## Sistem Pemantauan dan Klasifikasi Kondisi Lampu dengan Metode Naïve Bayes
Monitoring System and Classification of Lamp Conditions using Naïve Bayes Method
Rahmi Hidayati 1 , Irma Nirmala 2 , Suhardi 3 1,2,3 Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura E-mail: 1 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id, 2 irma.nirmala@ siskom.untan.ac.id, 3 suhardi@ siskom.untan.ac.id

## Abstrak
Smart home adalah  sebuah  sistem  yang  telah  direncanakan  dan  dikembangkan  dengan  tujuan menyederhanakan beragam proses yang terjadi di dalam rumah. Dalam konteks ini, salah satu aspek  utama  yang  diterapkan  di  rumah  pintar  adalah  pemantauan  pencahayaan  ruangan. Pencahayaan merupakan faktor kunci dalam kenyamanan dan fungsionalitas kehidupan sehari- hari.  Oleh  karena  itu,  peran  lampu  dalam  lingkungan  rumah  sangat  dibutuhkan.  Seringkali penghuni rumah cenderung lalai dalam mematikan lampu ketika tidak digunakan, hal ini dapat menyebabkan  peningkatan  konsumsi  energi  yang  tidak  efisien  dan  pemborosan  sumber  daya. Untuk mengatasi masalah ini, dibutuhkan teknologi yang mampu memantau dan mengendalikan pencahayaan  secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini,  sebuah  sistem  pemantauan  dan  klasifikasi kondisi lampu dikembangkan dengan menerapkan metode naïve bayes. Dataset yang digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  672  data  latih  dan  168  data  uji.  Pengujian  dilakukan,  dengan confusion matrix ,  menghasilkan  tingkat accuracy sebesar  98.71%, precision sebesar  98.16%, recall sebesar 98.42%, dan F-1 score sevesar 98.29%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode naïve bayes sangat efektif dalam sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu lampu pada ruangan.
Kata kunci: Klasifikasi, Lampu, Naïve Bayes, Pemantauan

## Abstract
A smart home is a system that has been planned and developed with the aim of simplifying the various processes that occur within the home. In this context, one of the main aspects implemented in  a  smart  home  is  room  lighting  monitoring.  Lighting  is  a  key  factor  in  the  comfort  and functionality of everyday life. Therefore, the role of lights in the home environment is essential. Often homeowners tend to be negligent in turning off lights when not in use, which can lead to an inefficient increase in energy consumption and waste of resources. To overcome this problem, technology is needed that is able to monitor and control lighting automatically. In this research, a system for monitoring and classifying the condition of lights is developed by applying the naïve bayes method. The dataset used in this research consists of 672 training data and 168 test data. Tests were conducted, with confusion matrix, resulting in an accuracy rate of 98.71%, precision of 98.16%, recall of 98.42%, and F-1 score of 98.29%. The results of this study indicate that the naïve bayes method is very effective in monitoring and classifying the condition of lights in the room.
Keywords: Classification, Lamp, Naïve Bayes, Monitoring

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  adalah  sebuah  perkembangan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang mendasarkan  pada  pengetahuan  ilmiah,  seiring  berjalannya  waktu  dan  disesuaikan  dengan kebutuhan  pengguna[1].  Kemajuan  teknologi  telah  terjadi  pada  berbagai  bidang  kehidupan,
seperti penggunaan teknologi dalam kehidupan sehari-hari salah satu perkembangan yang terjadi adalah  teknologi smart  home. Smart  home adalah  sebuah  sistem  yang  dirancang  untuk menyederhanakan beragam proses yang terjadi di dalam rumah[2]. Sistem otomatisasi yang ada didalam smart home salah satunya adalah lampu dalam suatu ruangan[3].
