## Implementasi Support Vector Machine untuk Kendali Lampu Ruangan
Chairul Adam * , Rahmi Hidayati, Suhardi
Fakultas MIPA, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* chairuladam@student.untan.ac.id, 2 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id, 3 suhardi@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: chairuladam@student.untan.ac.id Submitted: 03/11/2023; Accepted: 30/03/2024; Published: 31/03/2024
Abstrak –Penggunaan  lampu  dalam  kegiatan  sehari-hari  merupakan  sebuah  kebutuhan  bagi  setiap  orang.  Lampu  berguna sebagai penerangan ketika ruangan minim cahaya, sehingga diperlukan lampu pada ruangan di dalam rumah. Jika pada sebuah rumah terdapat banyak ruangan maka lampu yang digunakan juga banyak. Sering kali pengguna lupa untuk menghidupkan dan mematikan  lampu  pada  setiap  ruangan  apabila  dilakukan  secara  manual.  Sebuah  kendali  otomatis  diperlukan  agar  dapat mempermudah  pengguna  dalam  menghidupkan  dan  mematikan  lampu  sesuai  dengan  kebiasaan  pengguna.  Support  Vector Machine digunakan pada penelitian ini untuk klasifikasi kondisi lampu berdasarkan kebiasaan pengguna ketika menghidupkan dan mematikan lampu. Data kebiasaan pengguna yang digunakan selama 15 hari dengan jumlah 620 data. Pengujian dilakukan selama 3 hari dengan jumlah 72 data. Hasil pengujian sistem didapatkan nilai accuracy lampu dapur sebesar 87,50%, accuracy lampu  kamar  utama  sebesar  95,83%,  accuracy  lampu  kamar  kedua  sebesar  91,67%,  accuracy  lampu  ruang  tamu  sebesar 95,83%, accuracy lampu teras sebesar 95,83%, dan accuracy lampu toilet sebesar 94,44%.
Kata Kunci: Kebiasaan; Pengguna; Klasifikasi; Lampu; Support Vector Machine
Abstract– The use  of lights in  daily activities is a  necessity for  everyone.  Lights are useful as lighting  when the room has minimal light, so lights are needed in the room in the house. If there are many rooms in a house, there are also many lights used. Often users forget to turn on and off the lights in each room if done manually. An automatic control is needed to make it easier for users to turn on and off lights according to user habits. Support Vector Machine is used in this in this study to classify the condition of lights based on user habits when turning on and off the lights. User habit data used for 15 days with a total of 620 data. Testing was carried out for 3 days with a total of 72 data. The results of system testing obtained the accuracy value of kitchen lights by 87.50%, accuracy of main room lights by 95.83%, accuracy of second room lights by 91.67%, accuracy of living room lights by 95.83%, accuracy of terrace lights by 95.83%, and accuracy of toilet lights by 94.44%.
Keywords : Classification; Confusion Matrix; Light; User Habits; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Lampu merupakan salah satu perangkat listrik yang terdapat pada setiap rumah. Lampu dikendalikan dengan cara dihidupkan dan dimatikan melalui sakelar[1]. Salah satu perangkat yang ada pada Smart Home yaitu Smart Lamp. Smart Lamp merupakan sebuah lampu yang dikendalikan tanpa perlu menggunakan sakelar atau dilakukan secara nirkabel melalui sistem yang terhubung melalui internet. Maka dari itu,  Smart Lamp dapat membantu pekerjaan manusia dalam melakukan kendali lampu[2].
Kendali  lampu pada umumnya  masih  menggunakan sakelar  yang digunakan secara  manual pada sebuah rumah.  Rumah  yang terdapat  banyak  lampu  dan  letak antar sakelar  yang  berjauhan akan  membuat sangat tidak efektif ketika akan menghidupkan dan mematikan lampu secara manual[3]. Masalah yang sering ditemukan dalam penggunaan lampu yaitu pada siang hari biasanya terdapat lampu yang masih hidup dikarenakan pengguna lupa untuk  mematikan  lampu.    Lampu  yang  tidak  dimatikan  dalam  jangka  waktu  yang  lama  dapat  menyebabkan penggunaan listrik yang berlebihan[4]. Solusi untuk mengatasi permasalahan  yaitu sebuah sistem kendali lampu otomatis yang dapat mempelajari dan melakukan klasifikasi kondisi lampu berdasarkan perilaku pengguna ketika menghidupkan dan mematikan lampu.  Kendali otomatis akan melakukan kendali lampu sesuai dengan  perilaku pengguna berdasarkan hasil klasifikasi, sehingga ketika lampu tidak digunakan maka lampu akan dimatikan dan lampu akan dihidupkan sesuai dengan  perilaku  ketika pengguna  menghidupkan  lampu. Hal  ini akan membantu mengurangi  penggunaan  energi  listrik  yang  tidak  perlu  dari  lampu  yang  lupa  untuk  dimatikan  dan  membantu pengguna dalam melakukan kendali lampu tanpa perlu dilakukan secara manual.
