ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Sistem Otomatisasi Lampu Ruangan berdasarkan Kebiasaan Pengguna menggunakan Algoritma Backpropagation

## CHANDRA MONICA PERMADANI, IRMA NIRMALA, RAHMI HIDAYATI
Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Indonesia Email : chandramonicaa@student.untan.ac.id
Received 26 Oktober 2023 | Revised 24 November 2023 | Accepted 3 Desember 2023

## ABSTRAK
Lampu adalah alat penerangan yang sangat penting dalam aktivitas sehari-hari, namun  seringkali  pengguna  lupa  atau  lalai  dalam  mematikannya  saat  tidak digunakan.  Akibatnya,  penggunaan  daya  listrik  menjadi  berlebihan.  Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sebuah teknologi yang mampu mengendalikan lampu  secara  otomatis.  Dalam  penelitian  ini  dibangun  sebuah  sistem  kendali otomatisasi  lampu  berdasarkan  kebiasaan  pengguna  dengan  menerapkan algoritma  backpropagation.  Struktur  jaringan  algoritma  ini  terdiri  dari  1  neuron input, 6 neuron pada hidden layer, dan 6 neuron output. Data yang digunakan pada 6 buah lampu dalam penelitian ini terdiri dari 620 data latih dan 72 data uji. Penerapan  sistem  otomatis  menggunakan  algoritma  backpropagation menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi, dengan menggunakan confusion matrix  menghasilkan  akurasi  mencapai  95,83%,  recall  93,75%,  dan  precision 96,77%. Rata-rata waktu klasifikasi yang didapat adalah 0,979055 detik dari 72 percobaan.
Kata Kunci : Otomatis, Lampu, Kebiasaan, Backpropagation, Klasifikasi

## ABSTRACT
Lights are a very important lighting tool in daily activities, but often users forget or neglect to turn them off when not in use. As a result, the use of electric power becomes excessive. To solve this problem, a technology is needed that is able to control  lights  automatically.  In  this  research,  a  light  automation  control  system based  on  user  habits  is  built  by  applying  the  backpropagation  algorithm.  The network structure of this algorithm consists of 1 input neuron, 6 neurons in the hidden  layer,  and  6  output  neurons.  The  data  used  on  6  lamps  in  this  study consists  of  620  training  data  and  72  test  data.The  implementation  of  an automated  system  using  the  backpropagation  algorithm  shows  a  high  level  of success,  using  a confusion  matrix resulting  in accuracy  reaching  95,83%,  recall 93,75%,  and  precision  96,77%.  The  average  classification  time  obtained  is 0.,79055 seconds from 72 test trials.
Keywords :  Automatic,  Lights,  Habits,  Backpropagation,  Classification