Alat  pencahayaan  yang  memegang  peran  penting  dalam  aktivitas  sehari-hari  adalah lampu[4].  Sehingga  lampu  sangat  dibutuhkan  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Namun,  manusia sering  lalai  dalam  mematikan  lampu  saat  tidak  digunakan,  yang  mengakibatkan  peningkatan kebutuhan  listrik  menjadi  boros[5].  Kebiasaan  ini  dapat  dikurangi  dengan  kebiasaan  disiplin dalam menggunakan energi listrik[6]. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  memantau  kondisi  lampu  hidup  atau  kondisi  lampu  mati  secara otomatis.  Faktor  yang  digunakan  untuk  mengotomatiskan  lampu  adalah  faktor  kebiasaan pengguna.  Sehingga  diperlukan  suatu  sistem  dengan  metode  klasifikasi  yang  dapat menghidupkan dan mematikan lampu berdasarkan kebiasaan pengguna.
Naïve  bayes  adalah  salah  satu  Teknik  dalam data  mining yang  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi[7].  Keunggulan  dari Bayes  Optimal  Classifier terletak  pada kemampuannya dalam mengklasifikasikan dokumen dengan mempertimbangkan data-data yang telah ada sebelumnya [8]. Pada penelitian ini sistem dibangun menggunakan metode naïve bayes sebagai klasifikasi untuk sistem otomatis lampu.
Terdapat  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  lampu  otomatis  yaitu  dengan metode naïve bayes menggunakan Arduino Uno. Penelitian ini melakukan pengujian terhadap dua orang dan menggunakan data pengujian sebanyak 13 data. Hasil akurasi untuk orang pertama sebesar  84,61%  dan  untuk  orang  kedua  sebesar  92,30%[9].  Penelitian  lain  mengenai  kendali lampu  dengan K-Nearest  Neighbour. Penelitian  ini  menggunakan  perilaku  pengguna  sebagai sistem otomatis dan pengujian yang dilakukan terhadap dua lampu menghasilkan akurasi sebesar 97,62%  untuk  lampu  pertama,  dan  98,36%  untuk  lampu  kedua[10].  Penelitian  lainnya menggunakan metode naïve bayes untuk otomatisasi lampu rumah yaitu pengontrol mode sistem menggunakan  saklar  lampu  1  dan  saklar  lampu  2.  Hasil  uji  diperoleh  saklar  1  mendapatkan akurasi  91,6%  dan  saklar  2  dengan  akurasi  83,3%[11].  Selain  untuk  sistem  lampu  otomatis, penerapan  naïve  bayes  juga  dilakukan  pada  sistem  pengeringan  padi  otomatis.  Penelitian  ini menghasilkan  sebuah  sistem  kendali  yang  dapat  mengotomatiskan  atap  dan  lampu  dalam mengeringkan padi[12]. Penelitian untuk pengoptimalan lampu lalu lintas dengan naïve bayes menghasilkan akurasi sebesar86,66%[13]. Penerapan naïve bayes untuk alat pemadam kebakaran ringan di ruangan dengan akurasi 93%[7].
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan dan penelitian-penelitian lain yang telah dilakukan  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  penerapan  naïve  bayes  untuk  pemantauan  dan klasifikasi kondisi lampu di berbagai ruangan. Penelitian ini berinovasi dengan menerapkan naïve bayes pada sistem pemantauan dan mengklasifikasikan kondisi lampu yang melibatkan 6 lampu di 6 ruangan berbeda. Tujuannya adalah untuk memberikan kemudahan kepada pengguna dalam memantau  kondisi  lampu  dan  meningkatkan  efisiensi  dalam  penggunaan  lampu  otomatis. Penelitian ini tidak hanya berupa aplikasi dengan metode naïve bayes pada otomatisasi lampu, tetapi juga memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi pemantauan kondisi lampu dan informasi penggunaan watt dalam ruangan yang berbeda.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan metode penelitian yang dilakukan untuk membangun sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu dengan metode naïve bayes, terbagi menjadi empat tahapan, yaitu sutdi literatur, pengumpulan data, perancangan, implementasi, dan pengujian. Adapun diagram blok penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Diagram Blok Penelitian
Untuk  penjelasan  dimasing-masing  tahapan  dalam  diagram  blok  metode  penelitian sebagai berikut:

## 2.1 Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan untuk mencari informasi dari buku ataupun jurnal yang dapat menjandi referensi dalam penelitian yang akan dibangun.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, data dikumpulkan dari kondisi lampu di enam ruangan yakni ruang tamu, kamar utama, kamar kedua, dapur, toilet dan teras. Sebanyak 672 data digunakan sebagai data latih dan 168 data sebagai data uji.