Agar sistem dapat mempelajari dan melakukan klasifikasi, sebuah metode diperlukan agar dapat mencapai hal tersebut. Salah satu metode yang dapat  digunakan  yaitu  Support  Vector Machine  (SVM). SVM  merupakan sebuah metode dalam mengklasifikasi data dengan menentukan hyperplane terbaik sebagai pemisah antar dua buah kelas[5].  SVM  merupakan  metode  yang  dikenal  dapat  melakukan  klasifikasi  data  dengan  hasil  yang  tinggi[6]. Berdasarkan karakteristik yang dimiliki, SVM terbagi menjadi dua. Pertama, SVM linear merupakan data dengan dua kelas yang dapat dipisahkan hyperplane. Kedua, SVM non linear merupakan data yang menggunakan kernel trick untuk diubah ke dalam ruang berdimensi tinggi[7].
Penelitian  terkait  [8]  menggunakan  metode  Naive  Bayes  untuk  klasifikasi  waktu  berdasarkan  kebiasaan pengguna  dalam  menggunakan  lampu.  Hasilnya  adalah  sebuah  sistem  otomatisasi  lampu  yang  dapat menghidupkan dan  mematikan  lampu  sesuai dengan kebiasaan pengguna dengan akurasi 91,6% pada sakelar 1 dan akurasi 83,3% pada sakelar 2. Penelitian lain [9] menggunakan Internet of Things untuk kendali dan monitor lampu.  Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  kendali  lampu  secara  manual  melalui  kendali  secara  langsung  yang
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6964
dilakukan  pengguna dan kendali  secara otomatis melalui rentang waktu yang diberikan pengguna. Selanjutnya, penelitian yang dilakukan [10] menggunakan metode SVM dalam klasifikasi data gerakan tangan. Hasilnya berupa sistem  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  data  gerakan  tangan  yang  dikumpulkan  menggunakan smartwatch dengan sensor Inertial Measurement Unit (IMU) untuk menghidupkan dan mematikan lampu. Akurasi Support Vector Machine pada penelitian ini sebesar 94%.
Penelitian lain [11] menggunakan metode SVM untuk klasifikasi minyak goreng. Hasilnya berupa sistem yang dapat menghasilkan klasifikasi minyak goreng layak dan tidak layak dengan akurasi 92,3%. Penelitian lain [12]  yang  dilakukan  dengan  membahas  klasifikasi  data  malaria  menggunakan  metode  SVM.  Penelitian  ini menghasilkan  tingkat  akurasi  metode  SVM  dalam  klasifikasi  data  malaria  sebesar  92,3%.  Terakhir,  penelitian lainnya [13] yang dilaksanakan  menggunakan metode SVM dalam  mendeteksi posisi objek dalam rumah. Hasil dari penelitian ini berupa nilai akurasi 100% dengan kondisi objek diam di dalam ruangan, akurasi 86,15% dengan kondisi objek berpindah ruangan, dan akurasi 80% dengan kondisi posisi objek terletak pada pinggir ruangan yang bersebelahan dengan ruangan lain.
Pada  penelitian  sebelumnya,  kendali  lampu  lebih  cenderung  menggunakan  masukan  secara  manual  dari pengguna atau gerakan tangan untuk mengendalikan lampu. Pada penelitian ini melakukan kendali lampu otomatis dengan metode SVM berdasarkan perilaku pengguna yang ada dirumah. Penelitian ini juga memberikan simulasi kendali lampu otomatis pada setiap ruangan dalam sebuah rumah. Data masukan pada penelitian ini berupa data waktu  dan  kondisi  lampu  dari  perilaku  pengguna  ketika  menggunakan  lampu.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat mempermudah pengguna dalam melakukan kendali lampu serta memberikan kendali lampu secara otomatis sesuai dengan perilaku pengguna.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian  merupakan  serangkaian  tahap yang dilalui pada proses  melakukan  penelitian  kendali  lampu ruangan  menggunakan  metode  SVM  yang  berguna  agar  tercapainya  tujuan  penelitian.  Diagram  alir  tahap penelitian terdapat pada Gambar 1.
