Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Sinaga, Michelle Kezia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Akuisisi Dan Pelabelan Data Penggunaan Energi Listrik Alat Elektronik Rumah Tangga Menggunakan K-Means Clustering Sinaga, Michelle Kezia; Akbar, Sabriansyah Rizqika
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 3 (2024): Maret 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Listrik telah menjadi salah satu kebutuhan rumah tangga yang sering dipakai secara boros. Keborosan ini menyebabkan tagihan listrik yang meningkat secara signifikan menyebabkan tagihan menjadi semakin mahal. 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. Sistem akuisisi ini menggunakan sensor SCT-013 untuk membaca arus. Sistem ini memanfaatkan ESP8266 untuk mengakuisisi data selama 1 menit, disimpan dalam format JSON dan mengirimkannya ke Google Sheets sebagai penyimpanan cloud. Sistem menerapkan seamless configuration untuk terkoneksi dengan WiFi tanpa harus memprogram WiFi secara spesifik. Pada penelitian ini, alat elektronik yang digunakan sebagai obyek penelitian ialah setrika, charger HP, charger laptop, kulkas, dan mesin cuci. Selanjutnya melakukan clustering data menggunakan algoritma K-Means untuk menganalisis rentang nilai daya setiap alat elektronik yang dijadikan obyek penelitian. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, penelitian ini berhasil menjalankan semua event-driven 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 berbeda-beda.
Co-Authors Sabriansyah Rizqika Akbar