Analysis of Matrix Converter as Solid State Transformer (SST) in Battery Charging Using Fuzzy Logic Control

Technological advancements in the digital era have made electrical energy needs vital in the industrial world. The reliability of electricity supply certainly has serious challenges related to transmission system blackouts due to the failure of blackstart at the plant because the battery supply is not functioning optimally. To anticipate this failure, Matrix Converter (MC) modeling is carried out as a Solid State Transformer (SST) to replace conventional transformers to maintain voltage stability and change the voltage according to the needs for battery supply. The SVPWM methodology uses 9 bidirectional switches in the MC to modulate pulse width by comparing the duty cycle against high-frequency waves. This comparison can determine when each switch in the converter should be open or closed in each switching cycle. To control stable voltage and efficient current in the battery charging process, Fuzzy Logic control (FLC) is used. With a Rectifier as the converter (AC-DC), a stable voltage of 127.6 volts DC is obtained, so the battery charging process can work optimally and stably

Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Jenis Beras Berdasarkan Ciri Fisik, Tekstur, dan Visual

Abstrak. Klasifikasi beras penting untuk menjamin kualitas dan efisiensi sesuai dengan kebutuhan konsumen dan industri. Metode tradisional klasifikasi beras biasanya memakan waktu, subjektif, dan rentan terhadap kesalahan manusia. Mengatasi hal ini, penelitian ini merekomendasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan lima jenis beras, yaitu Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine, dan Karacadag, berdasarkan gabungan fitur fisik, tekstur, dan visual yang diperoleh dari basis data terdiri dari 75.000 gambar butir beras. Langkah-langkah prapemrosesan yang digunakan meliputi segmentasi gambar, penskalaan ke 128×128 piksel, konversi ke skala abu-abu, dan normalisasi. Fitur yang diekstraksi meliputi panjang, lebar, luas, dan rasio aspek (fitur fisik); kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dari Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) (fitur tekstur); serta nilai RGB rata-rata, kecerahan, intensitas, dan saturasi (fitur visual). Fitur-fitur ini diterapkan dalam pelatihan dan pengujian model SVM dengan rasio pelatihan-pengujian 80:20. Ukuran evaluasi yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, F1- score, dan ROC-AUC. Model SVM mencapai akurasi total 99.43%, menunjukkan kinerja dan stabilitas yang baik dalam membedakan varietas beras, terutama saat kombinasi fitur dioptimalkan. Hasil penelitian ini menegaskan pentingnya integrasi fitur secara keseluruhan dalam meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini menawarkan solusi stabil untuk klasifikasi otomatis beras dan berkontribusi pada integrasi kecerdasan buatan dalam sektor pengolahan makanan dan pertanian

Identifikasi Karakteristik Suhu Pada Kesehatan Baterai litium-ion Berbasis Citra Thermal

Over the past few decades, the demand for environmentally friendly energy has led to an increase in the use of energy storage technologies such as batteries. One type of battery that is widely used is the lithium-ion battery because it has high durability, high energy density, and is lightweight. However, this battery is sensitive to extreme conditions such as high temperatures and excessive charging or discharging, which can affect battery health. This study aims to determine the health condition of lithium-ion batteries based on temperature characteristics from thermal images, as well as to evaluate the accuracy of a fuzzy logic system in predicting battery health status. The fuzzy logic system is used because it can handle uncertainty within varying temperature data ranges. The data used consists of 20 battery samples categorized into three groups: Healthy, Warning, and Unhealthy. The input parameters include the battery's operating temperature and the difference between the battery temperature and the ambient temperature. Evaluation was conducted using confusion matrices such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The analysis results show that the fuzzy model has an accuracy of 84% and a precision rate of 84% for the Healthy category, 75% for the Warning category, and 93.75% for the Unhealthy category, as well as a recall evaluation of 91.30% for the Healthy category, 54.55% for the Warning category, and 93.75% for the Unhealthy category. These findings indicate that the fuzzy method is quite effective in monitoring battery health through temperature analysis. &nbsp

Smart Lab Energy – For Real-Time Electricity Consumption Monitoring In The Electronics Engineering Technology Laboratory, Polytechnic State Of Lampung

