Abstrak—Kebutuhan  energi  listrik  bagi  sektor  rumah  tangga telah menjadi kebutuhan dasar. Namun, masih ada masyarakat yang  mengeluh  terkait  dengan  tagihan  rekening  listrik  yang mahal. Selain itu penggunaan listrik sangatlah tidak disarankan untuk  melebihi  kapasitas  daya  yang  dapat  mengakibatkan terjadinya  korsleting.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  alat  yakni Smart  Meter  yang  dapat  memonitoring  penggunaan  energi listrik  serta  dapat  melakukan  load  shedding  secara  otomatis untuk  mengurangi  terjadinya  korsleting.  Sistem  otomasi  load shedding  menggunakan  salah  satu  metode  dari  teknologi artificial  intelligence  yaitu  dengan  menggunakan  Fuzzy  Logic
Mamdani
sehingga dapat mengenali pola, klasifikasi/identifikasi,  prediksi,  dan  optimasi  terhadap penggunaan  energi  listrik.  Load  shedding  yang  dilakukan berdasarkan  pada  beban  prioritas  dan  beban  non-prioritas. Dari  pengujian  sistem  otomasi  load  shedding  yang  dilakukan sebanyak  5x  dengan  6x  percobaan  kombinasi  beban menghasilkan  bahwa  pada  percobaan  ke-1  hingga  ke-4 mendapatkan hasil output Relay_Hidup3, pada percobaan ke-5 mendapatkan hasil output Relay_Hidup2, dan pada percobaan ke-6  mendapatkan  hasil  output  Relay_Hidup1.  Untuk melakukan proses load shedding tersebut didapatkan rata-rata delay waktu sebesar 2,302 detik.
Kata  Kunci—Artificial  Intelligence,  Fuzzy  Logic,  Listrik,  Load Shedding, Smart Meter.

## I. PENDAHULUAN
ENGGUNAAN  listrik  merupakan  faktor  yang  sangat penting  dalam  kehidupan  masyarakat,  baik  dari  sektor rumah  tangga,  penerangan,  komunikasi,  industri  dan sebagainya.  Namun  masih  banyak  para  konsumen  rumah tangga  mengeluh  dikarenakan  tagihan  rekening  listriknya yang terlalu mahal. Selain itu penggunaan listrik sangat tidak disarankan  untuk  melebihi  kapasitas  daya  yang  ada.  Hal tersebut  dapat  mengakibatkan  terjadinya  korsleting  secara menyeluruh.  Pada  penelitian  ini, Smart  Meter dirancang untuk  dapat  memonitoring  penggunaan  energi  listrik  dan dapat  mengidentifikasi  pemakaian  energi  listrik  dari penggunaan peralatan-peralatan elektronika dirumah dengan load shedding . Smart Meter tersebut dirancang menggunakan salah  satu  metode  dari  kecerdasan  buatan  atau artificial intelligence (AI)  yaitu Fuzzy  Logic Mamdani  yang  dapat mengenali  pola,  klasifikasi/identifikasi,  prediksi,  optimasi, dan  pendekatan  fungsi  yang  berguna  pada  sistem  otomasi load  shedding .  Prinsip  kerja  dari  sistem  otomasi load shedding yaitu  ketika  tegangan  dan  daya  berada  di  kondisi tidak Normal, maka load shedding akan melakukan tindakan pada relay sesuai  dengan  output  yang  telah  dirancang  pada perancangan Fuzzy  Logic. Selain  itu, Smart  Meter dapat mengirim  data  monitoring  tegangan,  daya,  arus,  dan  daya pada setiap beban melalui aplikasi Blynk.
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Smart Meter
Smart  Meter adalah  sebuah  alat  yang  bertujuan  untuk memonitoring  pemakaian  suatu  energi  listrik. Smart  Meter dapat menampilkan berapa banyak penggunaan energi listrik dan harga yang dikeluarkan selama penggunaan energi listrik tersebut. Smart  Meter ini  memodifikasi  dari  meteran konvensional  menggunakan  sebuah  mikrokontroler  dan

## Sistem Otomasi Load Shedding pada Smart Meter Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Divan Andika Yuhansyah, Imam Wahyudi Farid, dan Ciptian Weried Priananda Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: wahyu@ee.its.ac.id
P
Gambar 1. Desain sistem smart meter.
Gambar 2. Flowchart sistem smart meter.
jaringan  internet  untuk  mengirim  data  monitoring  [1]. Keunggulan dari Smart Meter ini yaitu data monitoring dapat dipantau  melalui  aplikasi  pada smartphone serta  dapat mengurangi  kesalahan  perhitungan  konvensional  terhadap penyedia  energi  listrik,  sehingga  dapat  mempermudah pengguna dalam memantau pemakaian energi listrik.

