## DISAIN SISTEM OTOMASI SUHU RUANGAN PERTEMUAN DENGAN PENERAPAN TEKNIK MACHINE LEARNING
S. I. Pella 1 , H. Lami 2
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik Universitas Nusa Cendana Jl Adisucipto Penfui, Kupang, Indonesia 85000
Email: s.i.pella @staf.undana.ac.id

## ABSTRACT
This  research presents an automation  process of  controlling  room  temperature based  on  the  number  of people  detected  in  a  room.  The  system  consists  of  a  single  board  raspberry  pi  computer,  esp8266 microcontroller,  pi  camera,  and  an  infrared  module.  This  research  is  divided  into  two  parts,  namely object detection using Raspberry Pi and Tensorflow and Open CV libraries and controlling air cooling system  (ACS)  using  esp8266  and  infrared  modules  by  transmitting  hexadecimal  AC  control  codes.  The ACS  temperature  is  divided  into  four  levels  with  a  minimum  value  at  18 o C  and  a  maximum  at  24 o C. System testings were carried out in an empty room and a room with a capacity of 50 people that is fully occupied. The results show that the system is able to detect the number of people in the room and control the ACS, but under certain conditions, some objects are not detected because the position and camera tilt is not optimal.

## Keywords: Raspberry pi, Machine Learning, Automatic Control

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menyajikan  proses  otomasi  pengontrolan  suhu  ruangan  pertemuan  berdasarkan  deteksi jumlah  orang  dalam  ruangan.  Sistem  terdiri  atas  sebuah  single  board  computer  raspberry  pi,  micro controller esp8266, pi camera, dan modul infra red. Penelitian ini terbagi atas dua bagian yaitu, deteksi obyek  menggunakan  Raspbery  Pi  dan  library  Tensorflow  dan  Open  CV  dan  pengontrolan  air  cooling system  (ACS)  menggunakan  esp8266  dan  modul  infra  merah  untuk  mengirimkan  kode  hexadecimal pengontrolan  AC.  Level  suhu  ACS  terbagi  atas  empat  kondisi  dengan  nilai  minimum  pada  18 0 C  dan maksimum pada 24 0 C. Pengujian sistem dilakukan pada ruang kosong dan ruang berkapasitas 50 orang yang  terisi  penuh.  Hasil  menunjukan  sistem  mampu  mendeteksi  jumlah  orang  dalam  ruangan  dan melakukan pengontrolan ACS, namun pada kondisi tertentu beberapa objek tidak terdeteksi karena posisi penempatan dan kemiringan camera belum optimal.
Kata kunci: Raspberry pi, machine learning, kontrol otomatis.

## 1. PENDAHULUAN
Pemanasan global di Asia menimbulkan masalah baru  pada  lingkungan,  lahan  pertanian,  dan kesehatan.  Kenaikan  suhu  di  Srilangka  sebesar 0.16 0 C  terjadi  pada  kurun  waktu  30  tahun menjadi  salah  satu  dampak  pemanasan  global pada  lingkungan  hidup[1].  Kenaikan  suhu tersebut  menimbulkan  masalah  lain  didaerah tropis dan sub tropis misalnya penyakit-penyakit
yang  disebabkan  oleh  nyamuk [2] dan perubahan  konsumsi  energy  listrik  dari  akibat penggunaan sistem pendingin ruangan[3]. Konsumsi listrik rumah tangga di Indonesia 60% biaya  pemakaiannya  berasal  dari  peralatan air conditioning (AC).  Tingkat  pemahaman  dalam hal  pemilihan  kapasitas  AC  terhadap  luasan ruangan mempengaruhi seberapa besar konsumsi  energy  listrik  yang  dihasilkan. Pemilihan kapasitas yang salah menyebabkan
terjadinya  pemborosan  energy      listrik[4]. Selain  pemilihan  kapasitas  AC,  perilaku konsumen  lupa  mematikan  peralatan  listrik dapat  memicu  kenaikan  tagihan  listrik[5].
Pertimbangan  akan  pemahaman  pemilihan kapasitas  AC  dan  perlakuan  konsumen  dalam menghidupkan  dan      mematikan      peralatan listrik  menjadi  dasar  penelitian  ini.  Tujuan penelitian  adalah  dapat  mendisain      suatu sistem  otomasi  pendingin  ruangan  dengan mendeteksi  aktifitas  individu  dalam  ruangan dan  seberapa  besar  suhu  ruangan  yang  layak dan  nyaman  bagi  individu  yang  berada  dalam ruang tersebut.