Pada  Gambar  1  terdapat  tahap-tahap  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  penjelasannya  adalah  sebagai berikut:
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6964
a. Studi  Literatur: Proses mencari berbagai referensi pendukung terkait topik penelitian yang dilakukan terutama yang berkaitan dengan kendali lampu dan metode SVM.
b. Pengumpulan  Data:  Tahap  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  pengguna  ketika  menghidupkan  dan mematikan lampu. Data yang diambil berupa waktu dan kondisi lampu untuk 6 buah lampu.
c. Analisis Kebutuhan: Tahap ini melakukan analisis terhadap kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak yang akan digunakan pada penelitian  ini.  Komponen-komponen  yang  digunakan  adalah NodeMCU ESP32, modul  relay, dan  lampu LED. Selain  itu,  pada penelitian  ini  menggunakan  perangkat lunak seperti Arduino IDE  untuk  melakukan  pemrograman  pada  perangkat  keras,  Visual  Studio  Code  untuk  membangun  metode SVM, dan draw.io untuk menggambarkan rangkaian perangkat keras dan flowchart dari perangkat lunak yang telah dibangun.
d. Perancangan  Sistem:  Proses  ini  dilakukan  dengan  melakukan  perancangan  dari  perangkat  keras  yang  akan digunakan  dari  analisis  kebutuhan.  Selain  itu,  perancangan  perangkat  lunak  juga  dilakukan  sesuai  dengan kebutuhan sistem yang dibangun.
e. Implementasi:  Proses  ini  melakukan  implementasi  dari  proses  perancangan  yang  telah  dilakukan,  seperti membuat rangkaian dari NodeMCU ESP32, modul relay, dan lampu LED. Selain itu, implementasi perangkat lunak juga dilakukan dengan membuat model SVM dan website kendali lampu.
f. Pengujian:  Tahap  ini  melakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang  sudah  diimplementasikan.  Pengujian dilakukan dengan menjalankan perangkat keras dan perangkat lunak apakah sudah sesuai dengan antara input dan output yang dihasilkan. Jika hasil pengujian tidak sesuai, maka akan kembali dilakukan perancangan sistem kembali.  Proses  pengujian  dilakukan  dengan  mengecek  hasil  klasifikasi  waktu  dari  metode  Support  Vector Machine dengan data kondisi lampu dari perilaku pengguna ketika menghidupkan dan mematikan lampu.
g. Kesimpulan  dan  Saran:  Tahap  ini  dilakukan  dengan  menyajikan  rangkuman  dari  hasil  penelitian  serta memberikan saran berdasarkan hasil rangkuman penelitian yang telah dilaksanakan.

## 2.2 Perancangan Arsitektur Sistem
Pada  tahap  perancangan  arsitektur  sistem  ini  menjelaskan  gambaran  secara  keseluruhan  sistem  yang  dibangun untuk klasifikasi kondisi  lampu  dalam kondisi  lampu hidup atau kondisi  lampu  mati. Diagram  alir keseluruhan sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Keseluruhan Sistem
Pada Gambar 2, alur secara keseluruhan dari sistem kendali lampu yang berisi tahap memasukkan dataset, preprocessing  dataset  dengan  mengubah  fitur  waktu  ke  dalam  bentuk  menit,  proses  pelatihan  model  SVM menggunakan  dataset  hasil  preprocessing,  melakukan  testing  pada  model  SVM  untuk  menghasilkan  keluaran klasifikasi, hasil klasifikasi dikirim ke ESP32 untuk  digunakan  menghidupkan dan  mematikan  lampu, keluaran
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6964
dari ESP32 berupa kendali terhadap modul relay untuk menghidupkan dan mematikan lampu LED. Pada diagram alir keseluruhan sistem ada proses preprocessing data dengan diagram alir yang terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Alir Preprocessing Data
Pada Gambar 3 merupakan proses preprocessing data yang dilakukan terhadap dataset. Dataset berisi fitur waktu dan label kelas. Fitur waktu dikonversi ke dalam menit agar dapat dibaca oleh model SVM. Konversi fitur waktu dilakukan dengan cara  mengambil  jam dari waktu yang dikalikan dengan 60, proses  konversi dilakukan untuk seluruh data. Label kelas dikonversi dari label awal hidup menjadi 1 dan label awal mati menjadi -1. Setelah data selesai melalui proses preprocessing, proses selanjutnya yaitu pada model SVM. Diagram alir proses SVM terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir SVM
Pada  Gambar  4  merupakan  proses  dari  SVM  dengan  memasukkan  dataset  yang  telah  melalui  proses preprocessing  sebagai  data  latih.  Setelah  memasukkan  data,  melakukan  inisialisasi  model  SVM  dengan memberikan  nilai  parameter  C, α ,  dan  b.  Proses  pelatihan  pada  model  SVM  dilakukan  hingga  tercapainya konvergensi  pada  setiap  nilai α yang  diperbarui.  Model  yang  sudah  dilatih  kemudian  dilakukan  proses  testing
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6964
untuk menguji hasil klasifikasi. Keluaran dari model berupa hasil klasifikasi dengan kelas hidup dan mati yang dikirim ke ESP32 untuk menghidupkan dan mematikan lampu LED. Diagram Alir ESP32 terdapat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Diagram Alir ESP32
Pada Gambar 5 merupakan proses pada ESP32 yang dimulai dengan melakukan inisialisasi variabel dan PIN I/O yang digunakan. Setelah inisialisasi, ESP32 dihubungkan ke Wi-Fi dan menjalankan fungsi untuk kendali manual  dan  otomatis.  Fungsi  kendali  manual  atau  otomatis  akan  berjalan  sesuai  dengan  pilihan  kendali  yang pengguna pilih. ESP32 menerima status lampu dari fungsi kendali yang berjalan. Pengecekan status lampu yang diterima apabila statusnya sama dengan hidup maka ESP32 akan melakukan set nilai pada modul  relay menjadi low dan lampu LED akan hidup. Sedangkan, apabila status lampu yang diterima tidak sama dengan hidup, maka ESP32 akan melakukan set nilai pada modul relay menjadi high dan lampu LED akan mati.

