cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Adhi Kusmantoro
Contact Email
elektro@upgris.ac.id
Phone
+6224-8316377
Journal Mail Official
elektro@upgris.ac.id
Editorial Address
https://journal2.upgris.ac.id/index.php/jeti/about/editorialTeam
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi
Published by Universitas PGRI Semarang
ISSN : -     EISSN : 29622093     DOI : 10.26877/jeti
Core Subject : Engineering,
Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
scope of this journal is electrical and computer engineering, information systems, telecommunication, control, electronics and related field
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 71 Documents
 4   5   6   7   8 
SIMULASI CONTROL MPPT PADA BOOST CONVERTER DENGAN PI Adhi Kusmantoro; Margono
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2023
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/rcepxy67

Abstract

Teknologi konverter elektronika daya telah banyak digunakan pada kehidupan sehari-hari. Salah satunya yaitu dc–dc Converter. DC-DC Converter merupakan komponen penting dalam elektronika daya yang berfungsi untuk mengkonversikan daya listrik searah dari suatu bentuk menjadi bentuk daya listrik searah lainnya. Sorotan utama dari pekerjaan ini adalah bahwa PV dimodelkan menggunakan PSIM dan karakteristik V-I dan P-V untuk iradasi dan suhu yang berbeda diamati. Selanjutnya, untuk mendapatkan daya maksimum dari PV, kemudian diusulkan Boost Converter dirancang dan dihubungkan dengan PV. Operasional parameter converter dihitung dan hasilnya diverivikasi, pemodelan PVdilakukan menggunakan Power Simulator (PSIM) untuk mengekstrak daya maksimum dari PV, algoritma MPPT diterapkan. Seluruh rangkaian Boost Converter beserta PV adalah belajar di PSIM. Boost Converter yang diusulkan didukung oleh sumber Fotovoltaik (PV). Mempekerjakan pengaruh tegangan keluaran untuk menaikkan tegangan masukan dari 24 ke 48 Volt. Studi simulasi converter yang diusulkan dengan perangkat lunak PSIM.
PREDIKSI HARGA BERAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA LONG - SHORT TERM MEMORY MOHAMMAD NURUL AHID; IMADUDIN HARJANTO; MUHAMMAD AMIRUDDIN
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/p149r546

Abstract

Beras merupakan komoditas pangan utama masyarakat Indonesia dengan beragam mutu, mulai dari premium hingga medium. Perbedaan kualitas beras memengaruhi harga jual, di mana beras premium dijual lebih mahal karena dianggap bermutu tinggi, sedangkan beras medium lebih terjangkau dan umum dikonsumsi. Harga beras sering mengalami fluktuasi akibat berbagai faktor seperti kebijakan pemerintah, produksi pertanian, permintaan konsumen, dan ketersediaan stok. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga beras medium di tingkat penggilingan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) dengan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan berupa harga bulanan beras medium periode 2014–2024 dari Badan Pusat Statistik. Proses penelitian meliputi preprocessing data, pembuatan jendela waktu dengan Fast Fourier Transform (FFT), data splitting, pembangunan arsitektur LSTM, pelatihan model, evaluasi, dan visualisasi prediksi dengan variasi window size 12, 24, dan 36. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM memiliki performa terbaik pada window size 12 dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6,58%, dibandingkan 8,53% pada window size 24 dan 10,13% pada window size 36. Meskipun persentase error yang dihasilkan masih relatif tinggi, model LSTM terbukti efektif dalam memprediksi harga beras dengan hasil persentase error terkecil yaitu 6,58% dari jumlah window size 12. Jumlah error yang dihasilkan dapat diperkecil lagi dengan menambahkan data lain yang relevan misal faktor cuaca musiman, hingga kebijakan pemerintah sebagai fitur input. Dengan demikian, meskipun masih terdapat error, model LSTM terbukti efektif dalam memprediksi harga beras dan dapat ditingkatkan akurasinya dengan menambahkan variabel relevan seperti faktor musiman dan kebijakan pemerintah.
STUDI KELAYAKAN INSTALASI LISTRIK RUMAH TINGGAL DI KECAMATAN GROBOGAN, KABUPATEN GROBOGAN BERDASARKAN PUIL 2011 Anita Kurnia Zulyani; Dr. Adhi Kusmantoro, S.T., M.T; Margono, S.T., M.Eng
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/b46p3056