## 2. METODE  PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  sistem  yaitu sebagai beerikut:
1. Sistem penghitung jumlah orang dalam ruangan (tensorflow)
2. Sistem Komunikasi antara MS  dan ACS (KY-022 dan KY-005)
Konfigurasi  perangkat  pada  sistem  terlihat pada  gambar  1.  Pada  sistem  penghitung jumlah  orang  dalam  ruangan  menggunakan metode  machine  learning      dimana      tiap aktifitas  terekam  tiap  10  menit.  Sebuah  pi camera 5MP terkoneksi dengan sebuah raspberry pi yang bertugas      untuk mendapatkan  kondisi  ruangan  yang  dibagi dalam  dua  area      deteksi.      Penggunaan raspberry  pi  pada  penelitian ini karena perangkat  ini  sudah  mendukung  GPU  dan CPU[6,7]. Untuk pengembangan aplikasi berbasis machine learning maka pada penelitian  ini  menggunakan  tensorflow  1.5, openCV  dan  protobuf.  Proses  pengerjaan  data training  dilakukan  terpisah  pada  sebuah  CPU dengan  spesifikasi  Processor  I7  HD  graphics 4400  karena  mempertimbangkan  kecepatan pengolahan data raspberry pi[8]. Proses diawali  dengan  mengumpulkan  foto,  labeling foto,  dan  melatih  data.  Labeling  gambar  pada gambar  2  sangat  penting  dilakukan  agar menghasilkan  data  training  yang  akurat.

## Gambar 1. Konfigurasi Sistem
Gambar  3  menginformasikan  konfigurasi  dan cara  melakukan  monitoring  suhu ruangan dimana kenaikan atau penurunan suhu bergantung pada jumlah orang yang berada pada ruangan tersebut.

## Gambar 2. Labeling Image menggunakan Tools LabelImg
Penelitian ini memiliki skenario berikut: 1. Level temperature ruangan, sebagai berikut :
• Kondisi Level 1 Temperatur  Output ACS : 18 o C
• Kondisi  Level  2  Temperature Output ACS : 20 o C
• Kondisi  Level  3  Temperature Output ACS : 22 o C
• Kondisi  Level  4  Temperature Output ACS : 24 o C
2. Ruang  terbagi  atas  dua  daerah  berdasarkan penempatan posisi ACS yang terdiri atas dua buah  dan  terletak  pada  bagian  sis  depan  dan sisi belakang.
Untuk  otomasi  pengontrolan  suhu  ruangan, penelitian ini memanfaatkan sinyal infra red (IR) dalam  mengirimkan  sinyal  kode  hexadecimal dari  IR  transmitter  (KY-005)  pada MS menuju
ACS .  Seluruh  data  kode  hexadecimal  diperoleh dengan  terlebih  dahulu  melakukan  perekaman data hexadecimal dari remote ACS menggunakan modul IR Receiver KY-022.

## Gambar 3. Proses Pengambilan Data Hexacode IR Remote ACS
Kode  program  untuk  mendapatkan  data  hasil perekaman adalah sebagai berikut :

## Gambar 4. Kode Program Perekaman Data Hexacode KY-022 dan ACS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  awal  dari  disain  system  ini  adalah mendapatkan  kode  hexadecimal  dari  tiap  fungsi ACS.  Data  hasil  perekaman  ACS  IR  untuk beberapa fungsi adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Tabel Data Hasil Perekaman IR ACS
Kode Hexadecimal Suhu ( 0 C)/ Fungsi 880834F 18 8808641 20 8808743 22 8808945 24 8810001 Swing 8810089 18 (Power Optimum) 8810056 22 ( Normal) 8810045 Energy Saving
Gambar  3  memberikan  informasi  hasil  deteksi aktifitas  ruangan  kelas.  Terlihat  pada  gambar tersebut  ruangan  dibagi  dalam  dua  kotak  utama namun  dalam  ruangan  tersebut  tidak  terdeteksi aktivitas  orang  sehinggal  level  suhu  pada ruangan  tersebut  berada  pada  level  3  yaitu sebesar  24 0 C.  Kode  program  pembagian  area dan  deteksi  aktifitas  ruangan  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar 5. Kode Program TensorFlow
Gambar 6. Kondisi Ruangan Kosong