## 2.3 Perancangan Perangkat Keras
Pada penelitian ini perancangan perangkat keras yang dibangun menggunakan beberapa komponen. Berikut adalah penjelasan dari komponen yang digunakan dalam perancangan perangkat keras adalah sebagai berikut:
a. NodeMCU ESP32 merupakan sebuah chip yang memiliki Wi-Fi dan Bluetooth dua mode rendah daya. ESP32 merupakan  penerus  dari  ESP8266.  Kelebihan  ESP32  yaitu  memiliki  inti  CPU,  kecepatan  Wi-Fi  yang  lebih baik, dan memiliki banyak GPIO[14]. NodeMCU ESP32 pada penelitian ini digunakan sebagai penerima data dari internet menggunakan Wi-Fi dan pengendali modul relay.
b. Modul relay merupakan sebuah sakelar yang dioperasikan melalui aliran listrik. Relay bekerja menggunakan elektromagnetik dalam menggerakkan kontak sakelar sehingga arus listrik kecil akan mengalirkan arus listrik yang lebih besar[15]. Modul relay pada penelitian ini menggunakan modul relay 6 channel berfungsi sebagai sakelar hidup dan mati lampu LED.
c. Lampu  LED  merupakan  sirkuit  semikonduktor  yang  memancarkan  cahaya  ketika  dialirkan  arus  listrik[16]. Pada penelitian ini Lampu LED digunakan sebagai penerangan dari rangkaian perangkat keras.
Jumlah komponen yang digunakan pada perancangan perangkat keras ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Komponen yang digunakan No  Komponen Jumlah 1 NodeMCU ESP32 1 2 Modul Relay 6 channel 1
No  Komponen Jumlah 3 Lampu LED 6
Pada Tabel 1, jumlah NodeMCU ESP32 yang digunakan sebanyak 1 buah berfungsi untuk mengendalikan perangkat keras. Modul relay dengan 6 channel yang digunakan sebanyak 1 buah berfungsi sebagai sakelar dari 6 buah lampu LED. Lampu LED yang digunakan pada perangkat keras berjumlah 6 buah, setiap lampu LED akan tersambung pada channel yang ada pada modul relay. Komponen-komponen ini kemudian dirangkai membentuk sebuah miniatur rumah dengan 6 ruangan dengan setiap ruangan memiliki 1 lampu LED.

## 2.4 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan sebuah metode yang memiliki prinsip dasar klasifikasi dengan kasus yang secara linier dapat dipisahkan. SVM telah dikembangkan menggunakan konsep kernel untuk bekerja pada ruang berdimensi tinggi[17]. Penggunaan kernel pada data non linier untuk memetakan dimensi data yang rendah ke dimensi data yang lebih tinggi. Salah satu tipe kernel adalah kernel Gaussian atau Radial Basis Function (RBF). Kernel Gaussian adalah fungsi yang nilainya tergantung dari jarak antar titik asal dan beberapa titik[18]. Kernel Gaussian adalah sebagai berikut:
K(x i , x j ) = exp⁡(− ‖x i −x j ‖ 2 2σ 2 ) (1)
Proses  pelatihan  pada  metode  SVM  menggunakan  algoritma  Sequential  Minimal  Optimization  (SMO). SMO  bekerja  dengan  hanya  mengubah  nilai α pada  setiap  iterasi  sedangkan  nilai  lainnya  tidak  berubah[19]. Algoritma ini ditemukan dalam riset di microsoft oleh John C. Platt pada tahun 1998. Adapun tahapan algoritma Support Vector Machine dengan Sequential Minimal Optimization yaitu: a. Melakukan inisialisasi nilai α, b, C . Keterangan: α = alpha b = bias C = konstanta C, untuk membatasi nilai alpha b. Memilih dua nilai α yang berbeda, kemudian menghitung nilai E 1 dan E 2 .
E 1 = (∑ y i a i K(x i , x) + b N i=1 ) − y i (2)
E 2 = (∑ y j a j K(x j , x) + b N i=1 ) − y j (3)
c. Menghitung batas atas dan batas bawah untuk α yang diperbarui.
