JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) is peer-review journal providing original research papers, case studies, and articles review in engineering technology field. The journal can be used as an authoritative source of scientific information for researchers, researcher academia or institution, industrial engineer, and government agencies. Paper topics of JTERA focused on engineering including informatics engineering, computer engineering, electrical engineering, mechanical engineering, industrial engineering, civil engineering, environmental engineering, and other topics related to engineering. JTERA is published by Politeknik Sukabumi and managed to be issued twice in every volume on June and December. This journal has been registered at ISSN 2548-737X (printed version) and ISSN 2548-8678 (online version). JTERA has been accredited Grade "3" (SINTA 3) by Ministry of Research, Technology, and Higher Education of Republic of Indonesia with Decree No. 30/E/KPT/2018 October 24, 2018 and Decree No. 85/M/KPT/2020 April 1, 2020. JTERA indexed/abstracted by: Google Scholar GARUDA (Garba Rujukan Digital) Indonesia One Search (IOS) Science and Technology Index (SINTA) Index Copernicus International (ICI) Directory of Open Access Scholarly Resources (ROAD) etc. JTERA Editorial Board
Authors who publish with this journal agree to the following terms: The copyright to this article is transferred to JTERA if and when the article is accepted for publication. The undersigned hereby transfers any and all rights in and to the paper including without limitation all copyrights to JTERA. The undersigned hereby represents and warrants that the paper is original and that he/she is the author of the paper, except for material that is clearly identified as to its original source, with permission notices from the copyright owners where required. The undersigned represents that he/she has the power and authority to make and execute this assignment. The copyright transfer form will be sent via email before the article published. The corresponding author signs for and accepts responsibility for releasing this material on behalf of any and all co-authors. This agreement is to be signed by at least one of the authors who have obtained the assent of the co-author(s) where applicable. After submission of this agreement signed by the corresponding author, changes of authorship or in the order of the authors listed will not be accepted.
Analisis Kekuatan Konstruksi Rangka pada Mesin Penyapu Jalan
Seiso adalah salah satu poin 5S yang dalam Bahasa Indonesia dikenal dengan Istilah Kebersihan. Kegiatan kebersihan merupakan kegiatan rutin yang dilakukan di workshop manufaktur. Salah satu area workshop yang harus dijaga kebersihannya yaitu area yang didemarkasi oleh warna hijau sebagai tanda untuk area jalan (zona aman). Namun dengan area workshop yang luas, pengerjaannya masih menggunakan alat pembersih manual, sehingga butuh waktu lama untuk petugas membersihkannya. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibuat suatu mesin penyapu jalan untuk mengefektifkan kegiatan kebersihan tersebut. Mesin penyapu jalan ini dirancang berdasarkan kebutuhan workshop dan dengan tuntutan dapat didorong dan diangkat oleh forklift. Pembuatan rangka mesin penyapu jalan dilakukan dengan melihat ketersediaan material di pasaran dan analisis konstruksi rangka dilakukan dengan metoda Finite Element Analysis serta Teori Von Mises pada perhitungan manual. Dari hasil analisis yang dilakukan, didapat data Â ketika keadaan diam (statis) adalah 107 [], sedangkan Â ketika diangkat forklift adalah 101,9 []. Nilai hasil analisis menujukkann bahwa konstruksi rangka mesin penyapu jalan yang dirancang mampu menahan beban dan gaya-gaya yang ditimbulkan saat mesin beroperaso, hal ini terlihat dari tegangan yang terjadi masih berada dibawah tegangan ijin Â yaitu masih berada di daerah elastis. Konstruksi rangka ini diharapkan dapat digunakan untuk mesin penyapu jalan yang akan dibuat dalam proses pembersihan kotoran di workshop dengan lebih efektif.
Copyright (c) 2025 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)
Kajian Eksperimental Pemanfaatan Limbah Batu Kerajinan Sebagai Agregat Limbah Pada Beton
Beton adalah material konstruksi yang diperoleh dari pencampuran pasir, kerikil/agregat kasar, semen serta air. Di sisi lain penggunaan kerikil yang merupakan sumber daya alam yang tidak dapat diperbaharui secara terus menerus sebagai bahan beton dikhawatirkan merusak lingkungan. Dalam mengatasi isu itu maka riset tentang konstruksi hijau (Green Construction) mulai digalakkan dengan salah satunya adalah pemanfaatan limbah batu kerajinan di Padalarang. Tujuan penelitian adalah mengetahui komposisi optimum agregat kasar dari limbah pada beton sehingga menghasilkan kuat tekan yang maksimum. Tahapan Pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan data selanjutnya adalah analisis Laboratorium meliputi uji sifat teknis material penyusun beton yang meliputi pasir , kerikil alami dan kerikil dari limbah batu kerajinan. Selanjutnya proses mix desain dimana penelitian dilakukan dengan 30 benda uji dengan komposisi antara split dan limbah adalah 100% : 0%, 80% : 20%, 60% : 40%, 40% : 60%, 20% : 80% dan 0 % :100 %, masing masing komposisi berjumlah lima benda uji. Pengujian meliputi berat jenis, kuat tekan dan modulus elastisitas beton. Hasil penelitian menunjukkan kuat tekan maksimum diperoleh pada proporsi 40% split dan 60% limbah yaitu 14.35 MPa. Modulus elastisitas maksimum diperoleh pada proporsi 20% split dan 80% limbah yaitu 18367.8 MPa.
