cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Thiang
Contact Email
jurnal-elektro@petra.ac.id
Phone
+62312983147
Journal Mail Official
jurnal-elektro@petra.ac.id
Editorial Address
Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya 60236
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknik Elektro: Ilmu dan Teknologi
Published by Universitas Kristen Petra Surabaya
ISSN : 1411870X     EISSN : 26563304     DOI : https://doi.org/10.9744/jte
Core Subject : Engineering,
Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
Focus and scope of Jurnal Teknik Elektro is the following but is not limited to: Generator, Power Distribution, Electrical Power Convertion, Protection System, Power Electronics, Renewable Energy, Digital Signal Processing, Sensing and Instrumentation, Image Processing, Robotic System, Control System, Embedded System, Automation System, Intelligent System, Telecommunication, Wireless Communication, Computer Network, Telematics, Artificial Intelligence, AR/VR, Internet of Things (IoT)
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 101 Documents
 7   8   9   10   11 
IMPLEMENTASI ROBOT MANIPULATOR 6 AXIS UNTUK MENYAJIKAN MINUMAN Kelvin Setiawan Hartono; Thiang; Handry Khoswanto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 19 No. 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.19.1.%p

Abstract

Makalah ini memaparkan penelitian tentang pengembangan sistem robot UR3 yang diaplikasikan sebagai robot penyaji minuman. Robot UR3 penyaji minuman ini berkomunikasi dengan Raspberry Pi menggunakan socket TCP/IP dimana Raspberry Pi sebagai master dan UR3 sebagai slave. Raspberry Pi mengirimkan perintah ke robot UR3 berupa pengiriman angka yang menunjukkan menu minuman. Agar robot dapat membuat minuman, dibutuhkan alat-alat seperti pompa mini yang dimana pompa ini bertujuan untuk mengisi minuman, relay yang bertujuan untuk menghidupkan pompa , Mixer, Buzzer, sensor proximity, dan holder gelas plastik. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, robot manipulator 6 axis dalam menyajikan minuman memiliki tingkat keberhasilan sebesar 85,71%. Rata-rata penggunaan delay timer dalam mengisi gelas dengan menggunakan bantuan pompa mini memiliki tingkat kesalahan sebesar 2,39%.
PENGGUNAAN MACHINE LEARNING UNTUK MEMPREDIKSI PENYIMPANGAN IMPEDANSI DALAM PROSES PEMBUATAN TRANSFORMATOR DI PT. X Kelvin Wilson Utomo; Julius Sentosa Setiadji; Indar Sugiarto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 19 No. 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.19.1.%p

Abstract

X menghadapi tantangan dalam menjaga mutu dan kualitas produk transformator distribusi tipe oil, khususnya terkait dengan nilai impedansi. Hasil pengujian menunjukkan adanya deviasi positif dan negatif dari nilai garansi yang diperhitungkan selama desain. Nilai impedansi, yang dipengaruhi oleh tahanan resistif dan reaktansi belitan transformator, secara langsung berkaitan dengan dimensi koil transformator. Penelitian ini membuat pemodelan machine learning yang akan digunakan untuk memprediksi nilai impedansi dan hasil prediksi nilai impedansi tersebut dioptimalkan menggunakan metode feature selection dan hyperparameter tuning. Dengan memanfaatkan machine learning, diharapkan proses training data dapat dilakukan lebih cepat dan efisien untuk memprediksi nilai impedansi berdasarkan dimensi koil. Pemodelan machine learning dilakukan menggunakan beberapa algoritma machine learning seperti XGBoost, Random Forest, Adaboost, dan Multiple Linear Regression. Hasil pelatihan model machine learning berhasil memprediksi nilai impedansi berdasarkan input berupa data dimensi koil transformator. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa algoritma XGBoost memberikan akurasi prediksi tertinggi, diikuti oleh Random Forest, Adaboost, dan Multiple Linear Regression. Selain itu, melalui proses hyperparameter tuning, set parameter yang optimal berhasil ditemukan untuk meningkatkan kinerja model. Tahap terakhir penelitian ini melibatkan pembuatan aplikasi website menggunakan framework Streamlit, yang memungkinkan pengguna untuk melakukan prediksi nilai impedansi transformator berdasarkan input data dimensi koil, serta menganalisis hasil prediksi tersebut.
MODUL TERMOSTAT INTERNET OF THINGS BERBASIS PROTOKOL MATTER Lincoln Abraham; Petrus Santoso
Jurnal Teknik Elektro Vol. 19 No. 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.19.1.%p

