## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, December 2023, pp. 198~201 e-ISSN: 2548-6861

## Optimization of ACS712 Sensor Current Measurement in Solar Power System through Regression Modeling
Yusri AM Ambabunga 1* , Lantana Dioren Rumpa 2* , Martina Pineng 3* * Teknik Elektro, Universitas Kristen Indonesia Toraja yambabunga@ukitoraja.ac.id 1 , dionrumpa@ukitoraja.ac.id 2 , mpineng@ukitoraja.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-09-08 Revised 2023-11-15 Accepted 2023-11-17 This  study  aims  to  improve  the  accuracy  of  current  measurements  in  solar  power systems  using  the  ACS712  sensor  and  linear  regression  modeling.  While  the ACS712 sensor is commonly used for current measurement in solar systems, it often faces  accuracy  issues.  In  this  research,  we  measured  current  using  the  ACS712 sensor alongside a validated reference device and applied a linear regression model to  correct  any  inaccuracies.  The  results  show  that  our  linear  regression  model significantly boosts the accuracy of ACS712 sensor current measurements. We also conducted performance tests  with the  model on the  Arduino Uno platform,  which revealed  increased  measurement  accuracy  in  various  testing  scenarios.  Before implementing  the  model,  the  average  difference  between  ACS712  sensor measurements  and  reference  device  readings  was  0.364.  After  implementing  the model, this difference dropped substantially to just 0.044.
Keyword:
Solar Power Systems, ACS712 Sensor, Linear Regression Modeling, Current Measurement Accuracy, Renewable Energy Optimization..
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  Tenaga  Surya  (PLTS)  telah  menjadi  salah  satu sumber  energi  terbarukan  yang  paling  menjanjikan  dalam mengatasi  tantangan  keberlanjutan  energi.  Namun,  untuk memaksimalkan  efisiensi  dan  keandalan  PLTS  [1], pengukuran  arus  yang  akurat  sangat  penting.  Akurasi  yang lebih  tinggi  dalam  pengukuran  arus  sangat  penting  untuk pengoperasian yang lebih baik dan efisiensi yang lebih baik dalam  sistem  tenaga  surya.  Pengoperasian  yang  lebih  baik mencakup pemantauan yang tepat, deteksi dini masalah, dan respons  yang  akurat  terhadap  kondisi  lingkungan  yang berubah.  Efisiensi  yang  lebih  baik  dapat  dicapai  melalui pemaksimalan konversi energi matahari menjadi energi listrik tanpa  kehilangan  yang  tidak  perlu.  Sensor  ACS712  telah banyak  digunakan  untuk  mengukur  arus  dalam  konteks  ini [2], [3]. Sensor arus Hall Effect ACS712, yang dikenal juga sebagai Hall Effect Allegro ACS712, adalah perangkat yang akurat  digunakan  untuk  mengukur  arus  listrik  baik  AC maupun  DC  dalam  berbagai  aplikasi  industri,  otomotif, komersial, dan komunikas [4]. Meskipun demikian, tantangan muncul  ketika  sensor  ini  belum  mencapai  tingkat  akurasi yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan  pengukuran  arus  dengan  sensor  ACS712
agar  mendekati  tingkat  akurasi  yang  dapat  diandalkan, sehingga  memungkinkan  penggunaan  yang  lebih  efektif dalam PLTS [5]–[7].
