Abstrak —Penggunaan  energi  merupakan  hal  yang  paling penting  pada  sistem smart home ,  karena  dengan  energi  yang kecil  maka  sistem smart home akan  semakin  efisien  dan  juga ekonomis.  Konsumsi  energi  pada  sistem smart home dioptimalkan dengan teknik penjadwalan peralatan secara real time berdasarkan  harga  listrik  pada  saat  itu  dan  persentase kenyamanan pengguna dimana konsumsi daya setiap peralatan diatur untuk melakukan penghematan. Melalui pendekatan ini pengguna  dapat  menentukan  tingkat  kenyamanan  secara fleksibel  untuk  melakukan  penghematan  tanpa  mengurangi kenyamanan  yang  diperoleh  dari  setiap  peralatan  rumah tangga. Algoritma Cuckoo - Earthworm digunakan untuk proses penjadwalan  peralatan  secara real time .  Sistem smart home dilengkapi  dengan  Raspberry  Pi3  sebagai  HUB controller dan Smart  Plug yang  digunakan  untuk  monitor  energi  yang digunakan pada setiap peralatan dan juga sebagai switch untuk melakukan  penjadwalan.  Komunikasi  antara  HUB controller dan  setiap device menggunakan  jaringan Z-Wave .  Untuk user interface menggunakan Home Assistant .  Pada  implemetasi sistem smart home dengan daya rendah menggunakan algoritma Cuckoo - Eartworm kali  ini  didapatkan  pengurangan  biaya mencapai 41.39% dan energi mencapai 32.52% dari peralatan yang tidak terjadwal pada tingkat kenyamanan terendah.
Kata  Kunci — Smart  Home ,  Optimisasi, Cuckoo-Earthworm, Smart Plug , Raspberry Pi3, Z-Wave, Home Assistant .

## I. PENDAHULUAN
ENGGUNAAN  sistem smart  home sudah  menjadi  tren untuk  era  digital  seperti  sekarang  ini.  Dengan  adanya sistem smart  home maka  pengontrolan  dan monitoring penggunaan  peralatan  rumah  tangga  menjadi  sangat  mudah karena  bisa  dilakukan  dimana  saja  dan  kapan  saja.  Namun sistem smart home biasa hanya bisa mempermudah pengguna dalam  hal  pengontrolan  dan monitoring peralatan  rumah tangga saja tanpa bisa melakukan optimasi pada energi listrik yang  dikonsumsi  secara  otomatis  akibatnya  pengaturan kebutuhan  konsumsi  energi  listrik  masih  bergantung  pada pengguna.  Oleh  karena  itu  implementasi smart  home yang bisa  melakukan  optimasi  energi  secara  otomatis  pada  sisi pengguna  merupakan  hal  yang  sangat  penting  karena  bisa menghemat  pemakaian  energi  dan  juga  pengeluaran  biaya yang harus dibayarkan. Demand Response (DR) merupakan solusi  paling  efektif  dalam  optimasi  energi  pada  sisi pengguna [1]. Demand pada sisi pengguna akan naik seiring dengan  meningkatnya  produk  elekronik  pintar  yang digunakan di rumah tangga  [2], [3]. Optimisasi energi pada sisi  pengguna  juga  dapa  dilakukan  dengan  memberikan
reward jika  mengurangi pemakaian daya pada saat on - peak [4]  dan  juga  optimisasi  energi  menggunakan  teknik penjadwalan yang disertai dengan koordinasi antar peralatan rumah  tangga  menggunakan Game  Theory (GT)  dengan berbagai  macam  algoritma  optimisasi  [5]–[7].  Telah dilakukan  simulasi  dan  perbandingan  tingkat  efisiensi penggunaan  beberapa  algoritma  yang  bisa  digunakan  untuk menghemat  energi  secara  otomatis  pada  sistem smart  grid [8]. Optimisasi beban pada smart grid juga dilakukan dengan algoritma  optimisasi Knapsack dan Particle Swarm Optimization (PSO)  yang  dikombinasikan  dengan  skema pembayaran Time  of  Use (TOU)  dan Real  Time  Pricing (RTP) [9]. Demand Side Management pada smart grid juga bisa  dilakukan  menggunakan Linear  Programming dan Genetic Algorithm [10][11].  Penjadwalan  pada  peralatan rumah tangga juga bisa dilakukan dengan algoritma Cuckoo Search (CS) dan Earthworm  Optimization (EWO) dan juga algoritma optimisasi
hybrid
Cuckoo-Earthworm [12][13][14][15].  Komunikasi  antar  peralatan  pada smart home bisa  dilakukan  menggunakan  media wireless dengan protokol Zigbee atau Z-Wave [16].

