Vol. 15. No. 01, Januari 2024: 47-58 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik Rumah Tangga
M.Ainur Rofiq 1* , Fadli Sirait 1 , Ika Sari Damayanti Sebayang 2 , Triyanto Pangaribowo 1 , Fina Supegina 1 , Said Attamimi 1 , Budi Yanto Husodo 1 , Hapril Arief Pradana 1
1 Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
2 Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jakarta ainur.rofiq@mercubuana.ac.id
Abstrak— Energi  listrik  memiliki  peran  vital  pada seluruh sektor kehidupan. Sektor rumah tangga mengkonsumsi energi listrik paling besar berdasarkan data tahunan  PLN  2021.  Meningkatnya  populasi  manusia ditambah  penggunaan  energi  listrik  yang  tidak  tepat memperbesar nilai konsumsi rumah tangga. Standby power adalah salah satu efek yang ditimbulkannya. Standby power dapat dihindari dengan memutus beban listrik dari sumber listrik jika tidak digunakan. Penelitian ini merancang alat bantu  untuk  efisiensi  konsumsi  listrik  pada  beban  listrik rumah tangga dengan cara meminimalisir konsumsi listrik akibat standby power dengan menerapkan sistem fuzzy logic mamdani.  Sensor  PZEM-004T  berfungsi  mengukur besaran listrik, nodeMCU ESP8266 sebagai pengolah data dan  Blynk  Iot  sebagai  interface  monitoring  dan  kontrol. Arus dan daya listrik digunakan sebagai variable input fuzzy logic.  Rules  fuzzy  dirancang  untuk  mendeteksi  kondisi beban  ,  jika  beban  dalam  mode  aktif  output  fuzzy  berupa kondisi relay close, jika beban dalam kondisi standby output fuzzy  berupa  kondisi  relay  open.  Beban  listrik  yng digunakan untuk uji coba meliputi TV 32”, AC, komputer, kipas  angin  dan  laptop  .  Perkiraan  nilai  efisiensi  yang dihasilkan  dalam  rentang  waktu  1  tahun  pada  beban  TV 7,26% ,komputer 2,12%, AC 0,26%  dan  kipas angin  0% dikarenakan  kipas  angin  tidak  memiliki  mode  standby. Nilai efisiensi pada beban laptop adalah perbandingan pola penggunaan  harian  yang  diakumulasikan  selama  1  tahun dengan  pola  penggunaan  A  akan  menghasilkan  efisiensi konsumsi  energi  listrik  sebesar  37,9%  dibandingkan  pola penggunaan B.
Kata  Kunci— Blynk  IoT,  Fuzzy  Logic  Mamdani,  NodeMCU ESP8266, PZEM-004T, Relay, Standby Power
DOI: 10.22441/jte.2024.v15i1.008