Keunikan  penelitian  ini  terletak  pada  pendekatan  yang digunakan, yaitu penggunaan pemodelan regresi linear untuk meningkatkan akurasi sensor ACS712. Penelitian sebelumnya telah memberikan bukti yang kuat bahwa regresi linear  adalah  alat  yang  efektif  dalam  mengoptimalkan pengukuran sensor. Dalam berbagai studi, regresi linear telah terbukti memungkinkan peningkatan presisi dalam pengukuran  sensor,  baik  dalam  konteks  industri  maupun dalam  aplikasi  lainnya.  Hasil-hasil  penelitian  ini  telah membantu  merancang  strategi  yang  lebih  baik  dalam mengkalibrasi  dan  memahami  perilaku  sensor,  sehingga memungkinkan pencapaian hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan dalam berbagai disiplin ilmu.  [8]–[10]. Motivasi utama di balik penelitian ini adalah pentingnya sistem tenaga surya  (PLTS)  sebagai  sumber  energi  terbarukan  yang menjanjikan  dalam  mendukung  keberlanjutan  energi.  PLTS memiliki  potensi  besar  untuk mengatasi  tantangan ketergantungan  pada  sumber  energi  konvensional  dan mengurangi  dampak  negatif  terhadap  lingkungan.  Namun, untuk memaksimalkan manfaatnya, diperlukan akurasi yang tinggi  dalam  pengukuran  arus,  terutama  karena  arus  listrik
adalah  parameter  kunci  dalam  konversi  energi  matahari menjadi  energi  listrik.  Regresi  linear  digunakan  untuk memahami  hubungan  antara  pengukuran  sensor  ACS712 dengan  pengukuran  alat  yang  telah  tervalidasi.  Hasil  dari pemodelan  ini  kemudian  diimplementasikan  dalam  Arduino Uno untuk pengukuran arus yang lebih akurat.
Penelitian  ini  berfokus  pada  konteks  pengukuran  arus dalam  PLTS.  Dengan  menggunakan  sensor  ACS712  yang dioptimalkan, diharapkan bahwa pemantauan dan pengendalian PLTS dapat ditingkatkan secara signifikan [11]. Keberhasilan  penelitian  ini  akan  memiliki  implikasi  positif dalam  meningkatkan  efisiensi,  produktivitas,  dan  keandalan PLTS.
Manfaat  penelitian  ini  sangat  signifikan,  karena  akan memberikan kontribusi positif dalam menghadirkan pengukuran  arus  yang  lebih  akurat  dalam  PLTS  [1],  [14]. Dengan  pengukuran  yang  lebih  tepat,  PLTS  dapat dioptimalkan secara lebih efisien, menghasilkan peningkatan potensi  penggunaan  sumber  energi  terbarukan  yang  sangat berharga ini. Implikasi temuan penelitian ini sangat signifikan untuk  sistem  tenaga  surya,  karena  peningkatan  akurasi pengukuran  arus  dapat  membawa  dampak  positif  pada berbagai  aspek  operasional  dan  efisiensi  sistem.  Dengan menggunakan  model  regresi  linear  untuk  mengoreksi ketidakakuratan  sensor  ACS712,  kita  dapat  meningkatkan keandalan pemantauan kinerja sistem dan mendeteksi potensi masalah  dengan  lebih  tepat  waktu.  Hasil  yang  lebih  akurat juga  memungkinkan  sistem  untuk  lebih  efektif  mengelola energi  yang  dihasilkan  oleh  sel  surya,  mengoptimalkan penyimpanan  energi,  dan  mengintegrasikan  produksi  listrik dengan kebutuhan penggunaan.
Hipotesa  awal  penelitian  ini  adalah  bahwa  penggunaan regresi  linear  memiliki  potensi  untuk  mengoptimalkan keakuratan pengukuran sensor ACS712. Dengan memahami dan  memodelkan  hubungan  linear  antara  pembacaan  sensor ACS712 dan pembacaan alat referensi yang telah divalidasi, diharapkan bahwa regresi linear dapat membantu mengurangi ketidakakuratan sensor tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  eksperimental yang  bertujuan  untuk  komparasi,  di  mana  eksperimen dirancang untuk membandingkan perbedaan hasil pengukuran  arus  sebelum  dan  setelah  implementasi  model regresi linear pada sensor ACS712. Meskipun berfokus pada aspek  perbandingan,  penelitian  ini  lebih  mendekati  metode kuantitatif.  Dengan  mengoptimalkan  pengukuran  arus menggunakan model regresi linear, penelitian ini tidak hanya mengeksplorasi  perbedaan  angka  tetapi  juga  mengarah  ke pemahaman yang lebih mendalam terkait peningkatan akurasi secara  kuantitatif.  Adapun  metode  penelitian  terlihat  pada gambar 1.