## 2.3 Perancangan
Perancangan yang dilakukan terbagi menjadi 2 yaitu perancangan perangkat keras dan perangkat lunak. Untuk perancangan perangkat keras dibangun dengan menggunakan beberapa komponen  seperti  NodeMCU  ESP32  sebagai  mikrokontroler  yang  memiliki  hemat  daya  dan wifi[14], modul relay 6 channel sebagai saklar yang dioperasikan dengan adanya listrik[15] , dan sensor  ACS  712  sebagai  sensor  arus  yang  dapat  menggantikan  transformator  arus  dalam mengukur arus yang berukuran relatif lebih besar[16]. Berbagai komponen tersebut dirangkai satu sama lain sehingga saling terhubung. Tampilan desain perangkat keras sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Desain Perangkat Keras Sistem
Perancangan  perangkat  lunak  dilakukan  untuk  mengetahui  Langkah-langkah  pada metode  naïve  bayes.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  dengan  menyiapkan dataset yang dibutuhkan  pada  sistem  yaitu  berupa  data  latih  dan  data  uji,  setelah  itu  masuk  ke  proses menghitung jumlah kelas yang ada pada data latih. Selanjutnya menghitung setiap atribut pada kelas,  kemudian  mengalikan  hasil  perkalian  setiap  atribut,  jika  hasil  perkalian  i  sama  dengan jumlah  kelas  maka  akan  membandingkan  dan  mencari  peluang  tertinggi  dari  setiap  kelas. Langkah terakhir adalah jika peluang tertinggi adalah target (kondisi lampu hidup) maka hasil keluaran kondisi lampu hidup, sebaliknya apabila nilai peluang rendah maka hasil keluaran adalah kondisi lampu mati. Adapun diagram alir naïve bayes dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Diagram Alir Naïve Bayes
Pseudocode untuk metode naïve bayes pada sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu adalah: input: data uji, data latih for each class c ϵ data latih Ndata=jumlah data latih Nc=jumlah data latih pada kelas c peluangc = NdataNc peluang tertinggi=max(peluang) return peluang tertinggi==target
Persamaan yang digunakan untuk metode naïve bayes adalah dalam bentuk probabilitas bersyarat  dan  sering  digunakan  dalam  teori  probabilitas  dan  statistika  untuk  menghitung probabilitas suatu peristiwa dengan mempertimbangkan informasi tambahan yang terkait, dapat dilihat pada Persamaan 1[17] dan 2.
𝑃 (𝐴|𝐵) = !(#|%)!(%) ! (#) (1)
Ket: P (A|B) = Peluang kejadian A apabila B terjadi ( Posterior ) P (B|A) = Peluang kejadian B apabila A terjadi ( Likehood ) P (A) = Probabilitas A ( Prior ) P (B) = Probabilitas B ( Prior )
𝑃(𝐵) =   ∑ ( 𝑃(𝐴)𝑃(𝐴) (2)
Ket: Y= variabel
2.4 Implementasi
Pada tahap implementasi dilakukan untuk membangun sistem yang telah dirancang pada tahap  perancangan.  Pada  bagian  implementasi  adalah  membangun  sistem  pemantauan  dan klasifikasi kondisi lampu menggunakan metode naïve bayes .

