cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Mahasiswa TEUB
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Education,
Education
Arjuna Subject : -
Articles 2,116 Documents
 144   145   146   147   148 
RANCANG BANGUN ALAT MIKROKONTROLLER UNTUK PARAMETER MOTOR DC Muchammad Andaru Ardana; Mochammad Rusli; n/a Wijono
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Abstrak--Estimasi Parameter berperan penting dalam pemodelan sistem dan kontrol. Pada jurnal ini bertujuan untuk merancang alat mikrokontroller untuk menentukan estimasi parameter motor DC yang berguna dalam bidang industri dengan desain yang kompak dan harga yang murah.Kata Kunci—Motor DC, estimasiparameter , Mikrokontroller.Abstract--Parameter estimation plays an important role in system modeling and control. This journal aims to design a microcontroller tool to determine the estimation of DC motor parameters that are useful in the industrial field with a compact design and low price.Keywords—DC motor, parameter estimation, Microcontroller. 
PERANCANGAN METODA PENGUJIAN PARAMETER MOTOR DC SECARA ELEKTRONIK Andrie Batista Azizul Hakim; Mochammad Rusli; n/a Wijono
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Abstrak—Jurnal ini membahas tentang estimasi parameter berbagai mesin listrik dengan menggunakan sistem akuisisi data yang sederhana. Parameter yang di estimasi adalah tahanan jangkar, konstanta GGL balik, konstanta torsi motor, momen inersia, dan damping. Metode yang akan digunakan pada jurnal ini dengan cara komputasi dan proses data menggunakan MATLAB Simulink. Tingkat akurasi pembacaan dengan metode ini akan dibuktikan dengan eksperimen dan simulasi.Kata Kunci —estimasi parameter, motor DC,MATLAB SimulinkAbstract—This journal discusses the parameter estimation of various electric machines using a simple data acquisition system. The estimated parameters are anchor resistance, back emf constant, motor torque constant, moment of inertia, and damping. The method that will be used in this journal is by computingand processing data using MATLAB Simulink. The level of accuracy of readings with this method will be proven by experiments and simulations.Keywords: Parameter Estimation, DC Motor,MATLAB Simulink.
ESTIMASI NILAI PARAMETER MOTOR DC MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Muhammad Daffa Hibatullah; Mochammad Rusli; n/a Wijono
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

AbstrakMotor DC memiliki banyak aplikasi mulai dari dari peralatan rumah tangga hingga sistem kontrol industri yang kompleks dengan alasan mudah untuk dimodelkan dan kontrol. Kebutuhan informasi mengenai parameter motor DC diperlukan untuk analisis atau kontrol sistem. Tetapi keterbatasan dan ketidakakuratan informasi mengenai parameter menjadi masalah dalam menganalisis motor DC. Estimasi Parameter memiliki potensi dalam pemodelan sistem dan kontrol. Karena pemodelan yang tepat membantu dalam menganalisispermasalahan motor DC. Pada penelitian ini bertujuan untuk menentukan parameter-parameter motor DCdengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dengan parameter motorDC yang diestimasi meliputi Momen Inersia (J), damping (b), Resistansi Motor (R),Induktansi Motor (L), Konstan Back E.M.F. (Ke), dan konstan torsi (Kt). Dalam penelitian menggunakan fungsi fitness dari permasalahan optimisasi untuk mengetahui performa algoritma yang digunakan dengan metode Mean Squared Error (MSE) dan Proses algortima PSO mikrokontroler Arduino Uno sebagai pusat pemrosesan data. Masukan dari sistem berupa nilai kecepatan sudut yang didapat dari sensor rotary encoder incremental dan arusyang didapat dari sensor arus ACS712. Nilai parameter yang didapatkan setalah proses estimasi kemudian dievaluasi dengan cara membandingkan respon kecepatan yang dihasilkan sistem aktual dan sistem yang sudah terestimasi. Grafik respon kecepatan yang dihasilkan menunjukkan