JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 8, No. 1, Juni 2023, Hal. 1-8 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2023.1-8

## Implementasi Moving Average Filter untuk Sensor Arus pada Sistem Pemantauan Penerangan Jalan Umum
Muhamad Rifki Fauzi, Sigit Pramono # , Gunawan Wibisono Jurusan Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI. Panjaitan No. 128 Purwokerto 53147 Jawa Tengah, Indonesia
# sigit@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Penerangan  jalan  umum  (PJU)  merupakan  lampu  penerangan  yang  dipasang  di  ruas  jalan  umum  yang  menjadi fasilitas  penerangan  bagi  pejalan  kaki  maupun  pengendara  pada  malam  hari.  Pemantauan  secara  otomatis  dalam perawatan  PJU  masih  dilakukan  secara  manual.  Pemantauan  yang  perlu  dilakukan  terkait  dengan  besaran  tegangan dan  penggunaan  arus  listrik  pada  lampu.  Pemantauan  lampu  jalan  dilakukan  menggunakan  jaringan Power  Line Carrier (PLC)  dimana  komunikasi  jaringan  menggunakan  kabel.  Data  dari  penggunaan  arus  pada  PJU  dikirimkan menuju  sebuah  pusat  monitoring  melalui  modul  PLC.  Dalam  proses  komunikasi  ini  banyak  kendala  dikarenakan adanya noise dan  interferensi.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode Moving  Average  Filter (MAF)  pada  sensor arus  ZMCT103C  untuk  sistem  pemantauan  PJU.  MAF  merupakan  sebuah metode  filter  yang  mampu  meningkatkan tingkat akurasi data dan mampu meredam  derau pada pengukuran sensor. Berdasarkan hasil pengujian,  dapat dilihat bahwa  pembacaan  tanpa  menggunakan  MAF  memiliki  niliai  rata-rata error sebesar  0,61%,  sedangkan  ketika menggunakan  MAF  5  persentase error turun  menjadi  0,53%  dan  MAF  10  menghasilkan  nilai  yang  terbaik  dengan rata-rata error sebesar  0,52%.  Selain itu,  MAF mampu  menghasilkan  pengukuran  yang  lebih  konstan  dibandingkan dengan tidak menggunakan MAF.
Kata kunci: Moving Average Filter (MAF), PJU, PLC, sensor arus

## Abstract
Public  street  lighting  (PJU)  is  lighting  that  is  installed  on  public  roads  which  provide  lighting  facilities  for pedestrians  and  motorists at night.  Monitoring  automatically in  PJU  maintenance is  still  done  manually.  Monitoring that  needs  to  be  done  is  related  to  the  amount  of  voltage  and  the  use  of  electric  current  in  the  lamp.  Street  light monitoring is carried out using a Power Line Carrier (PLC) network where network communication uses cables. Data from current usage at the PJU is sent to a monitoring center via the PLC module. In this communication process there are many obstacles due to noise and interference. In this study, the Moving Average Filter (MAF) method was used on the ZMCT103C current sensor for the PJU monitoring system. MAF is a filter method that is able to increase the level of data accuracy and is able to reduce noise on sensor measurements. Based on the test results, it can be seen that the reading without using MAF has an average error value of 0.61%, whereas when using MAF 5 the percentage of error drops  to  0.53%  and  MAF  10  produces  the  best  value  with  an  average  error  of  0.52%.  In  addition,  MAF  is  able  to produce more constant measurements compared to not using MAF.
Keywords: Moving Average Filter (MAF), PJU, PLC, current sensor

## I. P ENDAHULUAN
Penerangan  jalan  umum  (PJU)  merupakan lampu  penerangan  yang  dipasang  di  ruas  jalan umum  menjadi  fasilitas  penerangan  bagi  pejalan kaki  maupun  pengendara  pada  malam  hari  [1].
