FT UNDARFT UNDAR
Jurnal JEETechJurnal JEETechOtoped listrik telah menjadi alternatif yang populer dalam transportasi perkotaan yang ramah lingkungan. Otoped menggunakan baterai sebagai sumber daya utama untuk menggerakkan motor listriknya. Namun, penggunaan baterai yang efisien dan optimal sangat penting untuk menjaga kinerja dan daya tahan otoped. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring kecepatan otoped listrik menggunakan baterai LiFePO4 dengan mempertimbangkan variasi beban pengguna. Sistem monitoring ini memberikan informasi kepada pengendara otoped tentang kecepatan saat digunakan dan penggunaan baterai. Otoped ini dilengkapi dengan motor DC brushed dengan spesifikasi 24 Volt/500 Watt. Kecepatan otoped diukur menggunakan sensor proximity metal yang berfungsi tanpa kontak langsung, sehingga memastikan pengukuran yang konsisten dan mengurangi risiko kesalahan akibat interaksi fisik. Selain itu, sensor load cell dengan rentang pengukuran maksimum 100 kg digunakan untuk memantau berat pengguna yang dibagi dalam tiga rentang variasi: 35-45 kg, 46-55 kg, dan 56-65 kg. Sebagai sumber energi utama, sistem ini menggunakan baterai LiFePo4 dengan spesifikasi 24 Volt/36 Ah. Sistem ini diuji di lintasan datar pada kampus PENS, dimana otoped digunakan untuk mendukung mobilitas yang ramah lingkungan di sekitar area kampus. Pengujian ini memastikan bahwa sistem monitoring kecepatan yang dirancang mampu memberikan data yang real-time terkait kinerja otoped berdasarkan berat pengguna, serta mendukung peningkatan efisiensi penggunaan energi.
Berdasarkan data yang diperoleh dari proses pengujian, dapat disimpulkan bahwa.Hasil pengujian sensor load cell yang telah dikalibrasi dan terintegrasi secara close loop mendapatkan nilai error yang kecil dari 0,35% sampai 2,91%, sehingga pembacaannya hampir mendekati nilai berat sebenarnya.Hasil pengujian sensor proximity saat integrasi close loop mendapatkan nilai error 1,74% - 7,66%.Pada variasi beban 1 (berat pengguna 35kg - 45kg), nilai error antara sensor proximity dengan alat ukur sebesar 4,98%.Pada variasi beban 2 (berat pengguna 46kg - 55kg), nilai error antara sensor proximity dengan alat ukur sebesar 5,33%.Pada variasi beban 3 (berat pengguna 56kg - 65kg), nilai error antara sensor proximity dengan alat ukur sebesar 3,09%.Pengujian charging baterai LiFePO4 sebesar 24V 36Ah menggunakan uncontrolled full wave rectifier dari 25Vac menjadi 35Vdc lalu dihubungkan ke buck converter untuk menurunkan tegangan menjadi tegangan charging sebesar 28,6V.Setelah dilakukan charging selama 5 jam, sistem telah berjalan dengan baik dan dapat menaikkan tegangan baterai dari tegangan awal sebesar 26,64V menjadi tegangan sebesar 27,54V.
Berdasarkan hasil penelitian, sistem monitoring kecepatan otoped listrik menggunakan baterai LiFePO4 telah terbukti efektif dalam memberikan informasi real-time tentang kinerja otoped berdasarkan berat pengguna dan mendukung peningkatan efisiensi penggunaan energi. Namun, masih ada beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kinerja dan manfaat sistem ini. Pertama, dapat dilakukan pengembangan algoritma pengolahan data sensor untuk meningkatkan akurasi dan kehandalan sistem. Kedua, penelitian dapat fokus pada optimasi desain dan konfigurasi sistem, termasuk pemilihan komponen dan parameter yang tepat, untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi energi. Ketiga, studi lanjutan dapat mengeksplorasi integrasi sistem monitoring dengan platform manajemen energi yang lebih canggih, seperti sistem kontrol cerdas atau sistem manajemen baterai, untuk meningkatkan kinerja dan umur baterai otoped. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, sistem monitoring kecepatan otoped listrik dapat menjadi lebih andal, efisien, dan bermanfaat bagi pengguna, serta berkontribusi pada pengembangan transportasi ramah lingkungan yang berkelanjutan.