## B. Load Shedding
Load  Shedding adalah  suatu  bentuk  tindakan  pelepasan beban  yang  terjadi  untuk  mengamankan  operasi  unit pembangkit dari kemungkinan terjadinya padam total [2]. Hal ini  disebabkan  oleh  adanya  beban  lebih  yang  ditanggung pembangkit sehingga untuk mengembalikan kondisi menjadi seperti  semula  diperlukan  pelepasan  pada  beberapa  beban tertentu.  Tujuan  utama  dari load  shedding adalah  untuk mengantisipasi  dan  mencegah  pasokan  listrik  padam  total karena  disebabkan  oleh  pembangkit  yang  kelebihan  beban. Akibat  dari  kelebihan  beban  dapat  mengganggu  kestabilan sistem yang dapat menimbulkan beberapa masalah antara lain yaitu  penurunan  tegangan  dan  penurunan  frekuensi  [2]. Adapun  pembagian  jenis load  shedding berdasarkan  beban prioritas dan beban non-prioritas:
1) Essential Load
Essential  Load atau  beban  prioritas  adalah  beban  yang dianggap  penting  ataupun  beban  yang  menjadi  penunjang tetap  demi  kenyamanan  konsumen,  dimana  apabila  terjadi pemutusan  atau  gangguan  akan  menyebabkan  konsumen
menjadi tidak nyaman dan mengganggu aktifitas konsumen [3].
2) Non-Essential Load
Non-Essential  Load atau  beban  yang  dianggap  bukan sebagai  prioritas,  dimana  apabila  terjadi  pemutusan  atau gangguan  pada  beban  tersebut,  maka  tidak  akan mempengaruhi  aktifitas  konsumen  dan  tidak  akan mengganggu kenyamanan konsumen [3].

## C. Fuzzy Logic
Fuzzy Logic adalah cabang dari sistem kecerdasan buatan ( Artificial  Inteligence )  yang  mengemulasi  kemampuan manusia  dalam  berfikir  ke  dalam  bentuk  algoritma  yang kemudian  dijalankan  oleh  mesin.  Algoritma  ini  digunakan dalam  berbagai  aplikasi  pemrosesan  data  yang  tidak  dapat direpresentasikan dalam bentuk biner.
Fuzzy  secara  bahasa  diartikan  sebagai  kabur  atau  samar yang artinya suatu nilai dapatbernilai benar atau salah secara bersamaan. Fuzzy  Logic merupakan  suatu  logika  yang memiliki  nilai  kekaburan  atau  kesamaran  antara  benar  atau salah.  Dalam  teori Fuzzy  Logic suatu  nilai  dapat  bernilai benar  atau  salah  secara  bersamaan.  Namun  seberapa  besar
Gambar 3. Desain panel smar meter.
Gambar 4. Blok diagram smart meter
Gambar 5. Blok diagram close loop sensor tegangan. .
Gambar 6. Blok diagram close loop sensor daya.
Gambar 7. Diagram fuzzy logic.
Gambar 8. Kurva himpunan keanggotaan output.
Gambar 9. Rata-rata delay load shedding .
kebenaran dan kesalahan tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya.
Fuzzy Logic memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 (nol) hingga 1 (satu) dan Fuzzy Logic menunjukkan sejauh mana suatu nilai benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah [4]. Fuzzy  Logic adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output dan  mempunyai  nilai  kontinu.  Fuzzy  dinyatakan  dalam derajat  keanggotaan  dan  derajat  kebenaran.  Oleh  sebab  itu sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah pada waktu yang sama.
Perancangan  sistem  otomasi load  shedding pada Smart Meter menggunakana  metode Fuzzy  Logic ini  dirancang dengan  perhitungan  secara  sistematis.  Perancangan Fuzzy Logic ini akan diimplementasikan kedalam sebuah embedded system berupa mikrokontroler yaitu Arduino Mega R3 Built in IoT  WiFI  ESP8266.  Tahap  pembuatan Fuzzy  Logic ini terdiri  dari  tahap fuzzifikasi sebagai  input  himpunan fuzzy, inference system sebagai aturan dasar fuzzy, dan deffuzifikasi sebagai output dari sistem [5].

## III. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALAT
Dalam  melakukan  pembuatan  sistem  otomasi load shedding pada Smart  Meter menggunakan  metode Fuzzy Logic memerlukan  adanya  sebuah  rancangan  yang  dapat memberikan arahan kerja serta permodelan sistem alat yang akan dibuat agar mempermudah dalam melakukan pekerjaan pembuatan alat.

## A. Perancangan Sistem
Pada Gambar 1 merupakan desain sistem dari Smart Meter menggunakan  aplikasi  Blynk  dengan  sistem  otomasi load shedding .  Dalam  sistem Smart  Meter tersebut  terdapat komponen-komponen  yang  digunakan  diantaranya  yaitu sensor  arus,  sensor  tegangan,  sensor  daya,  sensor  energi, mikrokontroler, dan relay. Hasil pembacaan dari sensor akan diolah  menggunakan  mikrokontroler  yang  mana  hasil pembacaan dari sensor tersebut akan dikirim menuju server Blynk. Sehingga dapat menampilkan hasil pembacaan sensor pada aplikasi Blynk.