Pemantauan  dalam  perawatan  PJU  saat  ini  masih dilakukan  secara  manual.  Pemantauan  yang  perlu dilakukan  terkait  dengan  besaran  tegangan  dan penggunaan  arus  listrik  pada  lampu  [2]. Sensor arus  yang digunakan  adalah  sensor  arus ZMCT103C  yang  berdimensi  kecil,  mempunyai
akurasi  tinggi,  mampu  mengukur  sampai  dengan 5A  dan  keluaran  yang  proporsional  berupa  arus AC  [3].  Data  dari  sensor  arus  akan  dikirimkan menuju  sebuah  pusat  data  monitoring  melalui jala-jala  listrik  menggunakan  modul Power  Line Carrier (PLC)  [4]. PLC adalah  suatu  perangkat yang  digunakan  untuk  berkomunikasi  melalui kabel  listrik  yang  memiliki  tegangan  yang  tinggi [5].  Kabel  listrik  dapat  digunakan  juga  sebagai media  transmisi  untuk  komunikasi  data  [6].  Data penggunaan  arus  akan  difilter  agar  didapatkan data yang lebih relevan salah satunya dengan cara menerapkan  metode Moving  Average  Filter (MAF)  [7].  MAF  mampu  meningkatkan  tingkat akurasi data dan mampu meredam noise [8].
Penelitian  terkait  yang  pernah  dilakukan sebelumnya  menjadi  bahan  perbandingan  dalam pengujian  implementasi  sensor  arus  pada  PJU. Sistem  pemantauan  PJU  dapat  dilakukan  melalui jaringan  internet  berbasis  Android  dengan menerapkan sistem otomatis menggunakan sensor cahaya  dan  pemantauan  kondisi  lampu  serta pengukuran  arus  dan  tegangan.  Penggunaan modul  Ethernet  sebagai  sistem  komunikasi  data dan smartphone sebagai pemantau dan pengendali.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa data  yang  diperoleh  oleh  sensor  cahaya  dapat diterima  oleh  sistem  pengendali  dan  dapat menginformasikan  rerata  akurasi komparasi pengukuran  arus  dan  tegangan  sebesar  100%  dan 95,23%  [1]. Penelitian  selanjutnya  mengenai sensor yang digunakan untuk pengujian arus yaitu menggunakan sensor
arus ZMCT103C. Pembuatan power  meter yang  dapat  mengukur tegangan  arus,  daya  aktif,  daya  semu,  frekuensi, dan faktor daya untuk mempermudah pemantauan alat.  Hasil  pengukuran  menunjukkan  bahwa dengan menggunakan beban resistif dan dibandingkan  dengan power  meter pabrikan,
didapatkan error untuk  tegangan  sebesar  0,33%, arus  sebesar  0,26%,  dan  daya  aktif  sebesar  0,63% [9].
Penelitian  yang  membahas  mengenai  metode yang digunakan sebagai peredam noise dan mampu meningkatkan akurasi data yaitu penelitian sebelumnya  melakukan  pengukuran  kedalaman berdasarkan tekanan udara dalam air dengan sensor tekanan  udara  BMP180  menggunakan  MAF  untuk membuang pencilan data, sehingga didapatkan data yang lebih relevan yang kemudian digunakan untuk melakukan curve fitting . Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  MAF  mampu  meningkatkan akurasi data hingga mencapai 99,12%[7]. Penelitian lainnya  bertujuan  untuk  membangun  jaringan komputer  menggunakan  PLC  sebagai  pengganti pengganti  kabel Unshield  Twisted  Pair (UTP). Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  penggunaan PLC  menghasilkan  kecepatan download lebih  baik dari  kabel  UTP.  PLC  membuat  perbaikan  dan instalasi dilakukan lebih mudah [10] .
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan MAF pada  sensor  arus  ZMCT103C  untuk  sistem pemantauan  PJU.  Penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  tim  peneliti  sebelumnya  dapat  menjadi referensi  pengujian  pemantauan  lampu  jalan  untuk mengukur kinerja sensor arus  dengan  metode MAF dan  penggunaan  sensor  yang  cocok  untuk  lampu jalan.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  perancangan  perangkat  keras dilakukan  menggunakan  diagram  blok  rangkaian. Diagram  blok  rangkaian  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Berdasarkan  Gambar  1  terdapat  komponen pendukung  seperti  sensor  tegangan  ZMPT101B, Arduino  Uno,  sensor  arus  ZMTC103C,  dan  LCD untuk  menampilkan  hasil  pembacaan  sensor.  Pada tahapan  perancangan  perangkat  keras  terdapat perancangan  skematik  yang  akan  digunakan  pada saat  implementasi  perangkat  keras.  Perancangan perangkat  lunak  menggunakan  aplikasi  Arduino IDE. Aplikasi ini adalah untuk  merancang program yang  akan  diproses  ke  dalam  pengendali  Arduino Uno.  Pada  aplikasi  ini  terdapat tools yang  dapat digunakan seperti manajemen library yang nantinya akan  digunakan  dan  fitur  deteksi error ketika  ada error pada program yang dirancang.

