JURNAL EDUNITRO Jurnal Pendidikan Teknik Elektro

Design of Temperature Control in Air Conditioner Using Self-Tuning PID Based on Fuzzy-Mamdani

2025-10-08T05:11:23-08:00

Air Conditioner (AC) is a form of technological advancement in air conditioning. The consumption of AC in society is also very high at 48% using AC for 8-12 hours per day. This data is according to the Indonesian Consumers Foundation (YLKI). There are many factors behind this very long use. In this article try to see the AC factor that has not efficiently obtained the temperature setpoint value causing excessive use. When the AC gets the setpoint from the remote control. The actuator component in the form of a Peltier will work to achieve that value. This design will be carried out in order to create a PID control that performs tuning with the Fuzzy-Mamdani method in order to obtain the appropriate PID coefficient value. The test results from the Self-Tuning PID controller have a faster steady state time in all tests. In each test of the fixed reference value. The test of the changing reference value. and the test with the disturbance signal in the form of a step Self-Tuning PID have a faster time of 6.273 s. 3.364s and 5.4545s respectively. For the performance evaluation index, the Self-Tuning PID controller tends to have smaller ISE, IAE, and ITAE values in each test compared to the existing PID controller.

Penerapan Problem-Based Learning untuk Meningkatkan Hasil Belajar Proteksi Motor Listrik

2025-10-08T13:12:47-08:00

Abstrak— Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas model pembelajaran berbasis masalah (Problem-Based Learning/PBL) dalam meningkatkan hasil belajar siswa pada materi Sistem Proteksi Instalasi Motor Listrik di kelas XI TITL SMK Negeri 3 Tondano. Latar belakang penelitian didasari oleh rendahnya hasil belajar dan keterampilan praktik siswa akibat dominasi metode konvensional yang kurang melibatkan siswa dalam pemecahan masalah nyata. Metode yang digunakan adalah kuasi-eksperimen dengan desain non-equivalent control group design, melibatkan dua kelas berjumlah 48 siswa. Kelas eksperimen diajar menggunakan model PBL, sedangkan kelas kontrol dengan metode konvensional. Data dikumpulkan melalui tes hasil belajar, lembar observasi keterampilan, dan angket motivasi. Analisis data dilakukan dengan uji-t dan perhitungan N-Gain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata nilai posttest kelas eksperimen (85,21) lebih tinggi dibandingkan kelas kontrol (73,75) dengan perbedaan signifikan (p < 0,05). Nilai N-Gain sebesar 0,67 menunjukkan peningkatan hasil belajar kategori sedang–tinggi. Aspek psikomotor siswa kelas eksperimen juga lebih baik (rata-rata 88,9) dibandingkan kontrol (78,6), dan motivasi belajar meningkat dengan rata-rata 87,3. Temuan penelitian mengonfirmasi bahwa penerapan PBL tidak hanya meningkatkan pemahaman konseptual tetapi juga memperkuat keterampilan praktik dan motivasi belajar siswa. Implikasinya, PBL dapat dijadikan strategi pembelajaran efektif di SMK untuk mengintegrasikan teori dan praktik serta mempersiapkan siswa menghadapi tantangan dunia kerja teknis secara lebih mandiri dan kompeten.

Perancangan Sistem Otomasi Penyiraman Pestisida Menggunakan Sensor Ultrasonik Berbasis IoT

2025-10-10T09:08:43-08:00

Abstrak— Penggunaan pestisida secara manual pada tanaman hortikultura seperti kubis sering menimbulkan masalah efisiensi waktu, ketidakakuratan penyemprotan, serta risiko kesehatan bagi petani. Seiring dengan perkembangan teknologi Internet of Things (IoT), diperlukan inovasi sistem semprot otomatis yang mampu meningkatkan efektivitas penyemprotan dan mengurangi paparan bahan kimia secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan alat penyemprotan pestisida otomatis berbasis IoT menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04 dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 yang terintegrasi dengan aplikasi Blynk sebagai kontrol jarak jauh. Metode yang digunakan adalah pendekatan rekayasa eksperimental, meliputi perancangan sistem, perakitan komponen, dan pengujian kinerja sensor, relay, pompa, serta komunikasi data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor HC-SR04 memiliki akurasi tinggi dengan deviasi rata-rata ±0,18 cm, pompa bekerja optimal dalam rentang jarak 10–20 cm, dan aplikasi Blynk mampu memberikan kontrol responsif dengan waktu tunda kurang dari 1 detik. Evaluasi oleh ahli menunjukkan tingkat kelayakan sistem sebesar 92%. Penelitian ini membuktikan bahwa sistem penyemprotan pestisida otomatis berbasis IoT dapat berfungsi efektif dan fleksibel untuk mendukung pertanian presisi. Implikasi dari penelitian ini adalah potensi penerapan teknologi serupa dalam skala yang lebih luas guna meningkatkan produktivitas dan keamanan pertanian di era digital.

