Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Inovasi dan kemajuan teknologi menawarkan perbaikan di berbagai bidang termasuk sistem ketenagalistrikan. Dalam menghadapi tantangan bisnis dan memenuhi kebutuhan para stakeholder, PT PLN Persero dituntut untuk terus berinovasi dan beradaptasi terhadap perkembangan teknologi. Sebagai langkah awal, PLN memutuskan untuk memulai menerapkan sistem smart grid dengan mengimplementasi Advanced Metering Infrastructure (AMI) yang terdiri dari sistem yang kompleks sehingga adopsi teknologi tersebut ke dalam sistem ketenagalistrikan akan menimbulkan biaya investasi yang besar. Berdasarkan laporan tahunan 2020, diketahui PT PLN (Persero) melayani 79 juta pelanggan yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Dengan jumlah pelanggan yang besar yang tersebar, maka perlu adanya strategi dalam proses implementasi sistem Advanced Metering Infrastructure. Dengan menggunakan pendekatan Fuzzy Analytical Network Process (FANP), penelitian ini menganalisis dan mengevaluasi serangkaian kriteria yang memiliki pengaruh dalam proses dalam rencana implementasi Advanced Metering Infrastructure. Kriteria-kriteria yang berpengaruh besar tersebut selanjutnya dijadikan pertimbangan dalam menentukan alternatif clustering untuk prioritisasi pemasangan sistem AMI. Berdasarkan hasil analisis, menunjukkan bahwa kriteria regulasi dan peraturan dan sub-kriteria fitur menjadi hal yang berpengaruh dalam implementasi sistem AMI. Dari sejumlah alternatif clustering yang ada, menunjukkan bahwa clustering berdasarkan tingginya pemakaian energi listrik menjadi prioritas paling tinggi dan hal ini sejalan dengan salah satu tujuan implementasi AMI untuk peningkatan revenue perusahaan

---

Technology advancement and innovation lead to improvement in a variety of areas, including the electric power system. PT PLN Persero should continuously improve and adapt to technological developments in facing business challenges and meet the requirements of stakeholders. As a first step, PLN decided to start implementing the smart grid system by implementing the Advanced Metering Infrastructure (AMI), which is a fairly complex system, so integrating this technology into the power system will require a massive investment. According the company's 2020 annual report, PT PLN (Persero) serves 79 million customers throughout Indonesia. With the large number and scattered customer, it is necessary to have a strategy in the process of implementing the Advanced Metering Infrastructure system. By using the Fuzzy Analytical Network Process (FANP) approach, this study analyses and determines the criteria that have an influence on the process in the implementation plan of Advanced Metering Infrastructure. The criteria that have a big influence are then taken into consideration in determining alternative clustering to prioritize the installation of the AMI system. The analysis result shows that governance and regulation criteria and sub-criteria features affect AMI system implementation. From a number of existing clustering alternatives, it shows that clustering based on the high use of electrical energy is the highest priority and this is aligned with one of the objectives of implementing AMI to improve company revenue."

"Saat ini, semua yang kita gunakan dalam aktivitas sehari-hari didasarkan pada teknologi berbasis listrik. Perkembangan teknologi saat ini dapat mendukung upaya peningkatan aksebilitas pasokan listrik untuk menjangkau seluruh daerah berkaitan erat dengan konsumsi energi listrik dan efisiensi tenaga listrik di Indonesia. Sistem metering listrik dengan kWh konvensional yang telah diterapkan sebelumnya belum cukup untuk mendukung pertumbuhaan demand energi listrik di Indonesia karena sistem pembacaan memiliki karakteristik pembacaan secara manual, kurang efisien (menghabiskan banyak waktu), akurasi data dan pengembangan aplikasi yang kurang, serta membutuhkan biaya tenaga kerja tinggi. Smart meter dengan penerapan Advanced Metering Infrastructure (AMI) dengan teknologi komunikasi LoRa memberikan solusi mengukur konsumsi energi yang digunakan, tegangan, dan parameter lainnya secara real-time. Beberapa keunggulan kWh-meter yang mendukung sistem AMI, dalam upaya manajemen energi adalah mampu mencatat dan mengolah informasi konsumsi listrik dengan otomatis, mendekati waktu sebenarnya, dan mampu berkomunikasi 2 arah. Pada pengujian dengan jarak 33.77 m menghasilkan rata-rata RSSI sebesar -101.853 dBm dan SNR sebesar 7.39 dB. Pengujian dengan jarak 102.72m menghasilkan rata-rata RSSI sebesar -106.54 dBm dan SNR sebesar 6.46 dB. Pengujian dengan jarak 41m menghasilkan nilai rata-rata RSSI sebesar -105.205 dBm dan SNR sebesar 6.651dB. Pengujian dengan jarak 115.21m menghasilkan nilai rata-rata RSSI sebesar -108.415 dBm dan SNR sebesar 5.476 dB. Pengujian dengan jarak 174.24m menghasilkan nilai rata-rata RSSI sebesar -114.719 dBm dan SNR sebesar -0.145dB