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini teknologi telah menyebar ke dalam kehidupan manusia, dan salah satu contoh yang mencolok adalah pengembangan aplikasi rumah pintar ( smart home) yang memiliki potensi untuk  meningkatkan  kenyamanan  serta  keamanan  bagi  penggunanya (Masykur  & Prasetiyowati,  2016) .  Teknologi smart  home  adalah  salah  satu  konsep  yang dikembangkan  melalui  teknologi  canggih  dengan  kemampuan  sistem  kendali  otomatisasi (Prasetyo,  dkk,  2022) .  Penerapan  pengendalian  otomatis  ini  menghasilkan  sejumlah perubahan  dalam  kehidupan  sehari-hari,  termasuk  mengurangi  masalah  yang  terjadi  di rumah.
Salah  satu  permasalahan  yang  sering  terjadi  yaitu  lupa  atau  lalainya  pengguna  dalam mematikan  perangkat-perangkat  di  rumah  saat  tidak  digunakan,  termasuk  lampu  di dalam ruangan. Lampu adalah sebuah alat penerangan yang sangat penting dalam aktivitas sehari- hari (Hermanto,  2017) .  Terkadang,  pemilik  rumah  lupa  untuk  mematikan  lampu  setelah digunakan, terutama  saat  akan pergi meninggalkan  rumah  dalam  waktu  yang  cukup lama. Akibatnya,  penggunaan daya  listrik  menjadi  berlebihan.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  dibangun sebuah  teknologi  yang  dapat  mengendalikan  hidup  dan  mati  lampu  secara  otomatis (Kurniawan,  dkk,  2013) .  Teknologi  inilah  yang  dikenal  sebagai  teknologi  lampu  pintar, karena  sistem  komputernya  dapat  mengendalikan  lampu  untuk  hidup  dan  mati  secara otomatis  dengan  berbagai  faktor.  Salah  satu  faktor  yang  digunakan  adalah  kebiasaan pengguna  dalam  menghidupkan  dan  mematikan  lampu.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  suatu metode  klasifikasi  untuk  menghidupkan  dan  mematikan  lampu  berdasarkan  kebiasaan pengguna.  Selain  itu,  waktu  klasifikasi  juga  diperlukan  untuk  mengetahui  berapa  lama proses klasifikasi dapat dilakukan.
Metode  yang  sesuai  untuk  pengklasifikasian  adalah backpropagation  karena  mampu beradaptasi  dengan  kondisi  jaringan  melalui  pembelajaran. Backpropagation  merupakan teknik  terstruktur  untuk  melatih  lapisan  dalam  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) (Anam,  dkk, 2020) . Cara kerjanya mirip dengan jaringan syaraf biologis dalam membentuk model sistem (Ulfa, 2021) .
Saat  ini  sudah  ada  penelitian  yang  berkaitan  dengan  sistem  lampu,  diantaranya  adalah penelitian dari (Suhardi, dkk, 2022) yang menghasilkan sebuah kendali lampu yang dapat dilakukan  secara  manual  melalui website  dan  secara  otomatis  melalui  pengaturan  tentang waktunya. Penelitian selanjutnya mengenai sistem otomatisasi lampu berdasarkan kebiasaan pengguna  ialah  penelitian  dari (Pratama,  dkk,  2018) yang  menghasilkan  akurasi pengujian terhadap dua orang yang berbeda yaitu 84,61% dan 92,30%, serta penelitian ini juga mencatat waktu rata-rata pemrosesan sebesar 0,25 detik dari 13 kali percobaan. Selain itu terdapat juga penelitian yang berkaitan dengan algoritma backpropagation, diantaranya adalah penelitian dari (Fantara, dkk, 2018) yang menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan sampah dan akurasi yang didapatkan pada sistem yang dibangun sebesar 90%  dengan  waktu  pemrosesan  rata-rata  selama  42,9  ms.  Selanjutnya  penelitian  dari (Hanseliani, 2019) menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis yang jamur layak konsumsi. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97%.
Berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya,  dalam  penelitian  ini  dibangun  sebuah  sistem otomatisasi  lampu  ruangan  berdasarkan  kebiasaan  pengguna  menggunakan  algoritma backpropagation. Data masukan yang digunakan berupa data waktu disetiap lampu ruangan dengan kelas hidup atau mati lampu. Dengan dibangunnya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan kemudahan kepada pengguna untuk mengendalikan lampu secara otomatis di dalam sebuah ruangan.

## 2. METODE

## 2.1 Deskripsi Sistem
Penelitian  ini  membangun  sebuah  sistem  untuk  otomatisasi  lampu  berdasarkan  kebiasaan pengguna  menggunakan  metode backpropagation.  Sistem  ini  memiliki  dua  kendali  yaitu kendali manual dan kendali otomatis. Untuk kendali manual dilakukan dengan cara menekan tombol  hidup  atau  mati lampu  melalui  website.  Untuk  kendali  otomatis  menggunakan metode backpropagation sebagai klasifikasi pengendalian lampu berdasarkan dari kebiasaan pengguna ketika akan menghidupkan dan mematikan lampu.