## Gambar 1.Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  berfokus  pada  optimisasi  pengukuran  arus menggunakan  sensor  ACS712  dalam  konteks  PLTS.  Objek penelitian utamanya adalah pengembangan dan implementasi regresi linear sebagai alat untuk meningkatkan akurasi sensor ACS712.
Sampel  penelitian  ini  mencakup  berbagai  kondisi  arus yang diukur menggunakan sensor ACS712. Data diambil dari sistem  PLTS  yang  ada,  yang  mencakup  variasi  arus  yang beragam  sesuai  dengan  situasi  operasionalnya.  Dalam eksperimen  ini,  kami  melakukan  pengambilan  data  arus dengan menggunakan sensor ACS712 yang terintegrasi pada Arduino Uno, dan hasilnya dicatat melalui pembacaan serial port.  Secara  simultan,  kami  juga  melakukan  pengukuran menggunakan  alat  yang  telah  divalidasi,  yaitu  multimeter digital merk TESTO. Kedua set data ini dicatat dengan teliti dan kemudian disusun dalam tabel yang akan dijadikan dasar untuk  analisis  lebih  lanjut.  Proses  regresi  akan  diterapkan pada  data  tersebut,  memungkinkan  kami  untuk  memahami hubungan dan perbedaan antara pengukuran sensor ACS712 dan  multimeter  digital,  serta  mengevaluasi  akurasi  dan keandalan sensor dalam pengukuran arus.
Variabel  utama  yang  digunakan  untuk  mengukur keberhasilan penelitian ini adalah tingkat akurasi pengukuran arus oleh sensor ACS712 setelah menerapkan model regresi linear.  Keberhasilan  diukur  dengan  membandingkan  hasil pengukuran  sensor  dengan  nilai  arus  yang  sebenarnya  yang diukur  menggunakan  alat  yang  telah  tervalidasi  seperti amperemeter  digital.  Selain  itu,  variabel  lain  seperti keakuratan pemantauan PLTS dan kemampuan sensor dalam mencapai hasil yang konsisten juga akan dievaluasi.
Tahap  studi  literatur  dan  pengumpulan  data  mencakup studi  literatur  tentang  teknologi  monitoring  arus  dan pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  untuk  mengembangkan model.  Dalam  proses  pengumpulan  data,  sensor  ACS712 akan ditanam pada arduino uno dan dihubungkan dengan PC dengan komunikasi serial (USB). Dalam tahapan ini program yang  digunakan  untuk  mengkonversi  nilai  analog  menjadi Arus (mA) adalah [4], [15].
current = map(current, 0, 1023, -5000, 5000); current = current / 185;
Sebanyak  60  data  akan  di-capture  dalam  penelitian  ini, dengan  memberikan  variasi  arus.  Data  juga  akan  di-capture
Studi literatur dan pengumpulan data
Analisis data Pengembangan model dengan regresi linear (Data Training) Validasi model (Data
Testing)

## 200
menggunakan alat yang telah tervalidasi yaitu Amperemeter Digital.
Tahap  analisis  data  mencakup  analisis  data  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  monitoring  arus  pada PLTS dan menemukan  hubungan  antara  nilai  analog  sensor  ACS712 dengan  nilai  arus  yang  sebenarnya.  Output  dari  tahapan  ini adalah  hubungan  antara  nilai  analog  sensor  dan  nilai  arus sebenarnya (nilai yang diukur dengan amperemeter digital).
Tahap  pengembangan  model  regresi  linear  mencakup pengembangan model konversi nilai analog menjadi nilai arus yang  lebih  akurat  dan  presisi  dengan  menggunakan  regresi linear.  Output  dari  tahapan  ini  adalah  sebuah  model  regresi linear  yang  memperlihatkan  hubungan  antara  nilai  analog sensor  dan  nilai  sebenarnya.  Linear  regression  modeling adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memodelkan hubungan  linear  antara  dua  variabel.  Dalam  konteks pengukuran  arus  dengan  sensor  ACS712,  linear  regression dapat membantu memahami dan memperbaiki ketidakakuratan  pengukuran  dengan  mengidentifikasi  pola atau  deviasi  dari  hubungan  seharusnya  antara  pembacaan sensor dan pembacaan alat referensi  yang divalidasi, seperti multimeter digital.