Efektivitas Blended Learning terhadap Hasil Belajar Dasar Teknik Ketenagalistrikan di SMK Negeri 3 Tondano

2025-10-10T09:16:35-08:00

Abstrak— Perkembangan teknologi pendidikan menuntut adanya inovasi pembelajaran yang mampu meningkatkan kualitas hasil belajar siswa, khususnya di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) yang menekankan penguasaan kompetensi vokasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penerapan model blended learning terhadap hasil belajar siswa pada mata pelajaran Dasar-Dasar Teknik Ketenagalistrikan di SMK Negeri 3 Tondano. Metode penelitian yang digunakan adalah kuasi-eksperimen dengan desain non-equivalent control group design. Subjek penelitian terdiri dari dua kelas X Program Keahlian Teknik Instalasi Tenaga Listrik, masing-masing 30 siswa. Kelas eksperimen diberi perlakuan dengan blended learning yang memadukan pembelajaran daring menggunakan aplikasi Quizizz dan pembelajaran tatap muka, sedangkan kelas kontrol menggunakan metode konvensional. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan signifikan hasil belajar pada kelas eksperimen. Rata-rata nilai posttest kelas eksperimen sebesar 82,50 lebih tinggi dibandingkan kelas kontrol sebesar 73,10. Analisis N-Gain juga menunjukkan peningkatan lebih besar pada kelas eksperimen (0,57) dibanding kontrol (0,35). Selain itu, persentase ketercapaian KKM pada kelas eksperimen mencapai 90%, lebih tinggi dibanding kelas kontrol yang hanya 60%. Hasil uji t-test menunjukkan signifikansi 0,000 < 0,05, yang berarti terdapat pengaruh signifikan penerapan blended learning terhadap hasil belajar siswa. Temuan penelitian ini mengindikasikan bahwa blended learning mampu meningkatkan hasil belajar, memperluas ketercapaian kompetensi, serta mendorong pembelajaran yang lebih interaktif dan fleksibel. Implikasi penelitian ini adalah blended learning dapat direkomendasikan sebagai strategi pembelajaran inovatif untuk memperkuat kualitas pendidikan vokasi di era digital.

Economic Analysis of Electrical Energy in the Development of Tomohon City as a Tourism Hub

2025-10-08T05:32:18-08:00

The development of Tomohon City as a tourism hub in North Sulawesi has accelerated significantly, triggering a surge in economic activities and consequently increasing the demand for electrical energy. This study aims to analyze the relationship between economic growth and electricity consumption in Tomohon City, identifying the implications for energy infrastructure planning. A descriptive survey method was employed, using secondary data sourced from the Central Statistics Agency and PT PLN. Data on electricity supply and economic indicators such as Gross Regional Domestic Product (GRDP) were presented in tables, graphs, and diagrams to illustrate growth patterns from 2010 to 2021. Findings reveal that both electricity consumption and installed capacity have increased steadily, with electricity sales rising from 38.4 GWh in 2014 to 48.3 GWh in 2020 and customer numbers increasing from 24,575 to 29,770 over five years. Economic indicators such as GRDP also showed consistent growth, particularly in the tourism, trade, and accommodation sectors. The average annual growth in electricity production was 4.68%, highlighting the need for proactive energy planning. The study concludes that the economic development of Tomohon City is positively correlated with rising electricity demands. It recommends that stakeholders, including PT PLN and local government bodies, develop anticipatory infrastructure strategies to ensure sustainable energy supply, particularly as tourism continues to expand. This research provides critical insight into aligning energy provision with regional economic development priorities.

Solar-Powered IoT Smart Bin Deployment in Lagos: A Scalable Model for Sustainable Waste Management in Developing Cities

2025-10-22T08:08:57-08:00

This study details the design and implementation of a solar-powered Internet of Things (IoT)-based smart waste monitoring system, specifically developed to mitigate the persistent waste management challenges in Lagos, Nigeria. The primary goal was to create an automated, energy-efficient system capable of real-time monitoring of waste bin levels and environmental conditions. The developed prototype utilizes a NodeMCU ESP8266 microcontroller, integrating an ultrasonic sensor for waste level detection, an MQ-135 gas sensor for air quality assessment, and a DHT22 sensor for temperature and humidity measurement. The system is sustainably powered by solar energy, maintaining an average charging efficiency of 88% to ensure continuous operation. Real-time data is transmitted to a Firebase cloud database and displayed on a web dashboard, allowing waste management operators to proactively address bin overflows and harmful gas accumulation. Experimental results demonstrated that the system achieved an average accuracy rate of 95% in waste level detection. The findings confirm that IoT integration substantially enhances waste management efficiency, reduces the need for manual collection, and promotes sustainability through renewable energy use. The research concludes that combining IoT and solar technology offers a reliable, low-cost, and eco-friendly solution for urban waste management in energy-limited settings. The successful deployment in Lagos underscores its high scalability potential for other developing cities, contributing directly to the relevant Sustainable Development Goals (SDGs). Future work is recommended to incorporate machine learning for predictive collection optimization.