## 2.5 Implementasi
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem terhadap lampu menggunakan 6 lampu dan dilakukan selama 7 hari. Pengujian tingkat keberhasilan metode Naïve Bayes dilakukan dengan menggunakan confusion matrix . Confusion matrix digunakan sebagai salah satu metode evaluasi kinerja metode klasifikasi atau pengklasifikasi . [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan pada penelitian sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu dengan  metode  naïve  bayes  adalah  sebanyak  672  sebagai  data  latih  yang  diperoleh  dari  hasil pemantauan 6 buah lampu selama 28 hari dalam waktu 24 jam sehari. Pada data latih menyimpan data  waktu  selama  24  jam  sehari,  kode  hari,  lampu1  untuk  teras,  lampu2  untuk  ruang  tamu, lampu3 untuk kamar utama, lampu4 untuk kamar kedua, lampu5 untuk dapur dan lampu6 untuk toilet. Jika kondisi lampu bernilai 1, maka lampu dalam kondisi hidup. Dan jika kondisi lampu bernilai 0, maka lampu dalam kondisi mati. Data latih kondisi lampu dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Data Latih Kondisi Lampu
No Waktu Kode Hari Lampu1 Lampu2 Lampu3 Lampu4 Lampu5 Lampu6 1 0:00:28 7 1 0 0 1 0 1 2 1:00:12 7 1 0 0 1 0 1 3 2:00:03 7 1 0 0 1 0 1 4 3:00:07 7 1 0 0 1 0 1 5 4:00:28 7 1 0 0 1 0 1 … ….. … … … … … … … 670 21:00:21 1 1 1 1 1 1 1 671 22:00:11 1 1 0 1 1 0 1 672 23:00:21 1 1 0 0 1 0 1
Untuk  data  pengujian  menggunakan  168  data  yang  diperoleh  dari  hasil  pemantauan  6 buah lampu selama 7 hari dalam waktu 24 jam sehari. Data uji kondisi lampu dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Uji Kondisi Lampu No Kode Jam Kode Hari Lampu1 Lampu2 Lampu3 Lampu4 Lampu5 Lampu6 1 0 7 1 0 0 1 0 1 2 1 7 1 0 0 1 0 1 3 2 7 1 0 0 1 0 1 4 3 7 1 0 0 1 0 1 5 4 7 1 0 0 1 0 1
No Kode Jam Kode Hari Lampu1 Lampu2 Lampu3 Lampu4 Lampu5 Lampu6 … ….. … … … … … … … 166 21 1 1 1 1 1 1 1 167 22 1 1 0 1 1 0 1 168 23 1 1 0 0 1 0 1
Berdasarkan  data  yang  ada  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2,  langkah  penyelesaian  dengan metode naïve bayes adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi variabel yang digunakan ada 3 yaitu variabel output, waktu dan kode hari. Variabel output :  variabel  ini  terdiri  dari  {lampu1,  lampu2,  lampu3,  lampu4,  lampu  5, lampu6}.
Variabel waktu: variabel ini terdiri dari {00:00, 01:00, 02:00, 03:00, 04:00, 05:00, 06:00, 07:00, 08:00, 09:00, 10:00, 11:00, 12:00, 13:00, 14:00, 15:00, 16:00, 17:00, 18:00, 19:00, 20:00, 21:00, 22:00, 23:00}.
Variabel  kode  hari:  variabel  ini  terdiri  dari  kode  hari  {senin(1),  selasa(2),  rabu(3), kamis(4), jumat(5), sabtu(6), minggu(7)}.
2. Menghitung probabilitas untuk variabel output .
Melakukan  proses  perulangan  melalui  setiap  label output dalam  variabel output. Menghitung jumlah data pada dataset yang memiliki output sesuai dengan label yang digunakan. Menghitung total jumlah data dalam Dataset. Menghitung probabilitas output untuk label.
Jumlah Dataset=672, P(Dataset| Hidup), P(Dataset| Mati) P(Lampu1|  Hidup),  P  (Lampu2|  Hidup),  P(Lampu3|  Hidup),  P(Lampu4|  Hidup),  P (Lampu5|Hidup), P(Lampu6|Hidup). P(Lampu1| Mati), P (Lampu2| Mati), P(Lampu3| Mati), P(Lampu4| Mati), P (Lampu5| Mati), P(Lampu6| Mati).
3. Menghitung probabilitas untuk variabel waktu. Melakukan  proses  perulangan  melalui  setiap  waktu  dalam  variabel  waktu.  Melakukan iterasi melalui setiap label output dalam variabel output . Menghitung jumlah data pada dataset yang memiliki output sesuai dengan label dan waktu tertentu. Menghitung jumlah data pada dataset yang memiliki output sesuai dengan label yang digunakan. Menghitung probabilitas waktu untuk waktu tertentu dan label.