## I. P ENDAHULUAN
Energi  listrik  memiliki  peran  vital  dalam  perkembangan teknologi  pada  era  modern  pada  seluruh  sektro  kehidupan. Konsumsi energi listrik pada sektor rumah tangga mengkonsumsi  energi  listrik  paling  besar  dengan  jumlah
pelanggan  rumah  tangga  pada  tahun  2020  dan  2021  mencapai 91%  dan  total  konsumsi  energi  listrik  pada  pelanggan  rumah tangga mencapai 115.370,05 GWh (44,78%)[1][2].
Besarnya konsumsi energi listrik pada sektor rumah tangga disebabkan  oleh  meningkatnya  populasi  manusia  dan berkembangnya  teknologi  pada  peralatan  rumah  tangga  yang menggunakan energi listrik ditambah penggunaan energi listrik yang  tidak  tepat  serta  kurangnya  kesadaran  untuk  melakukan penghematan  energi  listrik.  Salah  satu  akibat  dari  penggunaan energi listrik yang tidak tepat adalah munculnya standby power. Menurut  Laboratorium  Nasional  Lawrence  Berkley, standby power merujuk  pada  energi  listrik  yang  dikonsumsi  saat peralatan  listrik  sedang  dalam  kondisi  dimatikan  atau  tidak menjalankan fungsi utamanya [3].
Pencegahan  timbulnya standby  power dapat  dilakukan melalui  hal  sederhana  dengan  memutus  peralatan  listrik  dari sumber listrik jika tidak digunakan. Mobilitas manusia modern yang semakin cepat dan sifat manusia yang terkadang lupa, cara sederhana  tersebut  urung  terlaksana.  Penelitian  ini  merancang sebuah  alat  yang  berfungsi  untuk monitoring konsumsi  energi listrik  rumah  tangga  dan  implementasi  kontrol fuzzy  logic dengan  meminimalisir standby  power yang  dapat  dipantau melalui website Blynk Iot.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  karya  [4]  berjudul “Sistem  Otomasi  Load  Shedding  pada  Smart  Meter Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic”.  Pada  penelitian  ini dirancang  sistem  load  shedding  dengan  beban  uji  peralatan elektronik  rumah  tangga  menggunakan  metode  fuzzy  logic mamdani, sensor ACS712 dan PZEM-004T untunk mengukur besaran listrik, data hasil pengukuran ditampilkan melalui LCD dan Blynk IoT output sistem berupa kondisi relay sesuai hasil dari fuzzy logic.
Pada  penilitan  karya  [5]  berjudul  “Rancang  Bangun Monitoring  Pemborosan  Energi  Listrik  Siaga  Pada  Peralatan Listrik  Rumah  Tangga  Berbasis  Iot”.  Pada  penelitian  ini dirancang  sebuah  alat  untuk  monitoring  pemborosan  enrgi listrik siaga menggunakan sensor PZEM-004T untuk mengukur konsumsi  daya  listrik  pada  kondisi  aktif  maupun  siaga
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
kemudian  data  ditampilkan  pada  LCD,  dan  aplikasi smartphone,  sensor  PIR  digunakan  untuk  deteksi  keberadaan manusia untuk kontrol on/off relay .
Pada  penelitian  karya  [6]  berjudul  “ Design  and Implementation  of  Standby  Power  Saving  Smart  Socket  with Wireless Sensor Network ”. Pada penelitian ini dirancang sebuat alat berupa smart socket yang berfunsgi untuk menghilangkan standby power dengan menggunakan mikrokontroler PIC18F4520, sensor current transformer (CT) untuk mengukur arus listrik standby data dikirim ke komputer melalui ZigBee. Sensor  PIR  untuk  mendeteksi  keberadaan  pengguna,  jika pengguna terdeteksi, alat ON. Ketika pengguna pergi, alat OFF. Pengujian hanya pada kompor induksi.
Pada  penelitian  karya  [7]  berjudul “Design  and Implementation  of an  Intelligent Energy  Saving System based on Standby Power Reduction for a Future Zero-Energy Home Environment”. Pada  penelitian  ini  dirancang  suatu  sistem penghematan energi listrik dengan pengurangan standby power, alat  berupa  Smartplug  yang  didesain  untuk  dapat  melakukan pengukuran  dengan  daya  listrik  dengan  menggunakan  CT sensor,  dengan  controller  8-bit  dan  Zigbee  transceiver  untuk komunikasi.Sistem  dirancang  berdasarkan  pada  kebiasaan penggunaan listrik pada sektor rumah tangga , dan di uji coba langsung  selama  1  minggu  yang  terbukti  dapat  menurunkan penggunaan energi listrik 10.5%.
Pada  penelitian  karya  [8]  berjudul  “ Design  and Performance  Evaluation  of  a  Home  Energy  Management System for Power Saving ”. Pada penelitian ini dirancang sebuat alat  menggunakan  Arduino  UNO,  Modul  RTC  &  SDCard, Modul  GSM,  sensor  cahaya,  sensor  PIR,  dan  relay  untuk melakukan  penjadwalan  ON/OFF.  Monitoring  data  software Visual C# dan data disimpan dalam memori SD card. Pengujian dilakukan  terhadap  6  rumah  dan  dalam  kurun  waktu  1  tahun dengan  mengendalikan  konsumsi  energi standby peralatan rumah tangga non-esensial ketika pengguna sedang pergi atau tidur.Konsumsi  energi standby berkurang  rata-rata  sebesar 52,77% dan konsumsi energi keseluruhan berkurang 5,8%.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Material dan Metode Perancangan
Perancangan  sistem  terdiri  dari  3  bagian  yaitu,  input, pemroses  dan  output.  Pada  blok  diagram  input  sistem menggunakan  sensor  PZEM-004T  yang  berfungsi  sebagai sensor untuk mengukur arus, tegangan, daya, power factor dan energi  listrik  yang  dikonsumsi  beban  pengujian.  Beban pengujian  yang  digunakan  berupa  peralatan  elektronik  rumah tangga  yang  memiliki  mode standby, meliputi  Televisi, Air Conditioner, Komputer, Kipas angin dan Laptop.
Bagian  proses  menggunakan  NodeMCU  ESP8266  yang pada  sistem  monitoring  nodeMCU  berfungsi  untuk  mengolah data  hasil  pengukuran  untuk  dikikirim  ke Blynk  Server yang kemudian  akan  ditampilkan  pada dashboard  interface  Blynk App .  Pada  sistem  kontrol  yang  didesain  menggunakan fuzzy logic nodeMCU  berfungsi  untuk  mengolah  data  hasil pengukuran  dengan ouput  fuzzy  logic berupa  kondisi  beban
dalam  keadaan  aktif  atau standby ,  ketika  kondisi  beban  aktif maka relay akan  dalam  kondisi close,  led indikator  akan menyala dan sistem monitoring akan berjalan dengan mengukur daya  listrik  yang  digunakan  ,  ketika  kondisi  beban standby maka relay akan berubah menjadi  kondisi open, led indikator akan  mati dan  sistem  monitoring  akan  tetap  berjalan  dengan mengukur daya listrik yang digunakan namun akan bernilai nol (0) karena beban telah terputus dari jaringan listrik.
Pada bagian output terdiri dari led yang berfungsi sebagai indikasi status relay dan relay yang berfungsi untuk memutus atau menghubungkan energi listrik ke beban pengujian melalui stopkontak sistem.
Gambar 1. Blok Diagram Rangkaian

## B. Perancangan Elektronika
Pada  peracangan  elektronika  komponen  yang  digunakan dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Daftar Komponen Elektronika
No Komponen Fungsi Jumlah 1 Node MCU ESP8266 Mikrokontroller pemroses 1 2 Modul PZEM- 004T-100A Sensor besaran listrik 1 3 Modul Relay Penghubung/pemutus 1 4 Power supply S- 60-12 (12V 5A) Sumber tegangan DC 1 5 Stop kontak / Steker listrik Penguhubung beban listrik 1 6 NodeMCU expansion board Board tambahan nodeMCU 1 7 Led Indikasi status relay 1 Blynk App Blynk Server Node MCU ESP8266 PZEM-004T Power Supply LED Relay LOAD 1 Televisi 32' LOAD 2 AC ½ Pk
LOAD 3 Komputer
LOAD 4 Kipas Angin LOAD 5 Laptop LOAD 1 Televisi 32' LOAD 2 AC ½ Pk LOAD 3 Komputer LOAD 4 Kipas Angin LOAD 5 Laptop
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….