---

Nowadays, everything we uses in our everyday activity is based on electricity from our regular phone to our vehicle. Current technological developments can support efforts to increase the accessibility of electricity supply to reach all regions, which are closely related to electricity consumption and electricity efficiency in Indonesia. The electric metering sistem with conventional kWh that has been applied previously is not sufficient to support the growing demand for electrical energy in Indonesia because the reading sistem has the characteristics of manual reading, is less efficient (takes a lot of time), data accuracy and application development is less, and requires labor costs. high. Smart meters with the application of Advanced Metering Infrastructure (AMI) with LoRa communication technology provide a solution to measure the energy consumption used, voltage, and other parameters in real-time. Some of the advantages of the kWh-meter that supports the AMI sistem in energy management efforts are being able to record and process electricity consumption information automatically, close to real time, and be able to communicate in two directions. To determine the performance of the measurement sistem using a LoRa based three-phase multifunctional kWh meter, the measurement is implemented at Faculty of Engineering at the UI. In testing with a distance of 33.77 m, the average RSSI is -101.853 dBm and an SNR of 7.39 dB. Testing with a distance of 102.7 m resulted in an average RSSI of -106.54 dBm and an SNR of 6.46 dBm. Testing with a distance of 41 m resulted in an average RSSI value of -105.205 dBm and an SNR of 6.651 dB. Testing with a distance of 115.21m produces an average RSSI value of -108.415 dBm and an SNR of 5.476 dB. Testing with a distance of 174.24 m produces an average RSSI value of -114.719dBm and an SNR of -0.145dB."

"Revolusi industri 4.0 ditandai dengan dimulainya era digitalisasi dunia usaha. Kondisi ini menuntut semua sektor industri bertransformasi melalui digitalisasi proses bisnis. Advanced Metering Infrastructure (AMI) adalah representasi dari transformasi digital teknologi peralatan dan layanan pelanggan yang disampaikan oleh perusahaan utilitas di industri kelistrikan dan sekaligus merupakan inti dari sistem Smart Grid. Dengan dimulainya tahap komersialisasi infrastruktur AMI ke pelanggan di Jakarta, Perusahaan Listrik Negara atau PT PLN (Persero) selaku perusahaan pengelola usaha penyediaan tenaga listrik di Indonesia telah berhasil membangun ekosistem infrastruktur AMI pada tahun 2021. Komersialisasi pembangunan infrastruktur AMI dilakukan secara bertahap sesuai dengan target dan kemampuan pendanaan perusahaan. Diperlukan metode yang tepat dalam fase pengembangan ekosistem AMI agar PT PLN dan pelanggan dapat memaksimalkan fitur dan manfaat teknologi AMI di masa mendatang. Oleh karena itu, perlu dilakukan pembuatan skala prioritas dalam hal pemilihan lokasi pembangunan ekosistem pelanggan AMI. Dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP), ditemukan metode pemilihan lokasi pembangunan ekosistem AMI dengan memprioritaskan beberapa hal. Berdasarkan expert judgement dengan total rasio inkonsistensi gabungan sebesar 0,01 diketahui bahwa PLN dapat memprioritaskan lima kriteria penentuan lokasi yaitu permasalahan penyalahgunaan energi listrik (C12) sebesar 10,3%, permasalahan piutang (Bad Debt) (C13) dengan 9,7%, Ketepatan GIS Mapping Pelanggan (C44) sebesar 8,9%, jumlah pelanggan per gardu (C42) sebesar 5,9%, dan kondisi dan aksesibilitas infrastruktur komunikasi (C46) sebesar 5,9% untuk mengoptimalkan ekosistem pelanggan Advanced Metering Infrastructure (AMI).