Kajian Pengembangan Desain dan Material Crash box dengan Pendekatan Analisis Bibliometrik
Penelitian ini secara sistematis menganalisis tren dan perkembangan riset mengenai crash box dengan pendekatan bibliometrik. Melalui identifikasi pola publikasi, frekuensi topik, dan keterkaitan antar-topik dari 109 artikel ilmiah yang disaring dari basis data Google Scholar, studi ini memberikan gambaran komprehensif. Analisis menggunakan VOSviewer mengelompokkan riset crash box ke dalam fokus utama seperti crashworthiness, material dan struktur, optimasi desain, serta inovasi geometri. Tren menunjukkan pergeseran fokus dari pola deformasi dan penyerapan energi (2018–2020) menuju optimasi desain berbasis simulasi, struktur lattice, dan peningkatan crashworthiness (2021–2024). Selanjutnya, dilakukan kajian terhadap beberapa artikel yang memiliki nilai sitasi paling tinggi (besar sitasi lebih dari 100 kali). Hasil kajian terhadap artikel-artikel tersebut menunjukkan inovasi desain biomimetik (struktur tibia), struktur Negative Poisson’s Ratio (NPR), dan desain origami (pola diamond dan trapezoid) pada crash box. Penggunaan material Aluminium/CFRP juga terbukti meningkatkan performa penyerapan energi. Hasil ini memetakan perkembangan crash box dan mengidentifikasi peluang riset untuk desain serta material yang lebih optimal.
Sistem Kendali Kecepatan Motor Arus Searah tanpa Sensor Kecepatan dengan Observer Metode R
Most industries control the motor speed to get the speed as desired speed. One method of controlling motor speed is a speed sensorless control system. In this study, a speed sensorless control system is designed to control the speed of a DC motor. In this system, the motor speed is not measured directly using a speed sensor installed on the rotor, but it’s calculated by an observer from the values of stator current and voltage that are measured using current and voltage sensors. In this study, the R method observer was used. The estimated speed will be compared with the reference speed. The On-off controller will process these speed differences to adjust the motor to have the same speed as the desired speed. In this study, a DC motor speed sensorless control system with an R method observer that has a performance lower than the L-R method will be investigated to determine whether it can control a DC motor well. The control system consists of an EG-530AD-2F CW DC motor, INA 219 current and voltage sensors, an L298N type DC motor drive, and an Arduino Uno microcontroller as the overall system processing tool. This study can prove that the R method observer with the addition of an On-off mode controller can control the motor speed with good performance. The system response has steady-state error characteristics of 0.59%, a maximum overshoot of 0.49%, a rise time of 1.3 seconds, and a settling time of 1.9 seconds.
Implementasi Teknologi YOLOv8n dan IoT pada Alat Pengusir Hama Burung dengan Raspberry Pi Bertenaga Solar Panel
Hama burung adalah salah satu tantangan serius yang dihadapi pada sektor pertanian. Metode tradisional yang dilakukan untuk mengatasi hama burung hanya memberikan solusi sementara dan juga mengakibatkan petani tidak dapat melakukan aktifitas lainnya, karena harus menjaga sawah secara terus menerus. Untuk optimalisasi serta untuk mengatasi permasalahan yang muncul pada perancangan alat sebelumnya yaitu kendala pada koneksi internet yang tidak stabil, sumber listrik yang terbatas serta permasalahan penyimpanan lokal pada alat , dibutuhkan integrasi antara konsep kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Thing (IoT). Pengembangan alat menggunakan model deteksi objek versi YOLOv8nano, Raspberry Pi sebagai Single Board Computer dan penambahan solar panel . Pengujian yang dilakukan secara langsung menunjukkan bahwa fungsionalitas dan kinerja alat telah sesuai dengan yang diharapkan. Alat mampu mendeteksi objek burung dengan kinerja nilai rata-rata confidence score 74,64%, sedangkan pada pengujian solar panel menunjukkan hasil daya listrik yang mampu disimpan dalam durasi waktu 12 rata-rata sebesar 13,31 volt. Penambahan sebuah dashboard monitoring, bermanfaat untuk memberikan informasi kinerja alat. Terpenuhinya semua proses pengujian menunjukkan bahwa alat pengusir burung ini memiliki potensi besar untuk memudahkan petani dalam mengatasi masalah hama burung secara lebih efektif, sehingga mengurangi ketergantungan pada metode tradisional.
Pengembangan Website E-Commerce Hisa Studio: Perpaduan React dan Firebase untuk Performa Maksimal
Pada era digital saat ini, kehadiran website e-commerce menjadi suatu kebutuhan esensial bagi banyak bisnis, termasuk Hisa Studio. Skripsi ini mengusulkan dan implementasi penggunaan teknologi React dan Firebase dalam pembangunan website e-commerce untuk Hisa Studio. React, sebagai library JavaScript yang populer untuk pengembangan antarmuka pengguna, dipadukan dengan Firebase, sebagai platform cloud yang menyediakan berbagai layanan backend, termasuk otentikasi pengguna dan penyimpanan data melalui Firestore. Pendekatan pengembangan yang diambil melibatkan inisialisasi Firebase, pengelolaan otentikasi pengguna menggunakan Firebase Authentication, dan interaksi dengan Firestore Database untuk menyimpan dan mengambil data kategori produk menggunakan No SQL. Selain itu, implementasi fungsi otentikasi tambahan seperti pendaftaran pengguna dengan email dan password, serta manajemen sesi pengguna, turut menjadi fokus penelitian. Melalui pengembangan website e-commerce ini, diharapkan Hisa Studio dapat memanfaatkan keunggulan React dalam pembangunan antarmuka pengguna yang responsif dan Firebase untuk penyimpanan data yang efisien. Evaluasi dilakukan terhadap kinerja, keamanan, dan fungsionalitas keseluruhan sistem. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi positif dalam pengembangan aplikasi web e-commerce menggunakan teknologi modern.
