## Sistem Monitoring dan Analisis Penggunaan Energi Listrik Rumah Berbasis Internet of Things Menggunakan Prophet Algorithm
Vipkas Al Hadid Firdaus, Meyti Eka Apriyani, Nurus Laily Aprilia *
Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang, Malang, Indonesia Email: 1 vipkas@polinema.ac.id, 2 meytieka@polinema.ac.id, 3,* nuruslaily88@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nuruslaily88@gmail.com Submitted: 28/02/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak –Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan hidup manusia, khususnya adalah masyarakat modern di perkotaan. Perangkat  monitoring  konsumsi  energi  listrik  menggunakan  teknologi  IoT,  hasil  pengembangan  menunjukkan  sistem monitoring bekerja dengan baik akan tetapi hasil menunjukkan pengukuran arus dan tegangan masih kurang akurat. Penelitian ini dikembangkan Sistem Analisis dan Monitoring Energi Listrik Menggunakan Algoritma Prophet Berbasis IoT. Pengumpulan data diperoleh dari energi listrik dengan menggunakan perangkat sensor modul PZEM-004T yang digunakan di Rumah dan data energy yang diperoleh akan disimpan ke dalam database MySQL. Pengambilan data PZEM ini akan tampil secara real- time pada Website Monitoring. Dataset yang diolah dengan implementasi Algoritma Prophet, evaluasi model dan visualisasi hasil prediksi pada website analisis. Pengujian menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Perancangan Sistem Analisis Dan Monitoring Energi Listrik Pada Rumah Menggunakan Algoritma Prophet Berbasis IoT dengan data energi dan waktu pengambilan data tersebut dapat dijadikan sebagai parameter dalam sistem  monitoring penggunaan energi listrik pada rumah. Analisis Algoritma Prophet dengan data yang diambil dari monitoring energi listrik akan di prediksi dengan model yang dibuat oleh Algoritma  Prophet dan diuji dengan MAPE.  Pada hasil pengujian MAPE, prediksi yang dibuat oleh Algoritma Prophet jika dilihat pada kriteria penilaian MAPE dengan ketentuan <10% maka nilai tersebut sangat akurat. Prediksi pada penelitian ini mendapatkan nilai error kurang dari 10% yakni 6,87% yang berarti sangat akurat dalam memprediksi algoritma prophet pada rumah.
Kata Kunci: IoT; Prophet Algoritm; Forcasting; Smart Home
Abstract– Electrical  energy  is  one  of  the  necessities  of  human  life,  especially  in  modern  society  in  urban  areas.  With  a monitoring  device  for  electrical  energy  consumption  using  IoT  technology,  the  results  of  the  development  show  that  the monitoring system works well, but the results show that current and voltage measurements are still less accurate. Therefore, in this study, an Electrical Energy Analysis and Monitoring System was developed using the IoT-Based Prophet Algorithm. Data collection was obtained from electrical energy using the PZEM-004T module sensor device used at home and the energy data obtained were stored in a MySQL database. This PZEM data retrieval will appear in real-time on the Monitoring Website. The dataset was processed by implementing the Prophet Algorithm, evaluating the model and visualizing the prediction results on the analysis website. Testing using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). For design, this system uses energy data and data retrieval time as parameters in the monitoring system for the use of electrical energy at home. Analysis of data taken from electrical energy monitoring was predicted by the model created by the Prophet Algorithm and tested with MAPE to see how accurate the predicted value is in the Prophet Algorithm model. Predictions in this study get an error value of less than 10% , namely 6.87%, which means it is very accurate in predicting the prophet algorithm at home.
Keywords : IoT; Prophet Algoritm; Forcasting; Smart Home