perbedaan yang besar pada saat respon transien dan perbedaan yang kecil pada saat respon tunak. Eror yang didapatkan dalam pengujian metode PSO memiliki MSE sebesar 8,38 yang menunjukkan perbedaan yang cukup besar dari nilai estimasi yang diperoleh. Eror yang didapat pada sistemkemungkinan disebabkan oleh keterbatasan Arduino Uno dalam menyimpan data dan noise yang terdapat pada sensor yang digunakan saat proses estimasi berjalan.Kata Kunci: Motor DC, estimasi parameter , particle swarm optimization.AbstractDC motors have many applications ranging from household appliances to complex industrial control systems for reasons of being easy to model and control. Information requirements regarding DC motor parameters are required for system analysis or control. But the limitations and inaccuracies of information about the parameters become a problemin analyzing DC motors. Parameter Estimation has potential in system modeling and control. Because proper modeling helps in analyzing DC motor problems. This study aims to determine the DC motor parameters using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm with the estimated DC motor parameters including Moment ofInertia (J), damping (b), Motor Resistance (R), Motor Inductance (L), Constant Back EMF(Ke), and torque constant (Kt). In this study, using the fitness function of the optimizationproblem to determine the performance of the algorithm used by the Mean Squared Error(MSE) method and the Arduino Uno microcontroller PSO process algorithm as a dataprocessing center. The input from the system is the angular velocity value obtained from theincremental rotary encoder sensor and the current obtained from the ACS712 current sensor.The parameter values ​​obtained after the estimation process are then evaluated bycomparing the speed response produced by the actual system and the system that has beenestimated. The resulting velocity response graph shows a large difference in the transientresponse and a small difference in the steady-state response. The error obtained in testing thePSO method has an MSE of 8.38 which indicates a large difference from the estimated valueobtained. Errors obtained in the system may be caused by the limitations of Arduino Uno instoring data and noise contained in the sensors used during the estimation process.Keywords: DC motor, parameter estimation, particle swarm optimization.
RANCANG BANGUN ALAT PENGONTROLAN SUHU PADA PROSES PENGERINGAN GABAH MENGGUNAKAN FLATBED DRYER DENGAN METODE KONTROLER PROPORSIONAL Yoppy Yanuar Bayuaji; Erni Yudaningtyas
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

ABSTRAK-Pada jaman modern ini kebutuhan pokok semakin meningkat. Terutama kebutuhanberas atau nasi untuk makan sehari-hari. Kebanyakan para petani padi masih menggunakan caratradisional untuk mengeringkan hasil panen mereka. Hal tersebut mengakibatkan beberapa masalah,antara lain waktu yang dibutuhkan untuk mengeringkan gabah berkisar antara 3-4 hari. Permasalahanlain muncul ketika musim hujan. Para petani tidak dapat menjemur hasil panen mereka sehinggamembutuhkan waktu lebih lama dari biasanya.Pada skripsi ini digunakan mikrokontroler arduino uno untuk mengontrol suhu pada flatbed dryer,yang diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan pada pengeringan gabah. Berdasarkan StandartNasional Indonesia (SNI) kualitas gabah baik mempunyai kadar air 14%. Supaya gabah tidak mudahhancur saat digiling dan tidak mudah berjamur. Pengontrolan ini dilakukan pada set point 50°C.Proses perancangan kontroler proporsional pada skripsi ini menggunakan metode Ziegler Nichlos I.Dari perhitungan didapatkan nilai parameter Kp = 4,46. Dari penggujian menggunakan set point 50°Cdengan suhu sekitar 28,8°C didapatkan nilai settling time 120 detik, delay time 61 detik, rise time 98detik, dan nilai simpangan maksimum sebesar 0,12 %.Kata kunci : Flatbed Dryer, Pengeringan Gabah, Kontroler