Model Prediktif Indeks Kebahagiaan Berbasis Gradient Boosting Regressor dengan Optimalisasi Seleksi Fitur dan Implementasi Web
Penelitian ini menghadapi tantangan dalam memodelkan Indeks Kebahagiaan 2021 dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang memiliki dimensi fitur sangat tinggi dan potensi redundansi, yang dapat menurunkan akurasi dan interpretabilitas model. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi fitur-fitur paling berpengaruh dalam data tersebut untuk meningkatkan akurasi, efisiensi komputasi, dan transparansi model prediksi berbasis pohon keputusan. Metodologi mencakup pra-pemrosesan data dengan imputasi modus, transformasi Yeo-Johnson, dan Robust Scaler. Tiga algoritma regresi diuji: Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting Regressor, yang dioptimalkan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Model terbaik dievaluasi menggunakan metrik R², MSE, RMSE, dan MAE serta dianalisis lebih lanjut menggunakan SHAP untuk interpretasi. Hasil menunjukkan bahwa Gradient Boosting Regressor adalah model paling unggul dengan nilai R² sebesar 0,696 saat menggunakan 20 fitur terseleksi. Selain itu, sebagai bentuk implementasi praktis, model diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi web interaktif berbasis Flask yang memungkinkan pengguna memasukkan data melalui antarmuka kuisioner dan menerima prediksi indeks kebahagiaan secara real-time. Integrasi ini menjembatani hasil riset dengan pemanfaatan nyata oleh pengguna akhir.
Optimalisasi Smart Watering Berbasis Iot dengan Kontrol Fuzzy Sugeno untuk Kebutuhan Air dan Nutrisi pada Budidaya Melon Hidroponik di Greenhouse
Budidaya melon secara hidroponik di greenhouse memiliki tantangan signifikan dalam pengelolaan air dan nutrisi. Sistem irigasi konvensional kurang efisien dalam mendistribusikan air dan nutrisi sesuai dengan kebutuhan tanaman, sehingga mengakibatkan pertumbuhan melon tidak optimal. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti mengembangkan suatu sistem smart watering berbasis Internet of Things (IoT) untuk memantau kebutuhan air dan nutrisi secara otomatis, mengimplementasikan logika fuzzy sugeno sebagai kontrol sistem cerdas yang mengolah data sensor (pH, suhu dan TDS) untuk takaran optimal pemberian air dan nutrisi. Metode penelitian ini metode kuantitatif-eksperimen dengan pendekatan IoT dan kontrol fuzzy sugeno. Sistem smart watering akan dikembangkan menggunakan sensor pH, suhu, dan Total Dissolved Solids (TDS) yang terhubung ke ESP32 mikrokontroler berbasis IoT. Data yang diperoleh akan diolah menggunakan algoritma fuzzy logic untuk menentukan jumlah air dan nutrisi yang diberikan kepada tanaman melon secara real-time. Pengujian dilakukan dalam lingkungan greenhouse dengan perbandingan antara sistem konvensional dan sistem berbasis fuzzy. Parameter yang diukur meliputi efisiensi penggunaan air, pertumbuhan tanaman (tinggi, jumlah daun, dan bobot buah), serta kestabilan pH dan nutrisi dalam larutan hidroponik.
Penerapan Sistem Monitoring dan Kontrol Pada Peternakan Itik Petelur
Produktivitas itik petelur sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan, seperti ketersediaan air minum dan suhu kandang. Namun, penelitian terdahulu masih terbatas dalam mengembangkan sistem monitoring dan kontrol yang spesifik untuk peternakan itik petelur, terutama dalam mengevaluasi pengaruhnya terhadap produksi telur. Penelitian ini bertujuan menganalisis peningkatan produksi telur melalui penerapan sistem monitoring dan kontrol berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengatur suhu kandang dan ketersediaan air minum secara otomatis. Sistem ini menggunakan sensor DHT11 untuk memantau suhu, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk mengukur level air, serta Wemos D1 dengan modul Wi-Fi ESP8266 untuk komunikasi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berfungsi efektif dalam menjaga suhu optimal kandang (20°C–30°C) dan memastikan ketersediaan air minum, sehingga mengurangi stres pada itik dan meningkatkan produksi telur. Selain itu, sistem memberikan notifikasi real-time kepada peternak melalui smartphone ketika kapasitas air rendah. Dengan demikian, penelitian ini memberikan solusi teknologi yang aplikatif untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas peternakan itik petelur.