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi saat ini semakin berkembang sangat pesat [1]. Bahkan pada setiap detik manusia telah memanfaatkan berbagai macam teknologi dalam kegiatannya [2], seperti pada contohnya yakni penerapan teknologi Internet of Things.  Salah  satu  penggunaan  Internet  of  Things  yakni  pada  penggunaan  energi  listrik[3].  Energi  listrik merupakan salah satu  kebutuhan hidup  manusia, khususnya adalah masyarakat  modern di  perkotaan[4]. Segala macam peralatan, mulai dari alat rumah sampai dengan peralatan modern di industri dan perkantoran semuanya menggunakan energi listrik untuk menjalankannya[5]. Perangkat monitoring yang dikembangkan menggunakan konsumsi energi listrik menggunakan teknologi IoT, hasil pengembangan menunjukkan sistem monitoring telah bekerja  dengan  baik  akan  tetapi  hasil  pengukuran  menunjukkan  pengukuran  arus  dan  tegangan  masih  kurang akurat, dikarenakan daya yang terbaca cukup berbeda jauh dengan daya beban [6].
Prediksi menyediakan data historis untuk diramalkan dengan model Algoritma Prophet dan menambahkan data  opsional  yang  dapat  mempengaruhi  perkiraan.  Forecast  akan  digunakan  untuk  menganalisa  pola kecenderungan  time-series  yang  meningkat,  menurun  atau  tetap  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  (trend)  [7]. Algoritma Prophet bekerja dengan sangat baik menggunakan data deret waktu dengan efek musiman yang kuat dan kumpulan data dengan banyak data[8]. Algoritma Prophet atau biasa yang disebut Facebook Prophet Model (FPM) merupakan algoritma untuk membuat prediksi dari data deret waktu berdasarkan model aditif dimana trend non-linear  dalam deret  waktu secara tahunan, mingguan dan harian, dengan efek liburan  [9]. Trend  merupakan pola kecenderungan time series untuk meningkat, menurun atau tetap dalam jangka waktu yang panjang[10].
MQTT merupakan sebuah protokol untuk komunikasi machine to machine atau M2M dan berjalan di layer ketujuh atau aplikasi  yang bersifat lightweight message[11]. Meskipun  koneksi  dalam keadaan terputus, semua pesan  yang  dikirim  oleh  protokol  MQTT  dijamin,  meskipun  koneksi  terputus.  Metode  komunikasi publish/subscribe merupakan metode pengiriman yang digunakan oleh protokol MQTT. Pesan MQTT yang masuk
akan  dikirim  ke  broker  dan  berisi  topik  yang  dikirimkan  oleh  publisher.  Setelah  itu,  topik  tadi  diolah  untuk diteruskan  ke  subscriber  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  [12].  PZEM-004T  merupakan  modul  sensor multifungsi  yang  berfungsi  untuk  mengukur  daya,  tegangan,  arus  dan  energi  yang  terdapat  pada  sebuah  aliran listrik[13].  Modul  ini  sudah  dilengkapi  sensor  tegangan  dan  sensor  arus  (CT)  yang  sudah  terintegrasi.  Dalam penggunaannya,  alat  ini  khusus  untuk  penggunaan  dalam  ruangan  (indoor)  dan  beban  yang  terpasang  tidak diperbolehkan melebihi daya yang sudah ditetapkan [14].
Dalam penelitian ini akan dikembangkan sebuah website yang dihubungkan dengan konektivitas perangkat IoT  dan menggunakan protokol MQTT. Perangkat  yang digunakan merupakan  PZEM-004T Arduino Electrical monitoring KWH Watt Meter. Data yang dikeluarkan dari perangkat dapat terlihat melalui  website monitoring. Selain monitoring, metode kami bertujuan dapat menganalisa energi untuk mengetahui prediksi dari energi listrik yang digunakan dengan Algoritma Prophet.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data testing diperoleh dari energi listrik dengan menggunakan perangkat sensor modul PZEM-004T yang  digunakan  di  dalam  Rumah  dan  data  energy  yang  diperoleh  akan  disimpan  ke  dalam  database  MySQL. Pengambilan data PZEM ini akan tampil secara real-time pada Website Monitoring.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Dataset yang diolah dengan melalui beberapa tahap yaitu:  data filling, data preprocessing, koleksi dataset, data transformation,  implementasi  Algoritma  Prophet,  evaluasi  model  dan  visualisasi  hasil  prediksi  pada  website monitoring. Dalam gambar 1 terlihat gambar tahapan penelitian yang akan digunakan dalam metodologi penelitian yang terdiri dari Data Filling merupakan kegiatan untuk mengisi data yang hilang, rusak atau tidak sesuai dengan format yang seharusnya[15].
a) Data Preprocessing merupakan proses untuk menyiapkan data yang akan dimasukkan kedalam model[15].
b) Koleksi Dataset merupakan proses untuk mengoleksi data berupa data training dan data testing[16].
c) Data Transformation merupakan proses untuk split data menjadi data latih dan data uji, yang dilakukan untuk mengetahui  seberapa  akurat  hasil  prediksi  melalui  model  yang  dibuat  terhadap  data  konsumsi  energi  yang diprediksi[17].
d) Implementasi Algoritma Prophet untuk memprediksi konsumsi energi yang diimplementasikan menggunakan library fbprophet di Bahasa pemrograman Python[18].
e) Evaluasi Model bertujuan untuk mengukur nilai error atau akurasi dari model prediksi yang dibangun dengan membandingkan data training dan data testing.