## B. Flowchart Sistem Smart Meter
Pada  Gambar  2  merupakan  flowchart  dari  sistem Smart Meter yang telah dibuat. Ketika sistem Smart Meter dimulai, alat Smart Meter akan beroperasi atau aktif. Sensor – sensor seperti  sensor  arus,  tegangan,  daya,  dan  energi  akan melakukan  pembacaan  pada  beban  listrik.  Kemudian  hasil pembacaan  sensor  tersebut  masuk  ke  dalam  sistem  kontrol Fuzzy  Logic .  Dalam  sistem  kontrol Fuzzy  Logic ini,  hasil pembacan  akan  melalui  proses  kalkulasi  sesuai  pengaturan yang telah ditentukan. Setelah melalui proses kalkulasi Fuzzy Logic tersebut akan menghasilkan suatu tindakan pada relay. Jika pembacaan sensor tidak melebihi beban yang ada, maka relay tidak aktif. Sedangkan jika pembacaan sensor melebihi beban,  maka  relay  akan  aktif.  Pembacaan  sensor  tersebut akan  dikirim  untuk  dilakukannya monitoring . Monitoring dilakukan melalui aplikasi Blynk dengan menampilkan hasil pembacaan dari sensor yang ada.

## C. Perancangan Perangkat Keras
Gambar  3  merupakan  desain  panel Smart  Meter tampak luar  dan  dalam.  Pada  pintu  panel  terdapat  beberapa komponen elektronika yaitu pilot lamp dan LCD. Sedangkan pada  panel  bagian  dalam  terdapat  komponen-komponen elektronika yang meliputi MCB, terminal block, mikrokontroler,  sensor,  dan  relay.  Komponen-komponen tersebut  dirangkai  sedemikian  rupa  agar  tertata  rapi  serta dapat  memudahkan  dalam  proses wiring komponen- komponen elektronika.

## D. Perancangan Perangkat Elektronika
Gambar  4  merupakan  diagram  blok  dari  sistem Smart Meter . Smart Meter menggunakan mikrokontroler ATMega2560  yang  telah  terintegrasi  dengan  modul  WiFi ESP8266.  Mikrokontroler  tersebut  memerlukan  sumber tegangan DC 5V. Sensor PZEM melakukan pembacaan nilai tegangan, arus total, energi, dan daya yang sedang digunakan. Sistem kerja dari Smart Meter tersebut yakni sensor ACS712 melakukan  pembacaan  nilai  arus  pada  setiap  beban  yang berjumlah  3 beban.  Kemudian  data  nilai  arus  pada  masing- masing beban tersebut dibaca oleh mikrokontroler. Didalam mikrokontroler  terdapat  pemrosesan Fuzzy  Logic terhadap
Gambar 10. Simulasi 1 load shedding menggunakan fuzzy logic.
Gambar 11. Simulasi 2 load shedding menggunakan fuzzy logic.
daya beban yang digunakan dan menghasilkan keluaran relay berupa  perintah  ON/OFF  terhadap  beban.  Data  pembacaan sensor  pada  sistem  tersebut  dikirim  oleh  mikrokontroler melalui  jaringan  WiFi  menuju  ke  Blynk  Server  yang selanjutnya akan ditampilkan melalui aplikasi Blynk berupa nilai  data  pembacaan  sensor.  Selain  itu,  data  pembacaan sensor tersebut ditampilan pada LCD.

## E. Block Diagram Close Loop
Gambar 5 merupakan blok diagram close loop dari sensor tegangan. Pada diagram blok ini terdapat input tegangan yang memiliki  parameter  yang  meliputi  Tegangan_Rendah  yaitu 100  -  198  V,  Tegangan_Normal  yaitu  198  –  242  V,  dan Tegangan_Tinggi yaitu 242 – 300 V. Fuzzy Logic Controller digunakan  untuk  mengolah  nilai  input  yang  diberikan berdasarkan aturan – aturan pada sistem inferensi yang telah dirancang.  Relay  pada  diagram  blok  berfungsi  sebagai aktuator  untuk  menentukan  keluaran  dari  kontroler  berupa posisi relay tertutup (hidup) atau relay terbuka (mati). Sensor tegangan  berfungsi  sebagai  pendeteksi  nilai  tegangan  yang masuk  pada  sistem  yang  kemudian  dilanjutkan  menuju kontroler untuk menentukan parameter tegangan tersebut.
Gambar 6 merupakan blok diagram close loop dari sensor daya.  Pada  diagram  blok  ini  terdapat  input  daya  yang memiliki  parameter  yang  meliputi  Daya_Normal  yaitu  0  - 350 W, Daya_Tinggi yaitu 350  – 420 W, dan Daya_Sangat Tinggi yaitu 420 – 450 W. Fuzzy Logic Controller digunakan untuk  mengolah  nilai  input  yang  diberikan  berdasarkan aturan  –  aturan  pada  sistem  inferensi  yang  telah  dirancang. Relay  pada  diagram  blok  berfungsi  sebagai  aktuator  untuk menentukan  keluaran  dari  kontroler  berupa  posisi  relay tertutup  (hidup)  atau  relay  terbuka  (mati).  Sensor  tegangan berfungsi sebagai pendeteksi nilai tegangan yang masuk pada sistem  yang  kemudian  dilanjutkan  menuju  kontroler  untuk menentukan parameter tegangan tersebut.

