Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Gambar Catat Meter Menggunakan Convolutional Neural Network Tias Novika Haryanti
Journal of Informatics and Data Science Vol 1, No 2 (2022): Vol 1, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/j-ids.v1i2.42454

Abstract

Listrik merupakan kebutuhan pokok manusia dalam menjalankan setiap kegiatan, yang pemakaiannya dapat diukur menggunakan KWH Meter. Di Indonesia pelanggan listrik dibagi menjadi dua yaitu Prabayar dan Pascabayar. Pelanggan listrik pascabayar memerlukan pencatatan angka yang tertulis pada KWH meter untuk mengetahui rupiah tagihan listrik yang harus dibayarkan. Dalam pelaksanaan pencatatan angka tersebut, tidak jarang ditemukan kendala seperti pagar rumah pelanggan yang terkunci sehingga petugas tidak berhasil memotret angka stan meter. Oleh karena itu PLN rutin melakukan validasi atas keseluruhan data pencatatan meter. Penelitian ini bertujuan untuk memvalidasi data catat meter yang berupa gambar dan diklasifikasikan kedalam tiga kelas menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Resnet34. Pada penelitian ini mendapat hasil tingkat akurasi tertinggi sebesar 97.50%. Kata Kunci: Listrik, KWH, Klasifikasi, CNN, Resnet34.