Analisis Harmonisa pada Sistem Kelistrikan di Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 5 Surabaya

Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 5 merupakan sekolah teknik yang di dalamnya banyak terdapat alat-alat praktik di setiap laboratoriumnya dan memiliki banyak beban non-linear seperti komputer, charger, perangkat elektronika daya, dan lain sebagainya. Salah satu laboratorium yang sering mengalami kerusakan, seperti perangkat CPU dan UPS adalah laboratorium komputer. Dari hasil pengukuran, didapatkan bahwa nilai harmonisa pada laboratorium komputer cukup tinggi, yaitu sebesar 90,76% yang sudah melebihi batas standar IEEE STD 519-2014, yaitu 5%. Jika nilai harmonisa dibiarkan terus-menerus, akan menimbulkan masalah pada peralatan listrik lainnya, seperti pada transformator. Yang terjadi ialah dayanya menurun dan bertambahnya losses, rusaknya peralatan listrik karena umur dari alat tersebut berkurang, dan terbakarnya kabel. Oleh karena itu, perlu dilakukan peredaman harmonisa dengan mendesain simulasi filter pasif single tuned yang dipasang pada bus laboratorium komputer sehingga dapat mengurangi nilai harmonisa yang ditimbulkan dan memenuhi standar 5%

The application of Sugeno fuzzy to control active power load and remaining battery usage time modelling

This study aimed to propose a control scheme to optimize the active power load using the pulse-width adjustment technique and the MOSFET driver. The power used and stored in the battery is an input for the fuzzy system whose information is obtained through the current (ACS 712) and voltage sensor readings. The use of fuzzy to control the power of two 5-watt lamps is more efficient than the manual technique using an ordinary switch. This is because fuzzy only consumes 3.25 Watt/hour while the manual technique requires 5.7 Watt/hour. Based on the linear regression-based estimation, the fuzzy technique lasts ±17 hours from the initial power of 55.82 Wh, or 5.5 hours longer than the manual technique that lasts only ±11.5 hours from the initial power of 65.62 Wh. Therefore, this study adjusted the load power to extend battery life and increase solar energy use efficiency and innovations in load control based on available resources

Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan

Industri makanan dan minuman yang mengalami peningkatan pesat salah satunya yakni industri produksi tepung terigu. Namun, dalam proses produksi masih mengalami kendala salah satunya klasifikasi kelayakan kemasan produk tepung terigu yang sesuai standard. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh optimizer pada model Convolutional Neural Network dalam mendeteksi hasil kelayakan produk kemasan tepung terigu berdasarkan 2 kondisi yakni cacat atau normal. Area deteksi kemasan dilakukan pada area vertikal kemasan dengan indikasi cacat ditentukan berdasarkan kerusakan pada area perekat kemasan yang menimbulkan keluarnya bercak tepung pada area tersebut. Proses deteksi menggunakan webcam untuk capture image yang kemudian akan dilakukan ekstraksi fitur, reduksi citra, dan classification berdasarkan nilai probabilitas tertinggi. Pada penelitian ini kami mengimplementasikan dan membandingkan optimizer pada model CNN untuk meminimalisir terjadinya overfitting serta menghasilkan akurasi terbaik dalam klasifikasi produk cacat atau normal. Optimizer yang dibandingkan yakni optimizer Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, RMSprop, dan SGD. Dataset berjumlah 250 gambar, 125 gambar merupakan kelas cacat dan 125 gambar lainnya merupakan kelas normal. Sementara itu, split data pada proses training dibagi dengan perbandingan 90% data training dan 10% data validation. Setelah dilakukan pengujian diperoleh hasil training model CNN terbaik yakni menggunakan optimizer Adam dengan validation accuracy sebesar 92.77% dan akurasi testing mencapai 90%.Kata kunci— CNN, Optimizer, Kemasan, Tepung Terigu, Klasifikasi

The application of Sugeno fuzzy to control active power load and remaining battery usage time modelling

This study aimed to propose a control scheme to &lt;span&gt;optimize the active power load using the pulse-width adjustment technique and the MOSFET driver. The power used and stored in the battery is an input for the fuzzy system whose information is obtained through the current (ACS 712) and voltage sensor readings. The use of fuzzy to control the power of two 5-watt lamps is more efficient than the manual technique using an ordinary switch. This is because fuzzy only consumes 3.25 Watt/hour while the manual technique requires 5.7 Watt/hour. Based on the linear regression-based estimation, the fuzzy technique lasts ±17 hours from the initial power of 55.82 Wh, or 5.5 hours longer than the manual technique that lasts only ±11.5 hours from the initial power of 65.62 Wh. Therefore, this study adjusted the load power to extend battery life and increase solar energy use efficiency and innovations in load control based on available resources.&lt;/span&gt;</jats:p