## 2.2 Perancangan Arsitektur Sistem
Pada perancangan sistem dari smart lamp yang setiap komponennya memiliki fungsi untuk berjalannya sistem ini. Diantaranya yaitu, database yang digunakan yaitu firebase. NodeMCU ESP32  sebagai  mikrokontroler  yang  memiliki  hemat  daya  dilengkapi  dengan  Wi-Fi terintegrasi  dan fitur  bluetooth  dual-mode (Nizam,  dkk,  2022) .  Modul relay  adalah perangkat  yang  bertindak  sebagai  saklar  yang  memanfaatkan  prinsip  kerja  elektrik (Ramady, dkk, 2020) . Lampu LED digunakan untuk menerangi ruangan dengan cahaya. Adaptor  berfungsi  sebagai  perangkat  untuk  mengalirkan  tegangan  listrik (Maulana  & Purnama,  2017) .  Internet  adalah  hasil  dari  penghubungan  berbagai  jaringan  komputer yang  saling  terinterkoneksi (Candra  &  Wulandari,  2021) ,  sehingga  digunakan  sebagai akses informasi dan akses pengiriman data pada sistem. Website adalah kumpulan beberapa halaman  yang  mengandung  informasi  dalam  format  data  digital  melalui  internet (Laugi, 2018) .  Penelitian  ini  menggunakan website  sebagai  antarmuka  pengguna  untuk  melihat informasi lampu ruangan, pelatihan dan pengujian, serta melakukan kendali lampu. Gambar 1 memuat perancangan arsitektur sistem.
Gambar 1. Rancangan Arsitektur Sistem

## 2.3 Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  sistem  perangkat  keras  yang  dibangun  menggunakan  modul relay  6  channel sebagai  saklar  dalam  menghidupkan  dan  mematikan  lampu  ruangan  dengan  pengendalian melalui  NodeMCU  ESP32  sebagai  mikrokontroler  dari  sebuah  sistem  yang  dibangun. NodeMCU  ESP32  berfungsi  sebagai  perangkat  yang  memberikan  sinyal  berupa  hidup  atau
mati  kepada  pin  yang  terhubung  dengan relay.  Gambar  2  merupakan  perancangan pengendalian relay.

## Gambar 2. Perancangan Sistem Pengendalian Relay

## 2.4 Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak pada NodeMCU ESP32 dibangun bertujuan untuk merancang alur  pemrograman  yang  akan  berjalan  di  perangkat  NodeMCU  ESP32.  Menggunakan  satu buah  NodeMCU  ESP32  untuk  melakukan  pengendalian  sistem  kerja  pada  modul relay  dan untuk  pembacaan  data  lampu.  Alur  kerja  yang  terjadi  pada  NodeMCU  ESP32  untuk pembacaan  data  lampu  dapat  dijelaskan  bahwa  saat  sistem  dihidupkan,  NodeMCU  ESP32 akan menjalankan kode pemrograman untuk pembacaan data lampu yang akan diproses dan nilai dari pembacaan data lampu akan dikirim dan tersimpan di database. Gambar 3 memuat perancangan diagram alir pembacaan data lampu.
Gambar 3. Diagram Alir Pembacaan Data Lampu
Pada alur kerja NodeMCU ESP32 untuk mengendalikan modul relay langkah pertama adalah menyambungkan  NodeMCU  ESP32  ke wifi.  Apabila  tersambung  ke  wifi,  maka  sistem  akan memasukan dan  menerima  data  lampu.  Jika  data  lampu  bernilai  hidup,  maka  sistem  akan menyalakan relay. Sebaliknya, jika  data  lampu bernilai mati,  maka sistem akan mematikan relay. Gambar 4 memuat perancangan diagram alir pengendalian relay.

