## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)

## Analisis Konsumsi dan Fluktuasi Arus dan Daya pada Mikrokontroler Menggunakan Sensor INA219
Septia Refly 1,* , Hollanda Arief Kusuma 2 1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: septiarefly@umrah.ac.id
Abstract — Current  and  power  consumption  on  the  microcontroller  is  one  of  the  considerations when the microcontroller is used as an instrument in the data logger. One of the sensors that can be used  to  measure  current  and  power  on  a  microcontroller  is  the  INA219.  In  this  study,  the measurement of current and power consumption on the microcontroller was successfully carried out with three different modes, namely run, blank and deep sleep. Based on the measurement results, the deep sleep mode requires less current and power than other modes. Then in each mode, Arduino nano requires the lowest current and power compared to Arduino Uno, Arduino Mega 2560, Mega Robotdyn, Wemos D1 Mini, and ESP 32 Dev Kit. The percentage of microcontroller power savings from run  mode to deep sleep  mode sequentially from highest to lowest, namely ESP 32 Dev Kit, Wemos D1 Mini, Robotdyn 2560, Arduino Nano, Arduino Mega2560, Node MCU ESP 12E, and Arduino  Uno.  The  fluctuation  of  current  and  power  values  for  1  minute  shows  that  Arduino Mega2560 has the highest fluctuation value compared to other types of  microcontrollers with the highest standard deviation values in the run mode of 7.55 and 34.04.
Keywords —Current consumption, Power consumption, Microcontroller, INA219 sensors
I ntisari — Konsumsi arus dan daya pada mikrokontroler menjadi salah satu pertimbangan apabila mikrokontroler  digunakan  sebagai  instrument  pada  data  logger.  Salah  satu  sensor  yang  dapat digunakan untuk mengukur arus dan daya pada mikrokontroler adalah INA219. Pada penelitian ini, pengukuran  konsumsi  arus  dan  daya  pada  mikrokontroler  berhasil  dilakukan  dengan  tiga  mode berbeda,  yaitu  run,  blank  dan  deep  sleep.  Berdasarkan  hasil  pengukuran,  mode  deep  sleep membutuhkan arus dan daya lebih kecil dibandingkan mode lainnya. Kemudian pada setiap mode, Arduino  nano  membutuhkan  arus  dan  daya  terkecil  dibandingkan  Arduino  Uno,  Arduino  Mega 2560,  Mega  Robotdyn,  Wemos  D1  Mini,  dan  ESP  32  Dev  Kit.  Persentase  penghematan  daya mikrokontroler dari mode run ke mode deep sleep secara berurutan dari terbesar ke terkecil  yaitu ESP 32 Dev Kit, Wemos D1 Mini, Robotdyn 2560, Arduino Nano, Arduino Mega2560, Node MCU ESP 12E, dan Arduino Uno. Fluktuasi nilai arus dan daya selama 1 menit diperoleh bahwa Arduino Mega2560 memiliki nilai fluktuasi paling besar dibandingkan mikrokontroler jenis lainnya dengan nilai standar deviasi paling besar pada mode run sebesar 7,55 dan 34,04.
Kata kunci —Konsumsi arus, Konsumsi daya, Mikrokontroler, Sensor INA219.

## I. P ENDAHULUAN
Mikrokontroler  adalah  salah  satu  sistem digital  yang  terdiri  dari  kumpulan  rangkaian terintegrasi (IC). Berbeda dengan mikroprosesor seperti  computer,  mikrokontroler  berisikan komponen  pendukung  seperti  memori,  port
masukkan  maupun  keluaran,  converter  dari analog  ke  digital  dan  sebaliknya,  serta  serial komunikasi  [1].  Mikrokontroler  dapat  disuplai dengan  menggunakan  USB  yang  dihubungkan langsung  dengan  sistem.  Sebagai  instrument pengukuran  tentunya  konsumsi  energi  seperti
arus  dan  daya  yang  dibutuhkan  oleh mikrokoroler menjadi sangat penting.
