Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Sektor transportasi adalah sektor konsumsi energi minyak terbesar dan penghasil emisi gas terbesar kedua di Indonesia. Untuk mengatasi hal ini, Pemerintah Indonesia mengeluarkan keputusan presiden untuk mobil listrik di Indonesia, yang menargetkan untuk mempercepat adopsi kendaraan listrik di Indonesia. Beberapa kendala akan dihadapi dalam mengadopsi kendaraan listrik di Indonesia, salah satunya adalah kesiapan stasiun pengisian kendaraan listrik. Dengan nilai investasi tinggi dan beragam teknologi pengisian memaksa pemerintah untuk dapat memilih teknologi yang tepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memilih alternatif terbaik untuk memberikan rekomendasi bagi pemerintah Indonesia dalam memilih jenis stasiun pengisian yang tepat untuk Indonesia. Untuk mencapai tujuan tersebut, model berbasis hirarki telah dikembangkan dengan mempertimbangkan sembilan kriteria dan tiga alternatif, yaitu bertukar baterai, induktif, dan konduktif. Penelitian ini menggunakan metode gabungan dari proses hierarki analitik (AHP) dan teknik untuk preferensi pesanan dengan kemiripan dengan solusi ideal (TOPSIS). Analisis mengungkapkan bahwa alternatif pengisian konduktif memegang peringkat pertama di antara semua alternatif yang dipertimbangkan.

 

---

The transportation sector is the largest oil energy-consuming sector and the second-largest emitter of gas emissions in Indonesia. To overcome this, the Government of Indonesia issued a presidential decree for electric cars in Indonesia, which targets to accelerate the adoption of electric vehicles in Indonesia. Several obstacles will be faced in adopting an electric vehicle in Indonesia, one of which is the readiness of an electric vehicle charging station. With a high investment value and a variety of charging technology forces the government to be able to choose the right technology. The objective of this research is to select the best alternative to provide recommendations for the Indonesian government in choosing the right type of charging station technology for Indonesia. In order to accomplish the aim, a hierarchy-based model has been developed by considering nine criteria and three alternatives, namely battery swapping, inductive, and conductive. This research uses the combined method of analytic hierarchy process (AHP) and technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS). Analysis reveals that the alternative, ‘Conductive Charging,’ holds the first rank among all considered alternatives.

 

"

"Pemanfaatan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) memiliki peran yang penting dalam mengurangi ketergantungan terhadap energi fosil dan meningkatkan kemandirian energi. Namun dengan adanya peraturan dimana penjualan listrik (export) ke grid PLN telah ditiadakan maka minat masyarakat dalam membangun PLTS dapat berkurang. Pada penelitian ini dilakukan analisis tekno-ekonomi pemanfaatan PLTS on-grid untuk memenuhi kebutuhan listrik SPKLU dengan kapasitas 50 kW di Pusat Perbelanjaan. Listrik dari PLTS digunakan untuk kebutuhan komersial pada SPKLU. Studi kasus dilakukan di salah satu Pusat Perbelanjaan di kecamatan Kebayoran Lama, kota Jakarta Selatan, provinsi DKI Jakarta. Simulasi sistem PLTS dilakukan dengan menggunakan HOMER Pro, sedangkan perhitungan biaya listrik, dan pengisian baterai kendaraan listrik (EV charging) dengan menggunakan metode cash flow. Analisis perbandingan dilakukan antara SPKLU dengan PLTS terkoneksi on-grid dan grid PLN terhadap SPKLU dari PLN. Hasil simulasi diperoleh kapasitas PLTS sebesar 536 kWp, produksi listrik dari PV sebesar 771,64 MWh/tahun dengan beban dengan beban 558,85 MWh/tahun (fraksi PLTS terhadap beban sebesar 53,2%) dan luas atap 3021 m2 (6,7% luas atap pusat perbelanjaan) dengan excess listrik sebesar 466.496 MWh/tahun yang dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan gedung pusat perbelanjaan. Biaya pokok produksi listrik PLTS atap sebesar Rp 1.383/kWh, lebih rendah dibanding tarif listrik PLN untuk SPKLU sebesar Rp 1.644/kWh. Pada target IRR sebesar 12%, sistem PLTS atap on-grid memberikan tarif charging yang lebih kompetitif yaitu sebesar Rp 2641/kWh dibandingkan bila menggunakan grid PLN sebesar 2794/kWh. Penerapan tarif maksimum PLN SPKLU pada sistem on-grid dan sistem grid PLN akan meningkatkan margin sebesar 31,06% untuk on grid dan 20,69% untuk sistem grid PLN.