## Rangkaian Catu daya
Pada alat ini dipakai adaptor 12  Volt 5A tipe jaring-jaring sebagai  sumber  daya.  Kemudian  tegangan  output  12V  akan dihubungkan ke nodeMCU ESP8266 melalui jack power pada expansion board , salah satu fungsi dari expansion board untuk mengkonversi  tegangan  dari  power  supply  ke  level  tegangan input  nodeMCU  di  kisaran  7-12  V,  dan  juga  berfungsi  untuk menyediakan  pin  bertegangan  dengan  variasi  tegangan 3,3V,5V dan 12V.

## Gambar 2. Rangkaian Catudaya

## Rangkaian Sistem
Konfigurasi  pin  NodeMCU  ESP8266  pada  sistem  dapat dilihat pada tabel 2 dan rangkaian dari sistem dapat dilihat pada gambar 3.
Tabel 2. Konfigurasi pin NodeMCU ESP8266
Pin nodeMCU ESP8266 Pin Target
D5 (Rx) Tx PZEM-004T D6 (Tx) Rx PZEM-004T D7 Input trigger Modul Relay D8
Led indikator
Gambar 3 Rangkaian Sistem

## C. Perancangan Software
Perancangan software terdiri  dari  3  tahapan  yaitu perancangan program pengukuran awal, perancangan program sistem dan perancangan simulasi fuzzy logic pada matlab.

## Program Pengukuran awal
Program  pengukuran  awal  dirancang  menggunakan software Arduino  IDE  yang  bertujuan  untuk  mengetahui karakteristik  dan  variasi  nilai  besaran  listrik  dari  jenis  beban listrik  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  dari  pengukuran  awal digunakan dalam perancangan himpunan fuzzy input. Besaran listrik  yang  digunakan  sebagai  himpunan  fuzzy  input  adalah nilai arus dan daya listrik.

## Program sistem
Tahap  perancangan  perangkat  lunak  selanjutnya  setelah data  pengukuran  awal  didapatkan  adalah  pembuatan  program sistem. Diagram alir program sistem dapat dilihat pada gambar 4.
Mulai Menghubungkan ke WiFi Menghubungkan ke server Blynk Terhubung ke WiFi? Terhubung ke server Blynk? Inisialisasi Sistem Set Relay Status : Close & set Timeout 1 menit / 60000ms Energy : 0 kWh Sensor PZEM-004T melakukan pembacaan data besaran listrik A B C D Menghubungkan ke server Blynk No Yes No Yes
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
A Timeout 60000ms end? & mode fuzzy = on? Kondisi peralatan aktif? Kirim data ke Blynk Relay Status : Close Kirim data ke Blynk Relay Status : Close Blynk menampilkan data pengukuran Standby power = 0 Reset ditekan? || mode fuzzy = off ? Reset Energy ditekan? Jeda Interval 10s D C B Kirim data ke Blynk Delay 7s Relay Status : Open Blynk menampilkan data pengukuran Standby power = 0 Blynk menampilkan data pengukuran Standby power = 0 No Yes Yes No
Gambar 4. Flowchart program
Pada program yang dirancang untuk sistem monitoring, nilai  awal  dari  konsumsi  energi  listrik  adalah  0  kWh. NodeMCU akan mengolah data hasil pembacaan sensor setiap interval  waktu  10s  kemudian  ditampilkan  pada dashboard Blynk Iot. pada sistem kontrol fuzzy logic, kondisi awal relay adalah close, sehingga  beban  pengujian  dapat  terhubung dengan sistem dan dapat dilakukan pengukuran besaran listrik. Besaran listrik yang digunakan sebagai himpunan  fuzzy input adalah nilai arus dan daya listrik.
Jika output Fuzzy logic menujukkan bahwa peralatan listrik sedang dalam kondisi  aktif digunakan maka status relay akan tetap close dan  sistem  akan  mengirim  data  hasil  pembacaan besaran  listrik  ke  Blynk  server    yang  kemudian  akan ditampilkan  pada  Blynk  App.  Jika output  fuzzy  logic menujukkan  bahwa  peralatan  listrik  sedang  dalam  kondisi standby (terhubung aliran listrik namun tidak digunakan) maka status relay akan berubah menjadi open untuk memutus aliran listrik  menuju  peralatan  listrik,  dan  hasil  pembacaan  sensor bernilai 0.

## Simulasi matlab
Perancangan  perangkat  lunak  pada software matlab bertujuan untuk membandingkan hasil fuzzy logic sistem yang dirancang  menggunakan  nodeMCU  ESP8266  dengan  model fuzzy logic pada matlab.

