SISTEM MONITORING TRACK PANJANG BERBASIS ESP32 UNTUK DETEKSI DINI GANGGUAN TRACK CIRCUIT PADA STASIUN KALIWUNGU

Galih Satria

doi:10.23960/jitet.v14i1.8979

Authors

Galih Satria Politeknik Perkeretaapian Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.23960/jitet.v14i1.8979

Abstract Views: 70 File Views: 37

Keywords:

track circuit; monitoring system; MTTD; ESP-32.

Abstract

Track circuit merupakan bagian penting dalam sistem persinyalan kereta api yang berfungsi mendeteksi keberadaan kereta pada jalur rel. Pada stasiun dengan emplasemen panjang, track circuit dibagi menjadi beberapa bagian untuk mengurangi drop tegangan. Akan tetapi pembagian tersebut tidak disertai pemisahan indikator pada Local Control Panel (LCP) sehingga ketika terjadi gangguan lokasi gangguan sulit diidentifikasi dan berdampak pada keterlambatan penanganan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring gangguan track panjang berbasis mikrokontroler ESP32 untuk mempercepat proses deteksi gangguan. Sistem memanfaatkan tegangan dari relai track circuit sebagai input untuk mengaktifkan indikator LED dan suara, serta mengirimkan notifikasi secara real-time melalui aplikasi Telegram. Data gangguan juga dicatat ke dalam Google sheets sebagai data logger. Metode penelitian dilakukan dengan metode research and development. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat deteksi gangguan secara efektif dan efisien ditunjukkan dari hasil Mean Time to Detect (MTTD) 1,2 menit dari sebelumnya 43,9 menit.

Downloads

Download data is not yet available.

References

C. Laiton-bonadiez, J. W. Branch-bedoya, J. Zapata-cortes, E. Paipa-sanabria, and M. Arango-serna, “Industry : A Systematic Review,” 2022.

J. Society, “Sejarah Perkeretaapian Dan Relevansinya Terhadap Perekonomian Masyarakat Pulau Jawa 1917-2017 The History of Railways and Their Relevance to the Economy of,” vol. 1, pp. 146–161, 2025.

M. Alhan, Y. Finayani, and P. B. Utomo, “Analisis Pendeteksi Kereta Api Dengan Axle Cunter Altopro Pada Sistem Persinyalan SIL-02,” 2025.

J. Wybo, “Track circuit reliability assessment for preventing railway accidents,” Saf. Sci., no. January, pp. 0–1, 2018, doi: 10.1016/j.ssci.2018.03.022.

W. Tao, X. Li, and Z. Li, “Track Circuits Fault Diagnosis Method Based on the UNet-LSTM Network ( ULN ),” vol. 2024, 2024, doi: 10.1155/2024/1547428.

M. D. Puspitasari and F. H. Purwaka, “Analisis Perbandingan Pendeteksi Sarana Pada Lintas Surabaya – Madiun,” vol. 1, no. November, 2017.

U. Kornkanok, S. Deeon, and S. Wongcharoen, “Safety hysteresis comparator design for transient overvoltage detection,” vol. 34, no. 1, pp. 69–80, 2024, doi: 10.11591/ijeecs.v34.i1.pp69-80.

F. R. Administration, “TRACK CIRCUIT SHUNTING,” no. July, 2021.

T. Niebel, F. Rasel, and S. Viete, “BIG data – BIG gains ? Understanding the link between big data analytics and innovation,” vol. 8599, 2019, doi: 10.1080/10438599.2018.1493075.

A. Winarno, A. M. Ibad, and D. T. Wahyudi, “PROTOTIPE ALAT PERINGATAN DAN PINTU AIR MIKROKONTROLER ESP32 BERBASIS INTERNET OF THINGS ( IoT ).,” vol. 13, no. 3.

N. Jones, J. Sebastian, M. M. P. S, N. R. N. R, and R. J. Renjith, “Real-Time Railway Track Monitoring Using Yolov8 and Embedded Systems for Automated,” no. April, 2025.

V. Savchenko et al., “Time Aspect of Insider Threat Mitigation,” vol. 19, no. 1, pp. 129–144, 2024, doi: 10.3849/aimt.01830.

T. Theodoropoulos, J. Violos, A. Makris, and K. Tserpes, “A New Approach for Evaluating the Performance of Distributed Latency-Sensitive Services”.

et al. Bakara, Y., Sinaga, T., Febianti, A., “RANCANGAN VFR ROUTE DI PERUM LPPNPI CABANG PEMBANTU PANGKALAN BUN,” vol. 5, no. 1, pp. 20–26, 2025.

S. S. Sudewanto, F. Hasan, and M. A. Riyadi, “Pengukuran Listrik Jaringan Tegangan Rendah Secara Online dengan Mikrokontroler ESP32 di PLN UP3 Surabaya Selatan dan UP3 Surabaya Utara Online Low-Voltage Network Electrical Measurement with Microcontroller ESP32 in PLN UP3 Surabaya Selatan and UP3 Surabaya Utara,” vol. 9, no. 2, 2023.

W. Barbour, J. Carlos, M. Mori, S. Kuppa, and D. B. Work, “Prediction of arrival times of freight tra ffi c on US railroads using support vector regression,” Transp. Res. Part C, vol. 93, no. April, pp. 211–227, 2018, doi: 10.1016/j.trc.2018.05.019.

M. P. A. Ginting and A. S. Lubis, “Pengujian Aplikasi Berbasis Web Data Ska Menggunakan Metode Black Box Testing,” Cosm. J. Tek., vol. 2, no. 1, pp. 41–48, 2024, doi: 10.55537/cosmic.