Rancang Bangun Alat Pengujian Karakteristik MCB Tipe B2, C2, dan D2
Alat dan praktikum yang dibutuhkan dalam mata kuliah Proteksi Tegangan Rendah diantaranya adalah alat praktikum pengujian komponen proteksi arus lebih menggunakan Miniature Circuit Breaker (MCB). Ketersediaan alat praktikum tersebut sangat diperlukan untuk menambah fasilitas praktikum mata kuliah Proteksi Tegangan Rendah. Alat praktikum ini bisa digunakan untuk pengujian karakteristik kerja MCB tipe B, tipe C, dan tipe D sebagai proteksi terhadap gangguan arus lebih. Berdasarkan permasalahan tersebut maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja dan layanan Laboratorium Instalasi Listrik Politeknik Negeri Bandung sebagai fasilitas utama untuk pembelajaran maupun penelitian. Dalam sistem tegangan rendah, komponen proteksi MCB merupakan komponen proteksi yang sangat penting untuk mencegah terjadinya bahaya kebakaran akibat arus lebih dengan menggunakan komponen proteksi MCB. Sebagai proteksi arus lebih, MCB mempunyai dua elemen proteksi yaitu bimetal sebagai protekasi terhadap arus beban lebih, dan elemen elektromagnetik sebagai proteksi arus hubung singkat atau arus hubung pendek, jadi MCB akan bekerja bila arus listrik yang melaluinya melebihi arus nominalnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode rekayasa (engineering research method). Hasil dari penelitian ini berupa satu unit alat praktikum yaitu alat praktikum pengujian MCB. Komponen MCB digunakan dalam pengujian karakteristik kerja adalah MCB satu fasa tipe B (tipe cepat), tipe C (tipe sedang), dan tipe D (tipe lambat) dengan arus nominal masing-masing 2 Ampere.
Optimasi Hyperparameter Model Ensemble untuk Klasifikasi Sentimen Ulasan OVO
Pertumbuhan layanan dompet digital di Indonesia mendorong meningkatnya jumlah ulasan pengguna yang mengandung opini penting terkait kualitas layanan. Analisis sentimen menjadi penting untuk memahami persepsi pengguna terhadap aplikasi OVO. Penelitian ini menganalisis 10.644 ulasan dari Google Playstore yang dikumpulkan melalui teknik web scraping. Ulasan tersebut diproses melalui tahapan text preprocessing, representasi fitur menggunakan Word2Vec, serta penyeimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Tiga algoritma ensemble learning yaitu Random Forest, XGBoost, dan LightGBM diterapkan dan dioptimasi melalui Grid Search dan Randomized Search, dengan evaluasi menggunakan 10-Fold Cross-Validation serta uji statistik paired t-test. Hasil menunjukkan bahwa meskipun XGBoost dan LightGBM memperoleh nilai cross-validation yang lebih tinggi, performa terbaik pada data uji dicapai oleh Random Forest. Model tersebut mencapai akurasi 89,90% dan ROC-AUC Macro 91,11% pada skema Grid Search, serta akurasi 89,76% dan ROC-AUC Macro 91,19% pada skema Randomized Search. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest memiliki kemampuan generalisasi paling stabil terhadap data ulasan OVO dibandingkan dua model boosting. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan analisis sentimen berbahasa Indonesia melalui integrasi Word2Vec, SMOTE, dan optimasi hyperparameter, serta membuka peluang eksplorasi lanjutan menggunakan contextual embedding dan teknik penyeimbangan data yang lebih adaptif.
Komparasi SVM dan IndoBERT dalam Klasifikasi Sentimen Program Makanan Bergizi Gratis
Program Makanan Bergizi Gratis (MBG) memunculkan beragam respons masyarakat di media sosial, khususnya pada platform X (Twitter). Analisis sentimen diperlukan untuk memahami kecenderungan opini publik terhadap program tersebut. Penelitian ini membandingkan kinerja Support Vector Machine (SVM) dan IndoBERT dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif pada 2.674 tweet terkait MBG. Data diperoleh melalui web scraping dan diproses melalui tahapan cleaning, normalisasi teks, tokenisasi, serta pelabelan menjadi dua kelas sentimen. Ketidakseimbangan data ditangani menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Model SVM dilatih menggunakan representasi fitur TF-IDF, sedangkan IndoBERT dilatih melalui fine-tuning sebagai model transformer. Evaluasi performa dilakukan menggunakan 10-Fold Cross-Validation, confusion matrix, ROC-AUC, dan uji statistik paired t-test. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memperoleh akurasi 94,64% dan F1-Score 94,63%, sedangkan IndoBERT mencapai akurasi 90,11% dan F1-Score 89,92%. Meskipun IndoBERT mencatat nilai AUC sedikit lebih tinggi, kinerja keseluruhan SVM lebih unggul secara konsisten pada data yang telah diseimbangkan dengan SMOTE. Uji paired t-test menghasilkan nilai p < 0,05, yang menunjukkan bahwa perbedaan performa kedua model bersifat signifikan. SVM lebih efektif digunakan untuk klasifikasi sentimen dua kelas pada dataset MBG yang relatif kecil dan bersifat informal.