---

The industrial revolution 4.0 is marked by the commencement of the digitalization era of the business sector. This condition requires all industrial sectors to transform through the digitalization of business processes. Advanced Metering Infrastructure (AMI) is a representation of the digital transformation of equipment technology and customer service delivered by utility companies in the electricity industry and is at the same time the core of the Smart Grid system. With the start of the commercialization phase of AMI infrastructure to customers in Jakarta, the State Electricity Company or PT PLN (a limited liability company) as the company managing the electricity supply business in Indonesia has successfully built an AMI infrastructure ecosystem in 2021. The commercialization of AMI infrastructures takes place in stages in accordance with the company's targets and funding capabilities. The right method is needed in the development phase of the AMI ecosystem so that PT PLN and customers can maximize the features and benefits of AMI technology in the future Therefore, it is necessary to make a priority scale in terms of choosing the location for the development of the AMI ecosystem. By using Analytic Hierarchy Process (AHP) method, a method for selecting AMI ecosystem development location was found by prioritizing several things. Based on expert judgment with a total overall inconsistency value of 0.01 it is known that Jakarta's PLN must prioritize five subcategories are theft loss’s chance (C12) with 10,3%, corporation's bad debt problems (C13) with 9.7%, Customer GIS Mapping Accuracy (C44) by 8.9%, the number of customers per substation (C42) by 5.9%, and the Condition-Accessibility of Communication Infrastructure (C46) of 5.9% to optimize the Advanced Metering Infrastructure (AMI) customer ecosystem"

"Meningkatnya aksesbilitas terhadap listrik dan nilai konsumsi listrik seharusnya sejalan dengan manajemen konsumsi energi. Manajemen konsumsi energi listrik dibutuhkan dalam upaya konservasi energi listrik, Keberadaan smart meter sebagai infrastruktur dalam teknologi Advanced Metering Infrastructure (AMI), merupakan salah satu solusi dalam manajemen energi listrik yang dikonsumsi. Beberapa keunggulan kWh meter yang mendukung sistem AMI, dalam upaya manajemen energi adalah mampu mencatat dan mengolah informasi konsumsi listrik dengan otomatis, mendekati waktu sebenarnya, dan mampu berkomunikasi 2 arah. Long Range (LoRa) sebagai salah satu teknologi Low Power Wide Area Networks (LPWAN) merupakan media komunikasi yang dianggap paling sesuai untuk digunakan meter dalam pengiriman data hasil pengukuran. Untuk mengetahui kinerja sistem pengukuran menggunakan kWh meter multifungsi 1 fasa berbasis LoRa, maka pengukuran diimplementasikan di 4 titik beban di FTUI. Sistem pengukuran berbasis teknologi LoRa mampu mendokumentasikan hasil pengukuran dan dimonitor jarak jauh mendekati waktu sesungguhnya. Berdasarkan hasil pengukuran pada masing-masing titik beban, didapatkan bahwa jarak antara gateway dengan titik pengukuran berpengaruh terhadap tingkat keberhasilan sistem pengukuran berbasis teknologi LoRa yang dinyatakan dalam nilai Packet Delivery Ratio (PDR), semakin jauh jaraknya maka nilai PDR akan menurun. Pada pengukuran dijarak 33,77 m, nilai PDR adalah 38,33%. Pada pengukuran di jarak 81,74 m, nilai PDR adalah 31,94%. Pada pengukuran dijarak 102.7 m, nilai PDR adalah 31,39%. Pada pengukuran dijarak 156,96 m, nilai PDR adalah 26,39%. Sistem pengukuran ini kemudian diterapkan untuk mengukur vending machine selama 43 jam 49 menit di lokasi penguran yang berjarak 33,77 m dari gateway, dan berhasil mendokumentasikan data sebanyak 910 paket data (PDR bernilai.34,61%).