## 2.3 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Dalam pengembangan perangkat lunak penerapan Algoritma Prophet pada Sistem Analisis Dan Monitoring Energi Listrik  Pada  Rumah Berbasis  IoT  yaitu  menggunakan  alur  Software  Development  Life  Cycle  (SDLC)  Model RAD. Berikut adalah tahap dari model RAD:
1. Requirements Planning (Menentukan Kebutuhan)
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yakni  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk penelitian ini.
2. User Design (Membuat Sebuah Prototype)
Tahapan selanjutnya adalah membuat prototype, kadang juga perlu untuk di testing untuk mengurangi error dan debugging. Melalui tahapan ini, terdapat modal untuk membuat aplikasi yang mudah dipakai, stabil, tidak sering error dan desain yang tepat.
3. Construction (Proses Coding)
Tahapan berikutnya yakni konstruksi berupa implementasi Bahasa pemrograman yang dimengerti oleh sistem berdasarkan rancangan yang telah dibuat.
4. Cutover (Implementasi dan Finalisasi)
Pada langkah terakhir perlu untuk menambah kekurangan yang mungkin terjadi ketika proses pengembangan aplikasi. Tugas ini termasuk melakukan optimasi untuk stabilitas aplikasi, memperbaiki interface, melakukan maintenance dan menyusun dokumentasi.

## 2.4 Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  adalah  rencana  atau  kerangka  kerja  yang  mendefinisikan  struktur,  komponen,  interaksi,  dan prinsip-prinsip  desain  dari  suatu  sistem  komputer  atau  perangkat  lunak.  Arsitektur  sistem  merujuk  pada  cara bagaimana komponen-komponen sistem diatur dan dihubungkan satu sama lainnya untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Arsitektur sistem biasanya menggambarkan hubungan antara hardware, software, dan jaringan, serta cara  mereka  berinteraksi  dalam  menjalankan  fungsi  yang  diinginkanBerikut  adalah  arsitektur  dari  sistem  yang akan peneliti buat:
Gambar 1 . Arsitektur system
Arsitektur system pada gambar 1 menggambarkan tentang device IoT yang dihubungkan dengan MQTT Broker. Fungsi utama dari MQTT Broker adalah mengontrol dan mengatur pengiriman pesan antara perangkat- perangkat yang terhubung ke dalam jaringan MQTT. MQTT Broker memungkinkan perangkat-perangkat tersebut untuk berkomunikasi satu sama lain secara efisien dan efektif, bahkan jika perangkat-perangkat tersebut berada di lokasi  yang jauh atau terpisah satu  sama lain. Selain itu, MQTT Broker juga dapat  memastikan keamanan dan integritas  data  dengan  melakukan  otentikasi  dan  otorisasi  pengguna  serta  memastikan  pesan  yang  dikirimkan hanya dapat diakses oleh perangkat yang ditentukan. MQTT Broker berfungsi mempublish message ke website dan mensubscribe message dari website ke MQTT Broker.

## 2.5 Flowchart Sistem
Flowchart sistem membantu dalam memvisualisasikan dan merancang proses bisnis atau operasional dalam suatu sistem. Dengan menggunakan flowchart sistem, pengguna dapat  memahami alur kerja sistem secara visual  dan memudahkan  dalam  melakukan  perbaikan  atau  perubahan  pada  sistem  tersebut.  Pada  proses  sistem  yang  akan dibuat dijelaskan melalui flowchart pada Gambar 2. Pada gambar 2 terlihat bahwa flowchart system terdiri dari hardware  dan machine  learning.  Hardware  system  terdiri  dari  penjelasan  konfigurasi  prototype  kemudian  pada MQTT  Broker  mensubscribe  data  untuk  dimasukkan  ke  dalam  store  data  dan  reading  data.  Apabila  data dimasukkan ke dalam reading data maka masuk ke dalam website monitoring. Flowchart sistem dan block diagram keduanya  digunakan  untuk  merepresentasikan  alur  kerja  atau  proses  dalam  suatu  sistem.  Flowchart  sistem digunakan untuk  menggambarkan setiap langkah atau aktivitas dalam sistem, serta bagaimana data mengalir di antara aktivitas-aktivitas tersebut.
Selanjutnya  pada  Gambar  3  menunjukkan  block  diagram  dari  sebuah  perangkat  IoT  untuk  monitoring energi  listrik pada rumah. Dimana listrik menjadi sumber utama untuk  menjalankan perangkat  IoT monitoring. Dengan bantuan stopkontak dan CT untuk menahan tegangan listrik. PZEM-004T yang dilengkapi dengan MCB digunakan  untuk  membaca  nilai  besaran  tegangan,  arus,  daya  dan  energi.  ESP-32  sebagai  mikrokontroller IoT yang  sudah  tersedia  modul  WiFi  akan  mengirimkan  data  dari  PZEM-004T  menuju  database  MySQL  untuk disimpan dan protokol MQTT untuk menampilkan data.
Gambar 3. Block Diagram

## 2.6 Activity Diagram
Activity  diagram  adalah  salah  satu  jenis  diagram  UML  (Unified  Modeling  Language)  yang  digunakan  untuk merepresentasikan  alur  kerja  atau  aktivitas  dalam  suatu  sistem  atau  proses  bisnis.  Activity  diagram  dapat digunakan untuk menggambarkan alur kerja dari awal hingga akhir, termasuk bagaimana data atau objek bergerak antara aktivitas-aktivitas tersebut. Activity diagram juga dapat digunakan untuk menggambarkan aliran logika dan alur kerja dari sebuah fungsi atau metode dalam suatu program. Gambar 4 menunjukkan activity diagram dalam system.