P(Waktu| Hidup) P(Waktu| Mati)
4. Mengitung probabilitas untuk variabel kode hari.
Melakukan  perulangan  melalui  setiap  kode  hari  dalam  variabel  kode  hari.  Melakukan iterasi melalui setiap label output dalam variabel output . Menghitung jumlah data pada dataset yang memiliki output sesuai dengan  label  dan kode hari tertentu.  Menghitung jumlah data pada dataset yang memiliki output sesuai dengan label saat ini. Menghitung probabilitas kode hari untuk kode hari tertentu dan label.
P(Hari | Hidup) P(Hari | Mati)
5. Data uji dan penghitungan probabilitas.
Membuat  array  untuk  variabel  data_uji  yang  berisi  waktu  dan  kode  hari  dari  data  uji. Membuat  array  variabel  uji  untuk  menyimpan  probabilitas  terkait output untuk  setiap label. Melakukan proses perulangan melalui setiap label output . Menyimpan probabilitas output ,  waktu,  dan  kode  hari  terkait  dengan  label  saat  ini  dari  array  probabilitas.
Menghitung nilai probabilitas total untuk label saat ini dengan mengalikan probabilitas output , waktu, dan kode hari. Menampilkan hasil label output dengan nilai probabilitas maksimum.  Naïve  bayes  menghitung  probabilitas output berdasarkan  waktu  dan  kode
hari dari data uji, dan kemudian menampilkan label output yang paling mungkin untuk data uji tersebut. Tampilan code untuk variabel uji dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Tampilan Code Variabel Uji
Hasil  dari  data  latih  yang  digunakan  pada  sistem  pemantauan  dan  klasifikasi  kondisi lampu,  dapat  dilihat  pada  tampilan  antarmuka website .  Pada  tampilan  halaman  awal  terdapat informasi jadwal lampu hidup pada 6 lampu yang digunakan yaitu lampu teras, lampu ruang tamu, lampu  kamar  utama,  lampu  kamar  kedua,  lampu  dapur  dan  lampu  toilet.  Tampilan  halaman informasi lampu dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Tampilan Informasi Lampu Hidup
Selain  itu  terdapat  juga  tampilan  grafik  total  dari  penggunaan  watt  pada  setiap  lampu yang  terdapat  pada  ruangan.  Berdasarkan  informasi  grafik  watt  yang  ada  pada  setiap  lampu, digunakan untuk melihat kondisi lampu. Jika pada lampu nilai watt tidak sama dengan nol maka kondisi lampu adalah hidup. Jika kondisi lampu nilai watt sama dengan nol maka kondisi lampu adalah mati. Adapun halaman tampilan grafik total watt dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Tampilan Grafik Total Watt
Pengujian yang dilakukan terdiri dari pengujian sistem menggunakan kondisi pada setiap lampu dan pengujian metode naïve. Pengujian sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu berdasarkan  penggunaan  daya  pada  setiap  lampu.  Jika  terdapat  data  daya  pada  lampu,  maka kondisi lampu adalah hidup (ON). Jika tidak terdapat data daya (daya = 0) maka kondisi lampu adalah mati (OFF). Hasil dari pengujian yang dilakukan menggunakan 6 buah lampu yaitu lampu 1 adalah lampu teras, lampu 2 adalah lampu ruang tamu, lampu 3 adalah lampu kamar utama, lampu 4 adalah lampu kamar kedua, lampu 5 adalah lampu dapur dan lampu 6 adalah lampu toilet. Pengujian dilakukan pada masing-masing lampu selama 7 hari dalam waktu 24 jam. Sehingga total data uji pada setiap lampu berjumlah 168. Pengujian dilakukan untuk mengetahui berapa lama kondisi lampu hidup atau mati. Hasil pengujian pada lampu teras mendapatkan hasil selama 85 jam kondisi lampu hidup dan 83 jam kondisi lampu mati. Pengujian terhadap lampu ruang tamu mendapatkan hasil 30 jam lampu hidup dan 138 jam lampu mati. Pengujian terhadap lampu kamar utama mendapatkan hasil 42 jam lampu hidup dan 126 jam lampu mati. Pengujian terhadap lampu kamar kedua mendapatkan hasil 91 jam lampu hidup dan 77 jam lampu mati. Pengujian terhadap lampu dapur mendapatkan hasil 35 jam lampu hidup dan 133 jam lampu mati. Pengujian terhadap lampu toilet mendapatkan hasil 95 jam lampu hidup dan 73 jam lampu mati. Adapun tampilan grafik pengujian kondisi lampu dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Pengujian Kondisi Lampu