Proporsional, Ziegler NichlosABSTRACT-In this modern era, basic needs are increasing. Especially the need for rice or rice fordaily meals. Most rice farmers still use traditional methods to dry their crops. This resulted in severalproblems, including the time needed to dry the grain ranged from 3-4 days. Another problem arisesduring the rainy season. Farmers cannot dry their crops so it takes longer than usual.In this thesis, the Arduino Uno microcontroller is used to control the temperature of the flatbed dryer,which is expected to solve the problem of grain drying. Based on the Indonesian National Standardgood quality grain has a moisture content of 14%. So that the grain is not easily destroyed whenmilled and does not get moldy. This control is carried out at a set point of 50°C.The proportional controller design process in this thesis uses the Ziegler Nichlos I method. From thecalculations, the parameter value Kp = 4.46. From the test using a set point of 50°C with an ambienttemperature of 28.8°C, the settling time value is 120 seconds, the delay time is 61 seconds, the risetime is 98 seconds, and error steady state is 0.12%.Keywords : Flatbed Dryer, Grain Drying, Proportional Controller, Ziegler Nichlos
PERANCANGAN MODUL PENERIMA DATA UNTUK MONITORING SENSOR PADA SISTEM PEMANTAUAN KESEHATAN LANSIA YANG TINGGAL SENDIRIAN DI RUMAH Jeremy Christoputra; Rudy Yuwono; Fakhriy Hario Partiansyah
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Abstrak-Kesehatan manusia ditentukan oleh tanda-tanda vital yang perlu dipantau setiap hari. Karena dengan bertambahnya usia maka fungsi organ tubuh manusia semakinrentan terhadap gangguan kesehatan terutama pada lansia, oleh karena itu kesehatan lansia lebih baik dipantau setiap hari oleh keluarganya. Banyak solusi diterapkan untuk memantau kondisi kesehatan lansia dari jarak jauh dengan memanfaatkan Internet of Things. Pada penelitian ini dibuat modul penerima data pada sistem pemantauan kesehatan lansia dengan menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler, LoRa sebagai media komunikasi jarak jauh, Android Studio dan Google Firebase sebagai databasenya. Sistem menerima data yang dikirim dari modul pengolah data, kemudian mengirim data tersebut melalui koneksi internet kedalam Firebase database yang pada akhirnya disampaikan ke pengguna melalui aplikasi. Aplikasi kemudian membaca data ini dan ketika detak jantung pengguna masuk ke dalam rentang batas tertentu, aplikasi akan memberi tahu pengguna melalui notifikasi. Waktu yang dibutuhkan dari pembacaan sensor sampai ditampilkan di aplikasi adalah 1 - 3 detik dan 100% data yang dikirim oleh sensor ditampilkan di aplikasi. Dari hasil tersebut, sistem berfungsi sebagaimana mestinya.Kata Kunci : ESP32, Internet Of Things, Lansia, dan LoRaAbstract-Human health is determined by vital signs that need to be monitored daily. Because with age the functions of human organs are more susceptible tohealth problems especially to the elderly, Therefore the health of the elderly is bettermonitored daily by their families. Many solutions are implemented to monitor health conditions of the elderly remotely by utilizing the Internet of Things. In thisstudy a data receiver module was created for the elderly health monitoring systemusing ESP32 as a microcontroller, LoRa as a remote communication medium,Android Studio and Google Firebase as the database. The system receives data sentfrom the data processing module, then sends the data via internet connection to Firebase database which is finally submitted to the user via the application. The application then reads these data and when the user's heart rate falls within acertain limit range, the application will notify the user via notification. The time ittakes for the sensor readings to be displayed in the application is 1 – 3 seconds andthe 100% of the data sent by the sensor is displayed in the application. From theseresults, the system is working as intended.Keywords : Elderly, ESP32, Internet Of Things, LoRa