## Gambar 4. Diagram Alir Pengendalian Relay
2.5 Perancangan Proses Algoritma Backpropagation
Algoritma backpropagation  adalah  metode  dalam  jaringan  saraf  tiruan  yang  beroperasi dengan mengenali  pola data sebelum  melalui  pelatihan.  Dalam  algoritma backpropagation, terdapat  tiga  lapisan  jaringan  yaitu  lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan keluaran (Pamungkas, dkk, 2020) . Pada sistem yang dibangun, menggunakan satu input, enam hidden layer, dan satu output. Input yang digunakan berupa data waktu dalam menit saat  lampu  dihidupkan  dan  dimatikan,  setelah  itu  data  waktu  tersebut  dilakukan  proses normalisasi  dan  menghasilkan  nilai  dengan  format decimal.  Hidden  layer  digunakan sebanyak enam buah karena menyesuaikan dengan output yang diinginkan pada penelitian sebanyak  enam  buah  lampu  di  masing-masing  ruangan.  Gambar  5  memuat  arsitektur backpropagation.
Gambar 5. Arsitektur Backpropagation
Berikut merupakan algoritma dari backpropagation:
1. Inisialisasi bobot dan bias yang akan digunakan.
2. Ikuti  langkah-langkah  berikut  selama  iterasi  <  maksimal  iterasi  dan  MSE  <  target kesalahan.
Langkah Propagasi maju ( Feed Forward)
3. Menghitung hasil nilai neuron pada hidden layer
(1) Menghitung aktivasi dengan fungsi sigmoid:
(2)
4. Melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai dari neuron pada lapisan output
(3)
Menghitung aktivasi dengan fungsi sigmoid:
(4) Langkah Propagasi mundur ( Backpropagation)
5. Menghitung nilai propagasi mundur dari output layer ke hidden layer.
(5) Melakukan  perhitungan  koreksi error  ( )  yang  akan  dipakai  dalam  memperbaharui w jk (6) Melakukan  perhitungan  koreksi error  bias  ( )  yang  akan  dipakai  dalam memperbaharui wjk,
(7) 6. Perhitungan propagasi mundur pada hidden layer ke input layer.
(8) Mendapatkan faktor koreksi error
(9) Perhitungan koreksi error bobot ( ) dilakukan untuk memperbaharui  , (10) Perhitungan koreksi error bias ( ) dilakukan untuk memperbaharui , (11) Langkah Perubahan Bobot dan Bias 7. Perhitungan perubahan bobot dan bias yang mengarah ke lapisan keluaran
(12) (13)
Perhitungan perubahan bobot dan bias yang mengarah ke lapisan tersembunyi :
(14)
(15)
Pada proses pelatihan menggunakan 620 data latih yang didapat dari hidup dan mati lampu pada  enam  lampu  ruangan  selama  15  hari.  Data  masukkan  yang  digunakan  berupa  data waktu dalam menit saat lampu dihidupkan dan dimatikan, setelah itu data tersebut dilakukan proses normalisasi untuk menghasilkan nilai dengan format decimal dan dilanjutkan dengan pengecekan kondisi apakah nilai epoch lebih kecil dari nilai maksimal epoch. Jika nilai epoch
lebih  besar  dari  nilai  maksimal epoch  maka  data  bobot  dan  bias  akan  disimpan  dalam database setelah itu proses selesai. Jika nilai epoch kurang dari nilai maksimal epoch, maka nilai epoch  akan  bertambah  satu.  Selanjutnya  masuk  ke  proses  propagasi  maju. Proses  ini bertujuan untuk mencari nilai dari output layer. Setelah proses propagasi maju selesai maka dilakukan propagasi mundur, dimana proses ini bertujuan untuk memperbaiki nilai bobot dan bias.  Selanjutnya  masuk  ke  proses  hitung  nilai  MSE.  Setelah  didapat  nilai  MSE  maka  akan dilakukan pengecekan, apakah nilai MSE kurang dari minimal error. Jika nilai MSE lebih dari minimal error, maka akan dilakukan pengecekan kembali kondisi epoch. Jika nilai MSE lebih kecil dari minimal error, maka nilai bobot dan bias akan disimpan dalam database, setelah itu proses selesai. Gambar 6 memuat perancangan diagram alir pelatihan backpropagation.