---

Increased accessibility to electricity and electricity consumption should be in line with energy consumption management. Management of electrical energy consumption is needed to conserve electrical energy. The existence of a smart meter as an infrastructure in Advanced Metering Infrastructure (AMI) is one of the solutions in managing electrical energy consumed. Some of the advantages of the energy meter that supports the AMI system in energy management are being able to record and process electricity consumption information automatically, close to real-time, and be able to communicate in two directions. Long Range (LoRa) as one of the Low Power Wide Area Networks (LPWAN) technologies is a communication medium that is considered the most suitable for meter use in transmitting measurement data. To determine the performance of LoRa based energy meter and AMI measurement system, measurements using a single-phase multifunctional electronic energy meter are implemented at 4 load points in FTUI. The LoRa technology-based measurement system is able to document measurement results and be monitored remotely close to real-time. Based on the measurement results at each load point, it was found that the distance between the gateway and the measurement point affected the success rate of the LoRa technology-based measurement system, the farther the distance, the lower the PDR value. When measured at a distance of 33.77 m, the PDR value was 26,39%. When measured at a distance of 81.74 m, the PDR value was 31,94%. When measured at a distance of 102.7 m, the PDR value was 31,39%. When measured at a distance of 156.96 m, the PDR value is 26,39%. This measurement system was then applied to measure the vending machine for 43 hours 49 minutes at the measuring location 33.77 m from the gateway and succeeded in documenting 910 data packets (PDR was.34,61%)."

"Konsolidasi tanah merupakan salah satu kebijakan peremajaan kota dan penataan kampung kota yang sedang diimplementasikan di Kelurahan Cipinang Besar Selatan. Program tersebut belum dapat dilanjutkan mengingat rendahnya kesediaan masyarakat untuk berpartisipasi dalam program tersebut, sementara salah satu kunci keberhasilan pelaksanaan program tersebut adalah adanya partisipasi aktif dari masyarakat, khusunya dalam rangka penyerahan tanah untuk ditata ulang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi wilayah perencanaan, permasalahan, serta strategi pemerintah untuk mewujudkan program ini. Analisis dalam penelitian ini menggunakan teori yang terkait dengan perkembangan perkotaan, konflik nilai dan kepentingan, partisipasi publik, serta kebijakan publik. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Data yang digunakan terdiri dari data primer yang berasal dari wawancara serta data sekunder yang terdiri dari peraturan, dokumen perencanaan serta penelitian terdahulu. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat beberapa hambatan yang ditemui dalam pelaksanaan program ini diantaranya adalah rendahnya kesediaan masyarakat untuk berpartisipasi, adanya konflik nilai dan kepentingan antara pemerintah dan masyarakat serta adanya beberapa ketentuan dan peraturan yang belum sinkron. Oleh karena itu diperlukan strategi untuk penginformasian, pendetailan beberapa ketentuan dalam peraturan, sinkronisasi kebijakan serta penerapan konsolidasi tanah skala kecil.

---

Land consolidation is one of the policy for city renewal and urban kampung improvement that is being implemented in Cipinang Besar Selatan Sub District. That policy has not been able to continue considering the low willingness of the community to participate in the program, while community participation is the key success factor in implementation of land consolidation, especially in the context of handing over land for rearrangement. This study aims to analyze the condition of the planning area, problems, and government strategies to realize this program. The theories that used in this research are related to urban studies, conflict of values ??and interests, public participation, and public policy. This study uses a qualitative method with a case study approach. The data used consists of primary data derived from interviews and secondary data consisting of regulations, planning documents and previous research. The results show that there are several obstacles encountered in the implementation of this program including the low willingness of the community to participate, the existence of conflicts of values ??and interests between the government and the community and the existence of several provisions and regulations that were not in sync. Therefore a strategy that needed are informing, detailing several provisions in regulations, synchronizing policies and implementing small-scale land consolidation."