Abstract

Instalasi listrik rumah tinggal wajib memenuhi standar keselamatan sesuai Persyaratan Umum Instalasi Listrik (PUIL 2011) guna mencegah risiko sengatan listrik maupun kebakaran. Sebagian besar rumah tinggal di Kecamatan Grobogan, Kabupaten Grobogan telah berusia lebih dari 15 tahun sehingga berpotensi mengalami penurunan kualitas instalasi. Penelitian ini bertujuan mengukur tingkat kelayakan instalasi listrik rumah tinggal serta mengidentifikasi faktor penyebab ketidaklayakannya. Penelitian menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan teknik observasi, dokumentasi, dan kuesioner terhadap 20 rumah tinggal yang dipilih secara random sampling dari populasi 120 rumah berusia lebih dari 15 tahun. Data dianalisis secara deskriptif dengan mengacu pada PUIL 2011, Standar Nasional Indonesia (SNI), dan Standar PLN (SPLN). Hasil observasi menunjukkan kelayakan perlengkapan instalasi rata-rata 96,25% (sakelar 100%, stop kontak 95%, fitting 100%, lasdop/isolasi 90%), kelayakan pengaman instalasi rata-rata 97,5% (MCB 100%, sekering 95%), serta sistem grounding layak pada 90% sampel. Ketinggian stop kontak (rata-rata 150 cm) dan MCB box (rata-rata 181 cm) sudah sesuai standar PUIL 2011 dan SNI. Faktor utama penyebab ketidaklayakan adalah kerusakan perlengkapan akibat usia pemakaian, ketiadaan sistem grounding, pemasangan komponen yang tidak sesuai standar, serta minimnya pemeriksaan berkala. Penelitian ini menegaskan pentingnya inspeksi instalasi listrik rumah tinggal secara periodik untuk meningkatkan keselamatan pengguna, dan merekomendasikan sosialisasi PUIL 2011 kepada masyarakat serta pemeriksaan berkala oleh instalatir bersertifikat.
Prediksi Konsumsi Energi Listrik Di Pusat Perbelanjaan Tentrem Mall Menggunakan Metode Multi Layer Perceptron Backpropagation Ilham Aimar Fajar; Teguh Heriyanto; Prassanda Dwi Anggriawan
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/v6g63920

Abstract

Pemakaian energi listrik yang besar digedung seperti di pusat perbelanjaan sekarang ini dikarenakan penggunaan peralatan yang besar dan membutuhkan konsumsi listrik yang besar. Perhitungan pemakaian energi listrik menjadi penting untuk merencanakan penggunaan listrik kedepannya agar lebih efisien serta memprediksi biaya pemakaian listrik ditahun depan agar budgeting perusahaan bisa disesuaikan. Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dengan alogaritma backpropagation diterapkan di dalam penelitian ini dan untuk memprediksi pemakaian listrik berdasarkan data penggunaan energi sebelumnya. Sistem ini memakai beberapa lapisan, meliputi lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan keluar, bobot dari jaringan bisa diperbarui menggunakan fungsi sigmoid dan algoritma backpropagation. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa memakai model MLP bisa mendeteksi pola pemakaian listrik dan bisa memperkirakan nilainya hamper sama dengan nilai aktual. Nilai dari  Mean Squared Error (MSE) yang rendah bisa menunjukkkan dengan penggunaan metode MLP Backpropagation memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi pemakaian listrik di pusat perbelanjaan.
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Multi-Layer Perceptron untuk Klasifikasi Kelayakan Kualitas Produk pada Proses Quality Control Akbar Maulana; Giska Ardhiasanti; Ahmad Fahrul Khuzaini
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/r9s0gp22