Rancang Bangun Sistem Pemantauan Komputer Laboratorium Menggunakan Metode Agile Scrum Dan Integrasi Veyon Master
Pengelolaan laboratorium komputer menuntut proses pemantauan perangkat yang cepat, akurat, dan terpusat, terutama pada lingkungan praktikum dengan jumlah komputer yang banyak. Pada kondisi sebelumnya, proses pengawasan aktivitas komputer di Laboratorium Komputer Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Subang masih dilakukan secara manual dan bergantung pada aplikasi Veyon Master yang hanya dapat diakses melalui satu komputer admin, sehingga menyulitkan PLP dan dosen dalam memantau aktivitas mahasiswa secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan komputer berbasis web yang terintegrasi dengan Veyon Master untuk meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas proses pemantauan laboratorium. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Agile Scrum, sehingga sistem dapat dikembangkan secara iteratif berdasarkan kebutuhan pengguna. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan status komputer, menampilkan tangkapan layar real-time, serta menjalankan perintah kontrol jarak jauh seperti shutdown, restart, dan lock screen melalui antarmuka web yang dapat diakses dari berbagai perangkat dalam jaringan lokal. Pengujian terhadap 32 komputer menunjukkan waktu respons 1–2 detik untuk pembaruan status, sehingga memenuhi kebutuhan pemantauan cepat pada kelas praktikum. Integrasi command-line interface (CLI) Veyon memberikan stabilitas dan konsistensi dalam pemanggilan fungsi pemantauan dan kontrol. Berdasarkan hasil User Acceptance Test, sistem diterima dengan baik oleh pengguna karena meningkatkan efisiensi operasional laboratorium dan mengatasi keterbatasan metode pemantauan manual. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan model integrasi pemantauan laboratorium yang lebih fleksibel dan komprehensif, serta berpotensi dikembangkan lebih lanjut dengan analisis log otomatis, deteksi aktivitas tidak wajar, dan integrasi sistem manajemen pembelajaran
Transformasi Demokrasi Kampus: Rancang Bangun Sistem E-Voting Real-Time Menggunakan Framework Laravel
Penelitian ini menguraikan pengembangan sistem pemilihan digital sebagai solusi atas kelemahan metode konvensional dalam organisasi kemahasiswaan. Proses pemilihan manual yang selama ini berjalan sering menghadapi kendala inefisiensi waktu, potensi kecurangan, dan minimnya jejak audit digital. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun SIPETIK, sebuah sistem e-voting berbasis web yang menjamin keamanan, transparansi, dan efisiensi pemilihan. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dibangun menggunakan Framework Laravel dengan fitur keamanan unggulan berupa autentikasi ganda berbasis Nomor Induk Mahasiswa (NIM) dan token unik, serta penerapan enkripsi AES-256 untuk melindungi kerahasiaan data suara. Hasil pengujian fungsional menggunakan metode Black Box pada 15 skenario uji menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Pengujian performa menunjukkan sistem mampu menangani 150 pengguna simultan dengan waktu respons rata-rata di bawah 2 detik. Penerapan sistem ini terbukti berhasil meningkatkan akuntabilitas dan efisiensi tata kelola demokrasi di lingkungan kampus.
Sistem Peringatan Dini Banjir Berbasis Internet of Things (IoT) dengan Integrasi Multi-Sensor dan Logika Fuzzy
Penelitian ini mengembangkan sistem peringatan dini banjir berbasis Internet of Things (IoT) dengan integrasi multi-sensor dan metode logika fuzzy. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai unit pemrosesan utama yang terhubung dengan beberapa sensor, yaitu Tipping Bucket untuk mengukur curah hujan, DHT22 untuk memantau suhu, YF-B1 untuk mendeteksi laju aliran air, serta JSN-SR04T sebagai sensor ultrasonik untuk mengukur ketinggian air. Data dari sensor dikirimkan secara real-time ke Google Spreadsheet sebagai media penyimpanan berbasis cloud, ditampilkan melalui OLED untuk pemantauan lokal, serta dikirimkan ke Bot Telegram sebagai notifikasi peringatan. Sistem ini juga dilengkapi buzzer sebagai alarm di lokasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh sensor memiliki tingkat akurasi tinggi dengan rata-rata error rendah: Tipping Bucket (0,60%), YF-B1 (3,36%), JSN-SR04T (2,10%), dan DHT22 (0,87%). Integrasi dengan logika fuzzy memungkinkan sistem melakukan analisis risiko banjir secara cepat dan tepat. Dengan performa yang andal, sistem ini berpotensi diterapkan dalam skala lebih luas untuk mendukung mitigasi bencana banjir secara efektif.
Penerapan IoT untuk Monitoring Parameter Penting Pertumbuhan Selada Hidroponik Indoor
Pertanian hidroponik dalam ruangan merupakan salah satu solusi modern untuk mengatasi keterbatasan lahan dan perubahan iklim yang tidak menentu. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring berbasis Internet of Things (IoT) untuk memantau parameter lingkungan yang berpengaruh terhadap pertumbuhan selada hidroponik, meliputi suhu, kelembapan, pH, nutrisi, dan intensitas cahaya. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor DHT22, PH4502C, SEN0244, dan BH1750. Data hasil pengukuran ditampilkan pada LCD serta dikirim secara real-time ke Google Sheets dan aplikasi Telegram, yang juga berfungsi sebagai media notifikasi dan kontrol jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa suhu ruangan berkisar 18–28°C, kelembapan 65–91% dengan rata-rata 79%, nilai pH 3,96–11,85 dengan rata-rata 7,6, serta TDS 413–934 ppm dengan rata-rata 644 ppm. Intensitas cahaya dari LED Grow Light terjaga stabil pada 7307–7474 Lux selama periode pencahayaan harian. Sistem notifikasi melalui Telegram mampu merespons kurang dari satu menit ketika parameter berada di luar rentang ideal. Secara keseluruhan, sistem monitoring berbasis IoT ini efektif dalam mengawasi kondisi lingkungan hidroponik indoor sehingga mendukung terciptanya pertumbuhan selada yang optimal.