## B. Perancangan MAF
Pada  pengambilan  data  hasil  perancangan  yang sudah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  hasil implementasi  akan  diperoleh  data  berupa  data  arus listrik  yang  akan  dianalisa  dengan  menggunakan metode  MAF  [7].  Data  dari  sensor  arus  yang diterima  modul  PLC  dengan  periode  5  dan  10. Sensor  arus  akan  diberikan  nilai  beban  yang berbeda-beda  yaitu  40W,  60W,  100W,  140W,  dan 160W  dilakukan  pengujian  sebanyak  50  kali  pada setiap  variasi  beban.  Variabel  x  adalah  data  sensor dan sumbu y adalah variabel MAF yang digunakan. Pergerakan yang dihasilkan dari MAF 5 berasal dari persamaan berikut.
y( 5 ) = x 1 +x 2 +x 3 +x 4 +x 5 5 (1)
Pergerakan  yang  dihasilkan  dari  MAF  10  berasal dari persamaan berikut.
y( 10 ) = x 1 +x 2 +x 3 +x 4 +x 5 + x 6 +x 7 +x 8 +x 9 +x 10 10 (2)
Gambar  2  memperlihatkan  kode  pemrograman dalam  implementasi  MAF.  Kemudian  dilakukan pengujian sistem dengan cara membandingkan hasil pengukuran  sensor  arus  sebelum  dan  sesudah pengolahan  data.  Dalam  pengujian  ini  dilakukan unjuk kerja dengan menghitung besarnya nilai error yang  dihasilkan  dari  setiap  data  diperoleh berdasarkan persamaan berikut.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(%) = |𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑢𝑘𝑢𝑟| 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑢𝑘𝑢𝑟 ∗ 100% (3)
Kemudian  untuk  nilai  rata-rata  pembacaan  error ditentukan dengan rumus berikut.
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟(%) = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘𝑒 1+𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘𝑒 2+ ..𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘𝑒 𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 (𝑛) (4)

## Gambar 2. Kode pemrograman MAF

## Gambar 3. Gelombang sinusoidal AC
Sensor  arus  yang  digunakan  adalah  sensor  arus ZMCT103C  yang  berdimensi  kecil,  mempunyai akurasi  tinggi,  mampu  mengukur sampai dengan 5A  dan  keluaran  yang  proporsional  berupa  arus AC  [3].  Data  dari  penggunaan  arus  akan dikirimkan  menuju  sebuah  pusat  data  monitoring melalui  jala-jala  listrik  menggunakan  modul  PLC [4].  Data  yang  diterima  akan  diolah  dan  akan ditampilkan  pada  layar  monitor  untuk  mengetahui suatu  kondisi  penggunaan  arus  dalam  sebuah line distribusi  listrik  secara real  time [11].  Gambar  3 memperlihatkan gelombang sinusoidal pada tegangan  AC  dengan  persamaan  tegangan  v(t)  = V m sin ω t.  Tegangan  standar  yang  diterapkan  di Indonesia  untuk  listrik  bolak-balik  1  (satu)  fasa adalah  220  Volt,  yang  merupakan  nilai  standar listrik  1  fasa  untuk  digunakan  di  kebutuhan  semua
peralatan  rumah  tangga.  Tegangan    dan  arus  yang dihasilkan  dari  PLN  berbentuk  bolak  balik  maka bentuknya  sinusoidal  sehingga  nilainya  akan bersifat  fluktuatif,  dengan  MAF  atau  tanpa  MAF. Sumbu  horizontal  pada  gelombang  sinusoidal menunjukkan waktu pencacahan bukan waktu real .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Implementasi Sistem
Realisasi  dari  prototipe  sistem  pemantau  arus dalam PJU diperlihatkan pada Gambar 4. Berdasarkan  Gambar  4  bagian  (a)  menunjukan rangkaian  komponen  perangkat  pemantauan  dan Gambar 4   bagian   (b)   merupakan    bagian    dari rangkaian  perangkat  pemantauan  sensor.  Hasil perancangan  pemantauan  dan  sensor  PJU  secara keseluruhan, dapat dilihat pada Gambar 5.