## D. Perancangan Fuzzy Logic
Metode  Fuzzy  Logic  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Fuzzy  Logic  mamdani.  Pada  sistem dirancang  2  variabel  input  dan  1  variable  output  dengan  16 klasifikasi rule . Fuzzy Logic mamdani memiliki 3 tahapan yaitu fuzzyfikasi, inferensi, dan defuzzyfikasi.
Gambar 5. Diagram Fuzzy Logic

## Fuzzyfikasi
Tahap fuzzyfikasi dimulai  dengan  menentukan  himpunan keanggotaan input dan output  fuzzy  logic. Berdasarkan  hasil dari  pengukuran  awal  dirancang  himpunan  fuzzy  input  arus diklasifikasikan  kedalam  4  variable  linguistik  yaitu  Rendah, Sedang, Tinggi dan Sangat tinggi.
Tabel 3 Himpunan Fuzzy Input Arus Variable linguistik  Nilai Arus (mA) Rendah 0-70 Sedang 50-200 Tinggi 170-500 Sangat Tinggi ≥ 400
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
Himpunan fuzzy input daya listrik diklasifikasikan kedalam 4 variable linguistik yaitu Rendah, Sedang, Tinggi dan Sangat tinggi.
Tabel 4. Himpunan Fuzzy Input Daya Listrik Variable linguistik  Nilai Daya (W) Rendah 0-7.5 Sedang 7-30 Tinggi 25-95 Sangat Tinggi ≥ 90
Gambar 7. Kurva Himpunan Fuzzy Input Daya Listrik
Himpunan fuzzy output relay state diklasifikasikan kedalam 2 variable linguistik yaitu open dan close .
Tabel 5. Himpunan Fuzzy Output Relay State

## Variable linguistik  Fuzzy Output
Relay_NC (Closed) 0 – 0.5
Relay_NO (Open) 0.5 – 1
Gambar 8. Kurva Himpunan Fuzzy Output Relay State

## Aturan FIS Mamdani
Aturan  pada  FIS  Mamdani  berfungsi  sebagai  penalaran terhadap  nilai  input  dari  sensor  sehingga  dapat  disimpulkan menjadi suatu informasi.
Tabel 6. Rules Fuzzy Input Daya (P) Arus (I) Rules Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Rendah [1] Relay_NO [2] Relay_NO [3] Relay_NO [4] Relay_NO Sedang [5] Relay_NO [6] Relay_NC [7] Relay_NC [8] Relay_NC
Tinggi [9] Relay_NO [10] Relay_NC [11] Relay_NC [12] Relay_NC Sangat Tinggi [13] Relay_NO [14] Relay_NC [15] Relay_NC [16] Relay_NC

## Defuzzyfikasi
Deffuzyfikasi yang  bertujuan  adalah  mengkonversi  setiap hasil  dari  sistem  inferensi  yang  diekspresikan  dalam  bentuk fuzzy  set kesuatu  bilangan  real.  Pada  penelitian  ini  metode deffuzyfikasi yang  digunakan  adalah  metode atau Center  of Area (CoA) yaitu solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (Z) daerah fuzzy . Secara umum dirumuskan :
𝑍 = ∫ 𝜇(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 = 𝑀 1 +..+𝑀 𝑛 𝐴 1 +..+𝐴 𝑛 (1)
Ket :
Z : Titik pusat area,
M : Momen tiap area;
A : Luas tiap area.

## E. Interface Blynk IoT
Interface Blynk digunakan sebagai media untuk memantau dan  mengontrol  sistem  dari  jarak  jauh  melalui website atau aplikasi  Blynk  yang  dapat  dipasang  pada smartphone. Pada interface Blynk akan ditampilkan data berupa :
1. Nilai tegangan listrik / voltage (V),
2. Nilai daya listrik / power (W),
3. Nilai arus listrik / current (mA),
4. Nilai power factor,
5. Nilai konsumsi energi listrik (Wh),
6. Nilai output hasil perhitungan fuzzy logic,
7. Nilai Biaya konsumsi listrik (Rp).
Selain  menampilkan  beberapa  data,  pada interface Blynk juga terdapat tombol virtual ,yaitu :
1. Reset  energy, berfungsi  untuk  mengatur  ulang  nilai konsumsi energi listrik menjadi 0 Wh.
2. Reset, berfungsi untuk mengatur ulang status relay pada kondisi close. Tombol  ini  ditujukan  untuk  mengatur ulang  sistem  setelah  sistem fuzzy  logic bekerja  dengan merubah kondisi relay menjadi open akibat mendeteksi peralatan  pada  kondisi standby. Maka  jika  peralatan akan digunakan kembali status sistem harus diatur ulang terlebih dahulu.
3. Mode Option, berfungsi untuk mengatur apakah sistem kontrol fuzzy logic akan difungsikan atau tidak.
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
Gambar 9. Tampilan Dashboard Blynk

## IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Pengujian Sensor PZEM-004T
Pengujian sensor PZEM-004T bertujuan untuk mengetahui apakah sensor dapat membaca besaran listrik berupa tegangan, arus, dan power factor . Pengujian sensor PZEM-004T dilakukan menggunakan beban listrik berupa kipas angin. Besaran listrik hasil  pembacaan  sensor  akan  dibandingkan  dengan  alat  ukur standar berupa multimeter dan kWh meter portable.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Pengukuran Sensor

## B. Pengujian Sistem Monitoring
Pengujian  sistem monitoring meliputi monitoring besaran listrik  berupa  tegangan,  arus,  daya, power  factor dan  energi listrik pada saat kondisi beban listrik aktif menjalankan fungsi utamanya dan saat beban listrik dalam mode standby. Pengujian sistem monitoring dilakukan  selama  10  menit  dengan  interval pengambilan data setiap 10 detik.