Implementasi Algoritma Coulomb Counting sebagai Estimasi SoC pada Baterai Jenis Lead-Acid
Baterai Lead-Acid merupakan pilihan umum di berbagai sektor karena biayanya yang ekonomis dan kemampuannya untuk menyediakan arus tinggi, meskipun memiliki kelemahan berupa kerentanan terhadap kerusakan akibat pengisian daya yang berlebihan (Overcharging) atau pengosongan daya yang terlalu rendah (Overdischarging). Sistem yang dikembangkan pada. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem manajemen baterai Lead-Acid dengan pendekatan estimasi State of Charge (SOC) menggunakan metode Coulomb Counting. Metode ini bekerja dengan mengakumulasi arus yang masuk dan keluar dari baterai seiring waktu. Sistem ini juga dilengkapi dengan Battery Management System (BMS) yang dikembangkan pada penelitian ini mampu memantau parameter penting seperti arus, tegangan, dan suhu baterai. Berdasarkan hasil pengujian, sistem berhasil menjalankan fungsi proteksi dengan baik, yaitu menghentikan proses pengisian saat tegangan melebihi 14,5 V, memutus proses pengosongan saat tegangan turun di bawah 11,5 V, serta menghentikan operasi saat suhu baterai melebihi 40°C. Selain fungsi proteksi, sistem ini juga dilengkapi dengan algoritma estimasi SoC menggunakan metode Coulomb Counting. Hasil estimasi SoC dari sistem ini menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95% setelah dibandingkan dengan alat Coulomb Meter sebagai referensi, dengan rata-rata error kurang dari 5%. Dengan demikian, sistem ini tidak hanya mampu meningkatkan perlindungan dan memperpanjang umur baterai, tetapi juga memberikan solusi pemantauan baterai yang andal dan aplikatif, baik untuk kendaraan listrik, sistem penyimpanan energi, maupun perangkat cadangan daya di Indonesia.
Analisis Kemampuan Pendinginan Water Cooling Tank (WCT) Berdasarkan Perubahan Daya Heater pada Untai FASSIP-6S
Research on natural circulation phenomena is an important aspect in the development of passive safety systems in Nuclear Power Plants (NPP). To support this study, the National Research and Innovation Agency (BRIN) has designed and built a FASSIP-6S (Passive System Simulation Facility-6S) test facility, which serves to observe phenomena in passive cooling systems. The system is designed to operate without external power to extinguish reactors, dissipate decay heat, and resist the release of radioactive substances into the environment. This study is focused on testing the cooling ability of the Water-Cooling Tank (WCT) against variations in heating power. Experiments were carried out by varying the temperature of heating and cooling water, as well as measuring parameters such as power (W), inlet and outlet temperature (THin, THout, TCin, TCout), natural circulation flow (Q), and mass flow rate (m). The experiment was carried out on a medium-scale rectangular strand with dimensions of 2.5 meters high and 0.85 meters wide, with temperature measurements using a K-type thermocouple. The results show that the greater the heating power, the higher the cooling ability of the WCT. The average heat displacement at 1100W power is 793.03W, at 1300W it is 1026.51W, and at 1600W it is 1300.16W. The number of Reynolds obtained also increases as power increases, indicating an increase in natural circulatory flow
Performance Evaluation of Liquid Cooling Systems in 18650 Batteries: A Case Study of Mass Flow Rate Variations in Mini-Channel Cold Plates
Pengelolaan energi termal yang esensial sangat penting bagi performa optimal, keamanan, dan umur pakai baterai lithium-ion (Li-ion), yang menghasilkan panas cukup besar selama operasi. Suhu berlebih dapat menyebabkan degradasi kapasitas dan thermal runaway. Studi ini secara numerik menyelidiki kinerja termal dari sistem pendingin cair yang menggunakan mini-channel cold plate untuk sebuah modul yang terdiri dari delapan baterai Li-ion tipe 18650. Tujuan utama penelitian ini adalah mengevaluasi pengaruh variasi laju alir massa pendingin (air) terhadap temperatur maksimum baterai (TMAX) dan keseragaman temperatur (ΔT). Model computational fluid dynamics (CFD) yang telah divalidasi dengan data eksperimen digunakan dalam analisis ini. Tiga variasi laju alir massa disimulasikan, yaitu 0,0005 kg/s, 0,0015 kg/s, dan 0,0025 kg/s. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan memiliki efisiensi tinggi, mampu menjaga TMAX baterai di bawah 26,5 °C pada semua konfigurasi, dengan penurunan lebih dari 49% dibandingkan kondisi tanpa pendinginan, di mana suhu mencapai 52 °C. Laju alir massa tertinggi (0,0025 kg/s) memberikan kinerja terbaik, dengan TMAX terendah sebesar 25,83 °C serta rata-rata penurunan temperatur tertinggi sebesar 50,5%. Selain itu, konfigurasi ini juga memberikan keseragaman termal yang lebih baik dan berhasil menjaga perbedaan temperatur internal setiap sel tetap di bawah ambang kritis 5 °C. Temperatur maksimum yang dicapai dengan sistem pendingin cair ini menunjukkan bahwa sistem tidak hanya mampu mencegah thermal runaway tetapi juga berkontribusi dalam memperpanjang siklus hidup dan daya tahan baterai. Sistem pendingin ini membantu meminimalkan mekanisme degradasi termal yang umumnya mempercepat penuaan baterai.