---

The utilization of Solar Power Plants (PV) plays a crucial role in reducing dependence on fossil energy and increasing energy independence. However, with the regulation that has eliminated electricity sales (exports) to the PLN grid, public interest in developing PV may decline. This study conducts a techno-economic analysis of the utilization of an on-grid PV to meet the electricity needs of an EV Charging Station (SPKLU) with a capacity of 50 kW in a shopping center. The electricity generated by the PV is used for commercial purposes at the EV Charging Station. A case study was conducted at a shopping center in the Kebayoran Lama sub-district, South Jakarta city, DKI Jakarta province. The PLTS system simulation was carried out using HOMER Pro, while electricity cost calculations and EV charging analyses were conducted using the cash flow method. A comparative analysis is conducted between EVCS with on-grid PV and PLN grid to EVCS from PLN. The simulation results reveal that the rooftop PV has a capacity of 536 kWp, electricity production of 771.64 MWh/year with total load of 558.85 (PV fraction by the total load is 53.2%) and requires a roof area of 3021 m2 (6.7% of the rooftop area). The electricity production cost of rooftop PV is IDR 1.383/kWh, which is lower than the PLN electricity tariff for SPKLU of IDR 1,644/kWh. At IRR target of 12%, the on-grid rooftop PV system offers more competitive EV charging prices at IDR 2,641/kWh compared to PLN grid IDR 2,794/kWh. When applying PLN maximum charging tariff for SPKLU, the on-grid system and PLN grid increases margins by 31,06% for on-grid and 20,69% for PLN grid system."

"

Kendaraan Listrik adalah kendaraan ekonomis dan ekologis dengan tenaga yang berasal dari baterai yang dapat diisi ulang di dalam mobil. EV sendiri memiliki banyak keunggulan karena hampir tidak menghasilkan emisi karbon atau polusi, hemat biaya, dan senyap. Kerugian utama kendaraan ini adalah masalah pengisian ulang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi yang optimal untuk pembangunan Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) di Jakarta melalui analisis multikriteria sebagai dasar perhitungan. Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari laporan pemerintah dan penelitian sejenis sebelumnya. Lokasi optimal SPKLU dilakukan melalui analisis spasial weighted overlay menggunakan metode Geographic Information System (GIS) dan pemeringkatan akhir dilakukan menggunakan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). Pada penelitian ini, terdapat empat skenario yang dirancang untuk mengestimasi faktor eksternal yang dapat mempengaruhi kriteria penentuan lokasi SPKLU yang optimal. Studi ini dilakukan untuk Kota Jakarta tanpa Kabupaten Kepulauan Seribu. Kriteria dengan nilai bobot tertinggi adalah kepemilikan kendaraan listrik dengan nilai 0,163 diikuti jumlah penduduk dan pendapatan penduduk dengan nilai 0,161 dan 0,131. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kecamatan Kemayoran merupakan lokasi yang optimal untuk SPKLU pada kondisi tanpa skenario dengan skor 0,660.

---

Electric Vehicles (EV) are economical and ecological vehicles with power that comes from the rechargeable battery in the car. EV itself has many advantages because it produces almost no carbon emissions or pollution, is cost effective and is quiet. The main disadvantage of this vehicle is the problem regarding recharging. This study aims to determine the optimal location for the construction of Public Electric Vehicle Charging Stations (EVCS) in Jakarta through multi-criteria analysis as a basis for calculations. Optimal location of EVCS was carried out through weighted overlay spatial analysis using the Geographic Information System (GIS) method and the final ranking was carried out using the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). In this study, there are four scenarios designed to estimate external factors that may affect the criteria for determining the optimal EVCS location. This study was conducted for the City of Jakarta without the Thousand Islands Regency. The criteria with the highest weighted value are electric vehicle ownership with a value of 0.163 followed by the population and population income with values ​​of 0.161 and 0.131. The results show that Kemayoran District is the optimal location for EVCS in no-scenario conditions with a score of 0.660

"