## Tampilan Dashboard Blynk Monitoring
Tampilan  dashboard  Blynk  monitoring  pada  pengujian beban listrik televisi 32”.
Gambar 10. Tampilan Dashboard Blynk Monitoring

## Data Hasil Monitoring Beban Listrik Televisi
Data hasil monitoring beban listrik televisi pada mode aktif dan standby dalam rentang waktu pengukuran 10 menit .

## Tabel 8. Data Hasil Monitoring Beban Listrik Televisi
Value Min Max Mean V (Volt) Aktif 229,90 230,80 230,33 Standby 232,10 235,10 233,83 I (mA) Aktif 33,00 163,00 150,37 Standby 33,00 34,00 33,03 PF Aktif 0,05 0,45 0,43 Standby 0,05 0,05 0,05 Biaya (Rp) Aktif 0,00 3,63 1,85 Standby 0,00 0,10 0,05 P Measure (W) Aktif 0,40 16,70 15,07 Standby 0,40 0,40 0,40 P Calc (W) Aktif 0,3808 16,5888 15,0208 Standby 0,3830 0,3997 0,3862 P Error (%) Aktif 0,049 4,795 0,627 Standby 0,082 4,259 3,449 E Measure (Wh) Aktif 0,0012 2,5122 1,2781 Standby 0,0011 0,0656 0,0337 E Calc (Wh) Aktif 0,0011 2,5111 1,2771 Standby 0,00 0,07 0,03 E Error (%) Aktif 0,044 7,407 0,314 Standby 0,012 1,973 0,373
Besaran listrik Sensor PZEM- 004T Multimeter kWh meter portable Error % Tegangan (V) 233 V 233,3 V 0,128 % Arus (mA) 202 mA 203 mA 207 mA 0,492% Power factor 0,99 - 1,00 1% Daya (P) 46,4 W - 46,2 W 0,432%
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….

## Data Hasil Monitoring Beban Listrik Air Conditioner
Data  hasil  monitoring  beban  listrik air  conditioner pada mode  aktif  dan standby dalam  rentang  waktu  pengukuran  10 menit.

## Tabel 9. Data Hasil Monitoring Beban Listrik AC
Value Min Max Mean V (Volt) Aktif 229,00 231,90 230,29 Standby 231,00 232,40 231,84 I (mA) Aktif 26,00 1590,00 1525,90 Standby 17,00 34,00 17,85 PF Aktif 0,40 0,99 0,98 Standby 0,20 0,41 0,21 Biaya (Rp) Aktif 0,01 83,79 41,35 Standby 0,01 0,22 0,13 P Measure (W) Aktif 2,40 363,30 347,98 Standby 0,80 3,10 0,92 P Calc (W) Aktif 2,4118 363,1449 347,7583 Standby 0.7861 3.1281 0.9126 P Error (%) Aktif 0,001 0,490 0,099 Standby 0,706 1,740 1,411 E Measure (Wh) Aktif 0,0089 57,9983 28,6213 Standby 0,0069 0,1539 0,0878 E Calc (Wh) Aktif 0,0067 57,9961 28,6190 Standby 0,0069 0,1539 0,0878 E Error (%) Aktif 0,004 25,009 0,437 Standby 0,000 0,064 0,005

## Data Hasil Monitoring Beban Listrik Komputer
Data hasil monitoring beban listrik komputer pada mode aktif dan standby dalam rentang waktu pengukuran 10 menit.

## Tabel 10. Data Hasil Monitoring Beban Listrik Komputer
Value Min Max Mean V (Volt) Aktif 224,70 226,80 225,60 Standby 222.1 224.1 223.14 I (mA) Aktif 407,00 609,00 439,67 Standby 162 216 164.1 PF Aktif 0,78 0,89 0,80 Standby 0.04 0.32 0.04 Biaya (Rp) Aktif 0,36 19,28 10,14 Standby 0.06 0.42 0.24 P Measure (W) Aktif 71,50 121,80 80,04 Standby 1,4 15,6 1,73 P Calc (W) Aktif 71,428 122,223 80,020 Standby 1,439 15,386 1,689 P Error (%) Aktif 0,026 0,631 0,295 Standby 1,371 10,05 3,034 E Measure (Wh) Aktif 0,251 13,345 7,016 Standby 0,0433 0,2886 0,1657 E Calc (Wh) Aktif 0,2472 13,340 7,012 Standby 0,0433 0,2886 0,1657 E Error (%) Aktif 0,035 1,873 0,144 Standby 0 0,008 0,002
Data Hasil Monitoring Beban Listrik Kipas Angin
Data hasil monitoring beban listrik komputer pada mode aktif dan standby dalam rentang waktu pengukuran 10 menit. Pada monitoring mode standby, bernilai 0 karena kipas angin tidak memiliki mode standby.