## Gambar 4. Activity Diagram Sistem Monitoring dan Analisis
Gambar  4  adalah  activity  diagram  system  monitoring  dan  analisis  yang  digunakan  dalam  system  yang terdiri  dari  pengguna,  system  monitoring  dan  system  analis.  aktivitas  umum  yang  terjadi  ketika  pengguna melakukan  Monitoring  PZEM  dan  Analisis  Prophet.  Aktivitas  dalam  activity  diagram  tersebut  dimulai  ketika pengguna  pertama  kali  menyalakan  terlebih  dahulu  alat  monitoring  modul  sensor  PZEM  dan  menghubungkan dengan  koneksi  internet.  Kemudian  alat  akan  terhubung  dengan  database  yang  terpasang,  data  PZEM  yang diperoleh akan disimpan ke database dengan menggunakan protocol MQTT. Pengguna kemudian dapat membuka website dan melihat tampilan awal yakni dashboard yang menampilkan monitoring secara real time modul sensor PZEM. Tampilan tersebut dalam bentuk grafik Energy dan Current serta tabel semua data yang di monitoring dari PZEM  berupa  data  waktu,  Energy,  Power,  Current,  Frequency,  Voltage  dan  Power  Factor  (PF).  Pengguna kemudian dapat menyalakan Flask untuk menghitung Algoritma Prophet. Pada tampilan analytic, pengguna perlu menekan tombol ‘Update Data’ dan akan melihat hasil analisis perhitungan Algoritma Prophet.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Perangkat Keras

## 3.1.1 Prototype
Prototype  digunakan untuk mensimulasikan  monitoring Energi  Listrik  yang digunakan di rumah. Selain output Energi, prototipe ini juga dilengkapi monitoring Voltage, Current, Power, Frequency dan PF (Power Factor).
Gambar 5. Desain Prototype
Gambar 5 didesain sebagai prototype sistem embedded meliputi modul ESP-32, PZEM-004T, Open-Close CT,  MCB  dan  stopkontak  untuk  memasukan  beban  penggunaan  daya  listrik.  Rangkaian  perangkat  sistem monitoring dihubungkan dengan kabel yang terhubung langsung pada listrik rumah. Untuk menghambat arus yang pendek pada PZEM maka ditambahkan perangkat MCB 2 Ampere, agar jika menyebabkan listrik
Rangkaian PZEM terhubung dengan ESP-32 dan untuk menghambat arus yang tinggi, disini menggunakan Open-Close CT yang digunakan pada kabel yang terhubung dengan stopkontak digunakan beban penggunaan daya listrik.

## 3.2 Implementasi Metode Algoritma Prophet
Implementasi  metode Algoritma Prophet  dilakukan pada Flask Python  dengan mengambil data yang tersimpan dalam database dan menghubungkannya dengan sistem monitoring dan analisis. Dilihat pada gambar 6, terdapat data harian konsumsi energi listrik yang dilakukan di rumah pada tanggal 12 juni 2022 hingga 12 juli 2022.
Gambar 6. Data Konsumsi Energi Pada Rumah
Gambar 6 menampilkan data konsumsi energi pada rumah berupa grafik yang dimana Algoritma Prophet membutuhkan 2 input dataframe berupa “tstp” yakni datetime, dan “y” nilai yang ingin diprediksi yakni energy.
Dapat  diamati  plot  komponen  perkiraan  pada  gambar  7  yang  dimana  terdapat  trend,  weekly,  dan  daily. Trend  component  terlihat  mengarah  ke  atas.  Weekly  seasonality  component  menunjukkan  bahwa  energy  yang
digunakan  pada  akhir  pekan  (weekend)  semakin meningkat,  dan  mengalami  penurunan  pada  hari  senin  hingga jumat. Ini mungkin menunjukkan efek liburan (holiday). Daily seasonality component menunjukkan bahwa energy yang digunakan mengalami kenaikan pada jam-jam tertentu terutama di jam malam.