## F. Perancangan Fuzzy Logic
Metode Fuzzy Logic yang diterapkan pada Smart Meter ini menggunakan  metode Fuzzy  Logic mamdani.  Pada  sistem Smart  Meter ini  memiliki  2  variabel  input  dan  3  variabel output dengan 9 klasifikasi rule. Fuzzy Logic dengan metode mamdani memiliki 3 tahapan yaitu fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi.  Pada  tahap  fuzzifikasi  akan  memproses  2 parameter masukan yang merupakan himpunan keanggotaan dari  tegangan  dan  daya.  Gambar  7  merupakan  diagram perancangan Fuzzy Logic .
Tabel 1 merupakan himpunan keanggotaan tegangan yang dinyatakan  dalam  nilai  dengan  satuan  volt  (V)  dan diklasifikasikan  berdasarkan  3  parameter  yaitu  tegangan rendah, tegangan normal, dan tegangan tinggi.
Tabel  2  merupakan  himpunan  keanggotaan  daya  yang dinyatakan  dalam  nilai  dengan  satuan  daya  (W)  dan diklasifikasikan berdasarkan 3 parameter yaitu daya normal, daya tinggi, dan daya sangat tinggi.
Setelah  melakukan  penentuan  terhadap  himpunan keanggotan  tegangan  dan  daya,  langkah  selanjutnya  yakni menentukan aturan dasar atau sistem inferensi Fuzzy Logic . Berdasarkan Tabel 3 yang merupakan perancangan aturan dasar Fuzzy  Logic dari  sistem Smart  Meter .  Perancangan
Gambar 12. Simulasi 3 load shedding menggunakan fuzzy logic.
Gambar 13. Tampilan monitoring aplikasi blynk.
Tabel 1. Himpunan fungsi keanggotaan tegangan Tegangan (V) Kondisi 100 – 198 Rendah 198 – 242 Normal 242 – 300 Tinggi Tabel 2. Himpunan fungsi keanggotaan daya \Daya (W) Kondisi 0 – 350 Normal 350 – 420 Tinggi 420- 450 Sangat Tinggi Tabel 3. Perancangan aturan dasar fuzzy logic Rule Tegangan Daya Kondisi R1 Rendah Normal Relay_Hidup_1 R2 Rendah Tinggi Relay_Hidup_1 R3 Rendah Sangat Tinggi Relay_Hidup_1 R4 Normal Normal Relay_Hidup_3 R5 Normal Tinggi Relay_Hidup_2 R6 Normal Sangat Tinggi Relay_Hidup_1 R7 Tinggi Normal Relay_Hidup_1 R8 Tinggi Tinggi Relay_Hidup_1 R9 Tinggi Sangat Tinggi Relay_Hidup_1
tersebut  dibuat  melalui  simulasi  pada  MATLAB,  sehingga menghasilkan aturan dasar Fuzzy Logic sebagai berikut: [R1] IF (Tegangan is Rendah) AND (Daya is Normal) THEN (Relay is Hidup1)
[R2] IF (Tegangan is Rendah) AND (Daya is Tinggi) THEN (Relay is Hidup1)
[R3] IF (Tegangan is Rendah) AND (Daya is Sangat Tinggi) THEN (Relay is Hidup1)
R4] IF (Tegangan is Normal) AND (Daya is Normal) THEN (Relay is Hidup3)
[R5] IF (Tegangan is Normal) AND (Daya is Tinggi) THEN (Relay is Hidup2) [R6] IF (Tegangan is Normal) AND (Daya is Sangat Tinggi) THEN (Relay is Hidup1)
[R7] IF (Tegangan is Tinggi) AND (Daya is Normal) THEN (Relay is Hidup1)
[R8] IF (Tegangan is Tinggi) AND (Daya is Tinggi) THEN (Relay is Hidup1)
[R9] IF (Tegangan is Tinggi) AND (Daya is Sangat_Tinggi) THEN (Relay is Hidup1)
Deffuzifikasi  merupakan  langkah  terakhir  dalam  suatu sistem Fuzzy Logic dimana tujuannya adalah mengkonversi setiap  hasil  dari  sistem  inferensi  yang  diekspresikan  dalam bentuk  fuzzy  set  kesuatu  bilangan  real.  Hasil  konversi tersebut  merupakan  aksi  yang  diambil  oleh  sistem  kendali logika fuzzy. Pada proyek akhir ini metode defuzzifikasi yang
digunakan yaitu dengan metode centroid atau Center of Area (CoA) yaitu pengambilan berdasarkan titik tengah.
Kurva  himpunan  keanggotaan  output  dari Fuzzy  Logic dapat  dilihat  pada  Gambar  8  dimana  fungsi  keanggotaan ouput tersebut terdiri dari Relay_Hidup1, Relay_Hidup2, dan Relay_Hidup3.  Untuk  mencari  nilai  tengah  dapat  dihitung luas  daerah  dengan  cara  mengalikan  panjang  alas  dengan tinggi kemudian dibagi dengan 2.