## Tabel 11. Data Hasil Monitoring Beban Listrik Kipas Angin
Value Min Max Mean V (Volt) Aktif 229,3 232,4 230,47 Standby 0 0 0 I (mA) Aktif 196 204 197,22 Standby 0 0 0 PF Aktif 0,98 0,99 0,98 Standby 0 0 0 Biaya (Rp) Aktif 0,19 10,78 5,506 Standby 0 0 0 P Measure (W) Aktif 44,2 46,5 44,76 Standby 0 0 0 P Calc (W) Aktif 44,043 46,612 44,755 Standby 0 0 0 P Error (%) Aktif 0,165 0,499 0,364 Standby 0 0 0 E Measure (Wh) Aktif 0,129 7,460 3,811 Standby 0 0 0 E Calc (Wh) Aktif 0,129 7,460 3,811 Standby 0 0 0 E Error (%) Aktif 0,000 0,026 0,001 Standby 0 0 0

## Data Hasil Monitoring Beban Listrik Laptop
Hasil pengujian mode aktif bertujuan untuk mengetahui nilai energi  listrik  yang  dikonsumsi  dalam  1  kali  proses  pengisian baterai dan hasil pengujian pada mode standby bertujuan untuk mengetahui nilai energi listrik yang dikonsumsi sebagai standby power.

## Tabel 12 Data Hasil Monitoring Beban Listrik Laptop
Value Min Max Mean V (Volt) Aktif 230,7 237,7 234,19 Standby 230,8 232,3 231,49 I (mA) Aktif 67 346 138,86 Standby 63 97 67,12 PF Aktif 0,45 0,59 0,52 Standby 0,45 0,51 0,48 Biaya (Rp) Aktif 0,14 48,45 29,93 Standby 0,03 1,79 0,93 P Measure (W) Aktif 7,3 44,3 17,40 Standby 6,8 11 7,45 P Calc (W) Aktif 7,365 43,944 17,386 Standby 6,842 10,984 7,447 P Error (%) Aktif 0,000 1,050 0,475 Standby 0,008 1,015 0,464 E Measure (Wh) Aktif 0,098 33,536 20,714 Standby 0,020 1,241 0,646 E Calc (Wh) Aktif 0,098 33,536 20,714 Standby 0,020 1,241 0,646
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
E Error (%) Aktif 0,000 0,000 0,000 Standby 0,000 0,000 0,000

## C. Pengujian Sistem Fuzzy Logic
Pengujian  sistem fuzzy  logic dilakukan  dengan  metode simulasi kondisi beban listrik ketika terjadi peralihan dari mode aktif ke mode standby.

## Beban Listrik Televisi
Pengujian sistem fuzzy logic pada beban listrik TV LED 32” dilakukan  dengan  menyalakan  TV  selama  2  menit  kemudian dimatikan  menggunakan  tombol power pada remote TV.  Data pada  tabel  13  adalah  data  peralihan  dari  mode  aktif  ke  mode standby yang terjadi pada detik ke-120 dan ke-130.
Tabel 13. Data Peralihan Mode Aktif ke Mode Standby TV Detik ke- 120 130 140 I (mA) 135 93 0 P (W) 14,2 5 0 MF Arus R = 0,00 S = 0,93 T = 0,00 ST = 0,00 R = 0,00 S = 1,00 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Daya R = 0,00 S = 1,00 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Relay NC = 0,93 NO = 0,00 NC = 0,00 NO = 1,00 NC = 0,00 NO = 1,00 Fuzzy Output 0,25 0,75 0,75
Gambar 12. Simulasi Matlab Fuzzy Logic Beban TV

## Tabel 14. Perbandingan Hasil Fuzzy Logic TV
Ouput fuzzy logic  Data detik ke-120  Data detik ke-130 Sistem 0,25 0,75 Matlab 0,25 0,75 Perhitungan 0,249 0,748
Tabel  14  menunjukkan fuzzy  logic pada  sistem  berfungsi sesuai  dengan  hasil  simulasi  matlab  dan  hasil  perhitungan dengan output 0,25 mewakili kondisi relay close dan output 0,75 mewakili kondisi relay open.

## Beban Listrik Air Conditioner
Pengujian  sistem fuzzy  logic pada  beban  listrik Air Conditioner  (AC) dilakukan  dengan  menyalakan AC selama  2 menit  kemudian  dimatikan  menggunakan  tombol power pada remote AC .  Data pada tabel 15 adalah data peralihan dari mode aktif  ke  mode standby yang  terjadi  pada  detik  ke-110  dan  ke- 120.
Tabel 15 Data Peralihan Mode Aktif ke Mode Standby AC Detik ke- 110 120 130 I (mA) 1504 23 0 P (W) 343,3 1,9 0 MF Arus R = 0,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 1,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Daya R = 0,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 1,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Relay NC = 1,00 NO = 0,00 NC = 0,00 NO = 1,00 NC = 0,00 NO = 1,00 Fuzzy Output 0,25 0,75 0,75
Gambar 11. Tampilan Dashboard Pengujian Fuzzy Logic TV
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….