Abstract

Salah satu perangkat rumah yang paling umum adalah AC (Air Conditioner). Seiring perkembangan pesat IoT (Internet of Things) telah muncul banyak termostat. Namun, pertumbuhan ini telah menyebabkan ekosistem yang terfragmentasi, di mana terdapat termostat dari berbagai produsen seringkali bergantung pada protokol komunikasi khusus, sehingga membuat interoperabilitas menjadi tantangan utama. Matter dikembangkan oleh Connectivity Standards Alliance (CSA) untuk mengatasi masalah interoperabilitas ini dengan menyediakan kerangka komunikasi terpadu berdasarkan IPv6 dan teknologi jaringan standar. Dengan menerapkan Matter pada termostat, produsen dapat memastikan integrasi yang mulus di berbagai platform seperti Apple HomeKit, Google Home, dan Amazon Alexa. Penerapan Matter pada termostat dilakukan menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan SDK ESP-Matter pada ESP-IDF. Perangkat sudah dicoba dihubungkan dan dikendalikan oleh Home Assistant dan Amazon Alexa. Pada percobaan, perangkat berhasil dihubungkan dengan endpoint AC, sensor suhu, dan sensor kelembapan dikenali oleh aplikasi dan bisa digunakan.
MQTTLOGGER: SISTEM LOGGING UNTUK MENCEGAH KEHILANGAN DATA SAAT EMERGENCY Erick Alim Santoso; Hendra Khoirul; Felix Pasila
Jurnal Teknik Elektro Vol. 19 No. 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.19.1.45-50

Abstract

Penelitian ini mengembangkan MQTTLogger, sebuah custom palette node berbasis Node-Red pada perangkat industri CtrlX Core, untuk mengatasi kehilangan data sensor akibat gangguan koneksi MQTT dalam sistem IoT industri. MQTTLogger secara otomatis mencatat data ke file CSV dan database InfluxDB lokal saat koneksi terputus, lalu mengirim ulang data secara terstruktur saat koneksi pulih. Dilengkapi filter untuk menghemat penyimpanan, fitur penghapusan file otomatis, dan notifikasi email, sistem ini meningkatkan efisiensi dan kemudahan penggunaan. Pengujian dilakukan dalam tiga skenario: koneksi stabil, terputus, dan pulih, serta implementasi lapangan pada proyek rumah pompa Gunungsari II. Hasilnya menunjukkan MQTTLogger mampu mencegah kehilangan data, menjaga integritas waktu, dan mengurangi penggunaan penyimpanan hingga 95% dengan filter. Antarmuka HTML yang intuitif mempermudah konfigurasi, menjadikan sistem ini solusi efisien, adaptif, dan user-friendly untuk pemantauan data industri berbasis IoT, dengan potensi penggunaan ulang yang tinggi di berbagai proyek.
KOMBINASI BLE DAN UWB UNTUK SISTEM PELACAKAN POSISI DALAM RUANGAN Bertrando Gunawan; Petrus Santoso
Jurnal Teknik Elektro Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.18.2.%p

Abstract

Sistem pelacakan posisi dalam ruangan dapat menggunakan perangkat ESP32 DW1000 yang dilengkapi dengan teknologi ultra wideband (UWB) dan bluetooth low energy (BLE). Dengan menggabungkan kedua teknologi ini, yaitu BLE sebagai pengukuran koordinat sebelum sistem pencari lokasi meminta koordinat dan UWB sebagai pengukuran koordinat setelah sistem pencari lokasi meminta koordinat. Hasil pengujian pengukuran koordinat menggunakan algoritma trilateration yang dilakukan menggunakan BLE memiliki rata-rata 13.76% persentase akurasi. Sedangkan hasil pengujian pengukuran koordinat menggunakan algoritma trilateration yang dilakukan menggunakan UWB memiliki rata-rata 94.61% persentase akurasi. Pengujian siklus kerja alat ESP32 dari BLE menjadi UWB memberikan hasil BLE membutuhkan daya 0.41W atau 47.67% yang lebih besar dibandingkan UWB.
SISTEM PENGENDALIAN POSISI ROBOT LENGAN 4 AXIS DENGAN ANTARMUKA MANUSIA DAN MESIN George Glenn Kamolie; Handry Khoswanto; Thiang
Jurnal Teknik Elektro Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.18.2.%p