Jika label y i tidak sama dengan y j , maka batas atas dan bawah sebagai berikut:
L = max⁡(0, α j − α i ) (4)
H = min⁡(C, C + α j − α i ) (5)
Jika label y i sama dengan y j , maka batas atas dan bawah sebagai berikut:
L = max⁡(0, α j + α i − C) (6)
H = min⁡(C, α j + α i ) (7)
d. Menghitung nilai eta η
η = 2K(x i , x j ) − K(x i , x i ) − K(x j , x j ) (8)
e. Memperbarui nilai α 2 , kemudian membatasi nilai α 2 dengan nilai dari batas atas dan batas bawah.
α j baru = α j − y j (E 1 −E 2 ) η (9)
α j baru,dibatasi = { H⁡jika⁡α j baru ≥ H; α j baru ⁡jika⁡L < α j baru < H;
L⁡jika⁡α j baru ≤ ⁡L
(10)
f. Memperbarui nilai α 1 .
α i baru = α i +⁡y i y j (α j − α j baru,dibatasi )
(11)
g. Memperbarui nilai bias (b).
b 1 = b − E 1 − y i (α i baru − α i )K(x i , x i ) − y j (α j baru,dibatasi − α j )K(x i , x j ) (12)
b 2 = b − E 2 − y i (α i baru − α i )K(x i , x j ) − y j (α j baru,dibatasi − α j )K(x j , x j ) (13)
Jika nilai α 1 tidak berada pada batasan,  maka nilai b 1 valid dan  menjadi  nilai  bias  baru. Jika nilai α 2 tidak berada  pada  batasan,  maka  nilai b 2 valid  dan  menjadi  nilai  bias  baru.  Ketika  nilai b 1 dan b 2 valid,  maka algoritma akan memilih nilai tengah dari b 1 dan b 2 sebagai nilai bias baru. h. Algoritma berhenti jika konvergensi tercapai, di mana nilai α tidak ada yang melanggar batasan dan jika nilai α tidak berubah secara signifikan ketika diperbarui.
i. Menghitung output dari klasifikasi.
f(x) = ∑ y i a i K(x i , x) + b N i=1 (14)

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion Matrix  adalah  metode pengukuran performa dengan cara  mempresentasikan hasil evaluasi  model ke dalam  bentuk tabel  matriks.  Tabel  matriks  memuat  jumlah data uji  hasil klasifikasi  yang diklasifikasikan benar dan diklasifikasikan salah[20]. Tabel confusion matrix terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Confusion Matrix Predicted Class Positive Negative Ac tua l Positive True Positive (TP)
False Positive (FP) Negative  False Negative (FN)  True Negative (TN)
Pada Tabel 2 terdapat True Positive (TP) kategori data positif yang terklasifikasi positif, False Positive (FP) kategori  data  negatif  yang  terklasifikasi  positif,  True  Negative  (TN)  kategori  data  negatif  yang  terklasifikasi negatif,  dan  False  Negative  (FN)  kategori  data  positif  yang  terklasifikasi  negatif.  Hasil  evaluasi  dari  proses klasifikasi menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai accuracy, precision, recall, dan f-1 score. a. Accuracy merupakan nilai presentasi data yang diklasifikasikan secara benar[21].
Accuracy = ⁡ TP+TN TP+TN+FP+FN × 100%
(15)
b. Precision merupakan rasio klasifikasi positif benar dibandingkan dengan semua klasifikasi positif[22].
Precision = ⁡ TP TP+FP × 100%
(16)
c. Recall  merupakan  nilai  yang  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  untuk  menemukan  kembali  data  dari  kelas positif atau negatif secara benar[23].
Recall = ⁡ TP TP+FN × 100%
(17)
d. F-1 Score merupakan nilai perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan[24].
F1 − score = 2 × ⁡ precision×recall precision+recall × 100% (18)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Implementasi  pada  penelitian  ini  yaitu  implementasi  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Implementasi  dari perangkat  keras  dilakukan  dengan  merangkai  komponen-komponen  yang  digunakan  ke  dalam  bentuk  miniatur rumah  yang  memiliki  6  ruangan.  Masing-masing  ruangan  memiliki  1  lampu  LED.  Perangkat  keras  akan diintegrasikan  dengan  perangkat  lunak  kendali  lampu.  Hasil  implementasi  dari  perangkat  keras  terdapat  pada Gambar 6.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6964
Implementasi  perangkat  lunak  yang  dilakukan  yaitu  membuat  aplikasi  berbasis  website  untuk  kendali lampu. Pada implementasi perangkat lunak terdapat halaman login untuk pengguna yang terdapat pada Gambar 7. Jika pengguna sudah berhasil login ke dalam aplikasi, maka akan diarahkan ke halaman awal yaitu dashboard yang terdapat pada Gambar 8. Halaman dashboard berisi informasi hidup dan mati kondisi untuk 6 lampu, informasi berbentuk grafik yang memuat akurasi metode Support Vector Machine dari pelatihan.