Gambar 6. Diagram Alir Pelatihan Backpropagation
Pada tahap pengujian dilakukan dengan melakukan input data pengujian berupa data waktu dan  dilakukan  normalisai  data.  Selanjutnya  melakukan  proses  metode backpropagation dengan menggunakan data bobot dan bias dari hasil pelatihan. Setelah itu masuk ke proses propagasi maju untuk mendapatkan nilai output dengan menggunakan nilai threshold. Jika nilai output  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,5  maka  masuk  ke  klasifikasi  hidup,  dan sebaliknya  jika  nilai output  kurang  dari  0,5  maka  masuk  ke  klasifikasi  mati.  Selanjutnya melakukan perhitungan MSE dan confusion matrix. Hasil keluaran dari tahap ini berupa nilai MSE,  akurasi,  dan  klasifikasi  hidup  atau  matinya  lampu.  Gambar  7  memuat  diagram  alir pengujian backpropagation.
Gambar 7. Diagram Alir Pengujian Backpropagation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Implementasi  yang  dilakukan  adalah  implementasi  perangkat  keras  dan  implementasi perangkat  lunak.  Implementasi  perangkat  keras  merupakan  tahapan  menghubungkan komponen  perangkat  keras  pada  miniatur  rumah  untuk  menghasilkan  bentuk  sebuah miniatur  rumah  yang  dilengkapi  dengan  enam  ruangan  yang  berhubungan  dengan  node MCU  ESP32  dan modul  relay.  Hasil  implementasi  perangkat  keras  pada  miniatur  rumah terdapat pada Gambar 8.
Gambar 8. Implementasi Perangkat Keras pada Miniatur Rumah
Implementasi  perangkat  lunak  merupakan  eksekusi  dari  antarmuka  halaman web  yang digunakan  sebagai  perantara user  dalam  mengendalikan  lampu  secara  manual  maupun otomatis. Terdapat beberapa halaman didalam web, halaman pertama web adalah halaman login, dimana  user harus  memasukan  email dan  password  untuk dapat masuk ke halaman berikutnya, terdapat pada  Gambar 9. Setelah berhasil  melakukan proses  login, selanjutnya
masuk ke tampilan halaman dashboard yang menampilkan informasi status pada enam buah lampu  ruangan  dan  menampilkan  hasil  akurasi, recall,  precision,  dan  mse  dari  hasil pengujian menggunakan algoritma backpropagation, terdapat pada Gambar 10.
Gambar 9. Halaman Login Gambar 10. Halaman Dashboard
Terdapat  halaman  log  data  yang  berfungsi  untuk  menampilkan history  data  dari  kendali manual  dan  otomatis.  Halaman  log  data  terdapat  pada  Gambar  11.  Halaman  selanjutnya adalah  halaman  kendali.  Halaman  ini  terdiri  dari  kendali  manual  dan  kendali  otomatis, terdapat pada Gambar 12.
Gambar 11. Halaman Log Data
Gambar 12. Halaman Kendali
Pada  halaman  pelatihan,  dilakukan  proses  pelatihan  menggunakan  algoritma backpropagation  dengan  data  latih  sebanyak  620  data.  Pada  halaman  ini  terdapat  tombol untuk  melakukan  pelatihan  data  dengan  memasukan  jumlah  iterasi, learning  rate,  minimal error, bias dan bobot awal. Halaman ini juga menampilkan hasil bias, bobot, accuracy, recall, dan precision dari pelatihan data. Halaman pelatihan terdapat pada Gambar 13. Selanjutnya, terdapat sebuah halaman pengujian yang bertujuan untuk menampilkan hasil dari pengujian klasifikasi lampu yang telah dilakukan selama tiga hari dengan total data sebanyak 72 data. Selain itu terdapat juga hasil akurasi, recall, precision, dan mse dari pengujian, terlihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Halaman Pelatihan
Gambar 14. Halaman Pengujian