## Gambar 8. Cross Validation Energy
Algoritma Prophet menerapkan fungsi Cross Validation atau validasi silang deret waktu untuk mengukur kesalahan  perkiraan  dengan  membandingkan  nilai  prediksi  dengan  nilai  actual.  Untuk  menerapkan  fungsi cross_validation, perlu parameter horizon, dan parameter tambahan seperti initial, period dan parameter lainnya. Tetapi  dapat  juga  hanya  dengan  horizon.  Dan  pada  gambar  11  merupakan  cross  validation  dari  energy  yang dikonsumsi dirumah.
Pada Algoritma Prophet juga tersedia performance_metric yang dapat dilihat pada table 1 untuk mengukur nilai error. Dan terlihat pada MAPE, nilai kesalahan sekitar 0,68 adalah tipikal untuk prediksi selama 1 hari ke depan, dan kesalahan itu bertambah menjadi sekitar 0,80 untuk prediksi yang keluar selama 1 hari.
Tabel 1. Performance Metric horizon mse  rmse  mae  mape  mdape  coverage 0 days 02:30:00  0.06  0.24 0.15  0.69 0.46 0.8772 0 days 03:00:00  0.05  0.23 0.15  0.67 0.42 0.8822 0 days 03:30:00  0.05  0.22 0.14  0.66 0.41 0.8866 0 days 04:00:00  0.04  0.21 0.13  0.64 0.4 0.8945 0 days 04:30:00  0.04  0.2 0.12  0.62 0.41 0.9001 0 days 05:00:00  0.04  0.19 0.12  0.6 0.42 0.9081 0 days 05:30:00  0.03  0.17 0.11  0.58 0.42 0.9219 0 days 06:00:00  0.03  0.16 0.1 0.56 0.42 0.9353 0 days 06:30:00  0.02  0.15 0.09  0.55 0.43 0.944 0 days 07:00:00  0.02  0.15 0.09  0.56 0.43 0.9519 0 days 07:30:00  0.02  0.15 0.09  0.59 0.46 0.955 0 days 08:00:00  0.02  0.15 0.09  0.62 0.49 0.9512 0 days 08:30:00  0.02  0.16 0.1 0.66 0.52 0.9445 0 days 09:00:00  0.03  0.17 0.11  0.69 0.55 0.933 0 days 09:30:00  0.04  0.21 0.13  0.72 0.56 0.8946 0 days 10:00:00  0.05  0.23 0.15  0.74 0.57 0.869 0 days 10:30:00  0.07  0.26 0.17  0.76 0.57 0.8329 0 days 11:00:00  0.08  0.28 0.18  0.78 0.59 0.801 0 days 11:30:00  0.08  0.28 0.19  0.8 0.6 0.7872 0 days 12:00:00  0.07  0.27 0.19  0.8 0.61 0.7987 0 days 12:30:00  0.07  0.26 0.19  0.79 0.6 0.8077 0 days 13:00:00  0.06  0.25 0.18  0.77 0.59 0.8285 0 days 13:30:00  0.06  0.25 0.17  0.74 0.54 0.848 0 days 14:00:00  0.06  0.24 0.16  0.72 0.5 0.8619 0 days 14:30:00  0.06  0.24 0.15  0.69 0.47 0.8738 0 days 15:00:00  0.05  0.23 0.15  0.68 0.43 0.879 0 days 15:30:00  0.05  0.22 0.14  0.66 0.41 0.8853 0 days 16:00:00  0.04  0.21 0.13  0.64 0.41 0.8938 0 days 16:30:00  0.04  0.2 0.12  0.62 0.42 0.8992 0 days 17:00:00  0.04  0.19 0.12  0.61 0.43 0.9059 0 days 17:30:00  0.03  0.18 0.11  0.59 0.43 0.9191 0 days 18:00:00  0.03  0.16 0.1 0.57 0.43 0.9315 0 days 18:30:00  0.02  0.16 0.09  0.56 0.44 0.9385 0 days 19:00:00  0.02  0.15 0.09  0.57 0.44 0.9463 0 days 19:30:00  0.02  0.15 0.09  0.6 0.46 0.9494 0 days 20:00:00  0.02  0.15 0.1 0.63 0.49 0.9455 0 days 20:30:00  0.03  0.16 0.1 0.66 0.52 0.9386 0 days 21:00:00  0.03  0.17 0.11  0.7 0.55 0.9271
horizon mse  rmse  mae  mape  mdape  coverage 0 days 21:30:00  0.05  0.21 0.14  0.72 0.56 0.8888 0 days 22:00:00  0.05  0.23 0.15  0.74 0.56 0.865 0 days 22:30:00  0.07  0.26 0.17  0.77 0.57 0.83 0 days 23:00:00  0.08  0.28 0.19  0.79 0.58 0.7982 0 days 23:30:00  0.08  0.28 0.19  0.81 0.6 0.7869 1 days 00:00:00  0.07  0.27 0.19  0.81 0.61 0.797 3.3 Pembahasan

