Sistem Akuisisi Dan Pelabelan Data Penggunaan Energi Listrk Alat Elektronik Rumah Tangga Menggunakan KMeans Clustering

Sinaga, Michelle Kezia and Sabriansyah Rizqika Akbar, S.T., M.Eng., Ph.D. (2024) Sistem Akuisisi Dan Pelabelan Data Penggunaan Energi Listrk Alat Elektronik Rumah Tangga Menggunakan KMeans Clustering. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Dalam kehidupan seharihari, listrik telah menjadi salah satu kebutuhan rumah tangga. Sering kali kita tidak menyadari betapa borosnya pemakaian listrik. Keborosan ini menyebabkan tagihan listrik yang meningkat secara signifikan, memberikan dampak ekonomi yang tidak diinginkan bagi masyrakat. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sistem akuisisi data yang dapat memberikan informasi mengenai penggunaan daya listrik di rumah. Hal ini berguna untuk merencanakan strategi penghematan energi yang sesuai. Sistem ini menggunakan SCT013 yaitu sensor arus untuk membaca arus yang mengalir. Sistem ini memanfaatkan ESP8266 untuk mengakuisisi data selama 1 menit, disimpan dalam format JSON dan mengirimkannya ke Google Sheets sebagai penyimpanan cloud. Agar ESP8266 dapat mengirimkan data ke Google Sheets, maka sistem menerapkan seamless configuration untuk terkoneksi dengan WiFi tanpa harus memprogram WiFi secara spesifik. Pada penelitian ini, beberapa alat elektronik digunakan sebagai obyek penelitiannya yaitu setrika, charger HP, charger laptop, kulkas, dan mesin cuci. Setelah membuat dataset, selanjutnya akan dilakukan clustering menggunakan algoritma KMeans untuk menganalisis rentang nilai daya setiap alat elektronik yang dijadikan obyek penelitian. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, penelitian ini berhasil menjalankan semua eventdriven yang telah dirancang. Penelitian ini menghasilkan dataset sebanyak 15.161 dataset kulkas, 3.272 dataset charger Laptop, 3.341 dataset charger HP, 165 dataset mesin cuci, dan 521 dataset setrika. Hasil yang didapat dari clustering data dapat disimpulkan bahwa terdapat 3 pelabelan pada sistem ini dan tiap alat elektronik memiliki nama label yang berbedabeda.

English Abstract

In daily life, electricity has become one of the household necessities. Often, we are not aware of how wasteful electricity usage can be. This wastefulness leads to a significant increase in electricity bills, causing unwanted economic impacts on society. To solve this issue, a data acquisition system is needed to provide information about household electricity usage. This is useful for planning approriate energysaving strategies. The system utilizes SCT013, a current sensor, to read the flowing current. The system make use of ESP8266 to acquire data for 1 minute, stores it in JSON format, and sends it to Google Sheets for cloud storage. To enable ESP8266 to send data to Google Sheets, the system implements seamless configuration to connect to WiFi without the need for specific WiFi programming. In this research, several electronic devices are used as research objects, including an iron, HP charger, laptop charger, refrigerator, and washing machine. After creating the dataset, clustering will do using the KMeans algorithm to analyze the power value ranges for each electronic. Based on the test that have been done, this research successfully executed all the designed eventdriven processes. The research produced a dataset consisting of 15,161 refrigerator’s datasets, 3,272 laptop charger’s datasets, 3,341 HP charger’s datasets, 165 washing machine’s datasets, and 521 iron’s datasets. The results obtained from the data clustering indicate that there are 3 labels in this system and each electronic device is assigned a different label name.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0524150175
Uncontrolled Keywords:	akuisisi data, SCT013, ESP8266, seamless configuration, Kmeans-data acquisition, SCT013, ESP8266, Kmeans, seamless configuration
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer
Depositing User:	soegeng sugeng
Date Deposited:	28 Feb 2024 08:09
Last Modified:	28 Feb 2024 08:09
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/216062

Text (DALAM MASA EMBARGO) Michelle Kezia Sinaga.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Actions (login required)

View Item