Pembuatan Perangkat Keras dan Analisis Sub-Metering Konsumsi Energi Listrik

AbstrakPemantauan konsumsi energi merupakan langkah manajemen energi yang efektif dalam penghematan energi untuk jangka panjang. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan pada perangkat keras dari sistem pemantauan untuk sub-metering. Sub-metering yang dilakukan membagi pengukuran menjadi tiga masukan arus: stop kontak, air conditioner, dan penerangan ambient, yang diakuisisi dengan menggunakan sensor arus non-invasive SCT-013-030. Data yang diakuisisi kemudian diolah oleh Arduino UNO, disimpan ke SD Card menggunakan Arduino Ethernet Shield dalam keadaan offline untuk kemudian dibuat model hariannya dari hasil pengukuran sebagai referensi pengukuran real-time.Untuk memverifikasi model harian dari hasil pengukuran harian pengguna energi, dibuat suatu pemodelan konsumsi listrik base-line yang diasumsikan hemat. Tampilan real-time yang nantinya dibandingkan dengan pemodelan harian diunggah ke jaringan Ethernet dengan menggunakan Arduino Ethernet Shield dalam keadaan online. Sedangkan perangkat lunak yang digunakan untuk menampilkan di halaman web adalah RGraph, sebuah perpustakaan grafik bebas pakai berbasis javascript.Pada akhirnya, penelitian ini dapat melahirkan rekomendasi-rekomendasi penghematan yang spesifik. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa sensitivitas sensor arus dan signal conditioner yang digunakan adalah sebesar 7 Ampere/bitdengan tingkat presisi yang baik. Sedangkan resolusi, yakni perubahan 1 bit pada signal conditioner terjadi apabila ada perubahan setiap 0, 15 Ampere pada sensor arus.Kata Kunci: Pemantauan Energi, Sub-metering, SCT-013-030, Arduino, Arduino Ethernet Shield, Real-time, RGrap

Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE

Text mining research that performs the categorization procedure on text documents is known as sentiment analysis. Sentiment analysis is the process of extracting a person's ideas, emotions, and evaluations expressed about a certain issue using natural language approaches. Researchers used the Decision Tree approach to do sentiment analysis on the Shopee application rating. The goal of this research is to find out how accurate this Shopee app is and what users think about it. The accuracy value of 99.91 percent, AUC (Area Under Curve) 0.999, recall 99.88 percent, and precision value 99.98 percent were obtained using the Decision Tree method using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). The accuracy of the Decision Tree method without SMOTE is 99.89 percent, the AUC (Area Under Curve) is 0.950, the recall is 99.88 percent, and the precision is 99.98 percent. Based on the findings of the current study, it can be concluded that SMOTE has an effect on value accuracy and AUC (Area Under Curve), but has no effect on recall and precision values, and that the results are the same whether SMOTE is used or not. The accuracy value achieved differs by 0.02 percent, whereas the AUC differs by 0.049Analisis sentimen adalah cabang penelitian text mining yang melakukan proses dalam klasifikasi pada dokumen teks. Analisis sentimen merupakan mengekstrasi pendapat, emosi dan evaluasi seseorang yang tertulis mengenai suatu topik tertentu dengan memanfaatkan teknik pemrosesan bahasa alami. Peneliti melakukan penelitian tentang analisis sentimen pada rating aplikasi Shopee dengan menggunakan metode  Decision Tree. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat keakurasian dan mengetahui pendapat pengguna mengenai aplikasi Shopee ini. Hasil penelitian dengan menggunakan algoritma Decision Tree dengan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) nilai accuracy-nya menghasilkan 99,91 persen, AUC (Area Under Curve) 0,999, recall 99,88 persen dan nilai precision 99,98 persen. Hasil menggunakan algoritma Decision Tree tanpa SMOTE nilai accuracynya menghasilkan 99,89 persen, AUC (Area Under Curve) 0,950, recall 99,88 persen dan nilai precision 99,98 persen. Dari hasil evaluasi yang ada dapat ditarik kesimpulan SMOTE dapat berpengaruh terhadap nilai accuracy dan AUC (Area Under Curve), serta untuk nilai recall dan precision tidak berpengaruh atau hasilnya tetap sama walau menggunakan SMOTE atau tanpa SMOTE. Selisih nilai accuracy yang didapat adalah 0,02 persen dan untuk AUC-nya sebesar 0.049

Pembuatan Perangkat Keras dan Analisis Sub-Metering Konsumsi Energi Listrik

Pemantauan konsumsi energi merupakan langkah manajemen energi yang efektif dalam penghematan energi untuk jangka panjang. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan pada perangkat keras dari sistem pemantauan untuk sub-metering. Sub-metering yang dilakukan membagi pengukuran menjadi tiga masukan arus: stop kontak, air conditioner, dan penerangan ambient, yang diakuisisi dengan menggunakan sensor arus non-invasive SCT-013-030. Data yang diakuisisi kemudian diolah oleh Arduino UNO, disimpan ke SD Card menggunakan Arduino Ethernet Shield dalam keadaan offline untuk kemudian dibuat model hariannya dari hasil pengukuran sebagai referensi pengukuran real-time.Untuk memverifikasi model harian dari hasil pengukuran harian pengguna energi, dibuat suatu pemodelan konsumsi listrik base-line yang diasumsikan hemat. Tampilan real-time yang nantinya dibandingkan dengan pemodelan harian diunggah ke jaringan Ethernet dengan menggunakan Arduino Ethernet Shield dalam keadaan online. Sedangkan perangkat lunak yang digunakan untuk menampilkan di halaman web adalah RGraph, sebuah perpustakaan grafik bebas pakai berbasis javascript.Pada akhirnya, penelitian ini dapat melahirkan rekomendasi-rekomendasi penghematan yang spesifik. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa sensitivitas sensor arus dan signal conditioner yang digunakan adalah sebesar 7 Ampere/bitdengan tingkat presisi yang baik. Sedangkan resolusi, yakni Perubahan 1 bit pada signal conditioner terjadi apabila ada Perubahan setiap 0, 15 Ampere pada sensor arus