cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Amalia Eka Rakhmania
Contact Email
amaliaeka.rakhmania@polinema.ac.id
Phone
+6282134134594
Journal Mail Official
eltek@polinema.ac.id
Editorial Address
Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Negeri Malang Graha Polinema Lantai 3 Jl. Sukarno Hatta No. 9, Malang, Indonesia, 65141
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal ELTEK
Published by Politeknik Negeri Malang
ISSN : 16934024     EISSN : 23550740     DOI : doi.org/10.33795/eltek
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal ELTEK merupakan media yang diterbitkan oleh Politeknik Negeri Malang sebagai sarana diseminasi dan publikasi artikel hasil penelitian dan artikel konseptual yang dilakukan oleh para peneliti, akademisi, praktisi dan industri di bidang Teknik Elektro. Artikel yang diajukan untuk diterbitkan pada jurnal ELTEK merupakan naskah asli dan belum pernah dipublikasikan secara tertulis pada majalah atau jurnal ilmiah dimanapun Jurnal ELTEK memuat artikel hasil penelitian dan konseptual dalam cakupan bidang ilmu Teknik Elektro yang meliputi: Ketenagalistrikan, Teknik Kendali, Kecerdasan Buatan, Teknik Komputer, Teknik Telekomunikasi, Teknik informatika, Teknik Biomedik, Elektronika Daya, Energi Terbarukan, Sistem Embedded, Jaringan Komputer, Sistem Operasi, Manajemen Data dan Sistem informasi, dan lain-lain. Jurnal ELTEK terbit dua kali dalam setahun masing-masing pada bulan April dan Oktober. Redaksi mengundang penulis dan peneliti untuk menyumbangkan artikel penelitian atau artikel konseptual kepada Editor Jurnal ELTEK. Editor menentukan apakah suatu artikel akan dimuat atau tidak dan memiliki hak untuk mengubah atau mengoreksi teks sejauh tidak mengganggu maksud atau kontennya.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025" : 5 Documents clear
Instalasi power meter pada panel hubung bagi tegangan rendah Nadhiroh, Nuha; Kamil, Ikhsan; Ardiyanto, Novan; Adli Hunafa, Rifa; Eka Putri, Syahrani
JURNAL ELTEK Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/eltek.v23i1.6255

Abstract

Manajemen energi penting untuk meningkatkan efisiensi operasional. Pemasangan power meter pada panel tegangan rendah membantu memantau penggunaan energi dan kualitas daya. Alat ini mengukur konsumsi energi, tegangan, arus, dan daya secara akurat. Penelitian ini mengevaluasi pemasangan power meter untuk mendukung manajemen energi yang lebih baik, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi kerugian, dan memastikan kualitas daya sesuai standar. Hasil pembacaan perbandingan arus selisih persentase tertinggi yaitu sebesar 47,06%, sedangkan selisih persentase terendah yaitu sebesar 1,58%. Hasil pembacaan perbandingan tegangan pada fasa R, S dan T menunjukkan bahwa selisih persentase <1%. Hasil selisih persentase day aaktif tertinggi sebesar 12,39% dan terendah sebesar 1,08%. Sedangkan daya semu persentase tertinggi sebesar 28,81% dan terendah sebesar 0,52%. Dan daya reaktif nilai selisih persentase tertinggi sebesar 26,42% dan terendah sebesar 6,56%. Berdasarkan hasil pembacaan tegangan sudah sesuai antara alat ukur power meter dan PQA, sedangkan untuk pembacaan arus terjadi perbedaan pembacaan hasil nilai, hal yang mempengaruhi adanya perbedaan pembacaan nilai ini tentunya adalah pengkalibrasian batas ukur yang tidak sesuai antara PQA dan power meter.   ABSTRACT Energy management is important to improve operational efficiency. Installing power meters on low voltage panels helps monitor energy usage and power quality. This tool measures energy consumption, voltage, current and power accurately. This research evaluates the installation of power meters to support better energy management, which is expected to increase efficiency, reduce losses, and ensure power quality meets standards. The results of the current comparison readings have the highest percentage difference, namely 47.06%, while the lowest percentage difference is 1.58%. The results of the voltage comparison readings on the R, S and T phases show that the percentage difference is <1%. The highest active power percentage difference was 12.39% and the lowest was 1.08%. Meanwhile, the highest percentage of apparent power was 28.81% and the lowest was 0.52%. And the highest percentage difference in reactive power is 26.42% and the lowest is 6.56%. Based on the results, the voltage readings are in agreement between the power meter and PQA measuring instruments, while for the current readings there are differences in the value readings. The thing that influences this difference in value readings is of course the calibration of measuring limits that do not match between the PQA and the power meter.
Prototipe lampu lalu lintas menggunakan PLC dan SCADA berbasis computer vision dengan raspberry pi 4B Firmansyah, Anton; Suyadi, Andri; Khalish, Alif Akram; Zulhanudin, Al Farick; Syafrudin, Syafrudin
JURNAL ELTEK Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/eltek.v23i1.6380