## Gambar 13 Tampilan Dashboard Pengujian Fuzzy Logic AC
Gambar 14. Simulasi Matlab Fuzzy Logic Beban AC

## Tabel 16. Perbandingan Hasil Fuzzy Logic AC
Ouput fuzzy logic Data detik ke- 110 Data detik ke- 120 Sistem 0,25 0,75 Matlab 0,25 0,75 Perhitungan 0,25 0,748
Tabel  16  menunjukkan fuzzy  logic pada  sistem  berfungsi sesuai  dengan  hasil  simulasi  matlab  dan  hasil  perhitungan dengan output 0,25 mewakili kondisi relay close dan output 0,75 mewakili kondisi relay open.

## Beban Listrik Komputer
Pengujian  sistem fuzzy  logic pada  beban  listrik  Komputer dilakukan  dengan  menyalakan  komputer  selama  2  menit kemudian dimatikan dengan perintah shutdown . Data pada tabel 17 adalah data peralihan dari mode aktif ke mode standby yang terjadi pada detik ke-130 dan ke-140.
Tabel 17. Data Peralihan Mode Aktif ke Mode Standby Komputer Detik ke- 130 140 150 I (mA) 394 163 0 P (W) 69,2 2 0
MF Arus R = 0,00 S = 0,00 T = 0,59 ST = 0,00 R = 0,00 S = 0,53 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Daya R = 0,00 S = 0,00 T = 1,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Relay NC = 0,59 NO = 0,00 NC = 0,00 NO = 0,53 NC = 0,00 NO = 1,00 Fuzzy Output 0,25 0,75 0,75
Gambar 15. Tampilan Dashboard Pengujian Fuzzy Logic Komputer
Gambar 16. Simulasi Matlab Fuzzy Logic Beban Komputer
Tabel 18. Perbandingan Hasil Fuzzy Logic Komputer Ouput fuzzy logic Data detik ke- 130 Data detik ke- 140 Sistem 0,25 0,75 Matlab 0,25 0,75 Perhitungan 0,25 0,749
Tabel  18  menunjukkan fuzzy  logic pada  sistem  berfungsi sesuai  dengan  hasil  simulasi  matlab  dan  hasil  perhitungan dengan output 0,25 mewakili kondisi relay close dan output 0,75 mewakili kondisi relay open.
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….

## Beban Listrik Laptop
Pengujian  sistem fuzzy  logic pada  beban  listrik  laptop dilakukan  dengan  menghubungkan charger laptop  untuk melakukan  pengisian  baterai  dan  sistem fuzzy  logic akan otomatis  memutus charger laptop  dari  sumber  energi  listrik sesuai  dengan rules fuzzy  logic yang  telah  dibuat.  Data  pada tabel 19 adalah data peralihan dari mode aktif ke mode standby yang terjadi pada detik ke-6930 dan ke-6940.
Tabel 19. Data Peralihan Mode Aktif ke Mode Standby
Laptop Detik ke- 6930 6940 6950 I (mA) 67 67 0 P (W) 7,4 7,3 0 MF Arus R = 0,10 S = 0,57 T = 0,00 ST = 0,00 R = 0,10 S = 0,57 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Daya R = 0,04 S = 0,10 T = 0,00 ST = 0,00 R = 0,08 S = 0,08 T = 0,00 ST = 0,00 R = 1,00 S = 0,00 T = 0,00 ST = 0,00 MF Relay NC = 0,10 NO = 0,10 NC = 0,08 NO = 0,08 NC = 0,00 NO = 1,00 Fuzzy Output 0,5 0,51 0,75
Gambar 17. Tampilan Dashboard Pengujian Fuzzy Logic
Laptop
Gambar 18. Simulasi Matlab Fuzzy Logic Beban Laptop
Tabel 20. Perbandingan Hasil Fuzzy Logic Laptop Ouput fuzzy logic Data  detik  ke- 6930 Data  detik  ke- 6940 Sistem 0,5 0,51 Matlab 0,5 0,508 Perhitungan 0,499 0,749
Tabel  4.29  menunjukkan  terdapat  perbedaan  nilai output fuzzy  logic pada  data  detik  ke-6940 output  fuzzy dari  sistem 0,51, output  fuzzy Matlab  0,508  sedangkan output  fuzzy hasil perhitungan  0,749,  hal  ini  kemungkinan  terjadi  diakibatkan oleh  nilai  resolusi  pengukuran  sensor  pada  besaran  listrik daya/ power yang  kurang  sensitif  terhadap  perubahan  nilai daya/ power dibawah 0,1W. Nilai output crisp pada data detik ke-6940 tetap sama dengan output crisp dari sistem dan matlab yaitu kondisi relay open.