This study aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based electrical energy monitoring system capable of displaying real-time data in a vocational education laboratory environment. The developed system utilises an ESP32 microcontroller and a PZEM-004T sensor to accurately measure voltage, current, power, and energy parameters. The measurement data are transmitted to a cloud server and visualised through a digital dashboard, allowing users to monitor and analyse energy usage easily. The test results show that the system performs well and produces consistent data compared to manual measurements using a digital clamp meter. The implementation of this system has the potential to improve energy efficiency, reduce power waste, and support the application of a green campus concept in higher education institutions. Moreover, this system can be used as a project-based learning medium to enhance students’ competencies in embedded systems, sensors, and IoT-based automation

Manajemen Interferensi Femtocell Menggunakan Metode Fractional Frequency Reuse (FFR) pada Jaringan Ultra-Dense Network (UDN) dengan Sektorisasi Macrocell

The development of 5G technology with the implementation of Ultra Dense Network (UDN) has brought new demands in interference management and frequency spectrum allocation. The main challenge faced is the high level of inter-cell interference, especially between macrocells and femtocells in highly dense network environments. This study applies the Fractional Frequency Reuse (FFR) method for interference management in downlink femtocell networks, allocating 4 sub-frequencies to 3 sectors in the cell edge area and 1 sector in the cell center. The probability of SINR below 15 dB successfully decreased from 100% to 0%, throughput below 100 Mbps dropped from 100% to 0%, while BER above 0.01 decreased from 100% to 0%, with a minimum value reaching 10⁻¹³. The optimal performance of this sector is supported by the implementation of a method that eliminates cross-tier interference. SINR values are directly proportional to throughput and inversely proportional to BER

Implementasi Multiplexer 74HC4051 untuk Optimasi Jumlah Sensor Garis pada Robot Line Follower

Robot line follower membutuhkan sejumlah sensor reflektif untuk mendeteksi posisi garis secara akurat. Namun, keterbatasan jumlah pin ADC pada mikrokontroler sering menjadi hambatan dalam penambahan sensor. Penelitian ini membahas implementasi multiplexer 74HC4051 sebagai solusi untuk memperluas jumlah kanal sensor tanpa menambah kebutuhan pin ADC. Delapan sensor reflektif dihubungkan melalui 74HC4051 dan diuji pada dua kondisi permukaan, yaitu putih dan hitam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai ADC pada permukaan putih berada pada rentang 966–978 dengan rata-rata 972, sedangkan permukaan hitam menghasilkan nilai pada rentang 127–387 dengan rata-rata 239. Selisih rata-rata sebesar 733 poin ADC menunjukkan tingkat kontras yang sangat baik untuk proses deteksi garis. Waktu pembacaan ADC menggunakan multiplexer berada pada kisaran 113 µs, hanya sedikit lebih tinggi dibanding pembacaan tanpa multiplexer, sehingga tidak mengganggu performa waktu nyata robot. Hasil ini membuktikan bahwa implementasi multiplexer 74HC4051 efektif dalam mengoptimalkan jumlah sensor garis sekaligus mempertahankan kualitas dan kecepatan pembacaan. Pendekatan ini memungkinkan desain robot line follower yang lebih presisi, responsif, dan fleksibel dalam konfigurasi jumlah senso

Analisa dan Optimasi Koordinasi Over Current Relay (OCR) Dan Ground Fault Relay (GFR) Dengan Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)

Sistem proteksi pada jaringan tenaga listrik dituntut untuk bekerja cepat, tepat, dan selektif demi menjaga keandalan serta keamanan operasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengoptimalkan koordinasi Over Current Relay (OCR) dan Ground Fault Relay (GFR) menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Parameter yang dioptimalkan meliputi Time Dial Setting (TDS), arus pick-up (), dan waktu operasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode PSO menghasilkan setting baru yang lebih selektif dibanding kondisi eksisting. Setting akhir yang diperoleh adalah sebagai berikut: OCR penyulang dengan = 360 A, TDS = 0.15 s; OCR 20 kV dengan = 2000 A, TDS = 0.27 s; OCR 150 kV dengan = 270 A, TDS = 0.38 s. Sementara itu, GFR penyulang memiliki = 30 A dengan waktu operasi 0.125 s, GFR 20 kV dengan = 100 A dan waktu operasi 0.23 s, serta GFR 150 kV dengan = 90 A dan waktu operasi 0.62 s. Urutan kerja proteksi menjadi lebih optimal, yaitu relay penyulang bekerja paling cepat, diikuti relay 20 kV, dan terakhir relay 150 kV, sesuai standar IEC 60255. Dengan demikian, penerapan metode PSO mampu mengoptimasi koordinasi sistem proteksi serta meminimalisir pemutusan area gangguan yang lebih luas