## II. SCHEDULING TECHNIQUES
Terdapat dua macam manajemen energi untuk menghemat pemakaian energi yaitu SSM ( Supply Side Management ) dan DSM  ( Demand  Side  Management ).  Yang  termasuk  dalam SSM  yaitu  instalasi  atau  penambahan  sumber  energi  baru, akan  tetapi  penambahan  sumber  energi  baru  tentu  saja membutuhkan waktu yang relative lama untuk siap dipakai. Dalam  DSM,  permintaan  kebutuhan  energi  dapat  diatur dengan strategi pengaturan pemakaian peralatan yang dibagi menjadi tiga  yaitu Load shifting , Valley filling dan Flexible load . Load  shifting merupakan  manajemen  energi  yang paling  efisien  [8].  Strategi Load  shifting kebanyakan diimplementasikan dengan DR ( Demand Response ) program. DR  program  adalah  perubahan  penggunaan  energi  listrik sebagai respon dari perubahan harga listrik yang dikirim oleh utility (sumber  energi  listrik).  DR  program  dibagi  menjadi dua tipe yaitu IDR ( Incentive-based DR program ) dan PDR ( Priced-based DR program ). Price  signal yang  umum dipakai pada PDR yaitu RTP ( Real Time Pricing ), DAP ( Day Ahead Pricing ), TOU ( Time of Use ), dan IBR ( Inclined Block Rate ).  RTP  dikenal  sebagai pricing  scheme yang  paling efisien  [8].  Sebagai  pertimbangan  tingkat  efisiensi  maka digunakan  DSM  dengan  menggunakan  program Load shifting dan RTP.

## Desain dan Implementasi Smart Home Konsumsi Daya Rendah Menggunakan Algoritma Optimisasi Cuckoo -

## Earthworm
Miftahul Falahi Alfafa dan Yusuf Bilfaqih Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : bilfaqih@ee.its.ac.id
P
III. PERANCANGAN SISTEM SMART HOME
Pada perancangan sistem smart home daya rendah dibagi menjadi  2  yaitu  perancangan  konsep  (untuk  analisis perbandingan  penggunaan  tanpa  dan  dengan smart  home daya  rendah)  dan  perancangan  detail.  Perancangan  detail meliputi  perancangan hardware dan software .  Sebuah
metode Load shifting 𝑠 1 , 𝑠 2 , … , 𝑠 𝑛 = 𝐶𝑢𝑐𝑘𝑜𝑜𝐸𝑎𝑟𝑡ℎ𝑤𝑜𝑟𝑚(𝑓(𝑠 1 , 𝑠 2 , … , 𝑠 𝑛 ) = 𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑)) diberikan  sebagai  status  dari  seluruh device ( on/off ),  dalam hal  ini  dipakai  5 device dengan  spesifikasi  yang  berbeda. Tujuan  dari Load  shifting adalah  menentukan device mana saja yang harus on atau off berdasarkan tarif listrik dan tingkat kenyamanan  pengguna.  Setiap device dalam  rumah  tangga pasti  memakai  daya  listrik  dengan  kapasitas  tertentu. Sehingga  model  energi  dan  biaya  yang  dipakai  dari  setiap device adalah sebagai berikut:
𝐹𝑢𝑛𝑔𝑠𝑖 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘𝑡𝑖𝑓 = ∑ {(∑ 𝑠 𝑖(𝑡) ∗ 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) ∗ 𝑛 𝑖=1 24 𝑡=1
𝑡𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑙𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘(𝑡) ) − 𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑} ( 1)
A. Perancangan Sistem
Pada  sistem smart  home daya  rendah  terdapat  beberapa variable  yang  diperlukan  untuk  mengoptimasi  energi  dan biaya  listrik  berdasarkan  tarif  listrik  dan  tingkat  kenyaman pengguna yaitu
1) Menentukan Random Energy Consumption Random energy consumption digunakan untuk perbandingan tanpa menggunakan optimasi energi dan biaya.
𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖 = 𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑏𝑖𝑛𝑎𝑟𝑦(𝑡) ∗  𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡)
(2)
𝑢𝑛𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖 𝑖=𝑛 𝑖=1 (3)
Gambar 1. Sistem keseluruhan smart home
Gambar 2. Raspberry Pi 3 dan Aeotec Z-Wave USB
Gambar 3. Water heater and Water pump
Gambar 4. Air conditioner and Refrigerator
Gambar 5. Z-Wave Smart Plug Neo Coolcam
Gambar 6. Interruptible devices terhubung dengan Gambar 7. Implementasi smart home daya rendah
Gambar 8. Bagian Electricity Price
Total energy dalam 1 hari yaitu:
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ 𝑢𝑛𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 𝑖 24 𝑡=1 (4)
2) Menentukan Optimized Power Consumption
Optimized  Power  Consumption didapat  dengan  mencari nilai threshold yang  kemudian  dimasukkan  ke  algoritma Cuckoo-Earthworm untuk  mendapatkan  status  dari  masing- masing peralatan ( on atau off ). Untuk mencari nilai threshold dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑖 = 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) ∗  𝑡𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑙𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘(𝑡)
(5)
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 = ∑ 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑖 𝑛 𝑖=1 (6)
Menentukan  nilai threshold dipengaruhi  dari  persentase alokasi dari harga listrik dan persentase kenyamanan. Untuk tugas akhir kali ini persentase alokasi dari harga listrik dibagi
3 yaitu Low price (80%), Med price (53.33%) dan High price (26.67%). Dan untuk persentase kenyamanan bernilai 0% s/d 100%.  Sehingga  nilai threshold didapat  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝑦% = 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ∗ (𝑏 − 𝑎) ∗ (𝑑 − 𝑐) + 𝑐 (7)
Dimana: y% = nilai threshold x = persentase kenyaman (%) a = batas bawah persentase kenyamanan (%) b = batas atas persentase kenyamanan (%) c = batas bawah persentase alokasi harga listrik (%) d = batas atas persentase alokasi dari harga listrik (%), maka nilai threshold yaitu:
threshold =y%*total_biaya                                    (8)
Gambar 9. Bagian Random Power Consumption
Gambar 10. Bagian Optimized Power Consumption
Gambar 11. Bagian pengaturan untuk algoritma
Gambar 12. Bagian Input Persentase kenyamanan dan monitor energi dan biaya sebelum dan sesudah dioptimasi
Gambar 13. Bagian kontrol dan monitor peralatan rumah
Gambar 14. Real Time Pricing
Gambar 15. Pemakaian energi dalam 1 hari
Gambar 16. Total biaya dalam 1 hari
Menentukan  status  masing-masing  peralatan  berdasarkan nilai threshold dengan  menggunakan  algoritma  optimisasi Cuckoo - Earthworm .  Fungsi  objektif  yang  digunakan  pada algoritma Cuckoo - Earthworm adalah sebagai berikut:
𝑠𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠 𝑖 = 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) ∗  𝑡𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑙𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘(𝑡) ∗ 𝑠 𝑖(𝑡) (9)
𝑓(𝑠 1 , 𝑠 2 , … , 𝑠 𝑛 ) = (∑ 𝑠 𝑖(𝑡) ∗ 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) ∗ 𝑡𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑙𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘(𝑡) 𝑛 𝑖=1 ) (10)
𝑓(𝑠 1 , 𝑠 2 , … , 𝑠 𝑛 ) <= 𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 (11)
𝑠 1 , 𝑠 2 , … , 𝑠 𝑛 = 𝐶𝑢𝑐𝑘𝑜𝑜𝐸𝑎𝑟𝑡ℎ𝑤𝑜𝑟𝑚(𝑓(𝑠 1 , 𝑠 2 , … , 𝑠 𝑛 ) = 𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑)) ( 12) Dimana:
𝑠 1 =status peralatan 1 (0/1) 𝑠 2 =status peralatan 2 (0/1) 𝑠 𝑛 =status peralatan ke-n (0/1) Sehingga Optimized  Energy  Consumption dapat  dicari dengan persamaan sebagai berikut:
𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ 𝑠 𝑖(𝑡) ∗ 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) 𝑛 𝑖=1 (13)
Total energy dalam 1 hari yaitu:
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ 𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 𝑖 24 𝑡=1 (14)

## 3) Menentukan Energy Consumption All Devices
Untuk  menamplikan  total  energi  keseluruhan  dari peralatan sebelum dan sesudah optimasi pada waktu tertentu, persamaan yang digunakan yaitu persamaan (4) dan (14).
4) Menentukan Total Electricity Cost
Total  electricity  Cost dibagi  menjadi  2  yaitu Total Electricity Cost sebelum  dan  sesudah  dioptimasi. Total Electricity Cost sebelum dioptimasi:
𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚(𝑖) = 𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑏𝑖𝑛𝑎𝑟𝑦(𝑡) ∗  𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) ∗ 𝑡𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑙𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘(𝑡) (15) 𝑢𝑛𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑐𝑜𝑠𝑡 = ∑ 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚(𝑖) 𝑛 𝑖=1 (16)
Tabel 1.