"Sistem metering listrik dengan kWh konvensional yang telah diterapkan sebelumnya belum cukup untuk mendukung pertumbuhaan demand energi listrik di Indonesia karena sistem pembacaan memiliki karakteristik pembacaan secara manual, menghabiskan banyak waktu (kurang efisien),akurasi data dan pengembangan aplikasi yang kurang, serta membutuhkan biaya tenaga kerja tinggi. Perkembangan teknologi saat ini dapat mendukung upaya peningkatan aksebilitas pasokan listrik untuk menjangkau seluruh daerah berkaitan erat dengan konsumsi energi listrik dan efisiensi tenaga listrik di Indonesia.Smart meter dengan penerapan Advanced Metering Infrastructure (AMI) dengan teknologi komunikasi LoRa memberikan solusi mengukur konsumsi energi yang digunakan, tegangan, dan parameter lainnya secara real-time menjangkau cakupan area yang jauh,kekuatan sinyal yang kuat,dan beroperasi dengan daya yang rendah.Penelitian ini membahas tentang kualitas sinyal media komunikasi LoRa pada smart meter yang di aplikasikan di lokasi FT UI.Untuk mengetahui kualitas LoRa pada smart meter dilakukan pengujian keberhasilan sistem untuk memastikan data pengujian berhasil terkirim dari receiver menuju gateway dan server dibuktikan dengan hasil nilai RSSI dan SNR di 4 titik lokasi masih dalam batas minimum LoRa untuk mengirimkan sinyal dari receiver ke transmitter. Pada pengujian dengan jarak 33.77 m menghasilkan rata-rata RSSI sebesar -115,7 dBm dan SNR sebesar -2,3 dB. Pengujian dengan jarak 102.7 m menghasilkan rata-rata RSSI sebesar -117,4 dBm dan SNR sebesar -11,30695652 dBm.Pengujian dengan jarak 81.74 m menghasilkan nilai rata-rata RSSI sebesar -118,2173913 dB dan SNR sebesar -12,46869565 dB.Pengujian dengan jarak 156,96 m menghasilkan nilai rata-rata RSSI sebesar -118,3625 dBm dan SNR sebesar -12,6525 dB.Semakin jauh jarak lokasi pengujian dari gateway maka nilai RSSI dan SNR semakin menurun bernilai negatif dan kualitas sinyal semakin buruk. Selain jarak,nilai RSSI dan SNR juga dapat dipengaruhi oleh hambatan sekitar lingkungan seperti pepohonan,gedung,dinding tebal, dan lain-lain sehingga RSSI dan SNR pengujian dengan jarak 102.7 m lebih tinggi dibandingkan pengujian dengan jarak 81.74 m.

---

The electric metering system with conventional kWh meter that has been applied previously is not sufficient to support the growing demand for electrical energy in Indonesia because the reading system has the characteristics of manual reading, takes a lot of time (is less efficient), data accuracy and application development is less, and requires high labor costs.Current technology developments can support efforts to increase the accessibility of electricity supply to reach all regions closely related to electrical energy consumption and electricity efficiency in Indonesia. Smart meters with the application of Advanced Metering Infrastructure (AMI) with LoRa communication technology provide a solution to measure the energy consumption used, voltage, and other parameters in real-time coverage of remote areas, strong signal strength, and operating at low power. This study discusses the signal quality of LoRa communication media on smart meters that are applied at the FT UI location. To determine the quality LoRa on the smart meter is tested for the success of the system to ensure that the test data is successfully sent from the receiver to the gateway and server as evidenced by the results of the RSSI and SNR values at 4 location points which are still within the minimum LoRa limit for sending signals from the receiver to the transmitter. In testing with a distance of 33.77 m, the average RSSI is -115.7 dBm and an SNR of -2.3 dB. Testing with a distance of 102.7 m resulted in an average RSSI of -117.4 dBm and an SNR of -11.30695652 dBm. Testing with a distance of 81.74 m resulted in an average RSSI value of -118.2173913 dB and an SNR of -12.46869565 dB Testing with a distance of 156.96 m produces an average RSSI value of -118.3625 dBm and an SNR of -12.6525 dB. The farther the test location is from the gateway, the lower the RSSI and SNR values are negative and the signal quality gets worse . Apart from distance, the RSSI and SNR values can also be influenced by environmental obstacles such as trees, buildings, thick walls, etc. so that the RSSI and SNR testing with a distance of 102.7 m are higher than those of the test with a distance of 81.74 m."