## B. Hasil Pengujian Sensor Arus ZMCT103C
Pengujian  terhadap  sensor  arus  ZMCT103C yang diberikan nilai beban yang berbeda-beda yaitu 40W, 60W, 100W, 140W dan 160W sesuai dengan nilai  beban  lampu  jalanan  yang  tersedia  di Indonesia.  Hasil  pembacaan  akan  dibandingkan menggunakan power meter yang sudah terstandarisasi. Pembacaan sensor ZMCT103C akan dibandingkan  dengan power  meter .  Perangkat  ini dapat mengukur tegangan dengan akurasi 0,1 V dan arus  0,001A.  Skema  pengujian  sensor  arus  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 4. Prototipe pemantauan (kiri) dan sensor PJU (kanan)
Gambar 5. Keseluruhan sistem monitoring
Pembacaan  dari  sensor  ZMCT103C  dilakukan filter  menggunakan  MAF.  Banyak  data  yang digunakan  pada  filter  MAF  yaitu  5  dan  10. Perhitungan  MAF  dilakukan  pada  program  yang dimasukan ke dalam Arduino Uno untuk pemrosesan.
Gambar  7  merupakan  hasil  pengukuran  arus pada  sensor  ZMCT103C  pada  beban  40  W. Berdasarkan grafik hasil pengujian sensor arus yang diberi beban 40 W dan percobaan pengambilan data sebanyak  50  kali  menunjukkan  pembacaan  sensor arus  tanpa  menggunakan  MAF  arus  listrik  bernilai bentuknya  sinusoidal  artinya  nilainya  tidak  tetap atau  berubah  ubah  mengakibatkan  arus  berdampak fluktuatif. Sedangkan untuk pembacaan menggunakan  MAF  5  dan  MAF  10  menghasilkan nilai yang relatif konstan dikarenakan terjadi proses filter  bedasarkan  rata-rata  dengan  nilai  yang bergerak.  MAF  10  menghasilkan  nilai  yang  baik mendekati  nilai  pembacaan  dari  alat  ukur  itu sendiri .
Gambar 6. Skema pengujian sensor arus
Gambar 7. Grafik hasil pengujian sensor arus pada beban 40 W 0.235 0.240 0.245 0.250 0.255 0.260 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 50 AR U S (A) DATA 40W POWER METER Tanpa MAF MAF(5)
MAF(10)
Gambar 8. Grafik hasil pengujian sensor arus pada beban 60W
Gambar 9. Grafik hasil pengujian sensor arus pada beban 100 W
Gambar  8  menunjukkan  hasil  pengujian  sensor arus  pada  beban  60  W.  Berdasarkan  grafik  hasil pengujian  sensor  arus  yang  diberi  beban  60  W menunjukkan  pembacaan  tanpa  MAF  arus  listrik bernilai  tidak  tetap,  hal  ini  dikarenakan  tegangan sumber dari PLN memang menghasilkan nilai yang relatif  tidak  tetap  artinya  nilainya  tidak  tetap  atau berubah  ubah  mengakibatkan  arus  berdampak fluktuatif. Sedangkan untuk pembacaan menggunakan  MAF  5  dan  MAF  10  menghasilkan nilai yang relatif konstan .
Gambar  9  menunjukkan  hasil  pengujian  sensor arus  pada  beban  100  W.  Berdasarkan  grafik  hasil pengujian sensor arus yang  diberi beban 100W dan percobaan  pengambilan  data  sebanyak  50  kali menunjukkan  Pembacaan  tanpa  MAF  arus  listrik bernilai  tidak  tetap.  Sedangkan  untuk  pembacaan menggunakan  MAF  5  dan  MAF  10  menghasilkan nilai yang relatif konstan dikarenakan terjadi proses filter  bedasarkan  rata-rata  dengan  nilai  yang bergerak.  MAF  10  menghasilkan  nilai  yang  baik mendekati  nilai  pembacaan  dari  alat  ukur  itu sendiri.
Gambar 10. Grafik hasil pengujian sensor arus pada beban 140W
Gambar 11. Grafik hasil pengujian sensor arus pada beban 160W
Gambar 10 menunjukkan hasil pengujian sensor arus  pada  beban  140  W.  Berdasarkan  grafik  hasil pengujian sensor arus yang  diberi beban 140W dan percobaan  pengambilan  data  sebanyak  50  kali menunjukkan sama halnya dengan grafik sebelumnya  pada  beban  100W  dapat  dilihat perbedaan yang sangat signifikan antara pembacaan tanpa MAF dan menggunakan MAF.