Abstract

Revolusi Industri 4.0 adalah program pemerintah Indonesia yang bertujuan untuk mendorong perkembangan industri dalam negeri agar dapat bersaing secara global. Salah satu aspek penting dalam era ini adalah peningkatan kemampuan sumber daya manusia (SDM). Oleh karena itu, penelitian ini dilaksanakan untuk merancang sistem pengendalian posisi robot lengan 4 axis dengan antarmuka manusia dan mesin (HMI) yang dapat meningkatkan efisiensi SDM dan akurasi dalam berbagai aplikasi industri. Penelitian ini melibatkan pengembangan perangkat keras dan lunak. Perangkat keras mencakup desain casing HMI menggunakan printer 3 dimensi, sementara perangkat lunak melibatkan pengembangan tampilan HMI dan pemrograman Arduino Mega 2560 untuk mengelola komunikasi antara HMI dan robot lengan. Komunikasi antara HMI ke Arduino dan Arduino ke robot lengan menggunakan komunikasi serial UART. Selain itu, proyek ini membahas integrasi sistem HMI ke dalam kontrol robot dan pengujian untuk memastikan sistem berfungsi dengan baik. Pengujian sistem dilakukan melalui beberapa tahap, seperti pengujian integrasi HMI, pengujian manipulator, dan pengujian proses perpindahan dan penempatan objek. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengendalikan posisi robot dengan akurasi yang baik. Pada pengujian objek berwarna merah, nilai modus pergeseran objek adalah 10 mm, dengan rata-rata pergeseran sekitar 10,62 mm. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa sistem yang dirancang memiliki kinerja yang baik dalam mengendalikan posisi robot lengan 4 axis dengan HMI.
PENGGUNAAN MACHINE LEARNING UNTUK MEMPREDIKSI PARAMETER YANG MEMPENGARUHI PENYIMPANGAN IMPEDANSI DALAM PROSES PEMBUATAN TRANSFORMATOR DI PT. X Yegia Joehan Eltan; Julius Sentosa Setiadji; Indar Sugiarto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.18.2.%p

Abstract

PT. X menghadapi tantangan dalam menjaga kualitas produk transformator distribusi terkait nilai impedansi, yang dipengaruhi oleh tahanan resistif dan reaktansi induktif dari dimensi koil saat beroperasi penuh. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi parameter dimensi koil yang mempengaruhi penyimpangan impedansi dalam proses manufaktur transformator. Menggunakan dataset internal PT. X yang mencakup ratusan data dimensi koil dan penyimpangan impedansi, dilakukan pelatihan serta analisis dengan menggunakan algoritma ECLAT (Equivalence Class Transformation) untuk menemukan aturan asosiasi antara parameter dimensi koil dan penyimpangan impedansi. XAI (explainable artificial intelligence) SHAP (Shapley Additive exPlanations) digunakan untuk mengungkap pengaruh parameter koil terhadap penyimpangan impedansi dengan model machine learning XGBoost. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter seperti diameter luar HV (High Voltage), panjang diameter luar HV, panjang diameter luar LV (Low Voltage), dan tinggi diameter dalam LV memiliki pengaruh signifikan terhadap penyimpangan impedansi. Selain itu, aplikasi website menghasilkan rekomendasi untuk memodifikasi parameter dimensi koil dengan mempertimbangkan batasan pengaruh elektrikal seperti panjang kawat, luas koil, radius koil, tinggi koil, dan ketebalan lapisan insulasi.
ALAT PEMILAH SAMPAH BATERAI BERBASIS KECERDASAN BUATAN Arthur; Resmana Lim; Felix Pasila
Jurnal Teknik Elektro Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.18.2.%p

Abstract

Pengelolaan sampah baterai merupakan masalah penting di Indonesia. Untuk mengatasinya, sebuah sistem pemilahan otomatis sampah baterai berbasis kecerdasan buatan (AI) telah dikembangkan. Sistem ini menggunakan teknologi YOLO (You Only Look Once) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai jenis baterai secara real-time, memastikan hanya baterai yang diproses. Arduino mengendalikan motor servo untuk mengarahkan baterai ke tempat yang sesuai. Proyek ini bertujuan menyempurnakan prototipe awal dengan meningkatkan akurasi deteksi dan memperluas kemampuan klasifikasi baterai, termasuk jenis CR dan HP. Proses deteksi meliputi memasukkan gambar, pelabelan, pelatihan model YOLOv5, dan pengujian. Inovasi ini juga dilengkapi teknologi edukasi melalui video visual novel untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pembuangan baterai yang benar, serta sistem insentif berbasis poin. Hasil pengujian menunjukkan akurasi deteksi sistem mencapai 91,83% dan berhasil memilah berbagai jenis baterai. Meskipun tidak disebutkan secara eksplisit dalam teks asli, penambahan tenaga surya pada sistem ini di masa depan dapat lebih mendukung keberlanjutan. Dengan pencapaian ini, alat pemilah sampah baterai berbasis AI diharapkan berkontribusi pada kesadaran lingkungan dan mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan (SDG 12, 13, 4).
SISTEM PALLETIZING MENGGUNAKAN ROBOT UR3 Albertus Ferdinand Wiryadinata; Thiang; Handry Khoswanto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.18.2.%p

