Desain Online Smart Meter Untuk Menghitung Pemakaian Listrik Pada Konsumen Komersial Menggunakan Fast Fourier Transform Dan Artificial Neural Network

Arrachman, Samudra Rozzak (2020) Desain Online Smart Meter Untuk Menghitung Pemakaian Listrik Pada Konsumen Komersial Menggunakan Fast Fourier Transform Dan Artificial Neural Network. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111550010007-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2023. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Sistem pencatatan tagihan listrik saat ini masih menggunakan sistem konvensional dimana petugas harus mencatat perubahan digit kWh meter. Hal ini membuat konsumen tidak dapat mengetahui secara rinci biaya rinci dari setiap peralatan yang digunakan dan peralatan mana yang menyebabkan pemborosan tagihan listrik. Penelitian ini merupakan pengembangan dari smart-meter untuk mencatat tagihan listrik secara efisien dan mengetahui beban biaya dari tiap peralatan listrik yang digunakan, sehingga konsumen dapat mengetahui peralatan apa yang menyebabkan pemborosan penggunaan listrik secara online dengan menggunakan android. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah artificial neural network untuk mengidentifikasi peralatan-peralatan elektonik yang digunakan oleh konsumen dan fast fourier transform sebagai metode untuk mengambil data secara ringkas tanpa melakukan kombinasi dari sejumlah peralatan. Dengan metode ini diharapkan dapat memperoleh hasil yang lebih akurat serta waktu yang lebih cepat.
=====================================================================================================
The electricity bill recording system currently still uses a conventional
system where the officer must record the digit change in the kWh meter. This makes
consumers unable to know in detail the detailed costs of each equipment used and
which equipment causes waste of electricity bills. This research is a development
of a smart-meter to record electricity bills efficiently and to find out the cost load
of each electrical equipment used, so that consumers can find out what equipment
causes waste of electricity use online using Android. The method used in this
research is an artificial neural network to identify electronic equipment used by
consumers and fast Fourier transform as a method of collecting data in a nutshell
without a combination of a number of equipment. With this method, it is expected
to obtain more accurate results and a faster time.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Smart Meter, Artificial Neural Network, Fast Fourier Transform
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science) Q Science > QC Physics > QC20.7.F67 Fourier transformations T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK351 Electric measurements.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Arrachman Samudra Rozzak
Date Deposited:	02 Mar 2021 05:52
Last Modified:	02 Mar 2021 05:52
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/83144

Actions (login required)

View Item