Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Instrumentasi dan Teknologi Informasi (JITI)
Surya Wirawan
Program Studi Teknik Informatika Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang suryawirawan_21@yahoo.co.id,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics)

 1 
Desain Sistem Informasi Cerdas pada Smart Grid Berbasis Internet of Things dan Artificial Neural Network Cahyono, Muhammad Ridwan Arif; Wirawan, Surya
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 4, No 1 (2021): Januari
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v4i1.1219

Abstract

Smart grid merupakan sistem kelistrikan yang memungkinkan pengguna untuk melakukan proses menjual dan membeli daya listrik. Pada penelitian ini dirancang model smart grid dengan sumber daya dari listrik PLN dan panel surya yang terhubung dengan beban. Beban yang digunakan memiliki daya maksimal 40 W dan panel surya yang digunakan memiliki kapasitas 100 Wp. ESP32 digunakan sebagai perangkat Internet of Things, yang digunakan sebagai pengukur dan pengontrol daya listrik yang akan dijual atau dibeli. Raspberry Pi digunakan sebagai web server pengolah data dari smart grid. Aplikasi “Smart Grid Dikti” merupakan aplikasi berbasis android yang dapat digunakan untuk melakukan pemantauan serta pengaturan dalam sistem smart grid tersebut. Aplikasi android tersebut telah diuji coba dengan metode Black Box, dengan hasil pengujian 100% berhasil. Kecerdasan buatan berbasis Artificial Neural Network (ANN) dengan metode backpropagation diimplementasikan dalam sistem smart grid yang berfungsi sebagai pengaturan otomatis dalam proses jual dan beli daya listrik. ANN yang digunakan memiliki 3 input, 2 layer neuron, 3 output, dan masing-masing layer memiliki 4 neuron yang diimplementasikan ke dalam bahasa Python. Setelah pelatihan sebanyak 11.000 kali, didapatkan Root Mean Square  Error (RMSE) sebesar 0,12151 dan pada saat uji coba didapatkan RMSE sebesar 0,10500 dengan akurasi rata-rata sebesar 89,50%.
Co-Authors Ardiansyah, Ahmad Yusuf Arief Andy Soebroto Ismiarta Aknuranda Muhammad Ridwan Arif Cahyono Ramadhan, Agil Candra