Abstract

Otomatisasi proses penataan barang (palletizing) menjadi kebutuhan penting dalam sistem industri modern untuk meningkatkan efisiensi dan ketelitian. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem palletizing berbasis robot kolaboratif Universal Robot 3 (UR3) yang terintegrasi dengan Human-Machine Interface (HMI) menggunakan Raspberry Pi. Sistem dirancang untuk mendukung komunikasi dua arah secara waktu nyata melalui protokol socket TCP/IP, sehingga memungkinkan pertukaran perintah dan umpan balik antara robot dan antarmuka pengguna. Implementasi melibatkan integrasi mekanik seperti conveyor, suction cup, sensor fotoelektrik, serta pemrograman menggunakan URScript dan Python. Pengujian dilakukan terhadap keandalan komunikasi, akurasi penempatan objek hingga tiga lapisan, serta efektivitas sistem pada berbagai kecepatan. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu menjalankan proses palletizing secara presisi dan responsif, dengan tingkat keberhasilan yang tinggi pada pengoperasian kecepatan rendah. Sistem ini juga dirancang sebagai modul pembelajaran praktis di lingkungan laboratorium, sekaligus menawarkan potensi pengembangan untuk aplikasi industri skala kecil hingga menengah.
PENGEMBANGAN DAN IMPLEMENTASI VOICEBOT MULTIBAHASA DENGAN TEKNOLOGI RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION UNTUK ROBOT TOUR GUIDE Winston Franchity Salim; Indar Sugiarto; Handy Wicaksono
Jurnal Teknik Elektro Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.18.2.%p

Abstract

Pada tahun 2022, PT MRT dan Universitas Gunadarma membuat inovasi robot pintar yang digunakan untuk robot patroli dan robot tour guide di sekitar lingkungan MRT Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan inovasi tersebut dengan mengimplementasikan sistem voicebot pada robot tour guide dengan memanfaatkan teknologi speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), dan retrieval-augmented generation (RAG) yang dimana nantinya penelitian ini dapat mengubah sistem robot yang dulunya masih menggunakan manusia dalam pengoperasiannya menjadi sistem robot yang berjalan secara otomatis tetapi masih bisa memberikan informasi dengan cara yang interaktif. Penelitian ini akan menggunakan reComputer j202 sebagai hardware utama dari pengolahan suara secara local serta menggunakan protokol komunikasi MQTT untuk berintegrasi dengan perangkat lainnya seperti ROS dan juga Raspberry Pi. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil memanfaatkan teknologi speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), dan retrieval-augmented generation (RAG) yang memiliki waktu respons yang lumayan cepat dan mampu beradaptasi terhadap pertanyaan yang diberikan dikarenakan memanfaatkan teknologi RAG. Penelitian ini juga berhasil mengontrol perangkat lain dengan menggunakan protokol komunikasi MQTT.

Page 10 of 11 | Total Record : 101

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 19 No. 1 (2026): Maret 2026 Vol. 18 No. 2 (2025): September 2025 Vol. 18 No. 1 (2025): Maret 2025 Vol. 17 No. 2 (2024): September 2024 Vol. 17 No. 1 (2024): Maret 2024 Vol. 16 No. 2 (2023): September 2023 Vol. 16 No. 1 (2023): Maret 2023 Vol. 15 No. 2 (2022): September 2022 Vol. 15 No. 1 (2022): Maret 2022 Vol. 13 No. 1 (2020): Maret 2020 Vol. 12 No. 2 (2019): September 2019 Vol. 12 No. 1 (2019): Maret 2019 Vol. 11 No. 2 (2018): September 2018 Vol. 11 No. 1 (2018): Maret 2018 Vol. 10 No. 2 (2017): September 2017 Vol. 10 No. 1 (2017): Maret 2017 More Issue