## 3.3.1 Pembahasan Hasil Pengujian PZEM pada Sistem
Hasil  pengujian  PZEM  dapat  dlihat  pada  table  2  dilakukan  dengan  menyalakan  alat  monitoring  PZEM  dan menghubungkannya ke sumber listrik rumah untuk melihat perubahan energy, voltage, current, power, frequency dan power factor (PF) dengan waktu selama perdetik tetapi ditampilkan dalam periode waktu tertentu.
Tabel 2. Pembahasan Hasil Pengujian Sensor PZEM
Waktu Pembacaan PZEM Energi  Power  Voltage  Current  Frequency  PF 14/7/2022 21.03.37  0.07 17.4 231.6 0.15 50 0.51 14/7/2022 21.03.50  0.07 17.6 231.9 0.15 50 0.51 14/7/2022 21.03.53  0.07 17.6 231.2 0.15 50 0.51 14/7/2022 21.03.56  0.07 16.8 231.4 0.14 50 0.51

## 3.3.2 Pembahasan Hasil Pengujian Kalibrasi Modul Sensor PZEM
Hasil  pengujian  kalibrasi  modul  sensor  PZEM  dilakukan  dengan  menyalakan  alat  monitoring  PZEM  dan menggunakan alat kalibrasi sensor yakni avometer/multimeter, yang dimana pada avo/multimeter dapat membaca arus (current) dan tegangan (voltage).
Gambar 9. Kalibrasi dengan avometer
Dilihat pada gambar 9 terlihat voltage yang keluar pada serial monitor mikrokontroller Arduino yakni 228,1 v dan yang keluar pada Avometer 226,8 v. Pengujian akurasi ini hanya selisih perbandingan sekitar 1v.

## 3.3.3 Pembahasan Hasil Pengujian Subscribe Data dan Insert Database
Selama  pengujian,  sistem  berhasil  melakukan  proses  subscribe  MQTT  Broker  dengan  mengambil  data  dari Mikrokontroller ESP-32 dan berhasil melakukan insert data id, energi dan waktu dari hasil pembacaan PZEM ke dalam database MySQL. Hal ini menjadi fungsi dasar yang harus berjalan karena data tersebut akan digunakan dalam perhitungan analisis Algoritma Prophet.
Gambar 10 merupakan hasil pengujian dari subscribe data, dimana data tersebut merupakan data yang berhasil terhubung dengan MQTT yang diambil dari modul PZEM-004T.
Gambar 11. Pembahasan Hasil Pengujian Insert Database
Pada gambar 11 terlihat data yang diambil melalui PZEM-004T juga menyimpan ke dalam sebuah database yang sudah dibuat pada database MySQL.

## 3.3.4 Pembahasan Hasil Pengujian Website Monitoring
Berdasarkan  perencanaan  dan  pengujian  yang  sudah  dilakukan, fungsi  utama  website  monitoring  adalah  untuk menampilkan informasi semua data yang masuk secara realtime dari alat monitoring PZEM dan data energi yang didapat dari PZEM tersebut dianalisis oleh Algoritma Prophet. Data yang masuk pada monitoring meliputi data energi,  voltage,  current,  power,  frequency  dan  power  factor  (PF)  dilengkapi  dengan  data  id  dan  waktu.  Selain monitoring, website juga berfungsi sebagai tampilan dari hasil analisis Algoritma Prophet yang sudah dijalankan melalui  Flask  Python  dengan  penyajian  data  berupa  bentuk  grafik  line  chart.    Tampilan  ini  dapat  dlihat  pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Hasil Pengujian Website Monitoring
Gambar 12 merupakan tampilan dari website localhost dengan alamat http://localhost:3000/admin dimana untuk  membuka website local ini perlu menyalakan xampp  sebagai  local  server dan menjalankan  Flask python dengan cara mengetik flask run pada terminal sebagai backend dari analisis perhitungan prophet.