## IV. HASIL DAN ANALISIS

## A. Pengujian Sensor Tegangan
Tabel 4 merupakan data pengujian sensor tegangan. Dari data tersebut menghasilkan nilai eror antara pembacaan nilai sensor tegangan PZEM dengan voltmeter sebesar 0,429%.

## B. Pengujian Sensor Arus
Tabel 5 merupakan data pengujian sensor arus. Dari data tersebut  menghasilkan  nilai  eror  antara  pembacaan  nilai sensor arus dengan sensor PZEM sebesar 3,409%.

## C. Pengujian Konversi Sensor Arus Menjadi Daya
Tabel 6 merupakan data pengujian konversi arus menjadi daya.  Dari  data  tersebut  menghasilkan  nilai  eror  antara
Tabel 4. Pengujian sensor tegangan No Beban Tegangan PZEM Voltmeter 1 Setrika 219 V 220 V 2 Setrika 219 V 221 V 3 Heater 218 V 219 V 4 Heater 219 V 220 V 5 Kipas 222 V 220 V 6 Kipas 221 V 220 V 7 Kipas + Setrika 214 V 215 V 8 Kipas + Setrika 215 V 217 V 9 Kipas + Heater 215 V 216 V 10 Kipas + Heater 215 V 217 V 11 Setrika + Heater 210 V 212 V 12 Setrika + Heater 210 V 211 V 13  Setrika + Heater + Kipas 211 V 212 V 14  Setrika + Heater + Kipas 211 V 212 V Tabel 5. Pengujian sensor arus No Beban Arus 1 Arus 2 Arus 3 Arus PZEM 1 Setrika 1,52 - - 1,6 2 Setrika 1,53 - - 1,6 3 Heater - 1,34 - 1,4 4 Heater - 1,31 - 1,4 5 Kipas - - 0,18 0,2 6 Kipas - - 0,17 0,2 7 Kipas + Setrika 1,54 - 0,18 1,7 8 Kipas + Setrika 1,54 - 0,19 1,7 9 Kipas + Heater - 1,3 0,18 1,5 10 Kipas + Heater - 1,27  0,17 1,5 11 Setrika + Heater 1,53  1,23 - 2,9 12 Setrika + Heater 1,50  1,26 - 2,9 13 Setrika + Heater + Kipas 1,54  1,32  0,18 3 14 Setrika + Heater + Kipas 1,45  1,26  0,16 3
Tabel 6. Pengujian konversi sensor arus menjadi daya No Beban Daya 1 Daya 2 Daya 3 Daya PZEM 1 Setrika 332 - - 342 2 Setrika 330 - - 340 3 Heater - 287 - 296 4 Heater - 284 - 296 5 Kipas - - 39 35 6 Kipas - - 36 34 7 Kipas + Setrika 330 - 38 377 8 Kipas + Setrika 331 - 38 373 9 Kipas + Heater - 41 284 330 10 Kipas + Heater - 38 286 329 11 Setrika + Heater 323 - 274 616 12 Setrika + Heater 323 - 277 616 13 Setrika + Heater + Kipas 316 268 35 639 14 Setrika + Heater + Kipas 320 269 34 634 Tabel 7. Pengujian 1 sistem otomasi load shedding menggunakan fuzzy logic No Beban Tegangan (V) Daya (W) Delay (detik) Keterangan 1 Kipas 220 34 0 Relay_Hidup3 2 Heater 219 296 0 Relay_Hidup3 3 Setrika 215 328 0 Relay_Hidup3 4 Kipas + Heater 217 330 0 Relay_Hidup3 5 Kipas + Setrika 215 377  2,39  Relay_Hidup2 6  Setrika + Heater + Kipas 212 640  2,73  Relay_Hidup1 Tabel 8. Pengujian 2 sistem otomasi load shedding menggunakan fuzzy logic No Beban Tegangan (V) Daya (W) Delay (detik) Keterangan 1 Kipas 221 34 0 Relay_Hidup3 2 Heater 218 298 0 Relay_Hidup3 3 Setrika 215 326 0 Relay_Hidup3 4 Kipas + Heater 218 339 0 Relay_Hidup3 5 Kipas + Setrika 215 379  1,72  Relay_Hidup2 6  Setrika + Heater + Kipas 211 643  1,66  Relay_Hidup1
pembacaan  nilai  nilai  konversi  daya  dengan  sensor  PZEM sebesar 2,3%.