The Effect of The Bio-Inspired Airfoil NACA 4415 at High Reynolds Number
The topic of airfoil modification and its impact on aerodynamic performance is a highly debated issue in aerospace engineering circles. This study examines the effect of the NACA 4415 bio-inspired nose airfoil on its aerodynamic performance by adding spinner dolphin and roughtoothed dolphin geometries to the leading edge using the Computational Fluid Dynamics (CFD) method at a Reynolds number of Re = 106. Simulations were conducted to analyze changes in the lift coefficient (Cl), drag coefficient (Cd), and moment coefficient (Cm), which serve as indicators of aerodynamic performance and stability. The results show that the baseline NACA 4415 airfoil produces the highest lift and the lowest drag overall, making it suitable for applications requiring maximum lift and minimum drag. Spinner dolphins has a smaller percentage increase in Cd, at 41.933%, compared to the baseline. In contrast, roughtoothed dolphins with an average percentage of 56.004% compared to the baseline exhibit a higher percentage increase in Cd. Conversely, in the Cl data, the percentage decreased in dolphins has a larger average, namely -14.607%, compared to the baseline, whereas the spinner dolphin type only has an average of -8.713%. In the Cm data, the Roughtoothed Dolphin and Spinner Dolphin have higher and more stable Cm than NACA 4415. This study confirms that bio-inspired modifications can significantly impact aerodynamic performance, depending on operating conditions.
Antena Mikrostrip Lingkaran 8 Elemen Menggunakan Metode Parasitik pada Frekuensi X-band
Perkembangan teknologi komunikasi modern menuntut sistem antena yang efisien dan mampu beroperasi pada frekuensi tinggi. Salah satu solusi yang ditawarkan adalah antena mikrostrip dengan konfigurasi array dan metode parasitik, khususnya untuk aplikasi pada frekuensi X-band (8–12 GHz) yang umum digunakan dalam sistem radar dan navigasi. Penelitian ini memiliki spesifikasi antena mikrostrip array 2×4 dengan patch berbentuk lingkaran menggunakan metode elemen parasitik yaitu, gain ≥ 15 dBi dan bandwidth ≥ 500 MHz. Antena menggunakan material Rogers Duroid 5880 yang memiliki spesifikasi nilai εr = 2,20 ± 0,02; h = 1,575 mm; tan δ = 0,0004–0,0009. Hasil simulasi menunjukkan bahwa konfigurasi array mampu meningkatkan gain hingga 19,2 dBi, dan elemen parasitik memperluas bandwidth hingga 680 MHz pada rentang 8,97–9,59 GHz. Hasil realisasi menunjukkan bandwidth sebesar 320 MHz (9,32–9,64 GHz) saat berfungsi sebagai pemancar dan bandwidth 770 MHz (9,26–10,03 GHz) sebagai penerima. Nilai gain yang diperoleh sebesar 16,6 dBi. Terdapat penurunan hasil pada realisasi pemancar dibanding simulasi, dengan penurunan bandwidth pemancar sebesar 52,94% dan penerima sebesar 8,3% kemudian gain sebesar 13,54%. Meskipun demikian, antena yang direalisasikan menunjukkan kinerja bandwidth yang sangat baik sebagai penerima dan memenuhi persyaratan untuk aplikasi pada frekuensi X-band.
Implementasi Sensor Tekanan untuk Sistem Deteksi Kebocoran pada Jaringan Pipa Distribusi Air
Leaks in water distribution networks are a major problem that causes increased water loss and decreased efficiency of clean water supply systems. This study aims to design and implement a pressure sensor-based pipe leak detection system integrated with the Internet of Things (IoT). The system uses two pressure sensors installed before and after the leak point. The ESP32 microcontroller is used for data processing and real-time data communication. Sensor calibration is carried out to ensure the accuracy of the measuring instrument through sensor testing before installation in the plant. The results of the leak test show that the system is able to detect pressure differences well at leak conditions of 30%, 50%, and 70%. The greater the leak level tested, the more significant the pressure difference between the two sensors. This system is capable of real-time pressure monitoring and offers potential applications in small and medium-sized plants. This research can be the basis for the development of an adaptive and efficient leak detection system to support sustainable water management.
VoIP Jitter Buffers in Practice: A Performance Comparison Across Commercial Networks
The proliferation of Voice over Internet Protocol (VoIP) has revolutionized modern communication, offering cost-effective, feature-rich alternatives to traditional telephony. However, the inherent packet-switched nature of VoIP introduces challenges in maintaining real-time voice quality, primarily due to jitter—variations in packet arrival timing—and subsequent packet loss. This study empirically investigates the effectiveness of Jitter Buffer (JB) algorithms in mitigating these issues across diverse commercial network environments. Using a rigorous pre-test/post-test design, we evaluated VoIP call quality by deactivating and then reactivating JB mechanisms on the FreePBX platform. Utilizing standardized metrics, including Mean Absolute Deviation (MAD) for jitter quantification and packet loss rate, and employing the G.711 codec with Linphone clients across three distinct commercial ISPs, we captured and analyzed performance under controlled conditions. Baseline measurements revealed significant jitter and packet loss variations across ISPs, with one ISP exhibiting particularly precarious transmission stability. Post-implementation, our findings demonstrate substantial improvements across all ISPs. Notably, packet loss was reduced to 0% across all packets, and MAD values decreased dramatically, indicating significantly enhanced temporal stability. These results, further translated through the Mean Opinion Score (MOS) framework, confirm JB's critical role in stabilizing VoIP transmissions, validating its efficacy as a generalizable solution for improving voice quality and user experience in practical, real-world network conditions, irrespective of underlying ISP infrastructure disparities.