## 3.3.5 Pembahasan Hasil Pengujian Metode Algoritma Prophet
Pengujian  ini  ditujukan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  metode  Algoritma  Prophet  yang  sudah diimplementasikan kedalam sebuah sistem. Untuk mengukur nilai error atau akurasi dari model yang di prediksi akan dibangun dengan membandingkan data uji dan latih yang telah ditentukan sebelumnya. Pada model prophet telah  disediakan  library  fbprophet  yang  memiliki  performance_metrics  dapat  digunakan  untuk  menghitung beberapa  statistik  kinerja  prediktif  yang  berguna  (yhat,  yhat_lower,  dan  yhat_upper  dibandingkan  dengan  y), sebagai fungsi dari jarak cutoff/batas (seberapa jauh diperkirakan). Statistik yang dihitung adalah  mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute persen error (MAPE), median absolute persen error (MDAPE) dan estimasi rentang (coverage) yhat_lower dan yhat_upper. Tetapi pada pengujian  kali  ini  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Hasil  dari  pengujian  ini  dapat
menggambarkan  seberapa  akurat  hasil  dari  prediksi  yang  dibuat  oleh  model  yang  menggunakan  data  latih berdasarkan data uji untuk perbandingan nilai prediksinya. Hasil pengujian performance metric dapat dilihat pada table 3.
Tabel 3. Performance Metric horizon mse  rmse  mae  mape  mdape  coverage 0 days 02:30:00  0.06  0.24 0.15  0.69 0.46 0.8772 1 days 00:00:00  0.07  0.27 0.19  0.81 0.61 0.797
Terlihat pada MAPE di table 3 dimana nilai kesalahan sekitar 6,87% adalah tipikal untuk prediksi selama 1 hari ke depan, dan kesalahan itu bertambah menjadi sekitar 8,09% untuk  prediksi  yang keluar selama 1 hari. Kriteria MAPE jika nilai <10% maka Sangat Akurat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  mengenai  Sistem  Analisis  Dan  Monitoring  Energi  Listrik  Pada  Rumah Menggunakan Algoritma Prophet Berbasis IoT, dapat di ambil beberapa kesimpulan bahwa perancangan Sistem Analisis Dan Monitoring Energi Listrik Pada Rumah Menggunakan Algoritma Prophet Berbasis IoT dengan data energi  dan  waktu  pengambilan  data  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  parameter  dalam  sistem  monitoring penggunaan  energi  listrik  pada  rumah.  Untuk  perancangan,  prototype  ini  menggunakan  beberapa  komponen seperti ESP-32, Modul sensor PZEM yang sudah dilengkapi  sensor tegangan dan sensor arus (CT) yang sudah terintegrasi, stopkontak serta ditambahkan dengan komponen MCB agar tidak terjadi konslet pada rumah. Dan sudah diuji kalibrasi dengan multimeter/Avometer. Berdasarkan hasil pengujian alat yang sudah dirancang dan di kalibrasi mendapat presentase keberhasilan 90% karena hasil yang ditunjukkan hanya selisih 1V/0,1A. Rancangan tersebut dapat melakukan monitoring melalui website Sistem Analisis Dan Monitoring Energi Listrik Pada Rumah Menggunakan Algoritma Prophet Berbasis IoT. Proses pertukaran data yang terjadi didalam keseluruhan sistem menggunakan protokol MQTT dan Analisis Algoritma Prophet dengan data yang diambil dari monitoring energi listrik  berupa  data  energi  dan  waktu  pengambilan  data  yang  tersimpan  di  dalam  database  MySQL.  Dari  hasil pengujian Mean Absolute Percentage Error (MAPE), prediksi yang dibuat oleh Algoritma Prophet jika dilihat pada kriteria penilaian MAPE dengan ketentuan <10% maka nilai tersebut sangat akurat. Prediksi pada penelitian ini mendapatkan nilai error kurang dari 10% yakni 6,87% yang berarti sangat akurat dalam memprediksi algoritma prophet pada rumah.

