PREDIKSI PERPINDAHAN SUMBER DAYA AUTOMATIC TRANSFER SWITCH PLTS-PLN MENGGUNAKAN MODEL DUA TAHAP GRU-MLP BERBASIS IOT PADA INKUBATOR TELUR AYAM

Ramadhan, M. Ali (2026) PREDIKSI PERPINDAHAN SUMBER DAYA AUTOMATIC TRANSFER SWITCH PLTS-PLN MENGGUNAKAN MODEL DUA TAHAP GRU-MLP BERBASIS IOT PADA INKUBATOR TELUR AYAM. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (817kB) | Preview
	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (259kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (262kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (225kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (216kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Automatic Transfer Switch (ATS) hybrid PLTS–PLN pada inkubator telur berperan penting dalam menjaga kontinuitas suplai daya, namun sistem konvensional bersifat reaktif dan hanya bereaksi ketika kondisi kritis telah terjadi. Penelitian ini mengembangkan sistem prediktif berbasis model dua tahap Gated Recurrent Unit (GRU) dan Multilayer Perceptron (MLP) untuk memproyeksikan mode sumber daya aktif 30 menit ke depan. Sistem monitoring berbasis IoT diimplementasikan dengan platform Blynk sebagai dashboard real-time dan Google Sheets sebagai data logging historis yang mengakuisisi 6.048 baris dataset selama 21 hari, mencakup parameter tegangan panel surya, tegangan baterai, State of Charge, dan daya beban. Pada tahap pertama, GRU dilatih untuk memproyeksikan empat parameter sensor berdasarkan enam timestep riwayat pengamatan, kemudian hasil proyeksi menjadi input tahap kedua yaitu MLP untuk klasifikasi biner mode Battery/PLN. Hasil evaluasi pada testing set menunjukkan model GRU mencapai overall R² sebesar 0,9384 dengan seluruh parameter mencapai R² di atas 0,90, sedangkan model MLP mencapai Accuracy 0,9636, F1 Macro 0,9475, dan AUC-ROC 0,9946. Evaluasi pipeline end-to-end menunjukkan peningkatan AUC-ROC menjadi 0,9986 dan Precision PLN sebesar +3,09%, mengonfirmasi kualitas proyeksi GRU sebagai input MLP. Pengujian pada data lapangan 24 jam menghasilkan Accuracy 0,8881, F1 Macro 0,8779, dan AUC-ROC 0,9927 dengan Precision PLN mencapai 0,9765, yang menegaskan model sangat jarang memberikan sinyal PLN palsu sehingga mencegah false switching relay. Sistem terbukti layak diimplementasikan sebagai solusi ATS prediktif berbasis IoT untuk mendukung otomasi peralihan sumber daya pada inkubator telur.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Automatic Transfer Switch, PLTS–PLN, Two-Stage Model GRU-MLP, IoT, Inkubator Telur.
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Electronic Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	07 Aug 2026 09:44
Last Modified:	07 Aug 2026 09:44
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/24606

Actions (login required)

View Item