## 3.2 Pengujian
Tahap  pengujian  yang  dilakukan  berupa  pengujian dari  waktu  pemrosesan  klasifikasi  dan pengujian sistem otomatis lampu.

## 3.2.1 Pengujian Waktu Pemrosesan Klasifikasi
Pengujian waktu pemrosesan  klasifikasi dilakukan untuk mengetahui berapa  lama  rata-rata waktu  yang  dibutuhkan  oleh  API  untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algortima backpropagation  terhadap  kondisi  lampu  berdasarkan  jam  kebiasaan.  Data  uji  yang digunakan  sebanyak  72  data,  dengan  setiap  data  uji  menjalani  percobaan.  Hasil  dari pengujian  ini  akan  mendapatkan  rata-rata  waktunya  dari  klasifikasi  algoritma backpropagation di API dalam bentuk milisecond. Tabel 1 merupakan hasil pengujian waktu pemrosesan klasifikasi.
Tabel 1 Waktu Pemrosesan Klasifikasi No Jam Waktu Komputasi (ms) No Jam Waktu Komputasi (ms) 1. 00:00 1200 37. 12:00 1347 2. 01:00 1195 38. 13:00 530 3. 02:00 1403 39. 14:00 556 4. 03:00 1395 40. 15:00 1499 5. 04:00 1445 41. 16:00 847 6. 05:00 999 42. 17:00 777 7. 06:00 732 43. 18:00 892 8. 07:00 658 44. 19:00 861 9. 08:00 611 45. 20:00 581 10. 09:00 631 46. 21:00 792 11. 10:00 1459 47. 22:00 529 12. 11:00 1056 48. 23:00 621 13. 12:00 1528 49. 00:00 1252 14. 13:00 730 50. 01:00 917 15. 14:00 513 51. 02:00 1096 16. 15:00 794 52. 03:00 867 17. 16:00 602 53. 04:00 1506 18. 17:00 1337 54. 05:00 747 19. 18:00 824 55. 06:00 870 20. 19:00 1489 56. 07:00 387 21. 20:00 878 57. 08:00 1276 22. 21:00 1204 58. 09:00 1367 23. 22:00 1287 59. 10:00 1596 24. 23:00 793 60. 11:00 678 25. 00:00 700 61. 12:00 471 26. 01:00 1758 62. 13:00 842 27. 02:00 1224 63. 14:00 1451 28. 03:00 612 64. 15:00 558 29. 04:00 631 65. 16:00 628 30. 05:00 1174 66. 17:00 811 31. 06:00 679 67. 18:00 710 32. 07:00 1062 68. 19:00 537 33. 08:00 867 69. 20:00 1358 34. 09:00 1008 70. 21:00 1416 35. 10:00 989 71. 22:00 1367 36. 11:00 1111 72. 23:00 1374 Rata - rata 979,055
Dengan  merujuk  pada  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  didapat  waktu  pemrosesan tercepat pada pengujian ke 56 dengan waktu sebesar 387 ms, waktu terlama didapat pada pengujian  ke  26  dengan  waktu  sebesar  1758  ms.  Untuk  hasil  rata-rata  waktu  pemrosesan klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  API  sebesar  979,055  ms ,  jika  diubah  menjadi  detik menghasilkan 0,979055 detik.

## 3.2.2 Pengujian Sistem Otomatis
Pengujian  sistem  otomatis  menggunakan  algoritma backpropagation  dilakukan  selama  tiga hari menghasilkan 72 data pengujian pada masing-masing lampu ruangan, dengan interval pengambilan  data  setiap  satu  jam.  Pengujian  ini  dilakukan  langsung  terhadap  enam  buah lampu  ruangan.  Hasil  dari  pengambilan  data  ini  kemudian  dibandingkan  dengan  data-data kebiasan yang telah terkumpul selama 15 hari. Gambar 15 merupakan hasil pengujian sistem otomatis pada enam lampu ruangan di miniatur.

## Gambar 15. Pengujian Sistem Otomatis
Berdasarkan hasil pengujian otomatis lampu teras sebanyak 72 data, ditemukan bahwa 69 data  sesuai  dengan  target  kebiasaan,  namun  terdapat  ketidaksesuaian  pada  jam  06:00 sebanyak tiga data. Hasil pengujian lampu teras terdapat pada Gambar 16.

## Gambar 16. Pengujian Lampu Teras
Berdasarkan hasil pengujian otomatis lampu ruang tamu, diperoleh hasil data berupa hidup atau mati lampu dan dibandingkan dengan data target berupa data kebiasaan. Sebanyak 72 data  pengujian  yang  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  pengamatan  bahwa  terdapat  tiga data tidak sesuai yaitu pada jam 22:00, dan 69 data yang sesuai dengan data target. Hasil pengujian lampu ruang tamu terdapat pada Gambar 17.

## Gambar 17. Pengujian Lampu Ruang Tamu
Berdasarkan hasil pengujian otomatis lampu kamar utama, diperoleh hasil data berupa hidup atau mati lampu dan dibandingkan dengan data target berupa data kebiasaan. Sebanyak 72 data  pengujian  yang  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  pengamatan  bahwa  keseluruhan data sesuai dengan data target. Hasil pengujian lampu kamar utama terdapat pada Gambar 18.

## Gambar 18. Pengujian Kamar Utama
Berdasarkan hasil pengujian otomatis lampu kamar kedua, diperoleh hasil data berupa hidup atau mati lampu dan dibandingkan dengan data target berupa data kebiasaan. Sebanyak 72 data pengujian yang telah dilakukan dan menghasilkan pengamatan bahwa terdapat enam data  tidak  sesuai  yaitu pada  jam  05:00  dan  22:00,  dan  66  data  yang sesuai  dengan  data target. Hasil pengujian lampu kamar kedua terdapat pada Gambar 19.