Salah  satu  aplikasi  dari  mikrokontroller adalah  sebagai  instrumen  pada  data  logger  [2]– [4].  Data  logger  digunakan  sebagai  sistem akuisisi data yang dapat membaca berbagai jenis input data dalam waktu yang lama dan real time . Data  yang  diperoleh  kemudian  disimpan  dalam sebuah  memori  [2],  [4].  Sebagai  data  logger, mikrokontroler yang baik harus dapat digunakan dengan konsumsi daya yang rendah [3] sehingga dapat  digunakan  secara  maksimal.  Selain  itu, perubahan  daya  dan  arus  yang  masuk  pada mikrokontroler juga tidak terlalu besar, agar alat yang  digunakan  dalam  pengukuran  tidak  cepat rusak.  Konsumsi  daya  pada  alat  dapat  dihitung berdasarkan nilai arus dan tegangan yang terukur menggunakan  sensor.  Salah  satu  sensor  yang dapat digunakan adalah INA219 [5].
Pada  penelitian  sebelumnya,  Shofwany dkk.  [6]  telah  melakukan  pengujian  konsumsi daya  untuk  beberapa  mikrokontroler  dengan sumber  baterai  lead  acid.  Mikrokontroler  yang digunakan adalah Arduino Uno,Arduino
Mega2560,  Wemoss  D1  R2,  dan  NodeMCU
Lollin  V3  dengan  mode run , idle ,  dan deep- sleep .  Penggunaan  baterai  sebagai  sumber  daya tentunya  perlu  memperhatikan  kondisi  baterai dan  melakukan charging-discharging secara berkala.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  pengujian konsumsi daya dengan sumber listrik PLN yang dihubungkan  dengan  USB  yang  lebih  stabil. Pada  penelitian  ini,  mikrokontroler  yang digunakan  adalah  Arduino  Uno,  Arduino  nano, Arduino  Mega  2560,  Robotdyn  2560,  Wemos D1 Mini, NodeMCU ESP 12E dan ESP 32 Dev Kit.  Kemudian  pada  penelitian  ini  juga dilakukan  perbandingan  fluktualisasi  daya  dan arus  yang  dikonsumsi  setiap  mikrokontroler pada setiap mode pengukuran, yaitu run dengan full LED, blank , dan deep sleep .

## II. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  ada  6  mikrokontroler yang  diuji  yaitu  Arduino  Uno,  Arduino  nano, Arduino Mega 2560, Robotdyn 250, Wemos D1 Mini, NodeMCU ESP 12E dan ESP 32 Dev Kit. Mikrokontroler  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Gambar 1. Pengukuran arus, tegangan dan
daya  mikrokontroler  dilakukan  menggunakan sensor  INA219  yang  telah  dirangkai  menjadi sistem  perangkat  keras  dan  telah  dikalibrasi. Perangkat lunak yang digunakan adalah software Arduino  IDE.  Perangkat  pengukur  arus,  daya dan  tegangan  masukan  dihubungkan  ke  setiap mikrokontroler  dengan  sumber  tegangan  PLN menggunakan USB.
Data  diambil  selama  1  menit  untuk  setiap mode  pengukuran,  yaitu run (full  LED), blank , dan deep  sleep .  Mode run ini  adalah  menjalan mikrokontroler dengan kondisi LED hidup tanpa berkedip,  kemudian  kondisi  blank  adalah  tidak ada  program  yang  dijalankan  atau  kondisi mikrokontroler  hidup  tanpa  ada  perintah  yang dijalankan, serta deep sleep adalah kondisi pada saat komponen cpu dan clock pada mikrokontroler mati. (a) (b) (c) (d) (e) (f) Gambar  1.  Mikrokontroler  yang  digunakan pada  penelitian  (a)  Arduino  Uno;  (b)  Arduino Nano;  (c)  Arduino  Mega  2560;  (d)  Mega Robotdyn; (e) Wemos D1 Mini; dan (f) ESP 32 Dev Kit.