## Gambar 7. Kondisi Ruangan Terisi Kapasitas Maksimum 50 Orang
Pada  gambar  4,  Objek  yang  terdeteksi  pada area  1  sejumlah  13  orang  sedangkan  pada  area 2  sejumlah  23  orang.  Total  Objek  yang  dapat terdeteksi  oleh  system  adalah  sejumlah  36 orang  dari  total  50  orang  yang  menempati ruangan.  Sistem  tidak  mampu  mendeteksi  total 50  orang  sudut  pengambilan  kamera  yang belum  tepat.  Hal  ini  menyebabkan  masalah- masalah berikut:
1. Orang  yang  duduk  di  bagian  depan tidak tercover oleh bukaan kamera
2. Kemiringan  Kamera  yang  tidak  tepat menyebabkan      beberapa      objek terhalang  tidak  dianggap  sebagai  objek terdeteksi.
3. Posisi kemiringan kamera menyebabkan tidak proporsional pembagian area.
Untuk  kondisi  suhu  ACS  pada  objek  23  orang berada  pada  level  1  dengan  suhu  pada  AC berada  pada  18 0 C.  Pada  objek  terdeteksi  13 orang  suhu  pada  AC  berada  pada  level  4  yaitu sebesar  24 0 C.  Kondisi  ini  mengindikasikan bahwa sensor IR KY-005 berhasil mengirimkan  data  hexacode  menuju  ACS ruangan.
Database  system  pada  gambar  5  terdiri  dari  3 tabel utama.
• Tabel  kode_hexa  terdiri  dari  dua kolom,  yaitu:  kolom  kode  dan  kolom keterangan.  Kolom  kode  berisi  kode hexadecimal yang dikirimkan IR transceiver  untuk  pengontrolan  ACS.
Kolom  keterangan  berisi  keterangan dari kode hexadecimal tersebut. Isi
tabel  ini  bergantung  pada  tipe  AC yang akan dikontrol • Tabel last_event berisi log pengontrolan  AC  dan  keadaan  AC  saat ini.  Pada  tabel  ini  terdapat  2  foreign key,  yaitu  kolom kode terhubung dengan  tabel  kode_ascii,  dan  kolom level terhubung dengan tabel suhu.
• Tabel  suhu  berisi level  pengaturan suhu ruangan.  Isi  tabel  ini  bergantung  pada jenis  AC,  kekuatan  AC,  luas  ruangan dan  output  suhu  ruangan  yang  hendak dicapai .
Gambar 8. Database Sistem

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk      mengontrol suhu  ruangan  secara  otomatis  menggunakan input  jumlah  orang  dalam  suatu  ruangan. Pengontrolan  dua  buah  ACS  dilakukan  oleh sistem utama dengan mendapatkan data inputan  jumlah  orang  terdeteksi.  Konfigurasi sistem  terdiri  atas  raspberry  pi,  pi  camera  5 MP,  IR  Transceiver  (  KY-005  dan  KY-022), dan  esp8266.  Pada  ruangan  dengan  kapasitas 50  orang,  sistem  hanya  dapat  mendeteksi  36 orang  karena  posisi  kemiringan  kamera  belum optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Measey, Mariah. "Indonesia: a vulnerable country in the face of climate
change." Global  Majority  E-Journal 1.1
2010, pp. 31-45.
[2] Epstein,  Paul  R.  "Climate  change  and human  health." New  England  Journal  of Medicine 353.14 2005, pp.  1433-1436.
[3] Santamouris,  Matheos,  et  al.  "On  the impact  of  urban  heat  island  and  global warming  on  the  power  demand  and electricity  consumption  of  buildings—A review." Energy and Buildings 98, 2015, pp,
119-124.
[4] Prabasworo,  Bagas  Rasendriya,  and  Josi Ayu  Wulandari  Pratama  Putri.  "Smartac Sebagai  Solusi  Optimasi  Penggunaan  Ac Untuk  Mencapai  Kenyamanan  Termal
Ruangan Di Rumah Tangga Smartac As A Solution  For  AC  Optimization  Usage  To Achieve  Room  Thermal  Comfort  In Household." Prosiding  Seminar  Hari  Tata
Ruang  2016"  Kota  Inklusif  dan  Lestari . 2016.
[5] Rusliwando,  Ferry  Shandria. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Perilaku Konsumsi Energi Listrik Menggunakan Partial Least Square- Structural  Equation  Modeling  (Pls-Sem)
(Studi  Kasus Sektor  Rumah  Tangga) .  Diss.
Universitas Widyatama, 2016.
[6] Lami,  Hendro  FJ,  and  Stephanie  Imelda Pella. "Implementasi
Deteksi dan Pengenalan  Wajah  pada  Sistem  Ujian Online Menggunakan Metode Deep Learning  Berbasis  Raspberry  Pi." Media
Elektro 2019, pp. 89-92.
[7] Holton, Jon, and Tim Fratangelo. "Raspberry  Pi  Architecture." Raspberry  Pi Foundation, London, UK, 2012.
[8] Zhang,  Xingzhou,  Yifan  Wang,  and Weisong Shi. "pcamp: Performance
comparison  of  machine  learning  packages on the edges." {USENIX} Workshop on Hot Topics  in  Edge  Computing  (HotEdge  18) . 2018.