## Gambar 19. Pengujian Kamar Kedua
Berdasarkan hasil pengujian otomatis lampu dapur, diperoleh hasil data berupa hidup atau mati lampu dan dibandingkan dengan data target berupa data kebiasaan. Sebanyak 72 data pengujian yang telah dilakukan dan menghasilkan pengamatan bahwa terdapat enam data
tidak sesuai yaitu pada jam 13:00 dan 17:00, dan 66 data yang sesuai dengan data target. Hasil pengujian lampu dapur terdapat pada Gambar 20.

## Gambar 20. Pengujian Lampu Dapur
Berdasarkan  hasil  pengujian  otomatis  lampu  toilet,  diperoleh  hasil  data  berupa  hidup  atau mati lampu dan dibandingkan dengan data target berupa data kebiasaan. Sebanyak 72 data pengujian  yang  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  pengamatan  bahwa  keseluruhan  data sesuai dengan data target. Hasil pengujian lampu toilet terdapat pada Gambar 21.

## Gambar 21. Pengujian Lampu Toilet
Setelah  menjalani  serangkaian  pengujian  selama  tiga  hari  terhadap  enam  lampu  ruangan, terkumpul  sebanyak  72  data  uji  untuk  setiap  lampu,  mencapai  total  432  data  uji  secara keseluruhan.  Langkah  berikutnya  melibatkan  perbandingan  antara  data  target  dan  hasil pengujian,  menghasilkan  temuan  bahwa  terdapat  18  data  yang  tidak  sesuai.  Selanjutnya dilakukan proses confusion matriks untuk menentukan nilai akurasi, recall, dan precision dari proses pengujian  otomatis  terhadap  keenam  lampu  ruangan  tersebut. Evaluasi  lebih  lanjut terhadap nilai-nilai ini akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerja sistem  pengujian  secara  keseluruhan  dan  memberikan  dasar  untuk  mungkin  dilakukannya tindakan perbaikan. Perhitungan confusion matrix dapat dilihat sebagai berikut:
AC
R
P
Dari  evaluasi confusion  matrix  terhadap  pengujian  sistem  otomatis  pada  enam  lampu, ditemukan  bahwa  tingkat  keakuratan  klasifikasi  mencapai  95,83%.  Selain  itu,  nilai recall yang  mencerminkan  kemampuan  sistem  untuk  mengidentifikasi  keseluruhan  data  positif adalah  93,75%,  sementara  nilai precision  yang  menunjukkan  ketepatan  sistem  dalam mengklasifikasikan  data  positif  adalah  96,77%.  Hasil  ini  menggambarkan  bahwa  sistem memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan kondisi lampu ruangan dengan tepat.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  algoritma backpropagation  pada  otomatisasi  lampu  ruangan,  yang  diuji  selama tiga  hari  dengan  72  data  lampu,  menghasilkan  evaluasi  yang  signifikan.  Sistem  otomatis lampu,  yang  disesuaikan  dengan  kebiasaan  pengguna  pada  enam  buah  lampu  ruangan, mencapai ketepatan hidup dan mati yang baik di kamar utama dan toilet. Namun, terdapat ketidaksesuaian  waktu  pada  ruang  tamu  dan  teras  dengan  tiga  data  waktu  yang  tidak sesuai, serta pada kamar kedua dan dapur dengan enam data waktu yang tidak sesuai. Pada pengujian  sistem  otomatis  menggunakan  algoritma backpropagation,  yang  memiliki arsitektur 1  neuron input,  6  neuron hidden layer,  dan 6 output,  didapatkan  nilai  confusion matrix  dengan  akurasi  95,83%,  recall  93,75%,  dan  precision  96,77%.  Meskipun  akurasi tinggi,  perlu  diperhatikan  ketidaksesuaian  waktu  pada  beberapa  ruangan  untuk meningkatkan performa sistem. Selain itu, pengujian waktu pemrosesan klasifikasi pada API yang  dilakukan  dengan  menggunakan  72  data  uji,  mendapatkan  hasil  rata-rata  waktu pemrosesan  klasifikasi  yang  dilakukan  sebesar  979,055  ms,  jika  diubah  menjadi  detik menghasilkan 0,979055 detik.

