Rancang Bangun Alat Identifikasi Sistem Pengukuran Beban Listrik pada Alat Rumah Tangga Menggunakan Metode Reinforcement Learning

Budiman, Muhammad Najib (2025) Rancang Bangun Alat Identifikasi Sistem Pengukuran Beban Listrik pada Alat Rumah Tangga Menggunakan Metode Reinforcement Learning. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0421040045 - Muhammad Najib Budiman - _ Rancang Bangun Alat Identifikasi Sistem Pengukuran Beban Listrik pada Alat Rumah Tangga Menggunakan Metode _i_Reinforcement Learning___i_.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Konsumsi energi listrik rumah tangga terus meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah peralatan elektronik yang digunakan sehari-hari. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang tidak hanya mampu mengukur parameter listrik, tetapi juga mengidentifikasi jenis beban secara otomatis. Penelitian ini merancang dan membangun alat identifikasi beban listrik rumah tangga berbasis Reinforcement Learning (RL). Perangkat keras yang digunakan meliputi sensor arus ZMCT103C, sensor tegangan ZMPT101B, serta modul PZEM-016 yang terhubung dengan ESP32 dan Raspberry Pi sebagai pengolah data. Data arus, tegangan, dan daya dikumpulkan melalui komunikasi RS485, kemudian diproses menggunakan metode RL untuk melakukan klasifikasi beban. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengukur arus dengan rata-rata error sebesar 0,52%, tegangan dengan ratarata error 0,37%, serta daya dengan rata-rata error 0,61%. Pada proses identifikasi beban, sistem berhasil mengenali peralatan rumah tangga seperti kipas angin, kulkas, televisi, dan mesin cuci dengan tingkat akurasi mencapai 94,8%. Informasi hasil pengukuran dan identifikasi ditampilkan melalui Nextion HMI sehingga memudahkan pengguna dalam melakukan pemantauan. Dengan adanya sistem ini, pengguna dapat memperoleh informasi detail mengenai konsumsi energi rumah tangga sekaligus mendukung upaya efisiensi energi melalui pengelolaan beban listrik secara cerdas dan terintegrasi.

Actions (login required)

View Item