Identifikasi Beban Listrik Rumah Tangga Menggunakan Metode Recurrent Neural Network - Nurjanah, Mutiara; Saputra, Randy Erfa; Setianingsih, Casi (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak— Kebutuhan listrik rumah tangga banyaknya alat yang menggunakan energi listrik sebagai sumber energi utama tidak menutup kemungkinan konsumsi energi listrik semakin lama semakin meningkat, hal ini menyebabkan pembayaran biaya listrik akan terus meningkat terutama pada kebutuhan listrik rumah tangga. Metode Recurrent Neural Network (RNN) untuk memantau penggunaan listrik satu fasa yang ada dialat rumah tangga. Dapat mengidentifikasi perangkat listrik berdasarkan jenis beban listrik, metode ini dapat mengurangi peningkatan pembayaran biaya listrik dengan mengidentifikasi perangkat listrik yang dipakai berdasarkan jenis beban listik yang dipakai. Data diambil dengan menggunakan bantuan perangkat keras. Pengujian sistem mendeteksi jenis beban listrik yang dilakukan pada tiga perangkat listrik rumah tangga yakni kipas, pemanas air dan setrika. Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data yang berhubungan dengan perangkat yang akan diuji. Berdasarkan hasil pengujian akan dilakukan proses pengidentifikasi jenis beban listrik yang sedang digunakan. Dari hasil pengujian sistem dapat mengidentifikasi ketiga perangkat tersebut dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score adalah 97.90%, 98.39%, 97.39%, dan 97.83% menggunakan metode RNN.Kata kunci— identifikasi beban listrik; listrik rumah tangga; RNN.