Abstract

Pertumbuhan populasi dan peningkatan jumlah kendaraan di wilayah perkotaan telah menimbulkan tantangan serius dalam manajemen lalu lintas, terutama di persimpangan yang sering mengalami kemacetan. Sistem lampu lalu lintas konvensional yang tidak mampu merespons kondisi lalu lintas secara real-time menyebabkan pengaturan durasi lampu yang tidak efisien, memperburuk kemacetan, meningkatkan emisi karbon, serta menyebabkan pemborosan bahan bakar. Seiring dengan perkembangan teknologi, machine learning digunakan untuk mengoptimalkan pengaturan lalu lintas secara adaptif. Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem lampu lalu lintas cerdas berbasis Programmable Logic Controller (PLC) yang dikombinasikan dengan Raspberry Pi 4B sebagai pusat pemrosesan data. Sistem ini juga terintegrasi dengan Smart Traffic Light, yang memungkinkan pengaturan durasi lampu berdasarkan analisis data lalu lintas secara real-time. Selain itu, penerapan Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) memungkinkan pemantauan dan pengendalian sistem secara efisien melalui antarmuka pengguna. Dengan memanfaatkan teknologi ini, sistem diharapkan dapat meningkatkan efisiensi lalu lintas dan mengurangi kemacetan dengan penyesuaian otomatis berbasis data. ABSTRACT The growth of population and the increasing number of vehicles in urban areas have posed significant challenges in traffic management, especially at intersections that frequently experience congestion. Conventional traffic light systems that cannot respond to real-time traffic conditions result in inefficient timing adjustments, exacerbating congestion, increasing carbon emissions, and causing fuel wastage. With technological advancements, machine learning is utilized to optimize traffic control adaptively. This study develops an intelligent traffic light system based on a Programmable Logic Controller (PLC), integrated with a Raspberry Pi 4B as the data processing center. The system is also incorporated with Smart Traffic Light technology, enabling adaptive light duration adjustments based on real-time traffic data analysis. Additionally, the implementation of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) allows efficient system monitoring and control through a user interface. By leveraging these technologies, the system is expected to enhance traffic efficiency and reduce congestion through automated data-driven adjustments.
Aplikasi dan unjuk kerja motor driver L-298 dan BTS7960 sebagai power switching pada inverter Luqman, Mohammad; Anggraheny, Beauty; Herwandi, Herwandi; Murtono, Ari
JURNAL ELTEK Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/eltek.v23i1.6656