Spesifikasi output, jumlah konsumsi daya dan operational time pada
interruptible devices Device Output Konsumsi Daya Operational Time (Hour) Water heater 20 o C – 60 o C 15  kW  –  20 kW 5 Water pump 1  liter/min  – 3 liter/min 9 kW – 13 kW 7 Air Conditioner 26 o C – 22 o C 7 kW – 9 kW 8 Refrigerator 15 o C – 0 o C 5 kW – 8 kW 9 Iron 90 o C  –  120
o C 3 kW – 7 kW 9 Tabel 2. Hubungan persentase kenyaman dan jumlah populasi dengan persentase penghematan energi dan biaya Persentase kenyamanan (%) Jumlah populasi Penggunaan total energi (kWh) penghematan total biaya (%) 0 3 278 7.93 0 10 278 11.24 0 20 278 5.17 0 30 278 8.11 30 3 299 6.4 30 10 299 4.1 30 20 299 9.73 30 30 299 4.92 60 3 344 6.41 60 10 344 9.72 60 20 344 5.97 60 30 344 0.14 100 3 412 5.99 100 10 412 2.91 100 20 412 6.98 100 30 412 1.82 Gambar 17. Energi per device sebelum dioptimasi
Gambar 18. Energi per device sesudah dioptimasi
Gambar 19. Real Time Pricing
Gambar 20. Pemakaian energi dalam 1 hari
Total cost dalam 1 hari yaitu:
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 = ∑ 𝑢𝑛𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖 24 𝑡=1 (17)
Total Electricity Cost setelah dioptimasi:
𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑖 = 𝑠 𝑖(𝑡) ∗  𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖(𝑡) ∗ 𝑡𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑙𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘(𝑡) (18)
𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑐𝑜𝑠𝑡 = ∑ 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑖 𝑛 𝑖=1 (19)
Total cost dalam 1 hari yaitu:
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 = ∑ 𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑖 24 𝑡=1 (20)
5) Arsitektur Sistem Smart Home
Semua peralatan rumah tangga terhubung dengan Z-Wave Smart Plug . User dapat  mengontrol  dan  memonitor  semua peralatan rumah tangga melalui smart phone atau tablet PC yang  terhubung  dengan gateway . User 1, user 2  sampai dengan user ke-n merupakan pengguna atau penghuni smart home . Setiap pengguna dapat mengakses sistem smart home
menggunakan  teknologi Wi-Fi . User dapat  memonitor  dan mengontrol  setiap  peralatan  rumah  tangga  melalui Smart Phone , Laptop ataupun Personal Computer . User juga dapat mengontrol tingkat penghematan daya pada setiap peralatan berdasarkan  persentase  kenyamanan  pengguna. Gateway berfungsi  untuk  menghubungkan  semua user dengan  setiap peralatan rumah tangga. Komunikasi antara gateway dengan setiap  peralatan  rumah  tangga  ( device )  menggunakan protokol Z-Wave yang  merupakan  protokol  komunikasi dengan  penggunaan  daya  yang  sangat  hemat.  Sistem keseluruhan samart home dapat dilihat pada Gambar 1.

