<![CDATA[Tingginya konsumsi listrik di lingkungan industri mendorong kebutuhan akan sistem pemantauan yang akurat, efisien, dan mudah diakses untuk mendukung efisiensi energi serta pengendalian biaya operasional. Pemantauan daya secara terus-menerus menjadi bagian penting dalam strategi pengelolaan energi, terutama untuk peralatan dengan beban tinggi seperti mesin chiller. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemantauan konsumsi daya listrik berbasis Internet of Things (IoT), yang ditujukan khusus untuk memonitor beban listrik tiga fasa pada mesin chiller berdaya 20 kW. Sistem ini dikembangkan agar dapat menyajikan informasi secara real-time, bersifat fleksibel, dan dapat diakses dari lokasi manapun. Komponen utama dalam sistem ini adalah Digital Power Meter (DPM), yang berfungsi mengukur parameter kelistrikan seperti tegangan, arus, dan daya aktif. DPM terhubung dengan mikrokontroler ESP32 melalui protokol komunikasi RS-485, yang dikenal stabil untuk penggunaan di lingkungan industri. Untuk mendeteksi arus pada masing-masing fasa, digunakan Current Transformer (CT), sedangkan modul stepdown XL-4015 digunakan untuk menyesuaikan tegangan ke tingkat yang sesuai dengan ESP32. Pemrograman sistem dilakukan melalui Arduino IDE, yang memungkinkan proses konfigurasi dan kalibrasi secara fleksibel. Sebagai antarmuka pengguna, digunakan aplikasi Blynk yang memungkinkan pemantauan konsumsi daya secara langsung melalui smartphone, sehingga memudahkan pengambilan keputusan terkait efisiensi operasional. Berdasarkan hasil pengujian secara langsung dengan alat yang dibuat di PT Surya Marga Luhur dengan beban chiller 20 kW. Hasil pengukuran menunjukkan nilai rata-rata daya aktif tercatat sebesar 22,3 kW untuk fasa (RS), 21,4 kW untuk fasa (ST), dan 20,0 kW untuk fasa (TR). Adapun hasil perhitungan menunjukkan daya aktif sebesar 24,2 kW (RS), 23,2 kW (ST), dan 21,7 kW (TR). Data tersebut mencerminkan besarnya daya nyata yang digunakan oleh sistem secara akurat dan konsisten. Selisih antara hasil pengukuran dan perhitungan menunjukkan tingkat kesalahan sekitar 3%, yang masih berada dalam batas toleransi standar. Kata kunci : Pemantau listrik, ESP32, IOT, Blynk, Industri. ABSTRACT The high electricity consumption in industrial environments drives the need for accurate, efficient, and easily accessible monitoring systems to support energy efficiency and control operational costs. Continuous power monitoring has become an essential part of energy management strategies, especially for high-load equipment such as chiller machines. This research aims to design an Internet of Things (IoT)-based electrical power consumption monitoring system, specifically intended to monitor the three-phase electrical load on a 20 kW chiller machine. The system is developed to provide real-time, flexible information that can be accessed from anywhere. The main component of this system is the Digital Power Meter (DPM), which measures electrical parameters such as voltage, current, and active power. The DPM is connected to the ESP32 microcontroller via the RS-485 communication protocol, which is known for its stability in industrial environments. To measure the current in each phase, Current Transformers (CTs) are used, while an XL-4015 step-down module is utilized to adjust the voltage to a level suitable for the ESP32. The system is programmed using the Arduino IDE, enabling flexible configuration and calibration processes. For the user interface, the Blynk application is used, allowing real-time power consumption monitoring via smartphone, thereby facilitating decision-making related to operational efficiency.Based on direct testing of the device at PT Surya Marga Luhur with a 20 kW chiller load, the measurement results showed that the average active power was recorded at 22.3 kW for phase (RS), 21.4 kW for phase (ST), and 20.0 kW for phase (TR). Meanwhile, the calculated results showed active power of 24.2 kW (RS), 23.2 kW (ST), and 21.7 kW (TR). These data accurately and consistently represent the real power consumed by the system. The difference between the measured and calculated results indicates an error rate of approximately 3%, which is still within the standard tolerance range. Keywords: Power Monitoring, ESP32, IoT, Blynk, Industry]]>
Copyrights © 2025