## D. Pengujian Fuzzy Logic Pada Sistem Otomasi Load Shedding
Data  pengujian  1  sistem  otomasi load  shedding menggunakan  metode Fuzzy  Logic terdapat  pada  Tabel  7. Pengujian  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  3  beban yang  terdiri  dari  Kipas, Heater ,  dan  Setrika.  Dari  data  ke-1 hingga data ke-3, beban dihubungkan secara bergantian pada beban  1  dan  didapatkan  hasil  output  Relay_Hidup3 dikarenakan  tegangan  dan  daya  termasuk  pada  parameter Normal sesuai dengan [R4] dari sistem inferensi Fuzzy Logic . Pada data ke-4, kipas dihubungkan pada beban 1 dan heater dihubungkan  pada  beban  2  sehingga  menghasilkan  output Relay_Hidup3.  Pada  data  ke-5,  kipas  dihubungkan  pada beban  1  dan  setrika  dihubungkan  pada  beban  2  sehingga menghasilkan output Relay_Hidup2 sesuai dengan [R5] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 1 dan 2  tetap  terhubung  sedangkan  relay  pada  beban  3  terputus dengan delay waktu  2,39  detik.  Pada  data  ke-6,  kipas dihubungkan pada beban 1, setrika pada beban 2, dan heater pada  beban  3  sehingga  menghasilkan  output  Relay_Hidup1 sesuai dengan [R6] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 2 dan 3 terputus dengan delay waktu 2,73 detik.
Data  pengujian  2  sistem  otomasi load  shedding menggunakan  metode Fuzzy  Logic terdapat  pada  Tabel  8. Pengujian  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  3  beban yang  terdiri  dari  Kipas, Heater ,  dan  Setrika.  Dari  data  ke-1 hingga data ke-3, beban dihubungkan secara bergantian pada beban  1  dan  didapatkan  hasil  output  Relay_Hidup3
dikarenakan  tegangan  dan  daya  termasuk  pada  parameter Normal sesuai dengan [R4] dari sistem inferensi Fuzzy Logic . Pada data ke-4, kipas dihubungkan pada beban 1 dan heater dihubungkan  pada  beban  2  sehingga  menghasilkan  output Relay_Hidup3.  Pada  data  ke-5,  kipas  dihubungkan  pada beban  1  dan  setrika  dihubungkan  pada  beban  2  sehingga menghasilkan output Relay_Hidup2 sesuai dengan [R5] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 1 dan 2  tetap  terhubung  sedangkan  relay  pada  beban  3  terputus dengan delay waktu  1,72  detik.  Pada  data  ke-6,  kipas dihubungkan pada beban 1, setrika pada beban 2, dan heater pada  beban  3  sehingga  menghasilkan  output  Relay_Hidup1 sesuai dengan [R6] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 2 dan 3 terputus dengan delay waktu 1,66 detik.
Data  pengujian  3  sistem  otomasi load  shedding menggunakan  metode Fuzzy  Logic terdapat  pada  Tabel  9. Pengujian  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  3  beban yang  terdiri  dari  Kipas, Heater ,  dan  Setrika.  Dari  data  ke-1 hingga data ke-3, beban dihubungkan secara bergantian pada beban  1  dan  didapatkan  hasil  output  Relay_Hidup3 dikarenakan  tegangan  dan  daya  termasuk  pada  parameter Normal sesuai dengan [R4] dari sistem inferensi Fuzzy Logic . Pada data ke-4, kipas dihubungkan pada beban 1 dan heater dihubungkan  pada  beban  2  sehingga  menghasilkan  output Relay_Hidup3.  Pada  data  ke-5,  kipas  dihubungkan  pada beban  1  dan  setrika  dihubungkan  pada  beban  2  sehingga menghasilkan output Relay_Hidup2 sesuai dengan [R5] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 1 dan 2  tetap  terhubung  sedangkan  relay  pada  beban  3  terputus dengan delay waktu  2,22  detik.  Pada  data  ke-6,  kipas dihubungkan pada beban 1, setrika pada beban 2, dan heater pada  beban  3  sehingga  menghasilkan  output  Relay_Hidup1 sesuai dengan [R6] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 2 dan 3 terputus dengan delay waktu 2,61 detik.
Data  pengujian  4  sistem  otomasi load  shedding menggunakan  metode Fuzzy  Logic terdapat  pada  Tabel  10. Pengujian  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  3  beban yang  terdiri  dari  Kipas, Heater ,  dan  Setrika.  Dari  data  ke-1 hingga data ke-3, beban dihubungkan secara bergantian pada beban  1  dan  didapatkan  hasil  output  Relay_Hidup3 dikarenakan  tegangan  dan  daya  termasuk  pada  parameter Normal sesuai dengan [R4] dari sistem inferensi Fuzzy Logic . Pada data ke-4, kipas dihubungkan pada beban 1 dan heater dihubungkan  pada  beban  2  sehingga  menghasilkan  output Relay_Hidup3.  Pada  data  ke-5,  kipas  dihubungkan  pada beban  1  dan  setrika  dihubungkan  pada  beban  2  sehingga menghasilkan output Relay_Hidup2 sesuai dengan [R5] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 1 dan 2  tetap  terhubung  sedangkan  relay  pada  beban  3  terputus dengan delay waktu  2,32  detik.  Pada  data  ke-6,  kipas dihubungkan pada beban 1, setrika pada beban 2, dan heater pada  beban  3  sehingga  menghasilkan  output  Relay_Hidup1 sesuai dengan [R6] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 2 dan 3 terputus dengan delay waktu 2,63 detik.
Data  pengujian  5  sistem  otomasi load  shedding menggunakan  metode Fuzzy  Logic terdapat  pada  Tabel  11. Pengujian  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  3  beban yang  terdiri  dari  Kipas, Heater ,  dan  Setrika.  Dari  data  ke-1
Tabel 9. Pengujian 3 sistem otomasi load shedding menggunakan fuzzy logic No Beban Tegangan (V) Daya (W) Delay (detik) Keterangan 1 Kipas 220 36 0 Relay_Hidup3 2 Heater 219 295 0 Relay_Hidup3 3 Setrika 215 328 0 Relay_Hidup3 4 Kipas + Heater 217 331 0 Relay_Hidup3 5 Kipas + Setrika 216 375  2,22  Relay_Hidup2 6  Setrika + Heater + Kipas 211 640 2,1  Relay_Hidup1 Tabel 10.
Pengujian 4 sistem otomasi load shedding menggunakan fuzzy logic No Beban Tegangan (V) Daya (W) Delay (detik) Keterangan 1 Kipas 220 36 0 Relay_Hidup3 2 Heater 219 298 0 Relay_Hidup3 3 Setrika 215 327 0 Relay_Hidup3 4 Kipas + Heater 218 330 0 Relay_Hidup3 5 Kipas + Setrika 215 376  2,32  Relay_Hidup2 6  Setrika + Heater + Kipas 212 642  2,63  Relay_Hidup1
Tabel 11. Pengujian 5 sistem otomasi load shedding menggunakan fuzzy logic No Beban Tegangan (V) Daya (W) Delay (detik) Keterangan 1 Kipas 220 36 0 Relay_Hidup3 2 Heater 218 298 0 Relay_Hidup3 3 Setrika 216 326 0 Relay_Hidup3 4 Kipas + Heater 217 331 0 Relay_Hidup3 5 Kipas + Setrika 216 377  1,68  Relay_Hidup2 6  Setrika + Heater + Kipas 210 645  3,06  Relay_Hidup1
hingga data ke-3, beban dihubungkan secara bergantian pada beban  1  dan  didapatkan  hasil  output  Relay_Hidup3 dikarenakan  tegangan  dan  daya  termasuk  pada  parameter Normal sesuai dengan [R4] dari sistem inferensi Fuzzy Logic . Pada data ke-4, kipas dihubungkan pada beban 1 dan heater dihubungkan  pada  beban  2  sehingga  menghasilkan  output Relay_Hidup3.  Pada  data  ke-5,  kipas  dihubungkan  pada beban  1  dan  setrika  dihubungkan  pada  beban  2  sehingga menghasilkan output Relay_Hidup2 sesuai dengan [R5] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 1 dan 2  tetap  terhubung  sedangkan  relay  pada  beban  3  terputus dengan delay waktu  1,68  detik.  Pada  data  ke-6,  kipas dihubungkan pada beban 1, setrika pada beban 2, dan heater pada  beban  3  sehingga  menghasilkan  output  Relay_Hidup1 sesuai dengan [R6] pada sistem inferensi Fuzzy Logic dimana relay pada beban 2 dan 3 terputus dengan delay waktu 3,06 detik.
Berdasarkan dari pengujian yang telah dilakukan sebanyak 5x  terdapat  pengujian delay terhadap  relay  pada  sistem otomasi load shedding untuk mengetahui berapa jeda waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  proses load  shedding . Rata-rata delay didapatkan pada perhitungan sebagai berikut:
Rata – rata delay = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑛 𝑖=5 ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎  𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑛 𝑖=5
(1)
= 23,02 10
= 2,302 detik
Sehingga  pada  pengujian  sistem  otomasi load  shedding yang telah dilakukan sebanyak 5x didapatkan rata – rata delay waktu  sebesar  2,302  detik  untuk  memutuskan  relay  pada beban.
Gambar  9  merupakan  grafik  rata  –  rata  waktu  respon kondisi relay untuk melakukan load shedding . Kondisi relay 0  mengartikan  relay  berada  pada  kondisi  terhubung  atau beban  hidup  dan  kondisi  relay  1  mengartikan  relay  berada pada kondisi terputus atau beban mati.
E. Simulasi Load Shedding Menggunakan Fuzzy Logic