## B. Perancangan Hardware
Terdapat beberapa komponen yang digunakan pada sistem smart  home yaitu  Raspberry  Pi3,  Z-Wave Smart Plug Neo Coolcam,  Aeotec  Z-Wave  USB  Stick  dapat  dilihat  pada Gambar 2, Mifi dan 5 buah interruptible devices . Raspberry Pi3 digunakan sebagai kontroler, Z-Wave USB Stick sebagai
Gambar 21. Total biaya dalam 1 hari
Gambar 22. Energi per device sebelum dioptimasi Gambar 23. Energi per device sesudah dioptimasi
Gambar 24. Real Time Pricing
Gambar 25. Pemakaian energi dalam 1 hari
Gambar 26. Total biaya dalam 1 hari
Gambar 27. Energi per device sebelum dioptimasi
Gambar 28. Energi per device sesudah dioptimasi
gateway ,  Z-Wave Smart Plug Neo  Coolcam  dapat  dilihat pada  Gambar  5  digunakan  untuk  monitor  dan  kontrol  dari berbagai  peralatan  rumah  tangga,  Mifi  sebagai  media komunikasi  antara user dengan  sistem smart home dan interruptible devices digunakan  untuk  mewakili  beban  dari peralatan rumah tangga.  Water heater and Water Pump dapat dilihat pada Gambar 3, Air conditioner and Refrigator dapat dilihat pada Gambar 4.Dalam tugas akhir kali ini digunakan 5  buah  Neo  Coolcam  dan  5 interruptible devices meliputi water heater , water pump , air conditioner , refrigerator , iron dengan spesifikasi daya yang berbeda- beda. Spesifikasi dari Aeotec Z-ZWave USB Stick yang digunakan yaitu: (1) USB 2.0  compliant ;  (2) Operating  distance:  up  to  500  feet/150 metres  outdoors  in  normal  mode  or  1310  feet/400  metres outdoors  in  PA  mode ;  (3) Radio  protocol  Z-Wave ;  (4) Radio Frequency 908.4 MHz . Spesifikasi dari Smart Plug Z-Wave Neo Coolcam yaitu: (1) Input voltage: 110-230V AC 50/60Hz ; (2) Max current: 13A ; (3) Radio protocol: Z-Wave; (4)Radio frequency:  908.4  MHz ;  (5) Wireless  distance:  up  to  60m outdoor, up to 40m indoor. Spesifikasi interruptible devices dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dalam  tugas  akhir  ini,  semakin besar tingkat kenyamanan pengguna maka semakin efisien
pula daya yang dikonsumsi oleh masing-masing device untuk memberikan  kenyamanan  kepada  pengguna.  Interruptible devices  terhubung  dengan  smart  plug  dapat  dilihat  pada Gambar  6.  Implementasi  smart  home  daya  rendah  dapat dilihat pada Gambar 7.

## C. Perancangan Software User Interface
Aplikasi  yang  digunakan  untuk smart home yaitu Home Assistant yang  dibuat  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman  Python.  Dalam  aplikasi smart home terdapat beberapa bagian utama yaitu:
1) Electricity Price
Digunakan untuk menampilkan grafik perubahan harga listrik secara real  time dari  waktu  ke  waktu  dapat  dilihat  pada Gambar 8.

## 2) Random Energy Consumption
Digunakan untuk menampilkan grafik konsumsi energi listrik dari waktu ke waktu tanpa adanya optimasi pemakaian energi listrik  berdasarkan  harga  listrik  pada  masing-masing peralatan dapat dilihat pada Gambar 9.

## 3) Optimized Energy Consumption
Digunakan untuk menampilkan grafik konsumsi energi listrik dari  waktu  ke  waktu  setelah  dilakukan  optimasi  terhadap pemakaian energi listrik berdasarkan harga listrik dan tingkat kenyamanan pengguna pada masing-masing peralatan dapat dilihat pada Gambar 10.
4) Energy Consumption for All Devices
Digunakan untuk menampilkan grafik konsumsi energi listrik dari waktu ke waktu untuk seluruh peralatan.

## 5) Total Electricity Cost
Digunakan  untuk  menampilkan  grafik  tagihan  biaya  listrik dari waktu ke waktu untuk seluruh peralatan.
Gambar 29. Real Time Pricing
Gambar 30. Pemakaian energi dalam 1 hari
Gambar 31. Total biaya dalam 1 hari
Gambar 32. Energi per device sebelum dioptimasi
Gambar 33. Energi per device sesudah dioptimasi
6) Pengaturan untuk Alogaritma
Digunakan  untuk  keperluan testing algoritma,  untuk  input parameter jumlah device , populasi, batas bawah dan atas tarif listrik dapat dilihat pada Gambar 11.
7) Input Persentase Kenyamanan
Digunakan untuk memasukkan tingkat kenyamanan pengguna (dalam persen)
8) Monitor Energi dan Biaya sebelum Dioptimasi
Digunakan  untuk  menampilkan  penggunaan  energi  saat  ini, total  energi,  biaya  listrik  saat  ini  dan  total  biaya  listrik sebelum dioptimasi.
9) Monitor energi dan biaya setelah dioptimasi
Digunakan  untuk  menampilkan  penggunaan  energi  saat  ini, total energi, biaya listrik saat ini dan total biaya listrik setelah dioptimasi dapat dilihat pada Gambar 12.