Gambar 7. Halaman Login Gambar 8. Halaman Dashboard
Pengguna yang telah login dapat mengakses halaman kendali lampu terdapat pada Gambar 9. Pada halaman kendali lampu terdapat kendali yang dapat dipilih yaitu manual atau otomatis. Halaman data latih yang berisi data pengguna ketika menggunakan lampu terdapat pada Gambar 10.
Gambar 9. Halaman Kendali Lampu
Gambar 10. Halaman Data Latih
Pada  halaman  data  uji  berisi  data  hasil  pengujian  menggunakan  kendali  otomatis  menggunakan  hasil klasifikasi dari metode Support Vector Machine. Halaman data uji terdapat pada Gambar 11. Selanjutnya terdapat halaman hasil pengujian yang memuat informasi terkait accuracy model Support Vector Machine ketika pelatihan, jumlah  data  yang  digunakan,  dan  informasi  terkait  confusion  matrix  untuk  setiap  lampu  berdasarkan  data  uji, terdapat pada Gambar 12.
Gambar 11. Halaman Data Uji
Gambar 12. Halaman Hasil Pengujian

## 3.2 Pengujian Sistem Kendali Lampu Otomatis
Pengujian sistem kendali lampu otomatis menggunakan metode Support Vector Machine dilakukan selama 3 hari dengan  jumlah data sebanyak 72 data. Pengujian dilakukan dengan  mengambil data setiap satu jam. Data hasil pengujian  kemudian  akan  dibandingkan  dengan  data  perilaku  pengguna  yang  telah  dikumpulkan.  Pengujian dilakukan untuk setiap lampu menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian dari confusion matrix terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Confusion Matrix
Lampu Ruangan  TP  FP  TN  FN Dapur 18 6 45 3 Kamar Utama 39 3 30 0 Kamar Kedua 23 4 43 2 Ruang Tamu 16 2 53 1 Teras 36 3 33 0 Toilet 42 3 26 1
Pada  Tabel  3,  pengujian  kendali  lampu  otomatis  pada  lampu  dapur  mendapatkan  hasil  berupa  9  data klasifikasi yang salah dan 63 data klasifikasi yang benar. Data klasifikasi yang salah terdapat pada jam 05:00 dan 12:00 yang hasil klasifikasinya hidup, namun seharusnya mati. Kemudian pada jam 07:00, 13:00, dan 22:00 yang hasil  klasifikasinya  mati,  namun  seharusnya  hidup.  Hasil  pengujian  untuk  lampu  kamar  utama  pada  Tabel  3 didapatkan 3 data klasifikasi yang salah dan 69 data klasifikasi yang benar. Data klasifikasi salah terdapat pada 2 data di jam 23:00 dan 1 data pada jam 17:00. Pada jam 23:00 dan 17:00 hasil klasifikasinya mati, sedangkan pada perilaku pengguna kondisinya hidup.
Hasil pengujian untuk lampu kamar kedua yang terdapat pada Tabel 3 menghasilkan 6 data klasifikasi yang salah dan 66 data klasifikasi yang benar. Data klasifikasi yang salah yaitu 2 data pada jam 05:00, kemudian 2 data pada jam 08:00, dan 2 data pada jam 22:00. Pada data perilaku kondisi lampu kamar kedua mati ketika jam 05:00 dan hidup ketika jam 08:00 dan 22:00, namun pada klasifikasi hasilnya hidup pada jam 05:00 dan mati pada jam 08:00 dan 22:00. Data pada tabel 3 untuk hasil pengujian pada lampu ruang tamu menghasilkan 3 data klasifikasi yang salah dan 69 data klasifikasi yang benar. Data klasifikasi yang salah yaitu 2 data pada jam 22:00, dan 1 data pada jam 16:00. Pada data perilaku, kondisi lampu ruang tamu mati ketika jam 16:00 dan hidup ketika jam 22:00, namun pada klasifikasi hasilnya hidup pada jam 16:00 dan mati pada jam 22:00.
Hasil pengujian untuk lampu teras yang terdapat pada Tabel 3 menghasilkan 3 data klasifikasi yang salah dan 69 data klasifikasi yang benar. Data klasifikasi yang salah yaitu pada jam 06:00. Pada data perilaku kondisi lampu teras hidup ketika jam 06:00, namun pada klasifikasi hasilnya mati pada jam 06:00. Hasil pengujian untuk lampu  toilet  pada  Tabel  3  menghasilkan  4  data  klasifikasi  yang  salah  dan  68  data  klasifikasi  yang  benar.  Data klasifikasi  yang  salah  yaitu 2 data pada jam 08:00, masing-masing 1 data pada jam 06:00 dan 15:00. Pada data perilaku, kondisi lampu toilet mati ketika jam 15:00 dan hidup ketika jam 06:00 dan 08:00, namun pada klasifikasi hasilnya mati pada jam 06:00 dan 08:00, kemudian hidup pada jam 15:00.