Pengujian kondisi lampu pada gambar 7 di dapatkan hasil bahwa lampu toilet menjadi lampu yang memiliki kondisi hidup paling lama yaitu selama 95 jam selama 7 hari. Sedangkan lampu  ruang  tamu  memiliki  kondisi  hidup  paling  sedikit  yaitu  selama  30  jam  selama  7  hari. Berdasarkan hasil pengujian penggunaan watt paling banyak terdapat pada lampu toilet. Tampilan grafik total watt hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Grafik Total watt Hasil Pengujian
Pada  tahap  pengujian  sistem  pemantauan  dan  klasifikasi  kondisi  lampu  menggunakan metode naïve bayes dilakukan selama 7 hari. Menggunakan data uji berdasarkan kondisi lampu sebanyak 168 data disetiap lampu. Sehingga untuk data pada 6 lampu diperoleh sebanyak 1008 data. Hasil pengujian menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3 Pengujian Confusion Matrix
Kelas Positive Negative Positive True Positive False Negative 375 6 Negative False Positive True Negative 7 620
Berdasarkan tabel pengujian dengan confusion matrix , didapatkan hasil sebagai berikut;
Accuracy = )*+,-./
0//1 𝑥 100% = 98,71% Recall = )*+ )*+,- 𝑥 100% = 98,42%
Precision = )*+ )*+,* 𝑥 100%  = 98,16%
F-1 score : 0.9829619921363041
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  1008  data  kondisi  lampu,  mendapatkan hasil accuracy sebesar 98.71%, precision sebesar 98.16%, recall sebesar 98.42%, dan F-1 score sebesar 98.29%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  hasil  pengujian  kondisi  lampu mengggunakan 6 buah lampu selama 7 hari didapatkan hasil bahwa lampu toilet menjadi lampu yang memiliki kondisi hidup paling lama yaitu selama 95 jam dan lampu ruang tamu memiliki kondisi  hidup  paling  sedikit  yaitu  selama  30  jam.  Pengujian  dengan  metode  naïve  bayes menggunakan confusion  matrix didapatkan  hasil accuracy sebesar  98.71%, precision sebesar 98.16%, recall sebesar 98.42%, dan F-1 score sebesar 98.29%. Pengembangan untuk penelitian selanjutnya,  adalah  dengan  menerapkan  sistem  otomatisasi  pada  alat  elektronik  lainnya,  dan dalam bentuk berbasis mobile.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  mendapatkan  dukungan  pendanaan  dari  DIPA  Fakultas  Matematika  dan Ilmu  Pengetahuan  Alam  (FMIPA)  UNTAN  pada  tahun  2022  dengan  nomor  SP  DIPA- 023.17.2677517/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Taufik, B. G. Sudarsono, A. Budiyantara, I. K. Sudaryana, and T. T. Muryono, 2022, Pengantar Teknologi Informasi . Jawa Tengah: CV. PENA PERSADA.
[2] Z. Girsang and W. Ritonga, 2019, “Rancang Bangun Sistem Pengontrol Lampu Otomatis Berbasis Arduino Uno R3 Dan Smartphone,” EINSTEIN e-JOURNAL , vol. 7, no. 1, doi: 10.24114/einstein.v7i1.12496.
[3] Suhardi, R. Hidayati, and I. Nirmala, 2022, “Smart Lamp: Kendali dan Monitor lampu Berbasis Internet Of Things,” J. Jupiter , vol. 14, no. 2, pp. 507–515, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/5591
[4] D.  Hermanto,  2018,  “Sistem  Pengontrol  Lampu  Menggunakan  Fitur  Pengenalan  Suara Manusia,” J. Infomedia , vol. 2, no. 2, doi: 10.30811/.v2i2.515.