10) Kontrol dan monitor 5 peralatan rumah tangga
Digunakan untuk monitoring energi dan status ( on / off ) pada masing-masing peralatan dan juga sebagai kontrol manual ke peralatan rumah tangga dapat dilihat pada Gambar 13.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Bab ini membahas hasil simulasi dari sistem smart home daya  rendah  dengan  teknik  penjadwalan  peralatan  rumah tangga. Hasil dari optimasi berupa keluaran energi pemakaian dan  tarif  listrik  yang  harus  dibayar  berdasarkan  perubahan tarif  listrik  secara real time dan  persentase  kenyamanan pengguna.  Tarif  listrik  berubah  setiap  menit  dengan  nilai random berupa tiga variasi nilai yaitu Rp 997, Rp 1.115, dan Rp 1.467,52. Berikut ini merupakan grafik tarif listrik yang berubah setiap 1 menit.

## A. Pengujian terhadap Tingkat Kenyamanan
Berikut  ini  merupakan  pengujian  dan  analisis  hubungan konsumsi  energi  listrik  dan  biaya  yang  harus  dibayarkan untuk  sebelum  dan  sesudah  dioptimasi  terhadap  tingkat kenyamanan pengguna (semakin tinggi persentase kenyamanan  maka  probabilitas  peralatan  dapat  digunakan sewaktu-waktu akan semakin tinggi).
1) Persentase Kenyamanan = 0%, Jumlah Populasi= 10
Pemakaian  energi  listrik  dan  beban  biaya  sebelum dilakukan optimasi didapatkan data sebagai berikut; (1)Total pemakaian energi: 278 kWh; (2)Rata-rata pemakaian energi: 11.58  kWh;  (3)Total  biaya:  Rp.  350,474.27;  (4)Rata-rata biaya:  Rp.  14,603.09.  Pemakaian  energi  listrik  dan  beban biaya sesudah dilakukan optimasi dengan Teknik penjadwalan  peralatan  didapatkan  data  sebagai  berikut; (1)Total  pemakaian  energi:  278  kWh;  (2)Rata-rata pemakaian energi: 11.58 kWh; (3)Total biaya: Rp. 311,068.6; (4)Rata-rata biaya: Rp. 12,961.19. Dari data yang diperoleh terjadi penghematan pada total biaya  yaitu sebesar 11.24%. Real Time Pricing dapat dilihat pada Gambar 14. Pemakaian energi dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar 15. Total biaya dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar 16. Energi per device sebelum dioptimasi dapat dilihat pada Gambar 17. Energi per device sesudah dioptimasi dapat dilihat pada  Gambar 18.
2) Persentase Kenyamanan = 30%, Jumlah Populasi= 10
Pemakaian  energi  listrik  dan  beban  biaya  sebelum dilakukan optimasi didapatkan data sebagai berikut; (1)Total pemakaian energi: 299 kWh; (2)Rata-rata pemakaian energi: 12.46  kWh;  (3)Total  biaya:  Rp.  335,309.6;  (4)Rata-rata biaya:  Rp.  13,971.23.  Pemakaian  energi  listrik  dan  beban
biaya sesudah dilakukan optimasi dengan Teknik penjadwalan  peralatan  didapatkan  data  sebagai  berikut; (1)Total  pemakaian  energi:  299  kWh;  (2)Rata-rata pemakaian energi: 12.46 kWh; (3)Total biaya: Rp. 321,533.2; (4)Rata-rata biaya: Rp. 13,397.22. Dari data yang diperoleh terjadi penghematan pada total biaya yaitu sebesar 4.1% dan kenaikan  pemakaian  total  energi  sebesar  7%  dari  tingkat kenyamanan  0%. Real  Time  Pricing  dapat  dilihat  pada Gambar 19. Pemakaian energi dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar  20.  Total  biaya  dalam  1  hari  dapat  dilihat  pada Gambar  21.  Energi  per device sebelum  dioptimasi  dapat dilihat pada Gambar 22. Energi per device sesudah dioptimasi dapat dilihat pada  Gambar 23

## B. Pengujian terhadap Jumlah Populasi
Berikut  ini  merupakan  pengujian  dan  analisis  hubungan konsumsi  energi  listrik  dan  biaya  yang  harus  dibayarkan untuk  sebelum  dan  sesudah  dioptimasi  terhadap  jumlah populasi pada algoritma Cuckoo-Earthworm . 1) Persentase Kenyamanan = 0%, Jumlah Populasi= 3 Pemakaian  energi  listrik  dan  beban  biaya  sebelum dilakukan optimasi didapatkan data sebagai berikut; (1)Total pemakaian energi: 278 kWh; (2)Rata-rata pemakaian energi: 11.58  kWh;  (3)Total  biaya:  Rp.  326,616.4;  (4)Rata-rata biaya:  Rp.  13,609.02.  Pemakaian  energi  listrik  dan  beban biaya sesudah dilakukan optimasi dengan Teknik penjadwalan  peralatan  didapatkan  data  sebagai  berikut; (1)Total  pemakaian  energi:  278  kWh;  (2)Rata-rata pemakaian energi: 11.58 kWh; (3)Total biaya: Rp. 300,714.2; (4)Rata-rata biaya: Rp. 12,529.76. Dari data yang diperoleh terjadi  penghematan  pada  total  biaya  yaitu  sebesar  7.93%. Real Time Pricing dapat dilihat pada Gambar 24. Pemakaian energi dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar 25. Total biaya dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar 26. Energi per device sebelum dioptimasi dapat dilihat pada Gambar 27. Energi per device sesudah dioptimasi dapat dilihat pada  Gambar 28.