## Pada MATLAB
Simulasi  1 load  shedding pada  MATLAB  dilakukan dengan  menggunakan  nilai  tegangan  dan  daya  pada  beban kipas. Simulasi tersebut dilakukan dengan cara memasukkan nilai daya dan tegangan sesuai dengan Gambar 10. Tegangan yang  dimasukkan  sebesar  220  dan  daya  sebesar  34. Kemudian  didapatkan  hasil  output  relay  yang  hidup  yaitu sebanyak 3 atau Relay_Hidup3.
Simulasi  2 load  shedding pada  MATLAB  dilakukan dengan  menggunakan  nilai  tegangan  dan  daya  pada  beban setrika  dan  kipas.  Simulasi  tersebut  dilakukan  dengan  cara memasukkan nilai daya dan tegangan sesuai dengan Gambar 11. Tegangan yang dimasukkan sebesar 215 dan daya sebesar 377.  Kemudian  didapatkan  hasil  output  relay  yang  hidup yaitu  sebanyak  2  atau  Relay_Hidup2.  Simulasi  3 load shedding pada  MATLAB  dilakukan  dengan  menggunakan
nilai tegangan dan daya pada beban setrika, heater dan kipas. Simulasi  tersebut  dilakukan  dengan  cara  memasukkan  nilai daya dan tegangan sesuai dengan Gambar 12. Tegangan yang dimasukkan  sebesar  213  dan  daya  sebesar  640.  Kemudian didapatkan  hasil  output  relay  yang  hidup  yaitu  sebanyak  1 atau Relay_Hidup1.