Gambar 11 menunjukkan hasil pengujian sensor arus  pada  beban  160  W.  Berdasarkan  grafik  hasil pengujian  sensor  arus  yang  diberi  beban  160W menunjukkan  dapat  dilihat  perbedaan  yang  sangat signifikan  antara  pembacaan  tanpa  MAF  dan menggunakan  MAF.  Sedangkan  untuk  pembacaan menggunakan  MAF  5  dan  MAF  10  menghasilkan nilai yang relatif konstan dikarenakan terjadi proses filter  bedasarkan  rata-rata  dengan  nilai  yang bergerak.  MAF  10  menghasilkan  nilai  yang  baik mendekati  nilai  pembacaan  dari  alat  ukur  itu sendiri.
0.295 0.300 0.305 0.310 0.315 0.320 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 50 AR U S (A) 60W POWER METER TANPA MAF MAF(5) MAF(10) 0.48 0.485 0.49 0.495 0.5 1 5 9 13 17 21 25 29 30 33 37 41 45 47 50 AR U S (A) 100W POWER METER TANPA MAF MAF(5) MAF(10) 0.680 0.685 0.690 0.695 0.700 0.705 1 5 9 13 17 21 25 29 32 33 37 41 45 50 AR U S (A) 140W POWER METER TANPA MAF MAF(5) MAF(10) 0.75 0.755 0.76 0.765 0.77 1 5 6 9 121316172125293337414550 AR U S (A) 160W POWER METER TANPA MAF MAF(5) MAF(10)
Gambar 12. Grafik hasil pengujian sensor arus pada beban 200W
Tabel 1. Rata-rata persentase error sensor ZMCT103C Beban Error (%) Tanpa MAF MAF(5) MAF(10) 40W 0,65% 0,61% 0,52% 60W 0,74% 0,49% 0,55% 100W 0,56% 0,50% 0,46% 140W 0,61% 0,60% 0,61% 160W 0,58% 0,52% 0,51% 200W 0,52% 0,47% 0,47% Rata-Rata 0,61% 0,53% 0,52%
Gambar 12 menunjukkan hasil pengujian sensor arus  pada  beban  200  W.  Berdasarkan  grafik  hasil pengujian sensor arus yang  diberi beban 200W dan percobaan  pengambilan  data  sebanyak  50  kali menunjukkan  pembacaan  tanpa  MAF  arus  listrik bernilai  tidak  tetap.  Sedangkan  untuk  pembacaan menggunakan  MAF  5  dan  MAF  10  menghasilkan nilai yang relatif konstan dikarenakan terjadi proses filter  bedasarkan  rata-rata  dengan  nilai  yang bergerak.  MAF  10  menghasilkan  nilai  yang  baik mendekati  nilai  pembacaan  dari  alat  ukur  itu sendiri.
Tabel  1  menunjukkan  rata-rata  persentase error yang  dihasilkan  untuk  setiap  skenario  uji. Berdasarkan tabel rata-rata error sensor ZMCT103C  dari  6  percobaan  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  error  yang  dihasilkan  oleh  pembacaan sensor ZMCT103C secara keseluruhan sudah cukup baik  dimana  error  yang  dihasilkan  kurang  dari  1%. Pengunaan  filter  MAF  menghasilkan  grafik  yang menghasilkan nilai yang relatif konstan dibandingkan  dengan  tidak  menggunakan  filter MAF.  Penggunaan  sensor  ZMCT103C  untuk medeteksi  nilai  arus  listrik  AC  dapat  dikatakan sangat  cocok  digunakan  pada  sistem  pemantauan
lampu jalan karena memiliki persentase pembacaan error yang sangat kecil .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pengujian dan pembahasan mengenai  implementasi  MAF untuk  sensor  arus pada sistem pemantauan PJU, maka dapat diperoleh kesimpulan yaitu sistem dapat berjalan dengan baik sesuai  dengan  percobaan  yang  dilakukan  dan  nilai pembacaan  arus  listrik  dapat  dilihat  bahwa pembacaan  tanpa  menggunakan  MAF  memiliki niliai  rata-rata  error  sebesar  0,61%,  kemudian ketika  menggunakan  MAF  5  persentase  error  turun menjadi  0,53%  dan  MAF  10  menghasilkan  nilai yang  terbaik  dengan  rata-rata  error  sebesar  0,52%. Penggunaan  filter  MAF  menghasilkan  grafik  lebih stabil  dibandingkan  dengan  tidak  menggunakan filter MAF. Penelitian selanjutnya dapat dikembangkan  algoritma  filter  lainnya  untuk meningkatkan akurasi pembacaan sensor.