| File size | 840.94 KB |
| Pages | 14 |
| DMCA | Report |
Related /
UM PalembangUM Palembang Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kualitatif, dimana tidak menggunakan data variabel melainkan data diambil dari teknikMetode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kualitatif, dimana tidak menggunakan data variabel melainkan data diambil dari teknik
UBUB hal ini tidak menurunkan kinerja sistem otomatisasi. Pengambilan gambar oleh kamera ESP32‑Cam menghasilkan resolusi rendah namun data gambar tetap dikirimhal ini tidak menurunkan kinerja sistem otomatisasi. Pengambilan gambar oleh kamera ESP32‑Cam menghasilkan resolusi rendah namun data gambar tetap dikirim
BSIBSI Pengujian akurasi sensor menunjukkan rata-rata selisih 0,76% untuk DHT11 (dibandingkan termometer) dan rata-rata error 4,57% untuk sensor kelembapan tanahPengujian akurasi sensor menunjukkan rata-rata selisih 0,76% untuk DHT11 (dibandingkan termometer) dan rata-rata error 4,57% untuk sensor kelembapan tanah
UNIVAUNIVA Data yang diperoleh dapat diakses melalui aplikasi Blynk, memberikan kemudahan pemantauan dan pengelolaan biogas bagi pengguna, serta mendukung solusiData yang diperoleh dapat diakses melalui aplikasi Blynk, memberikan kemudahan pemantauan dan pengelolaan biogas bagi pengguna, serta mendukung solusi
STTDBSTTDB Dari hasil pengujian pemotongan menggunakan baja oxy-acetylene rendah karbon SS400 dengan ketebalan pelat 16 mm dan 19 mm, tekanan oksigen pada regulatorDari hasil pengujian pemotongan menggunakan baja oxy-acetylene rendah karbon SS400 dengan ketebalan pelat 16 mm dan 19 mm, tekanan oksigen pada regulator
STTDBSTTDB Material lead screw terbuat dari 304 stainless steel, nut screw terbuat dari brass, rel laci ukuran 300 mm berbahan cold rolled steel, landasan mesin terbuatMaterial lead screw terbuat dari 304 stainless steel, nut screw terbuat dari brass, rel laci ukuran 300 mm berbahan cold rolled steel, landasan mesin terbuat
STTDBSTTDB Hasil yang dikembangkan mampu menyediakan informasi ketersediaan alat secara real-time, memfasilitasi penyewaan secara online, serta mengurangi kesalahanHasil yang dikembangkan mampu menyediakan informasi ketersediaan alat secara real-time, memfasilitasi penyewaan secara online, serta mengurangi kesalahan
LLDIKTI10LLDIKTI10 Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-19 serta penggunaan augmentasi berupa height shift, width shift,Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-19 serta penggunaan augmentasi berupa height shift, width shift,
Useful /
INFLUENCE JOURNALINFLUENCE JOURNAL Penelitian ini bertujuan untuk menentukan efek konsumsi teh herbal daun sirsak terhadap penurunan tingkat stres pada siswa baru MAN Insan Pakar OKI. MetodePenelitian ini bertujuan untuk menentukan efek konsumsi teh herbal daun sirsak terhadap penurunan tingkat stres pada siswa baru MAN Insan Pakar OKI. Metode
LLDIKTI10LLDIKTI10 Permasalahannya adalah pengguna sering kali terhambat melakukan perbaikan disebabkan kurangnya informasi mengenai lokasi perbaikan yang tepat atau sulitPermasalahannya adalah pengguna sering kali terhambat melakukan perbaikan disebabkan kurangnya informasi mengenai lokasi perbaikan yang tepat atau sulit
LLDIKTI10LLDIKTI10 Dalam pelaksanaan program perlindungan sosial, ditemukan beberapa kesalahan data penerima bantuan sosial. Sehingga menyulitkan dalam menetapkan programDalam pelaksanaan program perlindungan sosial, ditemukan beberapa kesalahan data penerima bantuan sosial. Sehingga menyulitkan dalam menetapkan program
LLDIKTI10LLDIKTI10 Hasil dari penelitian ini adalah tersedianya sebuah rancangan sistem pemasaran berbasis digital sehingga dapat mempermudah setiap pencatatan transaksiHasil dari penelitian ini adalah tersedianya sebuah rancangan sistem pemasaran berbasis digital sehingga dapat mempermudah setiap pencatatan transaksi