## REFERENCES
[1] A. Bindra, “Utilizing Energy Harvesting to Power IoT Devices [From the Editor],” IEEE Power Electron. Mag., vol. 8, no. 3, pp. 4–6, 2021, doi: 10.1109/mpel.2021.3099911.
[2] L. Minh Dang, K. Min, H. Wang, M. Jalil Piran, C. Hee Lee, and H. Moon, “Sensor-based and vision-based human activity  recognition:  A  comprehensive  survey,”  Pattern  Recognit.,  vol.  108,  p.  107561,  2020,  doi: 10.1016/j.patcog.2020.107561.
[3] V. A. H. Firdaus, P. Y. Saputra, and D. Suprianto, “Intelligence chatbot for Indonesian law on electronic information and transaction,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 830, no. 2, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/830/2/022089.
[4] I. Setiono et al., “Hubungan Antara Besarnya Daya Listrik Terpasang Dengan Banyaknya Pemakaian Listrik Dalam Skala Rumah Tangga,” pp. 978–979, 2019.
[5] R. H. Yoga Perdana, N. Hidayati, A. W. Yulianto, V. Al Hadid Firdaus, N. N. Sari, and D. Suprianto, “Jig detection using scanning  method  base  on  internet  of  things  for  smart  learning  factory,”  IEMTRONICS  2020  -  Int.  IOT,  Electron. Mechatronics Conf. Proc., pp. 0–4, 2020, doi: 10.1109/IEMTRONICS51293.2020.9216392.
[6] S. Suryaningsih, S. Hidayat, and F. Abid, “Rancang Bangun Alat Pemantau Penggunaan Energi Listrik Rumah Tangga Berbasis Internet,” vol. V, pp. SNF2016-ERE-87-SNF2016-ERE-90, 2016, doi: 10.21009/0305020617.
[7] N. A. Hussien, A. A. D. Al Magsoosi, A. A. D. Al Magsoosi, H. T. Salim AlRikabi, and F. T. Abed, “Monitoring the Consumption of Electrical Energy Based on the Internet of Things Applications,” Int. J. Interact. Mob. Technol., vol. 15, no. 7, pp. 17–29, 2021, doi: 10.3991/ijim.v15i07.20183.
[8] “Membuat analisis komparatif arima & prophet pada peramalan penjualan  - Salsabila Vebi Natasya, Rolly Maulanan
Awangga - Google Books.”
https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=1xquEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA1&dq=Algoritma+Prophet+bekerj a+dengan+sangat+baik+menggunakan+data+deret+waktu+dengan+efek+musiman+yang+kuat+dan+kumpulan+data+d engan+banyak+data&ots=pgPIGbxcv2&sig=W_8LedKLHOkxBI1jltMzPX2hzMY&redir_esc=y#v=onepage&q&f=fal se (accessed Feb. 27, 2023).
[9] S.  J.  Taylor  and  B.  Letham,  “Forecasting  at  Scale,”  Am.  Stat.,  vol.  72,  no.  1,  pp.  37–45,  2018,  doi: 10.1080/00031305.2017.1380080.
[10]  L.  Yuliana,  “Analisis  Perencanaan  Penjualan  Dengan  Metode  Time  Series  (Studi  Kasus  Pada  Pd.  Sumber  Jaya Aluminium),” J. Mitra Manaj., vol. 3, no. 7, pp. 780–789, 2019, doi: 10.52160/ejmm.v3i7.255.
[11]  A. H. Suhaib Ibadurrahman, “Rancang Bangun Smart Home Dengan Konsep Internet of Things (iot) Berbasis Android,” 2020.
[12]  Z. B. Abilovani, W. Yahya, and F. A. Bakhtiar, “Implementasi Protokol MQTT Untuk Sistem Monitoring Perangkat
IoT,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 12, pp. 7521–7527, 2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[13]  M. F. Pela and R. Pramudita, “Sistem Monitoring Penggunaan Daya Listrik Berbasis Internet of Things Pada Rumah Dengan  Menggunakan  Aplikasi  Blynk,”  Infotech  J.  Technol.  Inf.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  47–54,  2021,  doi: 10.37365/jti.v7i1.106.
[14]  F.  Habibi,  Nur,  S.  Setiawidayat,  and  M.  Mukhsim,  “Alat  Monitoring  Pemakaian  Energi  Listrik  Berbasis  Android Menggunakan Modul PZEM-004T,” Pros. Semin. Nas. Teknol. Elektro Terap. 2017, vol. 01, no. 01, pp. 157–162, 2017, [Online]. Available: https://prosiding.polinema.ac.id/sngbr/index.php/sntet/article/view/81/77
[15]  W. Song, C. Gao, Y. Zhao, and Y. Zhao, “A time series data filling method based on lstm—taking the stem moisture as an example,” Sensors (Switzerland), vol. 20, no. 18, pp. 1–21, 2020, doi: 10.3390/s20185045.
[16]  T.  Kavzoglu,  “Increasing  the  accuracy of  neural network  classification using  refined training data,”  Environ. Model. Softw., vol. 24, no. 7, pp. 850–858, 2009, doi: 10.1016/j.envsoft.2008.11.012.
[17]  F. Gong, N. Han, D. Li, and S. Tian, “Trend Analysis of Building Power Consumption Based on Prophet Algorithm,” 2020 Asia Energy Electr. Eng. Symp. AEEES 2020, pp. 1002–1006, 2020, doi: 10.1109/AEEES48850.2020.9121548.
[18]  A. E. dan M. N. A. R. Chopra, “Data Science with Python: Combine Python with machine learning principles to ...  - Rohan Chopra, Aaron England, Mohamed Noordeen Alaudeen - Google Books,” 2019.
https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=RYmkDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=R.+Chopra,+A.+England +dan+M.+N.+Alaudeen,+Data+Science+with+Python,+Birmingham:+Packt+Publishing+Ltd.,+2019.&ots=IbfPm2EN Uh&sig=DC0ExNpmO_Jiiy8bjqBhSNl86qM&redir_esc=y#v=snippet&q=transformation&f=false  (accessed  Oct.  01, 2022).
[19]  P.  M.  Services,  “The  ‘Rapid  Application  Development’  Methodology  Approach  (RAD)  -,”  2020. https://cooens.com/knowledge-base/the-rapid-application-development-methodology-approach-rad/  (accessed  Dec.  29, 2021).
[20]  B. L. Ruddell and P. Kumar, “Unified modeling language,” Hydroinformatics Data Integr. Approaches Comput. Anal. Model., no. 10, pp. 9–20, 2005, doi: 10.4018/jdm.2001010103.