Analisis Trade-Off Efisiensi dan Stabilitas pada Kontrol Prediktif Mikroklimat

Abstract

Precise microclimate control is a crucial aspect in various IoT applications, yet commonly used reactive, threshold-based control strategies often prove to be inefficient. This study presents a simulation-based comparative analysis to quantitatively evaluate the performance between a reactive control strategy and a more intelligent predictive one. Using time-series humidity data from a Tropidolaemus sp. terrarium, a SARIMA forecasting model was developed and validated to drive the predictive controller. The performance of both strategies was then benchmarked in a simulation environment based on two key metrics: actuation efficiency and environmental stability. The results demonstrate that the predictive controller is significantly more efficient, reducing actuator activations by up to 47% compared to the reactive controller. However, this study reveals a fundamental trade-off: this efficiency is accompanied by a decrease in stability due to an overshoot phenomenon caused by a rigid control action mechanism. This study concludes that the superiority of proactive prediction must be synergized with adaptive action mechanisms to achieve holistic system optimality, while also presenting a simulation methodology as an efficient framework for evaluating intelligent control systems.Kontrol mikroklimat presisi merupakan aspek krusial dalam berbagai aplikasi IoT, namun strategi kontrol reaktif berbasis ambang batas yang umum digunakan seringkali terbukti tidak efisien. Penelitian ini menyajikan sebuah analisis komparatif berbasis simulasi untuk mengevaluasi secara kuantitatif performa antara strategi kontrol reaktif dan kontrol prediktif yang lebih cerdas. Dengan menggunakan data kelembapan time-series dari sebuah terarium Tropidolaemus sp., sebuah model peramalan SARIMA dikembangkan dan divalidasi untuk menjadi dasar dari kontroler prediktif. Kinerja kedua strategi kemudian diadu dalam lingkungan simulasi berdasarkan dua metrik utama: efisiensi aktuasi dan stabilitas lingkungan. Hasil menunjukkan bahwa kontroler prediktif secara signifikan lebih efisien, dengan mampu mengurangi jumlah aktivasi aktuator hingga 47% dibandingkan kontroler reaktif. Namun, penelitian ini mengungkap adanya trade-off fundamental: efisiensi tersebut diiringi oleh penurunan stabilitas akibat fenomena overshoot yang disebabkan oleh mekanisme aksi kontrol yang kaku. Studi ini menyimpulkan bahwa keunggulan prediksi proaktif harus disinergikan dengan mekanisme aksi yang adaptif untuk mencapai performa sistem yang holistik, seraya menawarkan metodologi simulasi sebagai kerangka kerja yang efisien untuk evaluasi sistem kontrol cerdas