## DAFTAR RUJUKAN
Anam,  S.,  Maulana,  M.  H.,  Hidayat,  N.,  Yanti,  I.,  Fitriah,  Z.,  &  Mahanani,  D.  M.  (2020).
Prediksi  Jumlah  Penderita  COVID-19  di  Kota  Malang  Menggunakan  JaringanSyaraf
Tiruan Backpropagation dan Metode Conjugate Gradient. Seminar Nasional Teknoka vol 5, (pp. 79-86).
Candra, M. A., & Wulandari, I. A. (2021). Sistem Informasi Berprestasi Berbasis Web Pada
SMP Negeri 7 Kota Metro. Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer (JMIK), 1(1), 175-189.
Fantara,  F.  P.,  Syauqy,  D.,  &  Setyawan,  G.  E.  (2018).  Implementasi  Sistem  Klasifikasi
Sampah  Organik  dan  Anorganik  dengan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, 2(11), 5577-5586.
Hanseliani,  R.  (2019).  Klasifikasi  Berbagai  Jenis  Jamur  Layak  Konsumsi  dengan  Metode Backpropagation. MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), 4(2), 200-209.
Hermanto,  D.  (2017).  Sistem  Pengontrol  Lampu  Menggunakan  Fitur  Pengenalan  Suara
Manusia. Jurnal Infomedia, 2(2), 27-34.
Kurniawan,  E.,  Suhery,  C.,  &  Triyanto,  D.  (2013).  Sistem  Penerangan  Rumah  Ootomatis
Dengan  Sensor  Cahaya  Berbasis  Mikrokontroler. Jurnal  Coding  Sistem  Komputer Universitas Tanjungpura, 1(2), 1 – 10.
Laugi,  S.  (2018).  Sistem  Informasi  berbasis  Web  dalam  Penyelenggaran  Lembaga Pendidikan. Shautut Tarbiyah, 24(1), 109-126.
Masykur,  F.,  &  Prasetiyowati,  F.  (2016).  Aplikasi  Rumah  Pintar  (Smart  Home)  Pengendali Peralatan  Elektronik  Rumah  Tangga  Berbasis  Web. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, 3(1), 51-58.
Maulana, E., & Purnama, R. A. (2017). Pemanfaatan Layanan SMS Telepon Seluler Berbasis Mikrokontroler  Atmega328p  Sebagai  Sistem  Kontrol  Lampu  Rumah. Jurnal  Teknik Komputer Amik BSI, 3(1), 93-99.
Nizam, M., Yuana, H., & Wulansari, Z. (2022). Mikrokontroler Esp 32 Sebagai Alat Monitoring
Pintu Berbasis Web. Jati (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(2), 767-772.
Pamungkas,  R.  P.,  Kuswardani,  D.,  &  Siregar,  R.  R.  (2020).  Penerapan  Algoritma
Backpropagation  Pada  Pengenalan  Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  Untuk  Kartu Parkir Berbasis RFID. Jurnal Teknologia, 3(1), 83-84.
Prasetyo, S. E., Ariesryo, K., Robby, Wibowo, A., Saputra, F. A., Sijaba, A. O., & Prayoga, R.
M. (2022). Sistem Smart Home menggunakan IoT. TELCOMATICS, 7(1), 24-29.
Pratama, S. M., Kurniawan, W., & Fitriyah, H. (2018). Implementasi Algoritme Naive Bayes Menggunakan  Arduino  Uno  untuk  Otomatisasi  Lampu  Ruangan  Berdasarkan Kebiasaan  dari  Penghuni  Rumah. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, 2(9), 2485-2490.
Ramady,  G. D.,  Yusuf, H., Hidayat, R., Mahardika, A. G.,  &  Lestari,  N. S.  (2020).  Rancang
Bangun  Model  Simulasi  Sistem  Pendeteksi  Dan  Pembuangan  Asap  Rokok  Otomatis Berbasis Arduino. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 6(2), 212-218.
Suhardi,  Hidayati,  R.,  &  Nirmala,  I.  (2022).  Smart  Lamp:  Kendali  dan  Monitor  Lampu
Berbasis Internet Of Things (IoT). Jurnal Jupiter, 14(2), 507 - 515.
Ulfa,  M.  (2021).  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Prediksi  Alat  Lampu  Penerangan  Jalan Umum (LPJU) Dengan Metode Backpropagation. Pancabudi, 14(1), 59-65.