memberikan solusi proteksi aset yang responsif dan manajemen data kelistrikan yang efisien.
RANCANG BANGUN SMART EXTERMINATOR HAMA TANAMAN PADI BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN SUMBER ENERGI SOLAR CELL Salomo; Lela Nurpulela; Dian Budhi Santoso
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.18011

Abstract

ABSTRAKSerangan hama serangga pada tanamana padi menjadi salah satu penyebab utama menurunnyaproduktivitas hasil panen. Penggunaan petisida kimia secara terus-menerus tidak hanyameningkatkan biaya produksi, tetapi juga berdampak terhadap lingkungan. Penelitian ini bertujuanmenrancang dan mengimplementasikan Smart Exterminator Serangga pada Tanaman Padi(SEPADIC) berbasi Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan panel surya sebagai sumberenergi mandiri. Sistem menggunakan PLC Outseal Mega V1 sebagai pengendali utama, RTCDS3231 untuk penjadwalan otomatis, serta Modul Wi-Fi DT-06 sebagai media komunikasi antaraalat dan aplikasi Android. Komponen utama yang dikendalikan meliputi lampu LED sebagaipemancing serangga, modul kejut listrik sebagai pembasmi hama, dan suara ultrasonik sebagaipengusir hama tertentu. Pengujian dilakukan terhadap performa panel surya, kebutuhan dayasistem, kapasitas baterai, respons PLC, serta keterlambatan (delay) sistem kendali. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa panel surya 100 Wp menghasilkan daya rata-rata 84,45 W dengan efisiensisebesar 4,988% dan mampu mengisi baterai 12 V 100 Ah dalam waktu sekitar 14 jam 4 menit.Sistem penjadwalan otomatis menggunakan RTC bekerja dengan akurasi 0 detik, sedangkansistem kendali melalui aplikasi Android memiliki delay rata-rata 1 detik. Hasil tersebutmenunjukkan bahwa SEPADIC mampu beroperasi sesuai rancangan sebagai solusi pengendalianhama yang otomatis, hemat energi, ramah lingkungan, dan dapat dikendalikan dari jarak jauhsehingga berpotensi mengurangi penggunaan pestisida kimia serta meningkatkan efisiensipengelolaan lahan pertanian.Kata kunci: Internet of Things, Panel Surya, PLC Outseal, Pengendalian hama, Sepadic. ABSTRACTInsect pests are one of the main factors causing decreased rice productivity. Continuous use ofchemical pesticides increases production costs and has negative environmental impacts. This studyaims to design and implement the Smart Exterminator for Rice Insect Pests (SEPADIC) basedon the Internet of Things (IoT) using a solar panel as an independent power source. The systememploys a PLC Outseal Mega V1 as the main controller, an RTC DS3231 for automaticscheduling, and a DT-06 Wi-Fi module for communication between the device and an AndroidApplication. The controlled components include an LED lamp to attract insects, an electric shockmodule to eliminate pests, and an ultrasonic module to repel certain pests. System evaluation wasconducted through solar panel performance testing, power consumption analysis, battery capacitymeasurement, PLC response testing, and control system delay analysis. Experimental resultsshowed that the 100 Wp solar panel produced an average output power of 84.45 W with anefficiency of 4.988%, and fully charged a 12 V 100 Ah battery in approximately 14 hours dan 4minutes. The automatic scheduling system achieved 0-second delay, while the Android-basedcontrol system exhibited an average delay of 1 second. These results indicate that SEPADICoperates according to the proposed design and has the potential to provide an energy-efficient,environmentally friendly, and remotely controlled solution for rice pest management whilereducing dependence on chemical pesticides.Keywords: Internet of Things, Solar Panel, PLC Outseal, Pest Control, SEPADIC.
ANALISIS DAYA MESIN CUP SEALER DENGAN SISTEM BACKUP BERBASIS INVERTER DAN BATERAI Agil Syahputra; Robi Prasetiyo; Reynaldi Sastra Wiranda
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

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

Abstract

Kinerja mesin cup sealer sangat dipengaruhi oleh kestabilan pasokan listrik. Ketidakstabilan energi listrik dapat mengganggu proses penyegelan, mengingat mesin ini memiliki karakteristik beban kombinasi antara elemen pemanas dan motor listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik daya mesin cup sealer serta mengevaluasi penerapan sistem backup daya berbasis inverter dan baterai untuk menjaga kontinuitas operasional. Metode penelitian dilakukan secara kualitatif melalui pengamatan langsung karakteristik daya pada fase pemanasan awal dan proses penyegelan, serta perancangan sistem suplai daya cadangan. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa mesin cup sealer memiliki karakteristik daya yang fluktuatif dengan daya puncak mencapai 383 Watt pada fase pemanasan awal dan turun menjadi rata-rata 53,7 Watt pada kondisi steady state. Implementasi sistem backup menggunakan baterai LiFePO4 dan inverter 1000W terbukti mampu menggantikan suplai listrik utama saat terjadi gangguan, sehingga operasional mesin tetap berjalan lancar tanpa menurunkan kualitas hasil penyegelan.
ANALISIS KEBUTUHAN ENERGI DAN PENENTUAN KAPASITAS PANEL SURYA PADA SISTEM PENYIRAM OTOMATIS BERBASIS PERINTAH SUARA Ahmad Syahruli; Rindi Wulandari; Yusa Inderapermana; Eva Musyaerofah; Dangi
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v6i1.18051

Abstract

Sistem penyiram otomatis berbasis perintah suara mampu meningkatkan efisiensi penyiraman dibandingkan sistem konvensional. Penggunaan sistem penyiram otomatis berbasis perinrtah suara dengan sumber energi surya memerlukan perhitungan kebutuhan energi yang tepat agar kapasitas panel surya dan baterai sesuai dengan kebutuhan operasional sistem. Penelitian ini bertujuan menganalisis kebutuhan energi sistem penyiram otomatis berbasis perintah suara sebagai dasar menentukan rekomendasi kapasitas panel surya dan baterai. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis kuantitatif dengan pendekatan rekayasa sistem melalui pengukuran konsumsi daya pada kondisi mode normal dan mode hemat daya. Hasil penelitian menunjukkan total kebutuhan energi harian sistem sebesar 24,9776 Wh. Penerapan mode hemat daya mampu mengurangi konsumsi energi sebesar 36,35% dibandingkan mode normal. Berdasarkan hasil analisis kebutuhan energi, konfigurasi yang direkomendasikan terdiri dari panel surya berkapasitas 10 Wp dan baterai LiFePO4 berkapasitas 6 Ah, dengan tegangan 12 V. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis kebutuhan energi dapat digunakan sebagai dasar dalam menentukan spesifikasi sistem panel surya yang sesuai untuk mendukung pengoperasian sistem penyiram otomatis berbasis perintah suara.

Page 7 of 7 | Total Record : 68

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal ELKON Vol. 5 No. 2 (2025): Jurnal ELKON Vol 5, No 1 (2025): Jurnal ELKON Vol 4, No 2 (2024): Jurnal ELKON Vol 4, No 1 (2024): Jurnal ELKON Vol 3, No 2 (2023): Jurnal ELKON Vol 3, No 1 (2023): Jurnal ELKON Vol 2, No 2 (2022): Jurnal ELKON Vol 2, No 1 (2022): Jurnal ELKON Vol 1, No 1 (2021): Jurnal ELKON