## R EFERENSI
[1] D.  P.  Buwana,  S.  Setiawidayat,  and  M.  Mukhsin, “Sistem  Pengendalian  Lampu  Penerangan  Jalan Umum  (PJU)  Melalui  Jaringan  Internet  Berbasis Android,” JOINTECS  (Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science) ,  vol.  3, no. 3, Dec. 2018.
[2] A.  S.  Ellian,  Y.  Christiyono,  and  Maman Somantri,  “Pengontrolan  Lampu  Melalui  Internet Menggunakan  Mikrokontroller  Arduino  Berbasis Android,” Transient , vol. 5, no. 3, 2016.
[3] D.  Adhineka,  Y.  Christyono,  and  S.  Sukiswo, “Perancangan  Sistem  Pengukuran  Arus  dan Proteksi  Arus  Lebih  pada  Sistem  Kontrol  dan Monitoring  Stop  Kontak,” Transient:  Jurnal Ilmiah  Teknik Elektro ,  vol.  1, no.  3,  pp. 390–398, 2021.
[4] M.  Fajri  and  R.  Risfendra,  “Sistem  Pengukuran dan  Pengiriman  Data  Arus  Listrik  menggunakan Power  Line  Carrier,” JTEIN:  Jurnal  Teknik Elektro  Indonesia ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42,  Oct. 2020.
[5] B.  Wicaksono  and  R.  Istoni,  “Monitoring Penerangan Jalan Umum Bertenaga Surya Menggunakan  Komunikasi  Power  Line  Carrier Communication,” ELECTRICES , vol. 2, no. 1, pp. 30–36, Dec. 2020.
[6] Rodiah  Machdi  Agustini,  “Analisa  Implementasi Power  Line  Communication  Sebagai  Backbone WI-FI Extender,” Jurnal Teknik , vol. 18, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[7] U. M. Rifanti, H. Pujiharsono, A. Setiawan, and J. Hendry,  “Implementasi  Moving  Average  Filter untuk  Koreksi  Kesalahan  Sensor  Pengukur Kedalaman  Air,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik
0.945 0.95 0.955 0.96 0.965 0.97 0.975 1 4 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 50 AR U S (A) 200W POWER METER TANPA MAF MAF(5) MAF(10)
Energi Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika , vol. 8, no. 2, p. 432, May 2020.
[8] W.  Chidji,  “Implementasi  Moving  Average  Filter untuk  Memperbaiki  Respon  Output  Sensor Loadcell  pada  Pengisisan  Air  Otomatis,” Universitas Internasional Batam , 2015.
[9] Z. N. Iskandar, W. Musa, and Annisa Riana Haras, “Rancang  Bangun  Power  Meter  Berbasis Arduino,” JJEEE ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  114–118,
2022.
[10]  L.  S.  Ahmad  and  R.  T.  Handayanto,  “Jaringan Komputer Melalui Kabel listrik PLN Menggunakan  Power  Line  Communication  (PLC) pada  CV  Sekarjaya  Komputindo,” Jurnal  Kajian
Ilmiah , vol. 20, no. 2, 2020.
[11]  S.  Hidayatullah,  A.  Andang,  and  F.  Maulana, “Penerangan  jalan  umum  pintar  dengan  kendali power  line  carrier  berbasis  Internet  of  Things,” JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga) , vol. 2, no. 1, pp. 47–56, Mar. 2022.
[12]  L.  Mesiah,  A.  Nurdin,  and  S.  Suroso,  “Rancang Bangun  Monitor  Jarak  Jauh  Lampu  Penerangan Menggunakan  Teknologi  Real  Time  Storage Firebase,” Jurnal  Ecotipe  (Electronic,  Control, Telecommunication,  Information,  and  Power Engineering) , vol. 8, no. 2, pp. 85–92, Sep. 2021.