Data  yang  diperoleh  disimpan  di micro SD dan  dapat  dilihat  juga  pada  LCD.  Setiap pengukuran  dilakukan  selama  1  menit  sehingga diperoleh 60 data yang kemudian dirata-ratakan. Persentase  daya  yang  dapat  dihemat  dari  mode full ke  mode deep  sleep dapat  dihitung  dengan persamaan (1), yaitu:
Dimana: PF: daya rata-rata pada saat mode run PS: daya rata-rata pada saat mode deep sleep
(6)
S. Refly, dan H.A. Kusuma, Analisis Konsumsi dan Fluktuasi Arus dan Daya pada Mikrokontroler Menggunakan Sensor INA219

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Konsumsi Arus
Konsumsi  arus  setiap  mikrokontroler  dan setiap  mode  pengukuran  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Berdasarkan  Gambar  2  diperoleh bahwa mode deep sleep membutuhkan konsumsi arus paling kecil dibandingkan dengan konsumsi arus  untuk  mode  run  dan  blank.  Hal  tersebut dikarenakan  pada  mode deep  sleep komponen cpu dan clock pada  mikrokontroler  mati  [6], berbeda  dengan  mode run dimana  komponen cpu dan clock pada  mikrokontroler  menyala. Pada  mode  blank  komponen  cpu  dalam  keadan menyala  dan clock pada  mikrokontroler  mati, kecuali  pada  Arduino  Uno  dan  Arduino  Mega 256. Pada kedua mikrokontroler ini, clock dalam keadaan  menyala  sehingga  menyebabkan  LED berkedip. Hal ini juga memungkinkan terjadinya konsumsi  arus  yang  lebih  besar  pada  Arduino Mega  256  dibandingkan  mode  yang  lainnya seperti pada Gambar 2. Konsumsi arus rata-rata terkecil  yang  dibutuhkan  untuk  setiap  mode pengukuran  adalah  Arduino  Nano.  Konsumsi arus  rata-rata  untuk  mode run , blank ,  dan deep sleep pada  Arduino  Nano  secara  berurutan adalah  12,93  mA,  12,00  mA,  dan  3,34  mA. Kemudian  konsumsi  arus  terbesar  untuk  setiap mode adalah NodeMCU ESP 12E sebesar 82,61 mA, 81,33 mA, 29,30 mA.
Arduino Uno Arduino Nano Arduino Mega2560
Biru Robotdyn
2560 Wemos D1 Mini NodeMCU ESP12E ESP32 Dev Kit 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Kon su msi Day a ( mW ) Run Blank Deep Sleep
Gambar  2.  Konsumsi  arus  rata-rata  setiap mikrokontroler

## B. Konsumsi Daya
Konsumsi
daya yang diperlukan mikrokontroler  diperoleh  dengan  mengalikan
arus tengan tegangan. Nilai daya rata-rata setiap mikrokontroler  untuk  setiap  mode  pengukuran dapat dilihat pada Gambar 3.
Arduino Uno Arduino Nano Arduino Mega2560
Biru Robotdyn 2560 Wemos D1 Mini NodeMCU ESP12E ESP32 Dev Kit 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Kon su msi Day a ( mW ) Run Blank Deep Sleep
Gambar  3.  Konsumsi  daya  rata-rata  setiap mikrokontroler
Berdasarkan  gambar  3,  diperoleh  bahwa  nilai konsumsi  daya  terkecil  untuk  setiap  mode pengukuran  adalah  pada  Arduino  Nano.  Secara berurutan  dari  mode run , blank ,  dan deep  sleep adalah  66,43  mW,  61,03  mW,  dan  17,20  mW. Konsumsi  daya  terbesar  untuk  setiap  mode pengukuran  adalah  NodeMCU  ESP  12E,  yaitu secara  berurutan  sebesar  411,23  mW,  396,23 mW, dan 148,97 mW. Perhitungan penghematan daya  mikrokontroler  dari  mode run ke  mode deep  sleep menggunakan  persamaan  1 menunjukkan  bahwa  penghematan  daya  dari terbesar ke terkecil secara berurutan adalah ESP 32  Dev  Kit,  Wemos  D1  Mini,  Robotdyn  2560, Arduino Nano, Arduino Mega2560, Node MCU ESP 12E, dan Arduino Uno. Nilai persentasenya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Persentase  penghematan  daya  dari mode run ke deep sleep
No. Jenis Mikrokontroler Persentase penghematan daya (%) 1 Arduino Uno 29,48 2 Arduino Nano 74,11 3 Arduino Mega2560 72,05 4 Robotdyn 2560 79,16 5 Wemos D1 Mini 80,12 6 Node MCU ESP 12E 63,78 7 ESP 32 Dev Kit 85,10
Berdasarkan  nilai  konsumsi  daya  di  atas diperoleh  bahwa  Arduino  Nano  menjadi  salah
satu mikrokontroler yang baik apabila diaplikasikan  sebagai data logger .  Hal  tersebut dikarenakan  konsumsi  daya  untuk  setiap  mode lebih kecil dibandingkan mikrokontroler lainnya. Walaupun  memorinya  sedikit  lebih  kecil dibandingan  ESP32,  Arduino  nano  telah diaplikasikan  sebagai data  logger seperti  pada penelitian [7]–[9].