## F. Pengujian Koneksi Dengan Blynk
Pada pengujian koneksi dengan Blynk tersebut dilakukan dengan cara menghubungkan Smart Meter terhadap koneksi WiFi yang telah di program untuk mengirim data monitoring pada panel menuju Blynk. Data informasi yang ditampilkan yaitu  meliputi daya  total,  tarif  penggunaan,  energi  terpakai, arus, tegangan, daya beban 1, daya beban 2 dan daya beban 3 yang dapat terdapat pada Gambar 13. Pada desain monitoring tersebut juga terdapat grafik penggunaan yang menampilkan riwayat data daya beban 1, daya beban 2,  dan daya beban 3 sehingga  pengguna  dapat  dengan  mudah  memantau pemakaian  energi  listrik.  Selain  itu,  pada  aplikasi  tersebut juga terdapat fitur yang dapat mematikan beban 1, beban 2, dan  beban  3  sehingga  dapat  lebih  mudah  dalam mengendalikannya.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  dan  pengujian  alat  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan:  (1)  Dari  hasil pengujian kalibrasi sensor memiliki perbandingan nilai eror yang  meliputi  sensor  tegangan  sebesar  0,429%,  sensor  arus sebesar  3,409%,  dan  pengujian  konversi  arus  menjadi  daya sebesar  2,37%.  (2)  Pada  pengujian  sistem  otomasi load shedding menggunakan Fuzzy Logic , dilakukan sebanyak 5x pengujian  dengan  6x  percobaan  kombinasi  beban  yang berbeda. Dari pengujian yang dilakukan tersebut mendapatkan hasil yang meliputi percobaan ke-1 hingga ke- 4  mendapatkan  hasil  output  Relay_Hidup3,  percobaan  ke-5 mendapatkan hasil output Relay_Hidup2, dan percobaan ke- 6 mendapatkan hasil ouput Relay_Hidup1. (3) Dari pengujian sistem  otomasi load  shedding yang  dilakukan  sebanyak  5x memiliki  rata  –  rata  hasil delay sebesar  2,302  d  etik  untuk memutuskan relay pada beban.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Chaudhari,  P.  Rathod,  A.  Shaikh,  D.  Vora,  and  J.  Ahir,  “Smart Energy  Meter  Using  Arduino  and  GSM,”  in 2017  International Conference on Trends in Electonics and Informatics, p. 4, 2017.
[2]  E.  M.  Sartika,  R.  Sarjono,  and  R.  S.  Restianto,  “Simulasi  sistem otomasi  load  shedding  menggunakan  prediksi  beban,” ELKOMIKA , vol. 7, no. 1, p. 180, 2019.
[3]  W.  K.  Raharja,  A.  K.  Yapie,  and  F.  O.  Utama,  “Alat  Kontrol Kesinambungan  Daya  Otomatis  Akibat  Adanya  Beban  Lebih,” in Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), p. 6, 2014.
[4]  H.  R.  Setiyawan,  W.  Hadi,  and  T.  Hardianto,  “Sistem  kontrol  fuzzy logic  pada  generator  DC  penguatan  terpisah  berbasis  arduino  UNO R3,” BERKALA SAINSTEK , vol. 5, no. 1, pp. 55-60, 2017.
[5]  S. Rahmawati, “Perancangan  aplikasi fuzzy logic  dalam menentukan volume  produksi  dengan  menggunakan  metode  mamdani,” Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan, vol. 10, no. 1, p. 11, 2017.