"ABSTRAK

Tingginya penggunaan kendaraan bermotor merupakan penyebab utama polusi udara yang mempengaruhi kualitas lingkungan hidup. Salah satu program pemerintah dalam menghadapi masalah ini adalah melakukan produksi massal mobil listrik, namun masalah utama yang menghalangi ketertarikan masyarakat dalam menggunakan kendaraan berbahan bakar alternatif adalah kurangnya stasiun pengisian dan keterbatasan jarak tempuh kendaraan tanpa melakukan pengisian. Oleh karena itu, penelitian ini akan melakukan optimasi lokasi stasiun pengisian untuk mobil listrik dengan studi kasus di DKI Jakarta. Fungsi tujuan yang digunakan pada penelitian ini adalah meminimalkan total biaya pembuatan stasiun pengisian, biaya transportasi pengguna mobil listrik untuk melakukan pengisian, dan kerugian waktu pengguna mobil listrik untuk melakukan pengisian.

---

ABSTRACT

 

---

The high number of gasoline vehicles usage in Indonesia is the main cause of air pollution which affect the environment quality. One of the government programs to overcome this problem is to mass-produce electric cars, but the main problems that become barriers that prevent alternative fuel vehicles becoming more popular are the lack of charging stations and the limited vehicle range without charging. Therefore, this research will conduct optimization of charging station location for electric cars with case study in DKI Jakarta. The objective function used is to minimize the cost of making the charging station, the driver's transportation cost to do the charging, and the time spent by the driver to charge the electric vehicle.

 

"

"

Permintaan listrik pada Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) memiliki tingkat volatilitas yang tinggi, dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti pola electricity demand pada interval tertentu, variabilitas beban, kapasitas SPKLU, dan faktor lainnya. Fluktuasi ini dapat menimbulkan risiko bagi operator SPKLU dalam hal pengelolaan energi dan juga risiko operasional maupun keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko fluktuasi permintaan listrik pada SPKLU dengan menggunakan pendekatan model Conditional Value-at-Risk (CVaR). CVaR merupakan metrik risiko yang mengukur nilai kerugian terduga pada skenario terburuk, dan dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi pengelolaan risiko SPKLU. Fluktuasi pada SPKLU menunjukkan tingkat volatilitas yang tinggi, dengan mean sebesar 10.15% dan deviasi standar sebesar 49.67%, dengan CVaR dihitung pada nilai -121.19% untuk interval kepercayaan 1%, menunjukkan potensi kerugian maksimum yang bisa dihadapi dalam kondisi electricity demand terburuk yang mengindikasikan fluktuasi permintaan yang signifikan. Studi ini pertama kali menerapkan model CVaR dalam konteks permintaan listrik pada SPKLU, membuka wawasan baru dalam mitigasi risiko untuk infrastruktur vital dan menawarkan solusi inovatif untuk pengelolaan fluktuasi permintaan yang dapat diandalkan dan efektif. Hasil ini juga memberikan wawasan yang mendalam mengenai eksposur risiko dan memungkinkan pengembangan strategi pengelolaan risiko yang lebih terinformasi dan strategis.

 

 

---

The electricity demand at Public Electric Vehicle Charging Stations (SPKLUs) exhibits significant volatility, which is driven by several aspects including electricity demand patterns at specific time intervals, load variability, SPKLU capacity, and other related factors. The variability of these swings can present hazards for SPKLU operators in relation to energy administration as well as operational and financial hazards. The objective of this study is to assess the risk associated with energy demand fluctuation at SPKLUs by employing the Conditional Value-at-Risk (CVaR) model technique. CVaR, or Conditional Value at Risk, is a quantitative measure of risk that calculates the predicted loss value in the most unfavorable situation. It is commonly employed to enhance the risk management approach of SPKLUs. The electricity demand at SPKLU exhibits significant volatility, with an average fluctuation of 10.15% and a standard deviation of 49.67%. The CVAR, calculated at -121.19% for a confidence interval of 1%, represents the maximum potential loss that could be experienced during worst-case electrical demand conditions, highlighting the substantial fluctuations in demand. The study initially implemented the CVaR model to analyze power demand at SPKLU, providing novel perspectives on risk reduction for critical infrastructure and proposing unique strategies for managing demand fluctuations in a reliable and efficient manner. The results also offer comprehensive insights into risk exposure and facilitate the formulation of well-informed and strategic risk management plans.

