Electronic Theses and Dissertation

Abstrak - Sistem listrik prabayar yang diterapkan di Indonesia oleh PT. PLN Persero sejak 2008 bertujuan untuk mendorong penghematan listrik dan kedisiplinan pengguna dalam membayar tagihan. Namun, metode pengisian token yang konvensional melalui keypad meteran masih kurang efektif karena sering menyebabkan kesalahan input dan ketidaknyamanan, terutama ketika meteran ditempatkan di posisi tinggi. Selain itu, penelitian terdahulu yang membahas pengisian token jarak jauh berbasis IoT dan SMS masih terbatas dalam hal fitur, seperti prediksi kapan token akan habis, serta informasi tambahan terkait penggunaan listrik. Berdasarkan kekurangan-kekurangan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat lunak yang dapat mengisi token jarak jauh, memberikan prediksi kapan token listrik akan habis, menampilkan riwayat penggunaan bulanan, serta menyajikan informasi detail tentang sisa token, tegangan, arus, daya, dan frekuensi. Metode yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak ini adalah pendekatan waterfall, di mana setiap tahap pembangunan dilakukan secara linear dan berurutan, mulai dari analisis kebutuhan hingga pengujian. Pengembangan ini juga memanfaatkan integrasi IoT dan prediksi berbasis machine learning untuk memenuhi kebutuhan prediktif dan manajemen data pengguna. Pengembangan menggunakan framework Flutter untuk menghasilkan aplikasi akhirnya. Pengujian aplikasi menggunakan pengujian Black Box testing metode equivalence partitioning dengan menghasilkan semua fitur berjalan secara valid berdasarkan kasus uji. Pengujian usability menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dengan 5 skala likert dan 10 pertanyaan yang dilakukan kepada 12 responden yang merupakan masyarakat pengguna listrik prabayar. Hasil pengujian usability mendapat skor 74,17 (grade B). Hasil dari kedua pengujian menyatakan bahwa aplikasi yang dikembangkan sudah cukup baik, namun perlu pengembangan beberapa hal pada penelitian-penelitian berikutnya.

Abstract - Prepaid electricity system applied in Indonesia by PT. PLN Persero since 2008 aims to encourage electricity saving and user discipline in paying bills. However, the conventional token charging method via the meter keypad is still less effective as it often causes input errors and inconvenience, especially when the meter is placed in a high position. Additionally, previous research addressing IoT and SMS-based remote token charging is still limited in terms of features, such as predicting when tokens will expire, as well as additional information regarding electricity usage. Based on these drawbacks, this study aims to develop software that can charge the token remotely, provide a prediction of when the electricity token will run out, display the monthly usage history, as well as present detailed information about the rest of the token, voltage, and frequency, current, power. The method used in the development of this software is the Waterfall approach, where each stage of development is carried out linearly and sequentially, starting from needs analysis to testing. The development also leverages IoT integration and machine learning-based predictions to meet users’ predictive and data management needs. Development uses the Flutter framework to produce the final application. Application testing uses Black Box testing equivalence method of partitioning by generating all features running validly based on test cases. The usability testing using the System Usability Scale (SUS) method with 5 likert scale and 10 questions was conducted on 12 respondents belonging to the community of prepaid electricity users. The usability testing results scored 74.17 (grade B). The results of both testing state that the developed application is already quite good, however it needs the development of some things on the following researches.