Penelitian ini membahas integrasi Internet of Things (IoT) dalam pengelolaan energi cerdas pada gedung dan infrastruktur kota dengan tujuan meningkatkan efisiensi energi, mengurangi biaya operasional, dan menjaga kenyamanan pengguna. Sistem yang dikembangkan menggabungkan sensor IoT, model prediktif berbasis machine learning, dan modul optimasi pengendalian energi secara real-time. Data dari sensor digunakan untuk memantau konsumsi energi, kondisi lingkungan, dan beban sistem, sementara algoritma prediktif dan optimasi mengatur perangkat listrik secara adaptif. Evaluasi dilakukan pada tiga gedung uji dan skenario simulasi kota pintar, menunjukkan pengurangan konsumsi energi rata-rata sebesar 21–22,5% dan penghematan biaya operasional 21,9–22,9% dibandingkan kondisi sebelumnya, dengan suhu, kelembaban, dan pencahayaan tetap berada pada tingkat kenyamanan optimal. Sistem juga mampu merespons lonjakan beban secara real-time dan menyesuaikan operasi gedung secara otomatis. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan IoT berbasis prediksi dan optimasi dapat mendukung pembangunan Smart Building dan Smart City yang efisien, adaptif, dan berkelanjutan.
Copyrights © 2025