Tahap  validasi  model  (data  testing)  adalah  proses menggunakan  data  yang  belum  dipakai  dalam  pembuatan model  untuk  memastikan  akurasi  dan  presisi  model.  Output dari  tahapan  ini  adalah  nilai  Error  Absoulute  dan  Relative Error dari model baru.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Data Training
Adapun  data  yang  telah  diambil  menggunakan  sensor ACS712 dan alat tervalidasi adalah sebagai berikut.
T ABLE 1. D ATA S ENSOR ACS712 DAN A LAT U KUT TERVALIDASI UNTUK TRAINING X Y Selisih 8.300 8.000 0.300 8.300 8.000 0.300 8.000 7.900 0.100 8.100 7.900 0.200 8.300 8.100 0.200 ……… ……… ……… ……… ……… ……… 8.000 6.000 2.000 8.100 7.500 0.600 8.200 6.500 1.700 Rata-rata selisih 0.364
Dalam  tabel  1  kami  hanya  memperlihatkan  sebagian contoh  dari  data.  Terlihat  ada  data  dari  sensor  ACS712  (X) dan  data  dari  alat  ukur  tervalidasi  (Y).  Analisis  data menunjukkan bahwa sensor ACS712 (X) cenderung memiliki selisih dalam pengukurannya dibandingkan dengan alat yang telah tervalidasi (Y), dengan rata-rata selisih 0.364. Beberapa pengukuran  memiliki  selisih  nol,  menandakan  kemampuan sensor dalam mengukur secara akurat dalam beberapa situasi, tetapi ada juga pengukuran dengan selisih yang cukup besar,
yang mengindikasikan ketidakstabilan sensor dalam pengukuran tertentu.

## B. Hasil Regresi Linear dan Implementasi ke Arduino
Dalam kerangka penelitian ini, telah berhasil dikembangkan  sebuah  model  regresi  linear  yang  bertujuan untuk mengoptimalkan pengukuran arus menggunakan sensor ACS712.  Analisis  regresi  linear  menghasilkan  suatu persamaan matematis yang menggambarkan hubungan antara variabel  dependen  (Y),  yang  merupakan  pengukuran  arus yang  telah  disesuaikan  oleh  sensor  ACS712,  dan  variabel independen (X), yang merupakan pengukuran arus yang telah tervalidasi oleh alat referensi, yang direpresentasikan sebagai berikut.
𝑌 = 0.92𝑋 + 0.12
Koefisien  regresi  linear  0.92  mengindikasikan  tingkat perubahan  yang  diharapkan  dalam  nilai  Y  ketika  variabel independen X mengalami perubahan satu unit. Sementara itu, konstanta 0.12 merupakan intercept yang mencerminkan nilai Y ketika variabel independen X memiliki nilai nol.
Pemodelan regresi linear yang dihasilkan dari penelitian ini menjadi instrumen utama dalam mengoptimalkan pengukuran arus  menggunakan  sensor  ACS712,  dengan  tujuan  untuk mendekati  pengukuran  yang  telah  tervalidasi  oleh  alat referensi.
Dalam  tahap  implementasi  model  regresi  ke  dalam Arduino  Uno,  kami  mengintegrasikan  persamaan  regresi linear  yang  telah  dikembangkan.  Proses  ini  melibatkan praproses  data,  di  mana  data  dari  sensor  ACS712  dan  alat referensi  disaring  dan  disiapkan  untuk  analisis.  Persamaan regresi  linear  (Y  =  0.92X  +  0.12)  kemudian  diaplikasikan dalam  kode  Arduino,  memungkinkan  perhitungan  nilai  Y berdasarkan  data  yang  diterima  dari  sensor  ACS712.  Hasil pengukuran  sensor  ACS712  (Y)  selanjutnya  divalidasi dengan  pengukuran  alat  referensi  (X)  untuk  mengevaluasi akurasi model regresi.