2) Persentase Kenyamanan = 0%, Jumlah Populasi= 10 Pemakaian  energi  listrik  dan  beban  biaya  sebelum dilakukan optimasi didapatkan data sebagai berikut: (1)Total pemakaian energi: 278 kWh; (2)Rata-rata pemakaian energi: 11.58  kWh;  (3)Total  biaya:  Rp.  350,474.27;  (4)Rata-rata biaya:  Rp.  14,603.09.  Pemakaian  energi  listrik  dan  beban biaya sesudah dilakukan optimasi dengan Teknik penjadwalan  peralatan  didapatkan  data  sebagai  berikut; (1)Total  pemakaian  energi:  278  kWh;  (2)Rata-rata pemakaian energi: 11.58 kWh;(3)Total biaya: Rp. 311,068.6; (4)Rata-rata biaya: Rp. 12,961.19. Dari data yang diperoleh terjadi penghematan pada total biaya  yaitu sebesar 11.24%. Real Time Pricing dapat dilihat pada Gambar 29. Pemakaian energi dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar 30. Total biaya dalam 1 hari dapat dilihat pada Gambar 31. Energi per device sebelum dioptimasi dapat dilihat pada Gambar 32. Energi per device sesudah dioptimasi dapat dilihat pada  Gambar 33.

## C. Rangkuman Data Hasil Pengujian
Berikut ini merupakan rangkuman data hasil pengujian dan analisis  hubungan  konsumsi  energi  listrik  dan  biaya  yang harus  dibayarkan  untuk  sebelum  dan  sesudah  dioptimasi terhadap  persentase  kenyamanan  dan  jumlah  populasi  pada algoritma Cuckoo-Earthworm . Hubungan persentase kenyaman  dan  jumlah  populasi  dengan  persentase penghematan energi dan biaya dapat dilihat pada Tabel 2.

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi smart home daya  rendah  dengan optimasi Cuckoo - Earthworm ,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, diantaranya; (1)Banyaknya konsumsi energi dan biaya  tagihan  listrik  dipengaruhi  oleh  tingkat  kenyamanan pengguna,  semakin  kecil  tingkat  kenyamanan  pengguna maka energi yang dikonsumsi akan semakin sedikit (tingkat penghematan maksimal); (2)Semakin kecil tingkat kenyamanan pengguna maka persentase penghematan energi hasil  optimasi  terhadap  penggunaan  energi  pada  tingkat kenyamanan  maksimal  (100%)  akan  semakin  besar; (3)Jumlah  populasi  pada  algoritma Cuckoo - Earthworm mempengaruhi persentase penghematan total biaya; (4)Jumlah  optimal  populasi  pada  algoritma Cuckoo - Earthworm untuk  memperbesar  persentase  penghematan total biaya ada di orde puluhan.
Pada tingkat kenyamanan 0% (tingkat kenyamanan paling rendah),  tingkat  penghematan  total  biaya  mencapai  41.39% dan  energi  mencapai  32.52%  dibandingkan  dengan  tingkat kenyamanan  100%.  Sedangkan  tingkat  penghematan  total biaya terbesar antara sebelum dan sesudah dioptimasi ada di tingkat  kenyamanan  0%  dan  jumlah  populasi  10  dengan penghematan total biaya mencapai 11.24%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.S.Vardakas, N.Zorba, and C. Verikoukis, “A Survey on Demand Response  Programs  in  Smart  Grids:  Pricing  Methods  and Optimization  Algorithms,” IEEE  Commun.  Surv.  Tutorials ,  vol. 17, no. 1, pp. 152–178, 2015.
[2] K.  L.  Xiang et  al. ,  “A  Residential  End-Use  Electric  Energy Consumption  Model  Based  on  the  Development  of  Household Appliances,”  in 2017  IEEE  Conference  on  Energy  Internet  and Energy  System  Integration,  EI2  2017  -  Proceedings ,  2017,  vol.