Analisis Performa Daya Baterai untuk Sistem Kendali Kapal Remote Control Berbasis ESP8266 ESP-12F

Sistem kendali nirkabel pada kapal remote control (RC) memerlukan sumber daya baterai yang efisien dan andal. Penelitian ini menganalisis performa daya baterai pada kapal RC yang dikendalikan menggunakan modul ESP8266. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur ketahanan baterai dalam berbagai kondisi operasional. Prototipe kapal RC ditenagai oleh empat baterai lithium-ion 18650 dengan kapasitas total 4000 mAh. Pengujian dilakukan dalam empat skenario yaitu standby, hanya motor servo aktif, hanya motor brushless aktif, dan kondisi operasional penuh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dalam kondisi standby, konsumsi arus sangat rendah (50,56 mA), memungkinkan sistem bertahan hingga 79 jam. Sementara itu, dalam kondisi operasional penuh (motor dan servo aktif), arus meningkat menjadi 2000mA, dengan perkiraan waktu operasional sekitar 2 jam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem memiliki efisiensi daya yang baik dan baterai yang terpasang mampu mendukung pengoperasian secara efektif

Desain dan Implementasi Kapasitor Bank Otomatis Berbasis Mikrokontroler untuk Koreksi Faktor Daya

Electrical energy efficiency in household installations is a critical issue, primarily due to the low power factor (cos φ) caused by the dominant use of inductive appliances such as air conditioners, refrigerators, and water pumps. This condition results in significant energy losses and increases the load on residential electrical networks. This study designs an automatic capacitor bank system based on an Arduino Nano microcontroller to dynamically correct the power factor. The system is equipped with a PZEM-004T sensor to monitor voltage, current, and power factor in real time. Based on the measured data, the microcontroller automatically controls relay modules to connect capacitors with the most suitable capacitance according to load variations. The main innovation of this system lies in its adaptive automation mechanism, which enables a rapid and efficient response to electrical load fluctuations. Implementation results show that the system can improve the power factor to nearly 1.0, effectively reducing reactive energy consumption, lowering electricity costs, and enhancing the overall efficiency and stability of household electrical systems

Analisis Kalitas Daya Listrik dan Rekomendasi Peluang Peningkatan Kinerja Energi pada Gedung Perhotelan

Lebih dari 70% konsumsi energi di gedung perhotelan bersumber dari energi listrik yang dimanfaatkan untuk mengoperasikan berbagai peralatan listrik yang beroperasi secara kontinue. Oleh karena itu, sangat penting untuk memastikan bahwa energi listrik yang disuplai dalam keadaan andal dan berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas daya listrik di gedung perhotelan untuk menjamin dan meningkatkan keandalan pasokan energi listrik agar kegiatan bisnis dapat berjalan optimal. Metode pengambilan data dilakukan dengan melakukan pengukuran pada panel LVMDP menggunakan alat ukur power quality analizer  dengan parameter utama berupa nilai tegangan, arus, factor daya, daya aktif, daya reaktif, frekuensi, unbalance, dan THD. Analisis data dilakukan secara kuantitatif deskiptif menggunakan metode bechmarking atau membandingkan hasil analisis dengan standar yang berlaku dan menganalisis potensi gangguan akibat ketidaksesuaian tersebut serta memberikan rekomendasi peluang peningkatan kinerja energi. Hasil penelitian menunjukkan adanya ketidakseimbangan arus akibat ketidakseimbangan beban antar fasa. Ketidakseimbangan beban dapat menyebabkan munculnya arus di netral trafo (IN) yang dapat menyebabkan terjadinya losses (rugi-rugi) pada penghantar netral trafo, peningkatan suhu konduktor,   kerugian daya, dan potensi kerusakan pada peralatan listrik lainnya. Oleh karena itu, diperlukan penyeimbangan beban dengan memindahkan beban antar fasa secara seimbang. Adapun nilai tegangan, frekuensi, factor daya dan harmonisa berada pada rentang yang diperbolehkan