Berdasarkan hasil confusion matrix yang telah didapatkan pada Tabel 3, dilakukan evaluasi dari hasil klasifikasi setiap lampu ruangan. Berikut adalah hasil dari perhitungan nilai accuracy, precision, recall, dan F-1 score yang terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Confusion Matrix Lampu Ruangan  Accuracy  Precision Recall F-1 Score Dapur 87,50% 75,00% 85,71% 80,00% Kamar Utama 95,83% 92,86% 100% 96,30% Kamar Kedua 91,67% 85,19% 92,00% 88,46% Ruang Tamu 95,83% 88,89% 94,12% 91,43% Teras 95,83% 92,31% 100% 96,00% Toilet 94,44% 93,33% 97,67% 95,45%
Pada Tabel 4, hasil evaluasi untuk lampu dapur mendapat nilai accuracy sebesar 87,50% dengan precision sebesar 75,00%, recall sebesar 85,71%, dan f-1 score sebesar 80,00%. Evaluasi pada lampu kamar utama mendapat accuracy sebesar 95,83% dengan precision sebesar 92,86%, recall  sebesar 100%, dan f-1 score sebesar 96,30%. Hasil evaluasi untuk lampu kamar kedua mendapatkan accuracy sebesar 91,67% dengan precision sebesar 85,19%, recall sebesar 92,00%, dan f-1 score sebesar 88,46%. Evaluasi untuk lampu ruang tamu mendapat nilai accuracy sebesar  95,83%  dengan  precision  sebesar  88,89%,  recall  sebesar  94,12%,  dan  f-1  score  sebesar  91,43%.  Hasil evaluasi untuk lampu teras mendapatkan accuracy sebesar 95,83%, precision sebesar 92,31%, recall sebesar 100%, dan  f-1  score    sebesar 96,00%. Terakhir,  hasil evaluasi untuk lampu toilet  mendapatkan  nilai  accuracy  sebesar 94,44%, precision sebesar 93,33%, recall sebesar 97,67%, dan f-1 score sebesar 95,45%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian yang telah dilakukan menghasilkan sistem kendali lampu ruangan  yang dapat memanfaatkan metode Support  Vector  Machine  dalam  mempelajari  dan  melakukan  klasifikasi  terhadap  waktu  berdasarkan  perilaku pengguna  ketika  menghidupkan  dan  mematikan  lampu.  Hasil  klasifikasi  berupa  kelas  hidup  dan  mati  yang digunakan  untuk  mengendalikan  lampu  melalui  NodeMCU  ESP32  ke  modul  relay.  Kendali  otomatis  yang diterapkan pada sistem berjalan sesuai dengan hasil klasifikasi yang dilakukan metode  Support Vector Machine
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6964
berdasarkan perilaku pengguna. Selanjutnya hasil pengujian kendali secara otomatis menggunakan metode SVM selama  3  hari  menggunakan  72  data  untuk  6  lampu  menghasilkan  nilai  accuracy    untuk  lampu  dapur  sebesar 87,50%, accuracy  lampu kamar utama sebesar 95,83%, accuracy  lampu kamar kedua sebesar 91,67%, accuracy lampu  ruang  tamu  sebesar  95,83%,  accuracy  lampu  teras  sebesar  95,83%,  dan  accuracy  lampu  toilet  sebesar 94,44%.

## REFERENCES
[1] D. A. Ginting, P. Wahmisari, dan A. Rizki, “Desain Penerapan Lampu Pintar Berbasis Internet of Things,” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 5, 2021.
[2] Sutono  dan  F.  Al  Anwar,  “Perancangan  dan  Implementasi  Smartlamp  berbasis  Arduino  Uno  dengan  menggunakan Smartphone  Android,”  Media  Jurnal  Informatika,  vol.  11,  no.  2,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: http://jurnal.unsur.ac.id/mjinformatika
[3] A. Wuryanto,  N. Hidayatun, dan M. Rosmiati, “Implementasi  Kendali Lampu Berbasis Arduino  Dengan Smartphone Menggunakan  ESP8266,”  Indonesian  Journal  on  Networking  and  Security  (IJNS),  vol.  9,  no.  1,  2019,  doi: 10.55181/ijns.v8i5.1613.
[4] I. Muthmainnah,  Husein,  dan  L.  Hasanudin, “Perancangan Prototype Sistem  Kontrol  Hybrid On/Off Lampu  Berbasis Internet Of Things (Iot) Sebagai Upaya Penghematan Energi,” Resistor : Jurnal Pendidikan Vokasional Teknik, vol. 1, no. 1, hlm. 24–32, 2023, [Daring]. Tersedia pada: http://resistor.uho.ac.id,
[5] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  dan  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, hlm. 650, Jul 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[6] H. S. Wafa, A. I. Hadiana, dan F. R.  Umbara, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Informatics and Digital Expert (INDEX), vol. 4, no. 1, hlm. 40–45, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics
[7] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, dan N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta  Menggunakan  Algoritma  SVM,”  JDMSI,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  31–37,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://t.co/NfhnfMjtXw
[8] A.  Y.  Bastomi,  D.  Syauqy,  dan  I.  Arwani,  “Sistem  Otomatisasi  Lampu  Rumah  Dengan  Algoritme  Naïve  Bayes Berdasarkan Kebiasaan Penghuni Rumah,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 9,  hlm.  8740–8745,  2019,  Diakses:  18  Oktober  2023.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6263
[9] Suhardi, R. Hidayati, dan I. Nirmala, “Smart Lamp: Kendali dan Monitor Lampu Berbasis Internet Of Things,” Jurnal Jupiter, vol. 14, no. 2, hlm. 507–515, 2022, doi: 10.5281/5591/5.jupiter.2022.10.