[5] S. Zulaikha, A. Adria, and A. Rahman, 2018, “Sistem Otomasi Lampu Rumah Adaptif Berbasis Artificial Neural Network,” J. Karya Ilm. Tek. Elektro , vol. 3, no. 2, pp. 68–75.
[6] A. G. S. Utama, N. M. Janani, S. Silfiana, T. N. A. Wulandari, and B. Budiningtyas, 2018, “Automation Of Electrical Energy Savings System: Hemat Listrik, Hemat Biaya,” Ekuitas J. Pendidik. Ekon. , vol. 6, no. 2, pp. 79–87, doi: 10.23887/ekuitas.v6i2.16303.
[7] A.  Setiawan,  F.  I.  Komputer,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U.  D.  Nuswantoro,  2019, “Klasifikasi Alat Pemadam Kebakaran Ringan (Apar) sebagai Proteksi Awal Kebakaran pada Ruangan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Simetris  J. Tek. Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  513–518,  [Online].  Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/3149/1865
[8] S. F. Himmah, D. Syauqy, M. Hannats, and H. Ichsan, 2018, “Implementasi Metode Naïve Bayes pada Sistem Stop Kontak untuk Klasifikasi Perangkat Elektronik dalam Kamar,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 6000–6007.
[9] S. M. Pratama, W. Kurniawan, and H. Fitriyah, 2018, “Implementasi Algoritme Naive Bayes  Menggunakan  Arduino  UNO  untuk  Otomatisasi  Lampu  Ruangan  Berdasarkan Kebiasaan dari Penghuni Rumah,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 9, pp. 2485–2490.
[10]  T. Nugroho, M. Nasrun, and C. Setianingsih, 2019, “Smart Lamp Control Based on User Behavior  for  Two  Lamps  Using  K-Nearest  Neighbour,” Int.  Conf.  Adv.  Mechatronics, Intell.  Manuf.  Ind.  Autom.  ICAMIMIA  2019  -  Proceeding ,  pp.  123–128,  2019,  doi: 10.1109/ICAMIMIA47173.2019.9223423.
[11]  A.  Y.  Bastomi,  D.  Syauqy,  and  I.  Arwani,  2019,  “Sistem  Otomatisasi  Lampu  Rumah Dengan Algoritme Naïve Bayes Berdasarkan Kebiasaan Penghuni Rumah,” vol. 3, no. 9, pp. 8740–8745, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12]  A. Ramadhani and M. A. Sembiring, 2022, “Sistem Kendali Berbasis Machine Learning Menggunkan Model Neive Bayes Pada Pengeringan Padi Otomatis,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 3, p. 690, doi: 10.54314/jssr.v5i3.1040.
[13]  I.  Kasogi,  E.  Setiawan,  and  D.  Syauqy,  2020,  “Pengoptimalan  Lampu  Lalu  Lintas menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” vol. 4, no. 6, pp. 1725–1731, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14]  D. Y. Setyawan, Nurfiana, R. Syahputri, and Nurjoko, 2021, Internet of Things ESP8266 ESP32 Web Server . Yogyakarta: Jejak Pustaka.
[15]  H. M. Saleh Muhamad, 2017, “1601-3583-1-Pb,” vol. 8, no. 2, pp. 87–94.
[16]  M. Taif, M. Y. Hi. Abbas, and M. Jamil, 2019, “Penggunaan Sensor Acs712 Dan Sensor Tegangan  Untuk  Pengukuran  Jatuh  Tegangan  Tiga  Fasa  Berbasis  Mikrokontroler  Dan Modul  Gsm/Gprs  Shield,” PROtek    J.  Ilm.  Tek.  Elektro ,  vol.  6,  no.  1,  doi: 10.33387/protk.v6i1.1009.
[17]  B. Purnama, 2019, Pengantar Machine Learning, Konsep dan Praktikum dengan contoh latihan berbasis R dan python . Bandung: Penerbit Informatika.
[18]  V.  Wahyuningrum,  2020,  “Penerapan  Radial  Basis  Function  Neural  Network  dalam Pengklasifikasian Daerah Tertinggal di Indonesia,” J. Apl. Stat. Komputasi Stat. , vol. 12, no. 1, p. 37, doi: 10.34123/jurnalasks.v12i1.250.