Copyright (c) 2026 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)
Identifikasi Kualitas Pelayanan Kesehatan di Jawa Timur Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Ketimpangan distribusi pelayanan kesehatan di Jawa Timur menjadi salah satu tantangan dalam upaya pemerataan akses dan kualitas layanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan menggunakan pendekatan Fuzzy C-Means (FCM) untuk menentukan kualitas pelayanan kesehatan di 38 kabupaten dan kota di Jawa Timur. Variabel data yang digunakan meliputi kepadatan penduduk, tenaga kesehatan, dan fasilitas kesehatan di tahun 2024. Sebelum proses klasterisasi, dilakukan analisis korelasi untuk menyederhanakan variabel melalui penggabungan kelompok variabel yang saling berkorelasi tinggi. Hasil klasterisasi FCM menunjukkan bahwa wilayah di Jawa Timur terbagi menjadi tiga klaster, yaitu klaster dengan kualitas pelayanan sangat memadai, cukup memadai, dan kurang memadai. Nilai 0,725 diperoleh melalui evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient, yang menunjukkan bahwa struktur klaster yang dihasilkan memiliki kualitas yang tergolong baik. Hasil pemetaan menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah berada dalam kategori cukup memadai, namun masih terdapat beberapa wilayah yang memerlukan perhatian lebih dalam pemerataan tenaga dan fasilitas kesehatan. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar pertimbangan kebijakan pemerataan pelayanan kesehatan di Jawa Timur melalui program Jatim Sehat.
Studi Komparatif Algoritma EKF, EKBF, UKF, dan UKBF untuk Estimasi State of Charge Baterai Lead Acid Berbasis Model Thevenin dan Simulasi Simulink
Estimasi State of Charge yang akurat pada baterai Lead-Acid sangat penting untuk menjaga keandalan dan umur pakai sistem penyimpanan energi. Penelitian ini melakukan studi komparatif empat algoritma estimasi Extended Kalman Filter, Extended Kalman–Bucy Filter, Unscented Kalman Filter, dan Unscented Kalman–Bucy Filter yang diimplementasikan pada model Thevenin orde dua. Parameter baterai diperoleh melalui pengujian pulse discharge–relaxation serta pengukuran Open Circuit Voltage berarus kecil pada suhu 30 °C, 40 °C, dan 50 °C. Hasil simulasi menunjukkan bahwa Unscented Kalman Filter dan Unscented Kalman–Bucy Filter memberikan akurasi dan stabilitas terbaik pada berbagai kondisi operasi, sedangkan Extended Kalman Filter dan Extended Kalman–Bucy Filter cenderung kurang stabil terutama pada rentang State of Charge rendah akibat keterbatasan proses linearisasi. Temuan ini mengindikasikan bahwa algoritma berbasis Unscented lebih sesuai untuk aplikasi Battery Management System pada baterai Lead-Acid.
Implementasi Model Logistic Regression dalam Aplikasi Mobile untuk Deteksi Phishing Secara Real-Time
Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi semakin berkembang memberikan dampak signifikan pada penggunaan sosial media oleh seluruh masyarakat di dunia. Namun, dibalik kemajuan teknologi yang setiap harinya memberikan kemudahan pada pekerjaan manusia, ancaman dan kejahatan yang dilakukan di sosial media pun kian meningkat, salah satunya adalah phising. Phising merupakan sebuah kejahatan siber dimana korban akan diarahkan menuju suatu situs palsu yang nantinya, penyerang akan mencuri data-data sensitif untuk dipakai sebagai kepentingannya. Serangan siber ini sudah marak di dunia media sosial dan memakan banyak korban dari usia muda hingga lansia. Untuk mengatasi hal tersebut, sudah banyak platform seperti website yang dapat mendeteksi phising, namun banyak dari website tersebut memiliki kekurangan dalam hal akurasi terhadap serangan yang semakin kompleks serta kemudahan pengguna untuk memakainya. Maka dari itu, implementasi dari “Implementasi Model Logistic Regression dalam Aplikasi Mobile untuk Deteksi Phising Secara Real-time” menjadi sebuah solusi yang tepat dalam menangani kejahatan phishing. Dengan mengadaptasi model logistic regression sebagai alat untuk mengklasifikasikan sebuah URL menjadi dua kategori utama yakni phishing dan non phishing yang diterapkan ke dalam mobile aplikasi, model algoritma ini memiliki tingkat keakurasian yang cukup tinggi. Dengan menggunakan dataset yang terdiri dari 11.025 sampel dan 30 parameter, model algoritma yang diterapkan mampu mengenali dan membaca pola sebuah URL yang cukup kompleks berdasarkan dataset yang dipelajarinya. Setelah melakukan pengujian dengan 150 URL berbeda, model ini menghasilkan kinerja evaluasi yang cukup memuaskan dengan perhitungan akurasi, presisi, recall dan f1 score sebesar 96%.
Analisis Sentimen Mahasiswa terhadap Kualitas Jaringan Internet UINSU Tuntungan Menggunakan Algoritma SVM
The unstable internet network quality at UINSU Campus IV Tuntungan has become one of the obstacles in supporting students’ academic activities, particularly in digital learning processes, accessing references, and uploading assignments. This study aims to analyze students’ sentiment toward the campus internet network quality using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. Data were collected through interviews and Google Forms, then processed through several stages: preprocessing, sentiment labeling using a lexicon-based method, feature weighting with TF-IDF, and classification using SVM. The results show that most students expressed negative sentiment, particularly regarding perceptions of slow and unstable network performance. The SVM model used in this study was able to classify sentiments with an accuracy of 88.78%, supported by balanced precision, recall, and F1-score values. These findings indicate that SVM is effective in identifying student opinions and can serve as a basis for the campus to evaluate and improve the quality of its internet network services.