## C. Pengujian Kinerja setelah Regresi Linear
Berikut adalah tabel 2 hasil pengujian kinerja pada model regresi  linear.  Variabel  X1  merupakan  variabel  pengukuran ACS712  setelah  menggunakan  model  regresi  linear  dan  Y adalah pengukuran alat tervalidasi.
T ABLE 2. D ATA T ESTING X1 Y Selisih 7.844 7.800 0.044 7.233 7.224 0.009 7.335 7.320 0.015 7.538 7.512 0.026 …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. 8.862 8.760 0.102 7.742 7.704 0.038 7.844 7.800 0.044 7.945 7.896 0.049 8.149 8.088 0.061 Rata rata selisih 0.044
Optimization of ACS712 Sensor Current Measurement in Solar Power System through Regression Modeling (Lantana Dioren Rumpa)
Tabel 2 menunjukkan hasil data pengujian yang diperoleh setelah  implementasi  model  regresi  linear  pada  sensor ACS712  melalui  pemrograman  Arduino  Uno.  Data  ini merupakan hasil perbandingan antara nilai X1 yang diperoleh dari  sensor  ACS712,  nilai  Y  yang  dihasilkan  oleh  model regresi linear, dan selisih antara keduanya.
Hasil  pengujian  ini  merupakan  bagian  integral  dari evaluasi kinerja model regresi linear. Nilai selisih antara X1 dan Y mencerminkan sejauh mana model mampu mendekati nilai sebenarnya yang diukur oleh sensor ACS712. Rata-rata selisih  (0.044)  juga  dicatat  sebagai  indikator  umum  akurasi model  regresi  dalam  seluruh  rangkaian  pengujian.  Data  ini akan  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dan efektivitas  model  regresi  linear  dalam  memperbaiki pengukuran arus pada sistem tenaga surya.
T ABLE 3. H ASIL P ENGUJIAN K INERJA Correlation coefficient 0.9291 Mean absolute error 0.2038 Root mean squared error 0.3242 Relative absolute error 39.3296 % Root relative squared error 39.153  %
Hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa model regresi linear yang diterapkan pada sensor ACS712 memiliki kinerja yang sangat  baik  dalam  memprediksi  nilai-nilai  arus  listrik  yang sesungguhnya.  Dengan  nilai  koefisien  korelasi  yang  tinggi (0.9291),  kesalahan  prediksi  yang  rendah  seperti  Mean Absolute  Error  (0.2038)  dan  Root  Mean  Squared  Error (0.3242), serta metrik berdasarkan persentase kesalahan yang relatif rendah, model ini mampu mengoptimalkan pengukuran sensor  ACS712  sehingga  mendekati  tingkat  akurasi  yang diharapkan.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengoptimalkan  pengukuran  arus dengan  menggunakan  model  regresi  linear  pada  sensor ACS712  dalam  sistem  tenaga  surya.  Hasil  penelitian menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  dalam  akurasi pengukuran  arus  sebelum  dan  setelah  penerapan  model tersebut.  Sebelum  digunakan,  selisih  rata-rata  antara pengukuran sensor ACS712 dan alat referensi adalah 0.364, menunjukkan  ketidakakuratan  yang  signifikan.  Namun, setelah  menerapkan  model  regresi  linear,  selisih  rata-rata turun  drastis  menjadi  hanya  0.044.  Ini  menandakan peningkatan  akurasi  sensor  ACS712  yang  efektif  dengan pendekatan  ini,  mendekati  pengukuran  alat  referensi  yang tervalidasi.  Penelitian  ini  berpotensi  meningkatkan  efisiensi dan  keandalan  sistem  tenaga  surya  secara  keseluruhan, mendukung  perkembangan  energi  terbarukan  yang  lebih efisien di masa depan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi,  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi atas bantuan penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] L. Ciani, L. Cristaldi, M. Faifer, M. Lazzaroni, and M. Rossi, ‘Design and  implementation  of  a  on-board  device  for  photovoltaic  panels monitoring’,  in 2013  IEEE  International  Instrumentation  and Measurement  Technology  Conference  (I2MTC) ,  IEEE,  2013,  pp. 1599–1604.