C. Pola Arus dan Daya Setiap Mode Pengukuran Fluktuasi arus dan daya setiap mikrokontroler  selamat  1  menit  digambarkan pada Gambar 4 dan  5. Berdasarkan Gambar 4.a dan  5a,  fluktuasi  arus  dan  daya  mikrokontroler terbesar pada mode run adalah pada Mega 2560 dengan  standar  deviasi  sebesar  7,55  dan  34,04 sedangkan  fluktuasi  terkecil  pada  Node  MCU ESP8266 dengan standar  sebesar 0,41 dan 2,23. Selanjutnya  pada  Gambar  4.b  dan  5.b  terlihat bahwa  fluktuasi  arus  dan  daya  mikrokontroler pada  mode blank terbesar  adalah  pada  Arduino Mega 2560 dengan  standar deviasi sebesar 4,97 dan 23,81. Sedangkan fluktuasi terkecil terdapat pada  ESP32  Dev  Kit  dengan  standar  deviasi pada arus dan daya secara berurutan sebesar 0,53 dan  2,47.  Pada  Gambar  4.c  dan  5.c,  diperoleh bahwa  arus  dan  daya  pada  Arduino  Mega  2560 lebih  fluktuatif  dibandingkan  dengan  arus  pada mikrokontroler  jenis  lainnya  dengan  standar deviasi  pada  arus  dan  daya  secara  berurutan sebesar
0,28
dan 1,32.
Sedangkan mikrokontroler dengan jenis ESP32 Dev Kit dan Node  MCU  ESP12E  memiliki  fluktuasi  paling kecil. Berdasarkan data pola arus dan daya pada Gambar 4 dan 5, diperoleh bahwa konsumsi arus dan  daya  pada  Arduino  Mega  2560  tidak  stabil dibandingkan mikrokontroler jenis lainnya.
0 10 20 30 40 50 60 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 Arduino Uno Arduino Mega2560 Wemos D1 Mini ESP32 Dev Kit Arduino Nano Robotdyn 2560 NodeMCU ESP12E Waktu (detik) Ko ns ums i Arus (mA) (a) 0 10 20 30 40 50 60 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 Arduino Uno Arduino Mega2560 Wemos D1 Mini ESP32 Dev Kit Arduino Nano Robotdyn 2560 NodeMCU ESP12E Waktu (detik) Ko ns ums i Arus (mA) (b) 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60 70 Arduino Uno Arduino Mega2560 Wemos D1 Mini ESP32 Dev Kit Arduino Nano Robotdyn 2560 NodeMCU ESP12E Waktu (detik) Ko ns ums i Arus (mA) (c)
Gambar 4. Pola konsumsi arus mikrokontroler pada setiap mode pengukuran (a) run ; (b) blank ; (c) deep sleep
0 10 20 30 40 50 60 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 Arduino Uno Arduino Mega2560 Wemos D1 Mini ESP32 Dev Kit Arduino Nano Robotdyn 2560 NodeMCU ESP12E Waktu (Detik) Ko ns ums i Da ya (mW) (a) 0 10 20 30 40 50 60 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Arduino Uno Arduino Mega2560 Wemos D1 Mini ESP32 Dev Kit Arduino Nano Robotdyn 2560 NodeMCU ESP12E Waktu (detik) Ko ns ums i Da ya (mW) (b)
S. Refly, dan H.A. Kusuma, Analisis Konsumsi dan Fluktuasi Arus dan Daya pada Mikrokontroler Menggunakan Sensor INA219
0 10 20 30 40 50 60 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 Arduino Uno Arduino Mega2560 Wemos D1 Mini ESP32 Dev Kit Arduino Nano Robotdyn 2560 NodeMCU ESP12E Waktu (detik) Ko ns ums i Da ya (mW) (c)
Gambar 5. Pola konsumsi daya mikrokontroler pada setiap mode pengukuran (a) run ; (b) blank ; (c) deep sleep

## IV. K ESIMPULAN
Pengukuran  konsumsi  arus  dan  daya  pada mikrokontroler  tipe  Arduino  Uno,  Arduino Nano,  Arduino  Mega  2560,  Robotdyn  250, Wemos D1 Mini, NodeMCU ESP 12E dan ESP 32  Dev  Kit  berhasil  dilakukan  menggunakan sensor INA219. Konsumsi arus dan daya terkecil pada  mikrokontroler  untuk  setiap  mode pengukuran  adalah  pada  Arduino  Nano. Kemudian  Arduino  Mega  2560  memiliki fluktuasi  arus  dan  daya  yang  lebih  besar dibandingkan  jenis  mikrokontroler  jenis  lainnya ketika  dilakukan  pengujian  selama  1  menit. Berdasarkan analisis konsumsi dan fluktuasi arus dan  daya  yang  dipakai,  Arduino  nano  dapat dijadikan  pilihan  yang  baik  untuk  perangkat pengukuran pada data logger .