Abstract

Proses inspeksi mutu produk atau Quality Control merupakan tahapan yang berfungsi untuk menjamin bahwa produk yang dihasilkan telah memenuhi standar kualitas yang ditetapkan sebelum didistribusikan kepada konsumen. Pemeriksaan kualitas secara manual masih memiliki beberapa kelemahan, seperti membutuhkan waktu lebih lama, bergantung pada ketelitian operator, serta berpotensi terjadi kesalahan akibat kelelahan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Jaringan Saraf Tiruan berbasis Multi-Layer Perceptron dalam mengklasifikasikan kelayakan kualitas produk pada proses Quality Control. Parameter yang digunakan sebagai masukan meliputi berat produk, dimensi produk, dan suhu pengemasan, sedangkan keluaran sistem berupa status produk, yaitu lolos QC atau reject. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan dataset simulasi yang disusun berdasarkan batas standar kualitas produk. Model MLP dirancang menggunakan tiga neuron input, satu hidden layer, dan satu neuron output, kemudian diimplementasikan menggunakan Google Colab dengan pustaka Scikit-Learn. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MLP mampu mengenali pola data dan mengklasifikasikan status kelayakan produk dengan baik pada data pengujian. Meskipun demikian, pengujian menggunakan dataset yang lebih besar dan data produksi nyata masih diperlukan agar performa model dapat dievaluasi secara lebih akurat dan aplikatif dalam lingkungan industri.
Penerapan jaringan saraf tiruan McCulloch-Pitts pada sistem pintu otomatis ruang isolasi/ICU Rumah sakit Sigit Galih Priyambodho; Iqbal Raihan Zaky; Rickardo Bagau
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/rv845d88

Abstract

Ruang isolasi dan ICU merupakan ruangan penting yang dibutuhkan di dalam rumah sakit yang membutuhkan ruangan steril dan tidak sembarang orang diperbolehkan masuk tetapi juga harus bisa menjadi fleksibel saat dibutuhkan dalam keadaan emergency. Artikel ini mengusulkan penggunaaan JST khususnya metode McCulloch-Pitts untuk membantu pengambilan keputusan keputusan pada pintu otomatis yang dapat memudahkan staff unbtuk menjaga mereka yang tidak relevan untuka masuk. Sistem pintu otomatis ruang isolasi atau ICU ini memiliki 3 input biner berbobot yaitu sensor gerak atau orang yang mendekat menuju pintu dengan bobot 1, validitas kartu akses ruangan dengan bobot 1, dan sinyal override kepala sekuriti dengan beban 2, lalu threshold nya adalah 2. Pintu otomatis akan terbuka apabila threshold terpenuhi antara terdeteksi orang yang mendekat ditambah kartu akses yang valid atau kepala sekuriti melakukan override ketika terjadi keadaan darurat.
RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN PARKIR OTOMATIS TERINTEGRASI MENGGUNAKAN ARDUINO MEGA Kahfi Sukma Widi; Affandi Faisal Kurniawan; Muhammad Amiruddin
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2026
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/1madjt58

Abstract

Sistem parkir konvensional yang masih mengandalkan pencatatan manual oleh petugas sering menimbulkan kesalahan input, keterlambatan pencatatan, dan ketidakefisienan dalam proses masuk–keluar kendaraan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem keamanan parkir otomatis terintegrasi. Sistem menggunakan Arduino Mega sebagai pengendali gerbang servo, program Python sebagai pemroses data sekaligus pengirim string plat masuk, plat keluar, serta durasi parkir. Metode penelitian mencakup perancangan perangkat keras, komunikasi data serial, serta pengujian performa yang meliputi kecepatan sistem menerima data, akurasi pembacaan plat, respons pergerakan servo, serta perbandingan pencatatan otomatis dengan pencatatan manual manusia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa total waktu untuk proses satu kendaraan adalah ±196.477 ms, serta maksimal jarak pembacaan barcode adalah 20 cm. Dibandingkan dengan pencatatan manual, sistem ini terbukti lebih cepat, lebih konsisten, dan mengurangi potensi kesalahan manusia. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan berhasil memenuhi tujuan penelitian dan dapat menjadi solusi otomatis yang efisien dan reliabel untuk parkir modern.  
Implementasi Dan Optimasi Sistem Parkir Terintegrasi Menggunakan Yolo Dan Cnn Pada Lingkungan Edge Computing Berbasis Raspberry Pi Muhammad Caesar Abhista Raya Bima Saputra; Imaduddin Harjanto; Ganjar Winasis
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2026
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/tk8fmk11