Abstract

Pada penelitan ini driver motor L298 dan BTS7960 yang biasa bekerja pada frekuensi rendah digunakan sebagai power switching inverter yang dioperasikan pada frekuensi tinggi. L298 dan BTS 7968 adalah sama2 driver motor dc dengan konfigurasi H-bridge, namun rangkaian I/O serta sistem kontrol yang digunakan sangat berbeda, sehingga Program SPWM untuk kedua modul tersebut tidak sama. Program pada L298 menggunakan SPWM penuh sepanjang 360o dan bersifat komplemen untuk setiap 180o pada kanal-1dan sinyal dasar 50Hz pada kanal-2. Sedangkan program pada BTS7960 menggunakan sinyal yang bergantian antara sinyal dasar 50Hz sepanjang 180o dan sinyal SPWM sepanjang 180o pada kedua kanalnya dan bersifat komplemen. Hasil penelitian ini kedua motor driver tersebut beserta program masing-masing, mampu memberikan hasil luaran inverter berbentuk gelombang sinusoida sempurna, modul motor driver L298 hanya mampu bekerja sampai dengan arus 2A sesuai dengan spsesifikasi yang dimiliki, sedangkan modul motor driver BTS 7960 mampu bekerja sampai dengan arus 10A sesuai dengan spsesifikasi transformator yang digunakan. Dan hal ini juga sesuai dengan spesifikasi modul tersebut yang sebesar 43A.   ABSTRACT In this research, the L298 and BTS7960 motor drivers which usually work at low frequencies are used as power switching inverters which are operated at high frequencies. The L298 and BTS 7968 are both dc motor drivers with an H-bridge configuration, but the I/O circuit and control system used are very different, so the SPWM program for the two modules is not the same. The program on the L298 uses full SPWM over 360o and is complementary for every 180o on channel-1 and a 50Hz base signal on channel-2. Meanwhile, the program on the BTS7960 uses a signal that alternates between a basic 50Hz signal along 180o and a SPWM signal along 180o on both channels and is complementary. The results of this research are that both motor drivers and their respective programs are able to provide inverter output in the form of perfect sinusoidal waves, the L298 motor driver module is only able to work up to 2A current according to its specifications, while the BTS 7960 motor driver module is able to work up to 10A current according to the specifications of the transformer used. And this is also in accordance with the module specifications of 43A.
Implementasi algoritma elgamal untuk pengamanan data pada wireless sensor network Zakaria, M. Nanak; Isnomo, Yoyok Heru Prasetyo; Prasetyo, Junaedi Adi; Rosyidan, Dwinnar
JURNAL ELTEK Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/eltek.v23i1.6910

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menimbulkan tantangan keamanan data, terutama pada Wireless Sensor Network (WSN) yang rentan terhadap penyadapan. LoRa (Long Range) sering digunakan dalam WSN, tetapi memiliki kelemahan dalam keamanan komunikasi antar node. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan sistem autentikasi yang kuat, seperti manajemen kunci. Algoritma ElGamal dipilih karena keamanannya berbasis logaritma diskret dan fleksibilitasnya dalam pengaturan ukuran kunci. Penelitian ini mengimplementasikan Algoritma ElGamal pada WSN dengan LoRa sebagai media transmisi. Perangkat yang digunakan adalah ESP32 Devkit V1 dan LoRa Ra-2 SX1278 pada node master, serta sensor HC-SR04 dan Flame Sensor pada node slave. Hasil menunjukkan Algoritma ElGamal mencapai ketepatan 100% dalam pengiriman data dengan delay 0,289 detik. Daya tahan baterai mencapai 2 jam 58 menit 38 detik. Pengujian intrusi membuktikan Algoritma ElGamal mampu mengamankan data melalui enkripsi dan dekripsi. Kesimpulannya, implementasi Algoritma ElGamal berhasil menjaga keamanan komunikasi dalam WSN, memastikan keaslian pesan, serta menjaga kinerja perangkat selama proses pengiriman dan penerimaan data.   ABSTRACT   The advancement of information technology presents data security challenges, especially in Wireless Sensor Networks (WSN), which are vulnerable to eavesdropping. LoRa (Long Range) is commonly used in WSN but has weaknesses in securing node communication. To address this, a strong authentication system is required, such as key management. The ElGamal algorithm is chosen for its security based on discrete logarithms and flexibility in key size configuration. This study implements the ElGamal algorithm in a WSN system using LoRa as the transmission medium. Devices used include the ESP32 Devkit V1 and LoRa Ra-2 SX1278 on the master node, along with the HC-SR04 sensor and Flame Sensor on the slave node. Results show that the ElGamal algorithm achieves 100% accuracy in data transmission with a delay of 0.289 seconds. The battery lasts for 2 hours, 58 minutes, and 38 seconds. Intrusion testing proves that the ElGamal algorithm secures data through encryption and decryption. In conclusion, implementing the ElGamal algorithm successfully ensures secure communication in WSN, maintains message authenticity, and sustains device performance during data transmission and reception.
Optimasi penerjemahan bahasa asing dengan teknologi IoT pada kelas internasional Politeknik Negeri Malang Ardiansyah, Rizky; Bastiar, Berliana; Adzikirani, Adzikirani; Marya, Dianthy; Novianti, Atik
JURNAL ELTEK Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/eltek.v23i1.6951

