Analisis optimasi pembebanan dinamis pada Micro Electric Vehicle (MEVi) menggunakan pendekatan Response Surface Methodology (RSM)

Mukhtar, Dimas Ali (2026) Analisis optimasi pembebanan dinamis pada Micro Electric Vehicle (MEVi) menggunakan pendekatan Response Surface Methodology (RSM). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text 1_Cover.pdf Download (118kB) | Preview
Preview	Text 2_Abstrak.pdf Download (164kB) | Preview
Preview	Text 3_skbebasplagiarism.pdf Download (656kB) | Preview
Preview	Text 4_daftarisi.pdf Download (157kB) | Preview
Preview	Text 5_bab1.pdf Download (253kB) | Preview
	Text 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (598kB) | Request a copy
	Text 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (329kB) | Request a copy
	Text 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text 10_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (172kB) | Request a copy
	Text 11_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (191kB) | Request a copy
	Text 12_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Micro Electric Vehicle (MEVi) merupakan salah satu solusi transportasi ramah lingkungan yang memerlukan sistem penggerak dan penyimpanan energi yang efisien untuk mendukung berbagai kondisi operasi kendaraan. Efisiensi penggunaan energi dipengaruhi oleh perubahan kecepatan, percepatan, beban kendaraan, dan kemiringan lintasan yang menyebabkan perubahan kebutuhan arus, daya, dan konsumsi energi selama akselerasi maupun pengereman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengoptimasi pembebanan dinamis pada Micro Electric Vehicle (MEVi) menggunakan pendekatan Response Surface Methodology (RSM), serta merumuskan rekomendasi kapasitas baterai berdasarkan kondisi operasi optimum yang diperoleh. Metode penelitian dilakukan melalui pengujian eksperimental dengan variasi kecepatan, percepatan, tingkat pengereman, beban kendaraan, dan kemiringan lintasan. Data arus, tegangan, daya, dan konsumsi energi dianalisis menggunakan regresi linear dan Analysis of Variance (ANOVA), kemudian dimodelkan dan dioptimasi menggunakan Response Surface Methodology (RSM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan kecepatan, percepatan, beban kendaraan, dan kemiringan lintasan menyebabkan peningkatan kebutuhan arus, daya, dan konsumsi energi. Hasil regresi linear menunjukkan hubungan positif antara variabel operasi kendaraan dengan respons sistem, sedangkan analisis ANOVA menunjukkan bahwa faktor dominan yang memengaruhi respons berbeda pada setiap kondisi operasi. Pemodelan menggunakan RSM mampu merepresentasikan hubungan antara variabel pengujian dan respons sistem dengan tingkat kesesuaian model yang baik terhadap data eksperimen serta menghasilkan kondisi operasi optimum pada berbagai kondisi lintasan dengan nilai desirability berkisar antara 0,725–0,962. Berdasarkan kondisi konsumsi energi tertinggi sebesar 111,15 Wh/km dan target jarak tempuh 100 km, diperoleh rekomendasi kapasitas baterai sebesar 225 Ah pada sistem 51,2 V dengan energi total 11,52 kWh. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan dalam optimasi pembebanan dinamis, penentuan kondisi operasi kendaraan yang optimum, serta perancangan kapasitas sistem penyimpanan energi pada Micro Electric Vehicle (MEVi).

Actions (login required)

View Item