Abstract

Pertumbuhan jumlah kendaraan di lingkungan universitas seperti Universitas PGRI Semarang (UPGRIS) memerlukan sistem parkir otomatis yang efisien. Implementasi deep learning pada perangkat edge seperti Raspberry Pi menghadapi kendala latensi dan keterbatasan sumber daya. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan model YOLOv8n untuk deteksi plat nomor dan MobileNetV2 untuk deteksi lahan parkir melalui dua skema optimasi: konversi TensorFlow Lite (float32) dan gabungan structured pruning 20% dengan Post-Training Quantization (INT8). Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi gabungan (Pruning+INT8) berhasil memangkas ukuran model YOLOv8n dari 11,71 MB menjadi 3,19 MB dan MobileNetV2 dari 10,84 MB menjadi 2,74 MB. Pada Raspberry Pi 4B, model YOLOv8n INT8 mencapai kecepatan stabil 2,72 FPS dengan efisiensi RAM sebesar 27,4%. Sementara pada MobileNetV2, optimasi mempercepat waktu inferensi hingga empat kali lipat dan menekan konsumsi RAM sebesar 35,6% (dari 940 MB ke 605 MB). Meskipun terjadi kompromi akurasi sebesar 2%-8% pada kondisi cahaya redup, model tetap mempertahankan performa deteksi yang reliabel. Penelitian ini menyimpulkan bahwa skema gabungan pruning dan kuantisasi INT8 merupakan solusi paling efisien untuk menyeimbangkan kecepatan inferensi dan keterbatasan memori pada perangkat edge guna mendukung sistem parkir cerdas secara real-time.
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Model McCulloch-Pitts pada Sistem Pengendalian Lampu Taman Otomatis Ruli Gunawan; Adiel Kevin Kharisty S.
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2026
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/t4h03k76

Abstract

Penggunaan energi listrik pada fasilitas umum seperti lampu taman sering terjadi pemakaian tidak efektif akibat kelalaian manusia dalam mematikan sakelar atau ketergantungan pada sensor tunggal yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Jaringan Saraf Tiruan (JST) model McCulloch-Pitts sebagai sistem pengambil keputusan biner pada sistem pengendalian lampu taman otomatis. Sistem ini menggunakan kombinasi input dari sensor intensitas cahaya (LDR) dan sensor gerak (PIR), serta dilengkapi dengan tombol manual override sebagai fungsi inhibisi. Model McCulloch-Pitts dikonfigurasi menggunakan fungsi aktivasi threshold keras untuk menentukan status output berupa lampu taman (menyala atau mati). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model McCulloch-Pitts mampu mengklasifikasikan kondisi lingkungan dengan akurasi 100% berdasarkan nilai ambang batas (threshold) yang ditentukan, memberikan solusi komputasi yang ringan, hemat energi, dan responsif untuk sistem tertanam (embedded system).
Prediksi Beban Harian Menggunakan Metode Multi Layer Perceptron hidayah dwi putra baraka; Anggraeny Sekar Kinasih; Syafiq Varel Maulana
JETI (Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi) Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2026
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/mrq61542

Abstract

Abstrak— Prediksi beban listrik merupakan salah satu langkah penting dalam mendukung pengelolaan sistem tenaga listrik yang andal dan efesien. Informasi mengenai kondisi prediksi listrik pada periode berikutnya dapat digunakan untuk membantu proses pemantauan, evaluasi kinerja sistem, serta pengambilan putusan dalam pengoprasian peralatan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kelistrikan menggunakan metode Multi Layer Perceptron (MLP), berdasarkan data pengukuran kelistrikan Tingkat tinggi dari sebuah rumah indekos yang terdiri atas Real Power (Daya aktif), Apparent Power (Daya semu), dan Power Factor (Faktor daya). Model MLP kemudian dilatih menggunakan Algoritma Backpropagation agar mampu mempelajari hubungan nonlinear antarparameter kelistrikan. Selanjutnya performa model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengukur Tingkat akurasi hasil prediksi. Hasil penelitian diharapkan menunjukkan bahwa metode MLP mampu menghasilkan prediksi parameter kelistrikan dengan Tingkat kesalahan rendah sehingga digunakan sebagai salah satu alternatif dalam mendukung proses pemantauan dan pengelolaan sistem tenaga listrik secara lebih efektif.

Page 7 of 8 | Total Record : 71

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2026 Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2025 Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2024 Vol. 1 No. 1 (2024): APRIL Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2023 Vol. 2 No. 2 (2023): OKTOBER Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL Vol. 2 No. 1 (2023): APRIL Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: OKTOBER 2022 Vol. 1 No. 1 (2022): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2022 Vol. 1 No. 2 (2022): OKTOBER Vol. 1 No. 1 (2022): APRIL More Issue