Abstract

Perbedaan bahasa mencerminkan keberagaman budaya dan sejarah suatu negara. Memahami perbedaan ini memperkaya wawasan dan meningkatkan komunikasi global. Dalam rapat internasional, peserta yang tidak memahami bahasa asing sering mengalami kesulitan dalam berpartisipasi aktif, terutama di ruang tertutup, sehingga menghambat pencapaian tujuan diskusi. Penelitian ini mengembangkan sistem Speech to Text berbasis deep learning, menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk menganalisis sinyal suara dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk meningkatkan akurasi pengenalan serta koreksi ejaan. Raspberry Pi digunakan sebagai penghubung antara headset dan sistem, memungkinkan penerjemahan real-time. Sistem ini juga mengintegrasikan DeepL API sebagai mesin penerjemah dan Text to Speech untuk menghasilkan keluaran suara. Sebagai studi kasus, pengujian dilakukan di Politeknik Negeri Malang kelas internasional, dengan peserta yang terdiri dari mahasiswa dan pengajar yang memiliki latar belakang bahasa yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan metode CNN mencapai rata-rata akurasi 98%, membuktikan efektivitasnya dalam meningkatkan transkripsi dan penerjemahan otomatis. Sistem ini mampu mendukung komunikasi lintas bahasa secara efisien dan real-time, memfasilitasi pemahaman dalam diskusi multibahasa, dan meningkatkan interaksi di lingkungan akademis internasional.   ABSTRACT Language differences reflect the cultural and historical diversity of a country. Understanding these differences enriches knowledge and enhances global communication. In international meetings, participants who do not understand foreign languages often face difficulties in actively participating, especially in closed settings, thus hindering the achievement of discussion goals. This research develops a Speech to Text system based on deep learning, using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) to analyze sound signals and Convolutional Neural Networks (CNN) to improve accuracy in recognition and spelling correction. A Raspberry Pi is used as a connector between the headset and the system, enabling real-time translation. The system also integrates the DeepL API as the translation engine and Text to Speech for generating audio output. As a case study, testing was conducted at Politeknik Negeri Malang's international class, with participants consisting of students and instructors from diverse language backgrounds. The test results showed that the CNN method achieved an average accuracy of 98%, demonstrating its effectiveness in improving transcription and automatic translation. This system effectively supports real-time, cross-language communication, facilitates understanding in multilingual discussions, and enhances interaction in the international academic environment.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 23 No. 2 (2025): Oktober 2025 Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025 Vol. 22 No. 2 (2024): Oktober 2024 Vol. 22 No. 1 (2024): April 2024 Vol. 21 No. 2 (2023): Oktober 2023 Vol. 21 No. 1 (2023): April 2023 Vol. 20 No. 2 (2022): Oktober 2022 Vol. 20 No. 1 (2022): April 2022 Vol. 19 No. 2 (2021): Oktober 2021