PERANCANGAN POWER SUPPLY 12V DENGAN SLIDING MODE CONTROLLER (SMC) SEBAGAI CATU DAYA PADA MODUL MESIN CUCI OTOMATIS Nur Kholiq; Mochammad Rusli; Tri Nurwati
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

ABSTRAKMesin cuci merupakan salah satu peralatan rumah tangga yang banyak digunakan untuk mencuci kain. Oleh karena itu untuk mempermudah pekerjaan pencucian, orang-orang membutuhkan mesin untuk mencuci. Pada sekarang ini, mesin cuci sudah memakai teknologi yang dapat memprogram secara otomatis baik dari segi mencuci, membilas, dan mengeringkan.Pengguna cukup menekan tombol dan semuanya akan bekerja secara otomatis. Namun, masihbanyak orang yang menggunakan mesin cuci manual, dimana mengisi air, mencuci,mengeringkan dilakukan secara manual dan terpisah. Salah satu sistem yang menjadi perhatianyaitu penyediaan catu daya yang digunakan untuk memberikan daya terhadap module mesin cuciotomatis. Catu daya digunakan sebagai penyedia daya terhadap sensor sensor danmikrokontroller yang terdapat didalam modul agar sistem dapat bekerja. Pada catu dayategangan keluaran sangat diperhatikan agar tidak merusak komponen elektronik yang terdapatdidalam module mesin cuci otomatis. Pada penelitian ini tegangan keluaran diatur dengan nilai12 Volt. Untuk mengatasi tegangan jatuh pada saat catu daya diberi beban digunakan sliding mode controller.Kata kunci: mesin cuci otomatisi, catudaya, Sliding Mode Controller (SMC).AbstractThe washing machine is one of the most widely used household appliances for washing cloth.Therefore, to make washing work easier, people need machines to wash. At this time, washingmachines have used technology that can program automatically both in terms of washing,rinsing, and drying. Users simply press a button and everything will work automatically.However, there are still many people who use manual washing machines, where filling, washing,drying is done manually and separately. One system that is of concern is the provision of apower supply that is used to provide power to the automatic washing machine module. Thepower supply is used as a power provider for the sensors and microcontrollers contained in themodule so that the system can work. In the power supply, the output voltage is very careful so asnot to damage the electronic components contained in the automatic washing machine module.In this study, the output voltage is set to a value of 12 Volts. To overcome the voltage drop whenthe power supply is loaded, a sliding mode controller is used.Keywords: Automation Washing Machine, Power Supply, Sliding Mode Controller
DESAIN SISTEM MONITORING DAN PEMBARUAN PERANGKAT LUNAK PADA WSN DENGAN AKSES KONTROL JARAK JAUH Nisa Intan Kumalasari; Raden Arief Setyawan; Adharul Muttaqin
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 7 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

ABSTRAKWireless Sensor Network (WSN) diterapkan dengan tujuan monitoring data lingkungan sekitar. Terdapat tiga komponen perangkat pada WSN yaitu sensor node, sink node, danserver utama. Jumlah sensor node yang digunakan dapat mencapai puluhan, dengan kemungkinan jenis program (firmware) yang beragam. Lokasi peletakannya tersebar dan bisajadi berada di tempat yang sulit dijangkau, sehingga menyulitkan ketika ingin memperbarui program sensor node. Penelitian ini merancang desain sistem WSN yang memiliki fungsimonitoring dan pembaruan firmware sensor node dengan akses jarak jauh. Komponen yang digunakan adalah mikrokontroller yang mendukung Over-The-Air sebagai sensor node, Raspberry Pi 3B sebagai sink node, dan server utama dengan akses IP publik. Performa fungsi sistem monitoring diuji berhasil bekerja setiap harinya dalam kurun waktu 25 hari. Fungsi pembaruan firmware diuji secara jarak jauh melalui aplikasi web. Didapat