Pengontrol Lampu Pintar Berdasarkan Kebiasaan Pengguna Untuk Dua Lampu Menggunakan Metode Classification And Regression Tree(cart) - Aditya Nugraha; Randy Efra Saputra; Casi Setianingsih (eProceedings of Engineering, 2021)
Abstrak Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem yang dapat mengotomatiskan sebuah perangkat rumah seperti lampu. Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk membuat sebuah sistem otomasi pada perangkat yang dapat melakukan prediksi sesuai dengan kebiasaan ruangan. Dengan algoritma yang digunakan adalah CART, data kebiasaan pengguna yang terekam akan diolah menjadi sebuah dataset informasi dan data tersebut akan diolah oleh sistem untuk dilakukan prediksi yang nantinya data tersebut akan diambil oleh perangkat. Sehingga perangkat tersebut dapat berjalan sesuai dengan kebiasaan ruangan. Pengujian dilakukan sebanyak tiga kali dengan pengujian satu 120 data, pengujian dua 100 data dan pengujian tiga 60 data. Hasil yang didapat pada pengujian pertama 93% pada kedua lampu, pengujian kedua 88% pada kedua lampu dan pengujian ketiga 83% pada lampu dalam dan 87% pada lampu luar. Dari hasil prediksi menunjukan bahwa semakin banyak data maka hasil akurasi akan semakin besar. Kata kunci : Smart Home, CART, Lampu, Kebiasaan. Abstract In this study created a system that can automate a home device such as lamps. The purpose of this final task is to create an automation system on the device that can make predictions according to the habits of the room. With the algorithm used is CART, user habit data recorded will be processed into a dataset of information and the data will be processed by the system to make predictions that later the data will be retrieved by the device. So that the device can run according to the habits of the room. The test was conducted three times with one 120 data test, two 100 data testing and three 60 data testing. The results obtained in the first test were 93% on both lamps, the second test was 88% on both lights and the third test was 83% on the internal lamp and 87% on the outside light. From the prediction results show that the more data, the greater the accuracy result. Keywords: Smart Home, CART, Lights, Habits.