Sistem Prediksi Konsumsi Listrik Rumah Tangga Berbasis Iot Menggunakan Metode Lstm

Hakim, Fathur Rachman (2026) Sistem Prediksi Konsumsi Listrik Rumah Tangga Berbasis Iot Menggunakan Metode Lstm. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Abstract) Abstract.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (267kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (2MB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (927kB)
	Text (Laporan Lengkap) Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Konsumsi listrik rumah tangga di Indonesia terus meningkat, mencapai 130.433,10 GWh pada tahun 2024 atau sekitar 42,59% dari total konsumsi listrik nasional. Pelanggan listrik prabayar sering menghadapi risiko listrik padam mendadak karena tidak dapat merencanakan dan memperkirakan kapan token akan habis berdasarkan pola konsumsi mereka. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem prediksi konsumsi listrik rumah tangga berbasis IoT menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan aplikasi mobile Flutter bernama Siwatt. Perangkat monitoring dibangun menggunakan mikrokontroler ESP8266 dan sensor PZEM-004T untuk membaca parameter kelistrikan secara real-time melalui protokol MQTT. Dua model LSTM dilatih untuk prediksi per jam dan per hari, menghasilkan MAPE masing-masing sebesar 26,818% dan 9,337%. Pengujian black-box menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai yang diharapkan, menjadikan sistem ini solusi yang adaptif bagi pengguna prabayar dalam merencanakan pembelian token listrik secara lebih tepat waktu.

Actions (login required)

View Item