fungsisistem masih bekerja dengan baik walaupun sudah berjalan selama 25 hari.Kata kunci : Firmware Update, Monitoring, Remote Access, Wireless Sensor NetworkABSTRACTWireless Sensor Network (WSN) is implemented with the aim of monitoring environmental data. There are three kinds of device in WSN, that is sensor node, sink node, and the mainserver. The number of sensor nodes used can reach tens, with the possibility of various typesof programs (firmware). The placement locations are scattered and can be in difficult toreach places, making it difficult to update the sensor node program. This study designs aWSN system that has the function of monitoring and updating sensor node firmware with remote access. The components used are a microcontroller that supports Over-The-Air as asensor node, a Raspberry Pi 3B as a sink node, and a main server with public IP access. Theperformance of the monitoring system function was tested successfully every day for a periodof 25 days. Firmware update functionality is tested remotely via web application. The system functions are still working well even though it has been running for 25 days.Keywords : Firmware Update, Monitoring, Remote Access, Wireless Sensor Network
DESAIN DAN IMPLEMENTASI API (APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE) SERVER UNTUK NODEMCU ESP8266 DENGAN REST API PADA SISTEM PELACAKAN DAN DETEKSI PENCURIAN KENDARAAN BERMOTOR Muhammad Okki Graceda Mulyono; Sholeh Hadi Pramono; Goegoes Dwi Nusantoro
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 8 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

ABSTRAKNodeMCU merupakan sebuah perangkat open source dengan platform IoT dan kitpengembangan yang menggunakan bahasa pemrograman Lua untuk membantu dalam membuatprototype produk IoT dan juga bisa di program dengan Arduino IDE. Pengembangan kit inididasarkan pada modul ESP8266, yang mengintegrasikan GPIO, PWM (Pulse Width Modulation),IIC, 1-Wire dan ADC (Analog to Digital Converter) semua dalam satu board.Dengan menggunakan modul ESP8266 untuk dapat terkoneksi dengan internet makadiperlukan desain API Server yang berfungsi menerima dan mengirim data – data yang menujumaupun berasal dari mikrokontroler. Pada penilitian ini digunakan API dengan jenis REST API, yaituAPI yang bekerja dengan cara mengirim data dan parameter parameter tertentu secara berkala dariClient menuju Server dan selanjutnya akan membalas dengan state yang akan dijalankan pada Client [3] .Kata kunci: NodeMCU, ESP8266, API Server, REST API, Arduino, Klien-ServerABSTRACTNodeMCU is an open source device with IoT platform and a development kit, it is programmed withLua programming language to help make IoT prototype product and it also can programmed using ArduinoIDE. This development kit based on ESP8266 module, that integrates GPIO, PWM (Pulse WidthModulation), IIC, 1-Wire and ADC (Analog to Digital Converter) together in one board.Using ESP8266 ability to connect to internet then it needed an API Server that is used to send andreceive data to and from the microcontroller. This research using REST API. REST API is an API that sendand receive data periodically to API Server and get replied by Server with state that will be applied on theClient [3] .Keywords: NodeMCU, ESP8266, API Server, REST API, Arduino, Server-Client
IMPLEMENTASI DEEP NEURAL NETWORK DENGAN FRAMEWORK TENSORFLOW LITE MICRO PADA SISTEM KAMERA KEAMANAN BERBASIS MIKROKONTROLER Reyhan Rifqi Ihsan; Waru Djuriatno; Adharul Muttaqin
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 8 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