 

 

 

"

"Kendaraan listrik (EV) telah menjadi solusi yang semakin populer untuk mengurangi emisi gas kendaraan bermotor dan mengatasi masalah lingkungan. Meningkatnya penggunaan EV menimbulkan tantangan baru terkait manajemen daya di stasiun pengisian daya. Masalahnya adalah kurangnya efisiensi dalam mengalokasikan daya saat kendaraan sedang mengisi daya di stasiun pengisian daya, yang dapat menyebabkan permintaan daya yang melebihi beban maksimum stasiun dan mengakibatkan lonjakan harga yang harus dibayar. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan pengontrol manajemen daya yang efisien untuk stasiun pengisian daya kendaraan listrik berbasis deep reinforcement learning (DRL). DRL diterapkan karena kemampuannya untuk menyelesaikan sistem kontrol tanpa model yang akurat (free-based-model), terutama untuk stasiun pengisian daya EV yang memiliki faktor stokastik. Sistem akan secara otomatis mengontrol alokasi daya untuk pengisian daya kendaraan berdasarkan informasi dari setiap kendaraan yang terhubung ke stasiun pengisian daya dan variabel lainnya agar tidak melebihi batas daya maksimum stasiun pengisian daya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma DRL, terutama DDPG dengan pendekatan actor-critic, dapat mengalokasikan daya pengisian daya secara optimal untuk setiap EV dan secara signifikan memaksimalkan keuntungan stasiun dibandingkan dengan algoritma lainnya.

---

Electric vehicles (EVs) have become an increasingly popular solution to reduce motor vehicle gas emissions and address environmental concerns. The increasing use of EVs poses new challenges regarding power management at charging stations. The problem is the lack of efficiency in allocating power while vehicles are charging at charging stations, which can lead to power demand that exceeds the maximum load of the station and results in a spike in the price to be paid. The main objective of this research is to develop an efficient power management controller for electric vehicle charging stations based on deep reinforcement learning (DRL). DRL is applied because of its ability to solve the control system without an accurate model (free-based-model), especially for EV charging stations that have stochastic factors. The system will automatically control the power allocation for vehicle charging based on information from each vehicle connected to the charging station and other variables so as not to exceed the charging station's maximum power limit. The results of this study show that the use of DRL algorithms, especially DDPG using actor-critic approach, can optimally allocate charging power for each EV and significantly maximize the station's profit compared to the other algorithms. "

"Penggunaan mobil listrik yang meningkat memerlukan dukungan ekologi yang memadai dan infrastruktur yang kuat. Jarak tempuh mobil listrik yang pendek dan kurangnya fasilitas pengisian menjadi dua hambatan utama. Penelitian ini menggunakan MINLP untuk mempelajari lokasi optimal stasiun pengisian kendaraan listrik di DKI Jakarta. Tujuannya adalah untuk mengurangi total biaya pembangunan stasiun pengisian, biaya transportasi untuk mobil yang pergi ke stasiun tersebut, dan waktu tunggu pengisian bagi pengemudi. Dengan menciptakan jaringan stasiun pengisian yang efektif, meningkatkan kemudahan penggunaan mobil listrik, dan mendorong penggunaan bahan bakar alternatif, studi ini diharapkan dapat mendukung program hijau pemerintah dan menciptakan lingkungan perkotaan yang lebih berkelanjutan. Untuk lebih mengurangi dampak terhadap lingkungan, proyek ini juga fokus pada integrasi sumber energi terbarukan ke dalam infrastruktur pengisian.

---

The increased use of electric vehicles calls for sufficient ecological support and a strong infrastructure. The short range of electric cars and the dearth of charging facilities present two major obstacles. The optimal location of EV charging stations in DKI Jakarta is being studied using MINLP. The goal is to reduce the overall cost of constructing charging stations, the cost of transportation for cars to go to these stations, and the amount of time drivers must wait to be charged. By creating an effective network of charging stations, improving the usability of electric cars, and encouraging the use of alternative fuels, the study hopes to help green government programs and create a more sustainable urban environment. To further lessen the influence on the environment, this project also focuses on incorporating renewable energy sources into the infrastructure for charging."