2018-Janua, pp. 1–5.
[3] A.  K.  Darmawan,  D.  Siahaan,  T.  D.  Susanto,  Hoiriyah,  and  B. Umam,  “Identifying  Success  Factors  in  Smart  City  Readiness using a Structure Equation Modelling Approach,” in Proceedings -  2019  International  Conference  on  Computer  Science, Information Technology, and Electrical Engineering, ICOMITEE 2019 , 2019, pp. 148–153.
[4] A.  Agnetis,  G.  De  Pascale,  P.  Detti,  and  A.  Vicino,  “Load Scheduling  for  Household  Energy  Consumption  Optimization,” IEEE Trans. Smart Grid , vol. 4, no. 4, pp. 2364–2373, Dec. 2013.
[5] A.  Jamil,  N.  Javaid,  and  S.  Aslam,  “An  Efficient  Home  Energy Optimization  by  Using  Meta-Heuristic  Techniques  While
Incorporating Game-Theoretic Approach for Real-Time Coordination  Among  Home  Appliances,”  in 5th  International Multi-Topic  ICT  Conference:  Technologies  For  Future Generations, IMTIC 2018 - Proceedings , 2018, pp. 1–6.
[6] R. R. Putri, D. O. Siahaan, and S. Sarwosri, “Peningkatan Akurasi Estimasi Usaha dan Biaya COCOMO II Berdasarkan Gaussian dan BCO,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  3,  Sep.
2017.
[7] R.  R.  Putri,  R.  Sarno,  D.  Siahaan,  A.  S.  Ahmadiyah,  and  S. Rochimah,  “Accuracy  Improvement  of  the  Estimations  Effort  in Constructive Cost Model II Based on Logic Model of Fuzzy,” Adv. Sci. Lett. , vol. 23, no. 3, pp. 2478–2480, 2017.
[8] A. Jamil, N. Javaid, M. U. Khalid, M. N. Iqba, S. Rashid, and N. Anwar, “An Energy Efficient Scheduling of a Smart Home Based on  Optimization  Techniques,”  in International  Conference  on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing , Springer, Cham, 2019.
[9] A.  Mahmood,  N.  Javaid,  N.  A.  Khan,  and  S.  Razzaq,  “An Optimized  Approach  for  Home  Appliances  Scheduling  in  Smart Grid,” 2016 19th Int. Multi-Topic Conf. , pp. 1–5, 2016.
[10] Z.  Zhu,  J.  Tang,  S.  Lambotharan,  W.  H.  Chin,  and  Z.  Fan,  “An Integer  Linear  Programming  Based  Optimization  for  Home Demand-Side  Management  in  Smart  Grid,”  in 2012  IEEE  PES Innovative Smart Grid Technologies, ISGT 2012 , 2012, pp. 1–5.
[11] E.  Lee  and  H.  Bahn,  “A  Genetic  Algorithm  Based  Power Consumption  Scheduling  in  Smart  Grid  Buildings,”  in
International  Conference  on  Information  Networking ,  2014,  pp. 469–474.
[12] X. B and G. WJ, Innovative Computational Intelligence: A Rough Guide  to  134  Clever  Algorithms .  German:  Cham  Springer International Publishing, 2014.
[13] N. P. W. Hardy and D. Suwandi,  “Penerapan Algoritma Cuckoo Search  pada  Travelling  Salesman  Problem,” Seminar  Nasional
Sistem Informasi Indonesia. Medan, 2013. , 2013. .
[14] M.  Ali et  al. ,  “Earth  Worm  Optimization  for  Home  Energy Management  System  in  Smart  Grid,”  in Lecture  Notes  on  Data Engineering  and  Communications  Technologies  book  series (LNDECT,  volume  12) ,  Springer  International  Publishing,  2017, pp. 583–596.
[15] G.  G.  Wang,  S.  Deb,  and  L.  Dos  Santos  Coelho,  “Earthworm Optimisation Algorithm: A Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm for Global Optimisation Problems,” Int. J. Bio-Inspired Comput. , vol. 12, no. 1, pp. 1–22, 2018.
[16] L. Li, W. Xie, Z. He, X. Xu, C. Chen, and X. Cui, “Design of Smart Home  Control  System  Based  on  ZigBee  and  Embedded  Web Technology,”  in Lecture  Notes  in  Computer Science book  series (LNCS, volume 7530) , Springer, 2012, pp. 67–74.