[10]  M. Ameliasari, A. G. Putrada, dan R. R. Pahlevi, “An Evaluation of SVM in Hand Gesture Detection Using IMU-Based Smartwatches  for  Smart  Lighting  Control,”  JURNAL  INFOTEL,  vol.  13,  no.  2,  hlm.  47–53,  Mei  2021,  doi: 10.20895/infotel.v13i2.656.
[11]  M. Y. Ramadan, D. Syauqy, dan Tibyani, “Implementasi Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Terhadap Pemakaian Minyak Goreng,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 2, hlm. 1669– 1677, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12]  N.  G.  Ramadhan  dan  A.  Khoirunnisa,  “Klasifikasi  Data  Malaria  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 4, hlm. 1580, Okt 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.
[13]  D. B. Murti, D. Lelono, dan R. M. Hujja, “Rancang Bangun Sistem Deteksi Posisi Objek dalam Rumah dengan Metode Support Vector Machine Berdasar Kekuatan Sinyal Wi-Fi,” IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems), vol. 13, no. 1, Apr 2023, doi: 10.22146/ijeis.80736.
[14]  A. Sanaris dan I. Suharjo, “Prototype Alat Kendali Otomatis Penjemur Pakaian Menggunakan NodeMCU ESP32 Dan Telegram Bot Berbasis Internet of Things (IOT),” Journal of Information System and Artificial Intelligence, vol. 1, no. 1, 2020.
[15]  A.  Budiyanto,  G.  B.  Pramudita,  dan  S.  Adinandra,  “Kontrol  Relay  dan  Kecepatan  Kipas  Angin  Direct  Current  (DC) dengan Sensor Suhu LM35 Berbasis Internet of Things (IoT),” Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika, vol. 19, no. 01, hlm. 43–54, Apr 2020, doi: 10.31358/techne.v19i01.224.
[16]  Desmira, D. Aribowo, G. Priyogi, dan S. Islam, “Aplikasi Sensor LDR (Light Dependent Resistor) Untuk Efisiensi Energi pada Lampu Penerangan Jalan Umum,” PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer, vol. 9, no. 1, hlm. 21–29, Mei 2022, doi: 10.30656/prosisko.v9i1.4465.
[17]  R.  Darmawan,  I.  Indra,  dan  A.  Surahmat,  “Optimalisasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  Berbasis  Particle  Swarm Optimization (PSO) Pada Analisis Sentimen Terhadap Official Account Ruang Guru di Twitter,” Jurnal Kajian Ilmiah, vol. 22, no. 2, hlm. 143–152, Mei 2022, doi: 10.31599/jki.v22i2.1130.
[18]  K. Aprianto, “Metode Kernel Distance Classifier Terhadap Klasifikasi Penyakit Jantung,” JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering), vol. 5, no. 02, hlm. 70–74, Sep 2021, doi: 10.25077/jitce.5.02.70-74.2021.
[19]  S. R. Syahputri, “Perancangan Aplikasi Diagnosa Tromboflebitis Dengan Algoritma Sequential Minimal Optimization,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 1, no. 1, hlm. 15–19, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://djournals.com/jieee
[20]  D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, hlm. 697–711, 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i2.369.
[21]  Y. I. Kurniawan dan T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmiah Matrik, vol. 22, no. 1, hlm. 73–82, Mar 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[22]  A.  Rahim,  K.  Kusrini,  dan  E.  T.  Luthfi,  “Convolutional  Neural  Network  untuk  Kalasifikasi  Penggunaan  Masker,” Inspiration:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  vol.  10,  no.  2,  hlm.  109,  Des  2020,  doi: 10.35585/inspir.v10i2.2569.
[23]  M. Azhari, Z. Situmorang, dan R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 2, hlm. 640, Apr 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[24]  M. Maulidah, Windu Gata, Rizki Aulianita, dan Cucu Ika Agustyaningrum, “Algoritma Klasifikasi Decision Tree Untuk Rekomendasi Buku Berdasarkan Kategori Buku,” E-Bisnis : Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, vol. 13, no. 2, hlm. 89– 96, Des 2020, doi: 10.51903/e-bisnis.v13i2.251.