## R EFERENSI
[1] S. J. Sokop, D. J. Mamahit, M. Eng, and S. R. U.  A.  Sompie,  ―Trainer  Periferal  Antarmuka Berbasis  Mikrokontroler  Arduino  Uno,‖  vol. 5, no. 3, 2016.
[2] M.  Sadli,  J.  Teknik,  E.  Fakultas,  and  T. Universitas,  ―DESAIN  DATA  LOGGER
SENSOR SUHU BERBASIS MIKROKONTROLER  ATMEGA16,‖  vol. 17, no. 1, 2020.
[3] G. M. Spinelli and Z. L. Gottesman, ―A low- cost  Arduino-based  datalogger  with  cellular modem and FTP communication for irrigation water  use  monitoring  to  enable  access  to CropManage,‖ HardwareX , vol. 6, p. e00066, 2019, doi: 10.1016/j.ohx.2019.e00066.
[4] A.  PUDIN  and  I.  R.  MARDIYANTO, ―Desain dan Implementasi Data Logger untuk Pengukuran  Daya  Keluaran  Panel  Surya  dan Iradiasi  Matahari,‖ ELKOMIKA  J.  Tek. Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek. Elektron. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  240,  2020,  doi: 10.26760/elkomika.v8i2.240.
[5] C.  Jalaludin  and  T.  Pangaribowo,  ―Optimasi Daya  Keluaran  Pada  Solar  Panel  Dengan Metode  Tracking  Berbasis  Internet  Of Things,‖ vol. 12, no. 01, pp. 6–11, 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i1.002.
[6] I.  .  Shofwany,  M.  Suhendi,  A.,  Fathonah,
―STUDI KONSUMSI DAYA PADA SISTEM  MINIMUM  MIKROKONTROLER SEBAGAI INTI PERANGKAT IOT MICROCONTROLLER MINIMUM SYSTEM POWER CONSUMPTION,‖
eProceedings Eng. , vol. 8, no. 1, 2021.
[7] A.  Murfianah,  K.  Krismadinata,  and  Y. Elviralita, ―Data Acquisition of PV Mini-Grid Voltage and Current using Arduino and PLX- DAQ,‖ Motiv.  J. Mech. Electr. Ind. Eng. , vol. 3,  no.  2,  pp.  77–84,  2021,  doi: 10.46574/motivection.v3i2.88.
[8] R.  M.  Handayani,  G.  A.  Pauzi,  and  A. Supriyanto,  ―Sistem  Instrumentasi  Data Logger Parameter Elektrik Sel Galvani Secara Otomatis  Berbasis  Arduino  dan  Borland Delphi  7,‖ J.  Fis.  Indones. ,  vol.  24,  no.  3,  p. 125, 2020, doi: 10.22146/jfi.v24i3.52169.
[9] M.  S.  Hadi,  ―Iot  Cloud  Data  Logger  Untuk Sistem  Pendeteksi  Dini  Bencana  Banjir  Pada Pemukiman  Penduduk  Terintegrasi  Media Sosial,‖ J.  Edukasi  Elektro ,  vol.  1,  no.  2, 2017, doi: 10.21831/jee.v1i2.17416.