[2] A.  Senen,  ‘Perancangan prototipe  alat ukur arus  listrik  Ac  dan  Dc berbasis  mikrokontroler  arduino  dengan  sensor  arus  Acs-712  30 ampere’, Sutet , vol. 8, no. 1, pp. 28–33, 2018.
[3] U.  Khair,  A.  J.  Lubis,  I.  Agustha,  and  M.  Zulfin,  ‘Modeling  and simulation of electrical prevenion system using Arduino Uno, GSM modem,  and  ACS712  current  sensor’,  in Journal  of  Physics: Conference Series , IOP Publishing, 2017, p. 012049.
[4] A. Anantama, A. Apriyantina, S. Samsugi, and F. Rossi, ‘Alat Pantau Jumlah  Pemakaian  Daya  Listrik  Pada  Alat  Elektronik  Berbasis Arduino UNO’, J. Teknol. Dan Sist. Tertanam , vol. 1, no. 1, pp. 29– 34, 2020.
[5] I. Romli, M. A. Hidayat, and C. Naya, ‘Monitoring and assembly of internet  of  things-based  solar  power  plants’, Tek.  J.  Sains  Dan Teknol. , vol. 17, no. 2, pp. 228–234, 2021.
[6] N.  I.  M.  Akbar  and  Z.  Tahir,  ‘Performance  Analysis  of  Fog Architecture  to  Monitor  Solar  Panel  for  Smart  Home’,  in 2023 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) , IEEE, 2023, pp. 245–250.
[7] H.  Satria  and  S.  Syafii,  ‘Sistem  Monitoring  Online  dan  Analisa Performansi PLTS Rooftop Terhubung ke Grid PLN’, J.  Rekayasa Elektr. , vol. 14, no. 2, 2018.
[8] M.  A.  Rubeo  and  T.  L.  Schmitz,  ‘Mechanistic  force  model coefficients:  A  comparison  of  linear  regression  and  nonlinear optimization’, Precis. Eng. , vol. 45, pp. 311–321, 2016.
[9] E.  K.  Chong,  W.-S.  Lu,  and  S.  H.  Żak, An  introduction  to optimization . John Wiley & Sons, 2023.
[10] M. S. Reis and P. M. Saraiva, ‘Integration of data uncertainty in linear regression and process optimization’, AIChE J. , vol. 51, no. 11, pp. 3007–3019, 2005.
[11] H.  Darmono,  K.  Koesmarijanto,  and  F.  R.  Naufal,  ‘Monitoring  of Voltage and Load Current  Integration of Solar Panels with Electric Grids  Android-Based’, J.  Telecommun.  Netw.  J.  Jar.  Telekomun. , vol. 12, no. 3, pp. 128–131, 2022.
[12] C.  Guestrin,  P.  Bodik,  R.  Thibaux,  M.  Paskin,  and  S.  Madden, ‘Distributed regression: an efficient framework for modeling sensor network data’, in Proceedings of the 3rd international symposium on Information processing in sensor networks , 2004, pp. 1–10.
[13] Y. Ge, J. H. Wang, G. B. Heuvelink, R. Jin, X. Li, and J. F. Wang, ‘Sampling  design  optimization  of  a  wireless  sensor  network  for monitoring  ecohydrological  processes  in  the  Babao  River  basin, China’, Int. J. Geogr. Inf. Sci. , vol. 29, no. 1, pp. 92–110, 2015.
[14] E.  Prihatini et  al. ,  ‘Solar  Panel  as  Alternative  Energy  Source  for Water Pump Control System at the Floating House in the Palembang Musi  River  Bank’,  in 5th  FIRST  T1  T2  2021  International Conference (FIRST-T1-T2 2021) , Atlantis Press, 2022, pp. 243–248.
[15] T.  P.  Satya,  F.  Puspasari,  H.  Prisyanti,  and  E.  R.  M.  Saragih, ‘perancangan dan analisis sistem alat ukur arus listrik menggunakan sensor  acs712  berbasis  arduino  uno  dengan  standard  clampmeter’, Simetris J. Tek. Mesin Elektro Dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 39–44, 2020.