"Penelitian ini berfokus pada analisis sistem pengisian baterai mobil listrik pada Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) dan pengukuran kecepatan waktu pengisian berdasarkan jenis baterai yang digunakan pada mobil konsumen SPKLU. Pertumbuhan penggunaan kendaraan konvensional yang tinggi telah meningkatkan kebutuhan energi dan menimbulkan isu lingkungan, seperti emisi gas rumah kaca, yang mendorong peralihan ke kendaraan listrik. Infrastruktur SPKLU yang memadai sangat penting untuk mendukung adopsi mobil listrik dengan meningkatkan kecepatan dan efisiensi pengisian baterai. Infrastruktur SPKLU yang memadai dan efisien sangat penting dalam mendukung adopsi mobil listrik. Penelitian ini menyelidiki aspek teknis jaringan SPKLU yang mencakup instalasi, mesin pengisian, dan spesifikasi teknis yang mempengaruhi kecepatan dan efisiensi pengisian. Faktor-faktor seperti jenis baterai, kapasitas daya, sistem manajemen termal, dan kondisi lingkungan turut diperhatikan. Selain itu, penelitian ini juga membahas tantangan operasional dan teknis seperti fluktuasi tegangan dan dampaknya terhadap kinerja sistem. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan untuk meningkatkan efisiensi, keandalan, dan kecepatan pengisian baterai di SPKLU. Upaya ini dapat dilakukan melalui optimalisasi penggunaan teknologi fast charging dan ultra-fast charging pada mesin pengisian, penerapan manajemen termal untuk menghindari panas berlebih selama pengisian, serta pengaturan kapasitas daya yang sesuai dengan jenis baterai kendaraan. Selain itu, analisis teknis terhadap fluktuasi tegangan dilakukan untuk meningkatkan stabilitas sistem dan mencegah kerusakan perangkat pengisian. Penelitian ini juga mendukung upaya pemerintah dalam mempercepat transisi ke mobilitas listrik di Indonesia dengan memberikan rekomendasi terkait perencanaan dan pengelolaan infrastruktur SPKLU yang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Hal ini sejalan dengan kebijakan pemerintah yang diamanatkan dalam Peraturan Presiden No. 55 Tahun 2019 dan Peraturan Menteri ESDM No. 1/2023, yang mendukung percepatan ekosistem kendaraan listrik.

---

This research focuses on the analysis of the electric vehicle battery charging system at Public Electric Vehicle Charging Stations (SPKLU) and the measurement of charging time speed based on the type of battery used in consumer vehicles at SPKLU. The high growth of conventional vehicle usage has increased energy demand and raised environmental issues, such as greenhouse gas emissions, which has driven the shift towards electric vehicles. Adequate SPKLU infrastructure is crucial to support the adoption of electric vehicles by improving the speed and efficiency of battery charging. A well-equipped and efficient SPKLU infrastructure plays a vital role in supporting the adoption of electric vehicles. This study investigates the technical aspects of the SPKLU network, including installations, charging machines, and technical specifications that affect charging speed and efficiency. Factors such as battery type, power capacity, thermal management systems, and environmental conditions are also taken into account. Furthermore, this research discusses operational and technical challenges such as voltage fluctuations and their impact on system performance. The results of this research are expected to provide insights into improving the efficiency, reliability, and speed of battery charging at SPKLU (Electric Vehicle Charging Stations). These efforts can be achieved through the optimization of fast charging and ultra-fast charging technologies in charging machines, the implementation of thermal management to prevent overheating during the charging process, and the adjustment of power capacity according to the type of vehicle battery. Additionally, technical analysis of voltage fluctuations is conducted to improve system stability and prevent damage to charging equipment. This research also supports the government’s efforts in accelerating the transition to electric mobility in Indonesia by offering recommendations related to the planning and management of SPKLU infrastructure that aligns with consumer needs. This is in line with government policies mandated in Presidential Regulation No. 55 of 2019 and Minister of Energy and Mineral Resources Regulation No. 1/2023, which support the acceleration of the electric vehicle ecosystem. "