ABSTRAKSistem kamera keamanan merupakan sistem yang penting dalam mengurangi jumlah tindak kejahatan terutama tindak pencurian. Namun pada umumnya kamera keamanan bersifat pasif yangmemerlukan manusia sebagai pihak pengawas. Dengan pentingnya kamera keamanan, maka diinginkan sistem tersebut untuk lebih andal dan praktis dalam artian mampu bekerja secara independen tanpa memanfaatkan pihak manusia sebagai agen pengawas. Dengan mengaplikasikan fitur deteksi objek manusia pada kamera keamanan, peran pihak manusia sebagai pengawas berpotensi dapat digantikan. Untuk memanfaatkan potensi tersebut, maka telah didesain sistem kamera keamanan berbasis mikrokontroler yang dilengkapi dengan sistem deteksi objek manusia dengan model deep neural network yang dieksekusi dengan framework TensorFlow Lite Micro.Berdasarkan hasil pengujian, eksekusi model deep learning untuk deteksi objek manusia padamikrokontroler dapat dilakukan. Kinerja pada model terbaik dapat mencapai tingkat akurasi 76%,puncak konsumsi RAM sebesar 55.3 KB, berkas binary hasil compiling berukuran 293600 bytes(7.17% dari total memori flash ESP32), dan waktu inferensi selama 5.2 detik. Namun model yangdiaplikasikan pada sistem yang telah dibuat gagal mendeteksi objek manusia dengan akurasi yangdiharapkan dengan tilt pada kamera sebesar 30 derajat ke bawah pada ketinggian 3 m, maupunketika objek manusia tersebut tidak sedang berdiri atau berjalan secara tegak.Kata Kunci: Deteksi objek, Deep Learning, ESP32, MobileNet, CNN, TensorFlow Lite MicroABSTRACTSecurity camera system is an important system for decreasing criminal act, esepecially theft.However, in general, security cameras are passive, requiring humans as supervisors. With theimportance of security cameras, it is desirable for the system to be more reliable and practical inthe sense of being able to work independently without using humans as monitoring agents. Byapplying the human object detection feature on security cameras, the role of the human side as asupervisor can potentially be replaced. To take advantage of this potential, a microcontroller-based security camera system has been designed that is equipped with a human object detectionsystem with a deep neural network model that is executed with the TensorFlow Lite Microframework. Based on the test results, the execution of a deep learning model for detecting humanobjects on the microcontroller can be carried out. The performance on the best model can reach76% accuracy, 55.3 KB of peak RAM consumption, 293600 bytes of compiled binary file (7.17% ofthe total ESP32 flash memory), and 5.2 seconds of inference time. However, the model applied tothe system that has been made fails to detect human objects with the expected accuracy with a tiltof the camera by 30 degrees down at a height of 3 m, or when the human object is not standing orwalking upright.Keywords: Object detection, Deep Learning, ESP32, MobileNet, CNN, TensorFlow Lite Micro
SIMULASI PERANCANGAN POWER SUPPLY UNTUK SMART TRASH COMPACTOR PADA RUMAH TANGGA DENGAN MATLAB Muhammad Fahmi Illmi; Muhammad Aziz Muslim; n/a Rahmadwati
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 8 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

ABSTRAKSistem pengelolaan limbah padat yang efektif dan efisien sangat diperlukan untuk menjaga lingkungan kita tetap bersih. Dalam rangka mengurangi timbunan sampah dapat dilakukan dengan cara memadatkan volume sampah sehingga dapat dengan mudah dikelola oleh penyedia layanan pengumpulan sampah. Smart trash compactor merupakan alat pengelola sampah yang berfungsi untuk mengurangi volume sampah. Sistem yang dibuat menggunakan motor DC untuk membuat sistem pemadatan sampah rumah tangga dengan tegangan DC sebesar 24 volt. Sedangkan sumber tegangan pada rumah tangga yang tersedia adalah tegangan PLN 220 volt AC. Sehingga diperlukanlah sebuah regulator berupa power supply untuk smart trash compactor. Sistem yang dibuat menyearahkan tegangan PLN menjadi tegangan DC kemudian menurunkannya dengan buck converter. Tegangan keluaran yang telah disearahkan kemudian diturunkan dengan buck converter memiliki riak yang besar. Untuk mereduksi riak dapat digunakan filter. Pada penelitian ini, penulis