## D. Nilai Efisiensi
Nilai  efisiensi  konsumsi  energi  listrik  yang  dihasilkan  dari penerapan  sistem  memiliki  nilai  yang  bervariasi,  hal  ini disebabkan oleh variasi jenis beban listrik yang diuji memiliki karakteristik dan cara kerja yang berbeda.
Nilai efisiensi yang dihasilkan sistem untuk beban listrik TV, Air  Conditioner, Komputer  dan  Kipas  angin  didapatkan  dari nilai akumulasi perhitungan data pengujian pada mode standby dalam rentang waktu 1 tahun .
Gambar 19. Perbandingan komposisi energi mode aktif dan standby
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
Tabel 21. Perkiraan konsumsi energi listrik 1 tahun
Nilai  efisiensi  pada  beban  laptop  didapatkan  dari perbandingan  pola  penggunaan  harian  yang  diakumulasikan selama 1 tahun.
Pola penggunaan A yaitu jika dalam 1 hari atau 24jam laptop digunakan selama 12 jam/hari dengan  durasi pengisian baterai laptop adalah 2 jam dan baterai laptop dapat bertahan selama 5 jam  ,  maka  dalam  1  hari  diperlukan  setidaknya  2  kali  proses pengisian baterai.
𝐸 𝐴 /ℎ𝑎𝑟𝑖  ∶ 2𝑥𝐸 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛𝑔 (2)
Standby  power pada  laptop  akan  muncul  pada  pola penggunaan  B  yaitu  jika  setelah  level  baterai  100% charger masih  terhubung  dengan  laptop,  jika  kebiasaan  penggunaan laptop  dengan  selalu  menghubungkan charger pada  laptop selama  pemakaian  12  jam/hari  maka  perhitungan  konsumsi energi  listrik  mode standby dapat  dihitung  dengan menjumlahkan  nilai  konsumsi  energi  listrik  1  kali  pengisian baterai dengan nilai konsumsi energi listik akibat standby power selama 10 jam .
𝐸 𝐵 /ℎ𝑎𝑟𝑖  ∶ 𝐸 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛𝑔 +   𝐸 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑏𝑦 10 𝑗𝑎𝑚 (3)
Nilai  efisiensi  pada  beban  laptop  didapatkan  dari perbandingan  pola  penggunaan  harian  yang  diakumulasikan selama 1 tahun.
Gambar 20. Efisiensi konsumsi energi listrik beban Laptop

## Tabel 22. Perbandingan Konsumsi Energi Laptop
Konsumsi Energi Listrik Laptop dalam 1 tahun (kWh) Pola B 39,43 Pola A 24,48
Tabel  22  menujukkan  dengan  pola  penggunaan  A  akan menghasilkan  efisiensi  konsumsi  energi  listrik  sebesar  37,9% dibandingkan dengan pola penggunaan B.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  perancangan  ,  pengujian  dan  analisa  dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring konsumsi  energi listrik rumah  tangga  dapat  dirancang  menggunakan  sensor  PZEM- 004T dengan pengolah data NodeMCU ESP8266 dan tampilan interface pada dashboard Blynk IoT. Implementasi fuzzy logic menghasilkan nilai efisiensi energi listrik dengan menggunakan sistem selama 1 tahun pada beban TV dengan pola penggunaan harian  selama  6  jam/hari  mencapai  2,584  kWh  menghasilkan penghematan  sebesar  7,26  %,  pada  beban Air  Conditioner dengan pola penggunaan  harian selama 12 jam/hari mencapai 4,044  kWh  menghasilkan  penghematan  sebesar  0,26  %,  pada beban  komputer  dengan  pola  penggunaan  harian  selama  12 jam/hari  mencapai  7,584  kWh  menghasilkan  penghematan sebesar 2,12 %, pada beban Laptop dengan pola penggunaan B mencapai  40,9476  kWh  menghasilkan  penghematan  sebesar 37,9%  dibandingkan  dengan  pola  penggunaan  A,  pada  beban Kipas angin tidak dihasilkan penghematan energi listrik karena pada kipas angin tidak menimbulkan standby power.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  bagian  ini  dituliskan  ucapan  terima  kasih  terhadap pihak-pihak  yang  membantu  terselesaikannya  penelitian  ini serta  ucapan  terima  kasih  terhadap  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1]  P. PLN, “Statistik PLN 2021,” 2022.
[2]  P. PLN, “Statistik PLN 2020,” 2021.
[3]  E. Dawson, S. Meier, and J. Potter, “Are Phantom Loads Haunting Your Energy Bill ?,” Appliance , 2005.
[4]  D. A. Yuhansyah, I. W. Farid, and C. W. Priananda, “Sistem Otomasi Load Shedding pada Smart Meter Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” J. Tek. ITS , vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i2.68680.
[5]  Hardi,  “RANCANG  BANGUN  MONITORING  PEMBOROSAN ENERGI  LISTRIK  SIAGA  PADA  PERALATAN  LISTRIK  RUMAH TANGGA BERBASIS IOT,” 2021.
[6]  A.  Singaravelan  and  M.  Kowsalya,  “Design  and  Implementation  of Standby  Power  Saving  Smart  Socket  with  Wireless  Sensor  Network,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  92, pp.  305–310,  2016,  doi: 10.1016/j.procs.2016.07.360.
[7]  J.  Byun,  S.  Park,  B.  Kang,  I.  Hong,  and  S.  Park,  “Design  and implementation  of  an  intelligent  energy  saving system  based  on  standby
Konsumsi Energi Listrik dalam 1 tahun (kWh)
Mode TV AC Komputer Kipas Angin Aktif 33,01 1524,20 350,71 196,05 Standby 2,58 4,04 7,58 0,00
M. A. Rofiq et al., Implementasi Logika Fuzzy Terhadap Kontrol dan Monitoring Pada Konsumsi Energi Listrik ….
power reduction for a future zero-energy home environment,” IEEE Trans. Consum.  Electron. ,  vol.  59,  no.  3,  pp.  507–514,  2013,  doi: 10.1109/TCE.2013.6626231.
[8]  D. Chioran and H. Valean, “Design and performance evaluation of a home energy management system for power saving,” Energies , vol. 14, no. 6, pp. 1–34, 2021, doi: 10.3390/en14061668.