"Penelitian ini menggunakan desain kuantitatif untuk menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi niat adopsi Kendaraan Listrik Baterai (BEV) di kalangan masyarakat Indonesia, menggunakan kerangka kerja yang dikembangkan oleh Elena Higueras-Castillo et al. (2021). Dengan memanfaatkan IBM SPSS, penelitian ini memeriksa faktor-faktor psikologis dan sosial seperti sikap terhadap BEV, norma subjektif, persepsi kontrol perilaku, dan niat untuk menggunakan BEV. Beberapa hipotesis diuji menggunakan multiple regression analysis. Respons survei dari 145 partisipan dianalisis menggunakan statistik deskriptif, analisis korelasi, regresi berganda, dan analisis faktor untuk mengidentifikasi pola dan hubungan.Penelitian ini memastikan validitas dan reliabilitas melalui pengujian awal kuesioner dan mematuhi pedoman etika. Analisis statistik mengungkapkan bahwa sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku secara signifikan mempengaruhi kesiapan penduduk untuk mengadopsi BEV. Temuan ini mengisi kesenjangan pengetahuan dalam dinamika adopsi BEV di Indonesia, menawarkan wawasan bagi pembuat kebijakan, perencana kota, dan pemangku kepentingan lainnya.Berdasarkan hasil tersebut, rekomendasi dibuat untuk intervensi kebijakan, investasi infrastruktur, dan kampanye kesadaran publik guna mempercepat transisi menuju mobilitas listrik. Wawasan ini dapat dimanfaatkan untuk memasarkan BEV secara efektif kepada konsumen potensial baru dengan menyoroti sikap positif, norma sosial, dan faktor kontrol yang dipersepsikan yang mendorong adopsi.

---

This research employs a quantitative design to investigate factors influencing Battery Electric Vehicle (BEV) adoption intentions among Indonesians, using the framework developed by Elena Higueras-Castillo et al. (2021). By utilizing IBM SPSS, the study examines psychological and social factors such as attitudes towards BEVs, subjective norms, perceived behavioral control, and intention to use BEVs. Multiple hypotheses are tested using multiple regression analysis. Survey responses from 145 participants are analyzed using descriptive statistics, correlation analysis, multiple regression, and factor analysis to identify patterns and relationships.

The study ensures validity and reliability through pre-testing the questionnaire and adhering to ethical guidelines. Statistical analyses reveal that attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control significantly influence residents' readiness to adopt BEVs. The findings fill a knowledge gap in BEV adoption dynamics within Indonesia, offering insights for policymakers, urban planners, and other stakeholders.

Based on the results, recommendations are made for policy interventions, infrastructure investments, and public awareness campaigns to accelerate the transition towards electric mobility. These insights can be leveraged to effectively market BEVs to new potential consumers by highlighting the positive attitudes, social norms, and perceived control factors that drive adoption."

"Tren kendaraan listrik di Indonesia yang semakin meningkat mendorong industri manufaktur kendaraan listrik untuk meningkatkan nilai tingkat komponen dalam negeri (TKDN). DC-DC converter menjadi salah satu komponen penting dari modul pengisian daya baterai kendaraan listrik. Topologi dari DC-DC converter dibagi menjadi dua, yaitu non-isolated DC-DC converter dan isolated DC-DC converter yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Penelitian ini akan melakukan simulasi dan analisis terhadap kerja dan efisiensi dari synchronous buck converter sebagai non-isolated converter dan flyback converter sebagai isolated converter untuk aplikasi pengisian daya baterai motor listrik. Variasi yang digunakan dalam penelitian adalah nilai duty cycle dari kedua rangkaian. Simulasi kedua rangkaian converter dilakukan dalam software LTspice. Hasil penelitian yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa nilai efisiensi tertinggi dari simulasi rangkaian synchronous buck converter sebesar 97,71% dan rangkaian flyback converter sebesar 96,65%.

---

The increasing trend of electric vehicles in Indonesia is encouraging the electric vehicle manufacturing industry to increase the value of the tingkat kandungan dalam negeri (TKDN). The DC-DC converter is an important component of the electric vehicle battery charging module. The topology of DC-DC converters is divided into two, namely non-isolated DC-DC converters and isolated DC-DC converters, each of which has advantages and disadvantages. This research will simulate and analyze the work and efficiency of a synchronous buck converter as a non-isolated converter and a flyback converter as an isolated converter for electric motor battery charging applications. The variation used in the research is the duty cycle value of the two circuits. Simulation of both converter circuits is carried out in the LTspice software. The research results obtained from this research show that the highest efficiency value from the simulation of the synchronous buck converter circuit is 97.71% and the flyback converter circuit is 96.65%."