menggunakan filter kapsitor dan filter lowpass LC. Pengujian dilakukan dengan membuat simulasi rangkaian berdasarkan hasil perhitungan komponen filter kemudian dibandingkan dengan rangkaian tanpa filter. Berdasarkan hasil simulasi didapatkan power supply yang dihubungkan dengan motor tanpa menggunakan filter memiliki tegangan puncak sebesar 309 volt dan arus puncak sebesar 9.135A. Pengujian dengan filter kapasitor dan low pass LC menurunkan tegangan puncak menjadi 23.49 volt dan arus puncak sebesar 3A dan besar riak tegangan sebesar 3.45% dan riak arus sebesar 2.4%.Katakunci: Power Supply, Catu Daya, Penyearah, Buck ConverterABSTRACTAn effective and efficient solid waste management system is necessary to keep our environment clean. In order to reduce waste accumulation, it can be done by compacting the volume of waste so that it canbe easily managed by waste collection service providers. Smart trash compactor is a waste management tool that serves to reduce the volume of waste. The system is made using a DC motor to create a household waste compaction system with a DC voltage of 24 volts. Meanwhile, the available household voltage source is PLN 220 volt AC voltage. So we need a regulator in the form of a power supply for asmart trash compactor. The system made rectifies the PLN voltage into a DC voltage then lowers it with a buck converter. theoutput connection which has been rectified then lowered with a buck converter has a large ripple. Filterscan be used to reduce ripples. In this study, the author uses a capacitor filter and an LC lowpass filter.The test is carried out by making a simulation based on the calculation results of the filter component andthen comparing it with a circuit without a filter. Based on the simulation results, the peak power supplywith the motor without using a filter has a peak voltage of 309 volts and a peak current of 9,135A. testingwith a filter of LC and low pass reduced the peak voltage to 23.49 volts and the peak current of 3A andthe magnitude of the voltage ripple was 3.45% and the current ripple was 2.4%.

Page 146 of 212 | Total Record : 2116

 144   145   146   147   148 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2026) Vol. 13 No. 7 (2025) Vol. 13 No. 6 (2025) Vol. 13 No. 5 (2025) Vol. 13 No. 4 (2025) Vol. 13 No. 3 (2025) Vol. 13 No. 2 (2025) Vol. 13 No. 1 (2025) Vol. 12 No. 6 (2024) Vol. 12 No. 5 (2024) Vol. 12 No. 4 (2024) Vol. 12 No. 3 (2024) Vol. 12 No. 2 (2024) Vol. 12 No. 1 (2024) Vol. 11 No. 6 (2023) Vol. 11 No. 5 (2023) Vol. 11 No. 4 (2023) Vol. 11 No. 3 (2023) Vol. 11 No. 2 (2023) Vol. 11 No. 1 (2023) Vol. 10 No. 6 (2022) Vol. 10 No. 5 (2022) Vol. 10 No. 4 (2022) Vol. 10 No. 3 (2022) Vol. 10 No. 3 (2022): Vol. 10 No. 2 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 8 (2021) Vol 9, No 7 (2021) Vol 9, No 6 (2021) Vol 9, No 5 (2021) Vol 9, No 4 (2021) Vol 9, No 3 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 5 (2020) Vol 8, No 4 (2020) Vol 8, No 3 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 7 (2019) Vol 7, No 6 (2019) Vol 7, No 5 (2019) Vol 7, No 4 (2019) Vol 7, No 3 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 7 (2018) Vol 6, No 6 (2018) Vol 6, No 5 (2018) Vol 6, No 4 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 6 (2017) Vol 5, No 5 (2017) Vol 5, No 4 (2017) Vol 5, No 3 (2017) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 8 (2016) Vol 4, No 7 (2016) Vol 4, No 6 (2016) Vol 4, No 5 (2016) Vol 4, No 4 (2016) Vol 4, No 3 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 7 (2015) Vol 3, No 6 (2015) Vol 3, No 5 (2015) Vol 3, No 5 (2015) Vol 3, No 4 (2015) Vol 3, No 3 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 7 (2014) Vol 2, No 6 (2014) Vol 2, No 5 (2014) Vol 2, No 4 (2014) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 5 (2013) Vol 1, No 4 (2013) Vol 1, No 3 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue