Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 10, No. 1, Juni 2020: 1-8 e-ISSN: 2715-9116 | p-ISSN: 2089-4767 DOI: 10.37209/jtbbt.v10i1
Email: irvandodmk@yahoo.com DOI: http://dx.doi.org/10.37209/jtbbt.v10i1.160

## MONITORING ENERGI SECARA REAL-TIME PADA MESIN BERBASIS IoT
MONITORING OF ENERGY IN REAL-TIME ON IoT-BASE MACHINE
Irvando A.V. Damanik * , Suratmadji dan Agus Juniawan K
Balai Besar Logam dan Mesin Jl. Sangkuriang No.12, Bandung Diterima: 31 Januari 2020 Direvisi: 26 Maret 2020 Disetujui: 10 Juni 2020

## ABSTRAK
Monitoring energi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi penggunaan suatu  perlatan  listrik.  Mesin  dengan  kapasitas  besar  perlu  dimonitor  untuk  mengetahui availability nya  sehingga tidak terjadi rugi-rugi daya, kondisi idle dan performa nya dapat maksimal sesuai dengan kapasitas optimum yang memungkinkan, sehingga selain parameter utama yang dimonitor (kWh), dilakukan juga monitoring pada parameter frekuensi, arus, faktor daya. Metode pengumpulan data dilakukan dengan perancangan sistem elektronik dan sensor, instalasi perangkat, uji coba pembacaan data, penyiapan server , uji konektivitas, integrasi hardware ke web-service , pengukuran  dan  analisa.  Data  penelitian  diperoleh  dengan  menggunakan  komponen  CT  yang  dikomunikasikan dengan controller menggunakan  RS-485  dan  data  dikumpulkan  pada  data  base  di server sebagai  perwujudan  dari Internet  of  Things (IoT).  Data  yang  diperoleh  diolah  dengan  menggunakan  pemrograman,  dan  ditampilkan  pada dashboard berbasis online ,  sehingga  data  hasil  pembacaan  dimonitor  secara online di web-service dan  data tersimpan di server sebagai Big data .
Kata kunci : monitoring energi, IoT, big data .

## ABSTRACT
Energy  monitoring  is  one  method  used  to  improve  the  efficiency  of  the  use  of  an  electrical  equipment.  A machine with a large capacity needs to be monitored to find out its availability so that there are no power losses, idle conditions and its performance can be maximized in accordance with the maximum capacity. In addition to the main parameters that are monitored (kWh), monitoring is also carried out on the frequency, current, voltage, power factor parameters. Methods  of  data  collection  were  carried  out  by  designing  electronic  and  sensor  systems,  device installation,  testing  data  readings,  server  setup,  connectivity  testing,  hardware  integration  to  web-service, measurement and analysis. The research data  was obtained using the CT component which  was communicated with the Controller using RS-485 and data  was collected in a data base on the server as an embodiment of the Internet of Things (IoT). Observation data  was processed using programming, and displayed on an online-based dashboard, so reading data was monitored online on the web-service and data was stored on the server as Big Data.
Keyword : energy monitoring, IoT, big data.

## PENDAHULUAN
Monitoring energi merupakan suatu system yang    berisi  informasi  tentang  pemakaian  energi listrik di suatu peralatan listrik. Dalam pemanfaatan    energi    listrik  kadang  kala  tidak diketahui  berapa  banyak  energi  yang  telah terpakai sehingga cenderung menyebabkan pemborosan energi lisrik  [1]. Untuk memperoleh status  penggunaan  energi  secara  akurat  dan efektif, aplikasi monitoring energi merupakan hal
yang  saat  ini  banyak  dikembangkan  [2]. Pentingnya  sistem  monitoring  ini  adalah  untuk mengetahui  besarnya  pemakaian  energi  pada pengoperasian  mesin atau peralatan  pada workshop  dalam  setiap  proses  pemesinan  yang dilakukan, agar supervisor dan operator mendapatkan informasi pemakaian energi listriknya  secara real  time .  Selain  energi  listrik dalam  kWH,  parameter  penting  lainnya  yang sering  diabaikan  tapi  sangat  penting  diketahui
khususnya  bagi  pada  teknisi  adalah  parameter Arus  (I),  Frekuensi  (F),  Faktor  Daya  (PF). Parameter-parameter  tersebut  perlu  diketahui sebagai representasi kinerja suatu peralatan listrik ketika  beroperasi.  Meter  listrik  saat  ini  sudah dilengkapi dengan sistem evaluasi yang menyajikan  banyak  informasi  [3].  Satuan  kWh adalah  kilo  Watt  hour  yang  merupakan  besaran yang digunakan untuk mengetahui besarnya Watt dikali  waktu  jam  untuk  suatu  peralatan  listrik. Nilai  kWh  akan  dikalikan  dengan  jumlah Rupiah/jam  yang  menjadi  besaran  yang  harus dibayar  oleh  konsumen  sebagai  nilai  konsumsi dari  suatu  peralatan  listrik.  Alat  kWh  meter merupakan  komponen  yang  umumnya  terpasang di  sisi  konsumen  sebagai  informasi  penggunaan jumlah energi listrik [4].
Tegangan  (V): adalah  perbedaan potensial listrik antara  dua  titik  dalam  rangkaian listrik, dan  dinyatakan  dalam  satuan volt.  Setiap  mesin mempunyai rentang tegangan yang berbeda-beda, sehingga  dengan  mengetahui  tegangan  yang dibaca  dapat  diketahui  apakah  mesin  tersebut bekerja  pada voltage  rate operasional  peralatan atau  tidak.  Frekuensi  (F):  diasosiasikan  dengan frekuensi tegangan dan arus listrik. Frekuensi ini diperoleh  dari  kombinasi  jumlah  putaran  dan jumlah kutub listrik pada generator di pembangkit  listrik.  Umumnya  di  Indonesia frekuensi yang digunakan peralatan listrik adalah 50  Hz.  Faktor  Daya  (PF): merupakan  besaran yang  menunjukkan  seberapa  efisien  jaringan dalam  menyalurkan  daya  yang  dimanfaatkan, dengan batas dari 0 hingga 1. Untuk meningkatkan  produktivitas  dari  suatu  peralatan/ mesin  maka  dilakukan  pemantauan/monitoring pada mesin-mesin agar didapatkan kondisi secara real-time informasi tentang status mesin.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  suatu  sistem  monitoring  energi secara real-time yang  dapat  dipantau  pada web- service dan  keseluruhan  data  dapat  tersimpan pada Big  Data di server .  Dengan  adanya Big Data ,  maka  dapat  dilakukan  analisis  dari  data- data  yang  telah  dikumpulkan  pada  suatu  rentang waktu    dan  hasil  analisis  dapat  digunakan  untuk melakukan  tindakan  terhadap  mesin  seperti pemeliharaan  atau  tindakan  lainnya  sehingga produktivitas  mesin  dapat  terjaga  serta  efektif dalam operasionalnya.

## BAHAN DAN METODE
Komponen  dan  peralatan  yang  digunakan dalam  membangun  suatu  sistem  monitoring energi  secara online adalah  komponen  standar yang  dapat  ditemukan  di  pasaran  secara  luas sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan.

## 1. Sensor Arus (Current Transformer)
Sensor  arus  adalah  komponen  yang digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  arus  yang mengalir  pada  mesin  melalui  kabel-kabel  yang terpasang.  CT  yang  digunakan    dalam  kegiatan ini  mempunyai  rasio  100/5  yang  artinya  setiap arus  yang  terukur  sebesar  100  A  maka diwakili/dikonversi  menjadi  5  A,  untuk three phase .  Pemasangan  rangkaian  CT  terlihat  pada Gambar  1  dengan  menyesuaikan  posisi  CT  yang dipasang  tidak  bisa  terbalik  sesuai  dengan  arah arus.

## 2. Power meter
Power meter digunakan untuk mengkonversi nilai-nilai pembacaaan CT kedalam  kWh,  arus,  frekuensi,  faktor  daya,  dan parameter  lainnya.  Power  meter  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  jenis  SPM90  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  2.  Jenis  power  meter  yang digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk pengambilan  data  karena  setiap  tipe  mempunyai perbedaan  dalam  hal  jumlah  data  yang  mampu dikeluarkan dan jenis port komunikasinya.
Gambar 1. Sensor Arus (CT) 100/5 A

## 3. Kabel Data
Kabel data yang digunakan untuk mengkomunikasikan power meter dengan controller adalah  kabel  RS-485  (9841)  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  3.  Pemilihan  kabel didasarkan  pada port komunikasi  dan  data  pada power meter dan controller .
4. Controller
PLC/ Controller pada Gambar 4, umumnya digunakan  sebagai  perangkat  untuk  kendali  yang mampu  untuk  menyimpan,  mengatur  dan memproses data secara aritmatika, dan menghasilkan  data  sesuai  kebutuhan  pengguna. Dalam  penelitian  ini  digunakan controller yang bisa  terhubungkan  dengan server baik  secara serial dan LAN- connection.
5. Server Bagian penting dalam membangun database  adalah  menyiapkan server yang  dapat dilihat pada Gambar 5, untuk tempat penyimpanan  data  hasil  keluaran  dari controller yang  selanjutnya  digunakan  dalam  analisa  data dan dapat diakses secara online .

## 6. Internet
Internet merupakan bagian yang digunakan untuk  komunikasi  data  dari  sensor  hingga  ke server .
Metode dalam penelitian dilakukan dengan beberapa  tahapan  sesuai  pada  Gambar  6. Awalnya   adalah     tahap    Perancangan   Sistem Elektronik  dan  Sensor  hingga  menghasilkan suatu  konseptual  desain,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  instalasi  perangkat/sensor  pada bagian  yang  akan  diambil  datanya  dan  semua terinstal dengan baik. Untuk mengetahui keberfungsian  perangkat/sensor  yang  diinstal maka  dilakukan  pengujian  fungsi  hingga  dapat membaca  data.  Setelah  dipastikan  seluruh peralatan  berfungsi  maka  disiapkan server yang merupakan  tempat  penyimpanan  database  dan seluruh  data  pembacaan  sistem  yang  dibangun. Langkah  berikutnya  adalah  uji  konektivitas hingga  diketahui  sistem  sudah  tersambung  dari sensor,  controller,  server hingga web-service; kemudian  dilakukan  integrasi hardware ke web- service untuk memastikan seluruh peralatan/ hardware dapat  terhubung  dengan server dan  data  yang  diterima  dapat  dikontrol (sent/receive) .  Tahap  akhir  adalah  uji  coba keberfungsian  sistem  yang  dibangun  hingga didapatkan  data  dan  kemudian  dianalisa  dengan membandingkan  hasil  pembacaan  di  alat  dengan hasil di aplikasi yang dibangun.
Gambar 2. Power Meter SPM93
Gambar 3. Belden RS-485 (Struktur)
Gambar 4. External Wiring Controller
Gambar 5. Server HPE ProLiant DL20
Sistem monitoring energi listrik selama ini sudah  banyak  dikembangkan  oleh  para  peneliti [5]-[8],  yaitu  sistem  yang  dibangun  dengan menggunakan  perangkat  yang  berbasis  android dan raspberry. Namun penggunaan mini PC jenis ini hanya untuk monitoring peralatan listrik yang mengkonsumsi listrik rendah  (tidak lebih dari 10 Amp).  Pada  umumnya  untuk  monitoring  energi dan  aktivitas  peralatan  skala  besar  menggunakan PLC  dan  SCADA.  Oleh  sebab  itu mini PC kurang tepat untuk memonitor mesin-mesin yang mempunyai kapasitas besar > 10 Ampere. Mesin- mesin  CNC  juga  umumnya  menggunakan jaringan listrik dengan 3 kabel fasa. Penelitian ini merancang  sistem  monitoring  energi  listrik menggunakan  sensor  arus  (CT)  [9]  sebagai  alat untuk  mendeteksi  jumlah  arus  yang  mengalir pada  masing-masing  kabel  fasa.  Penggunaan  CT disebabkan  karena  arus  besar  tidak  akan  dapat dibaca  langsung  menggunakan  power  meter  atau energi  meter.  Power  meter  yang  digunakan adalah  spm91  berbasis protocol  modbus dan serial  komunikasi  RS485  [10].  Masing-masing power  meter  tersebut  akan  dihubungkan  ke  satu controller yang setiap power meternya disambungkan  secara  seri  dengan  lainnya. Komunikasi controller ke  jaringan  internet menggunakan  wifi  dan  kabel  LAN.  Ethernet shield  sebagai  alat  pengirim  nilai-nilai  yang terukur ke database server.
Data  yang  dikirimkan  melalui controller dalam  bentuk  data  analog  yang  diolah  dan dianalisa sesuai dengan kebutuhan pada dashboard . Dashboard diakses  secara online melalui web-browser yang  tersambung  ke internet  dengan  menggunakan smart  phone ,  PC, laptop yang terkoneksi dengan internet.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Monitoring Energi
Arsitektur antara mesin-mesin yang dimonitor, dirancang untuk mempermudah proses pengkabelan,  sehingga  data  dapat  terkumpul  dan
dikirim  dengan  baik  ke server yang  dibangun. Mesin  yang  dimonitor  terdiri  dari  mesin milling, turning dan  bubut.  Posisi  kontrol  diletakkan  di tengah  keseluruhan  mesin  untuk  mempermudah proses  penarikan  data  melalui  kabel  dan  dekat dengan koneksi ke internet.
Data  pembacaaan  Sensor  Arus  (CT)  yang dipasang pada masing-masing kabel fasa dikirimkan  ke  power  meter  yang  terdapat  pada masing-masing  mesin,  dikonversikan  kedalam parameter-parameter Arus (I), Frekuensi (F), dan Faktor  Daya  (PF).  Data  yang  telah  diolah, kemudian  ditampilkan  pada dashboard sistem monitoring  energi  untuk  semua  mesin  sesuai dengan  arsitektur  yang  dibangun  sesuai  dengan Gambar  7.  Topologi  menunjukkan  ada  11  mesin yang dimonitor dan disambungkan secara seri.
Data  dapat  dipantau  secara online dari mana  saja  selama  peralatan  elektronika  yang digunakan  (PC,  laptop,  smartphone),  terhubung ke  internet.  User  yang  dapat  mengakses dashboard sistem  monitoring  energi  adalah user yang  sudah  didaftarkan  sebelumnya  pada aplikasi.
Informasi  pada  Gambar  8  menunjukkan dashboard utama  sistem  monitoring  energi  saat user  melakukan  login.  Grafik  bagian  atas  adalah status  mesin  yang  dimonitor  (merah=berfungsi, biru=rusak  dan  hijau=dipakai),  sedangkan  grafik
Gambar 6. Diagram Alir Penelitian
Gambar 7. Wiring Kabel RJ 485 Power Meter ke Panel Flexy Ewon
bawah  menunjukkan  total  pemakaian  energi  per- harinya  dari  semua  mesin  yang  dimonitor  dalam kWh. Melalui halaman utama secara umum dapat dipantau  penggunaan  energi  total  pada  masing- masing  mesin  yang  dipasang  alat  monitoring. Jika user hendak  melihat  data  yang  lebih  detail beserta  semua  parameter  kelistrikan  dari  mesin yang  dimonitor  untuk  masing-masing  mesin, maka  perlu  mengakses  menu report yang  ada pada halaman utama.
Parameter  monitoring  data  seperti  pada Gambar  9,  user  bisa  memilih  parameter  :  Total kWh,  F,  arus,dts.  Misal  pada  mesin compressor maka  hal  yang  dilakukan  adalah  memilih  di bagian  kolom  datanya  =  arus,  di  bagian  mesin  = compressor kemudian diatur rentang  waktu  yang diinginkan  (misal  1  tahun,  1  bulan  atau  1 minggu).  Setelah  tahapan  itu  diklik  generate datanya  dan  didapatkan  hasil  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 10.
Sistem monitoring energi akan menampilkan  grafik  arus  yang  mengalir  pada mesin compressor selama  1  minggu  (sesuai dengan  pemilihan  rentang  data)  pengamatan dengan  frekuensi  pengiriman  data  setiap  5  detik. Informasi  menunjukkan  besarnya  arus  yang mengalir  untuk  setiap  waktunya,  dan  dari  grafik dapat  juga  diketahui  kapan  mesin  tersebut  dialiri arus  paling  tinggi,  yang  artinya  mesin  tersebut sedang  dioperasikan,  yang  ditunjukkan  oleh grafik  pada  Gambar  10.  Melalui  kondisi  ini  juga diperoleh  informasi  bahwa  mesin  sedang  tidak digunakan  ( idle ),  rusak  dan  status  lainnya. sehingga user dapat  mengambil  suatu  tindakan selanjutnya.
Perbesaran  data  menjadi  suatu  opsi  yang dapat dilakukan  untuk melihat lebih detail grafik arus  yang  dikonsumsi  oleh  mesin compressor secara visual yang disediakan di menu dashboard .  Dengan  perbesaran  data  yang dilakukan,  dapat  dilihat  data  lebih  detil  hingga per 5 detik.
Informasi  yang  diberikan  oleh  grafik  juga dapat menditeksi apakah ada kebocoran arus atau tidak  pada  mesin  yang  dimonitor.  Contoh  yang bisa dilihat yaitu jumlah arus yang mengalir pada suatu  mesin  tetap  bernilai  besar  sekalipun  mesin sedang tidak dinyalakan atau sedang mengerjakan sesuatu.
Secara  umum  untuk  mendeteksi  rugi-rugi daya  pada  suatu  sistem  dapat  di  cari  dengan menggunakan persamaan:
Saluran pendek: P L =3I 2 RL………………                                                      (1) Saluran Panjang:
P L =3RLx(I 2 -II c sinQ r +I c 2 )……………..                 (2)
Dimana: PL =  hilang daya  (watt) R =  tahanan kawat per fasa (Ω/ km) L =  panjang saluran (Km) Cos Qr  =  faktor – daya beban / ujung penerima I =  arus beban (A) IC =  arus pemuat pada titik pengiriman (A)
Gambar 8. Dashboard Utama Sistem Monitoring Energi
Gambar 9. Parameter Monitoring per Mesin
Gambar 10. Data Arus Mesin Compressor Selama 1 Minggu
Dengan  menggunakan  persamaan  (1)  dan (2)  dapat  ditentukan  berapa  besar  rugi-rugi  yang terjadi  pada  masing-masing  mesin,  sehingga  jika ada  nilai-nilai  yang  dianggap  tidak  wajar,  maka dapat  dibandingkan  dengan  pembacaan  pada sistem monitoring dengan perhitungan menggunakan rumus secara matematika sehingga diketahui    apakah  terjadi  kebocoran  arus  apa tidak  sepanjang  instalasi  pada  masing-masing mesin yang dimonitor.
Secara  viusal  grafik  pada  Gambar  11 menunjukkan  bagaimana  perubahan  aliran  arus pada mesin yang dimonitoring. Bila membutuhkan  data  yang  lebih  detail  dapat dilakukan  dengan  cara  membaca  data  yang  lebih spesifik  karena  pengiriman  data  dilakukan  per  5 detik.  Jika  ingin  melihat  detail  data  arus  lebih detail  dan  dalam  angka,  klik  tombol save untuk mendapatkan  data  dan  dapat  disimpan  dalam format csv. Data yang disimpan dalam format ini memberikan  informasi  kepada  pengguna  berapa angka  pasti  dari  nilai  arus  per  satuan  detik  yang diinginkan.  Informasi  akan  menjadi  lebih  jelas seperti yang ditampilkan pada grafik Gambar 12.
Data  pada  grafik  memberikan  gambaran akurat  arus  yang  dikonsumsi  mesin  dan  data  ini disimpan  pada  database  di storage server sesuai dengan  rentang  waktu  yang  diinginkan.  Format tampilan  data  (tanggal,  jam,  menit,  detik,  mesin, nilai  arus)  dapat  diatur  sesuai  kebutuhan pengguna. Grafik memperlihatkan data konsumsi arus pada setiap waktu (detik).
Perekaman  dalam  satuan  detik  diperlukan karena  mesin compressor bisa  hanya  menyala dalam beberapa detik saja karena dipasang dalam mode otomatis menyala.
Informasi  grafik  menunjukkan  rentang waktu  pada  data  1,2,3  adalah compressor mulai akan  pada  posisi  menyala  setengah  yang menandakan  mesin compressor hanya  menyala sebagian  dan  pada  perekaman  ke  29  mesin
Compressor mulai  menyala  penuh  lagi  begitu juga hingga pada pada titik ke 32 kondisi full
Untuk melihat parameter total energi yang dikonsumsi  pada  mesin  vesta  selama  rentang waktu  1  minggu,  maka  pada  bagian  data  bisa dipilih item kWh, mesin vesta dan rentang waktu.
Grafik  pada  gambar  13  memberikan  nilai total  penggunaan  energi  (kWh)  mesin  kompreor selama  satu  minggu  yaitu  sekitar  70.000  kWh. Total  energi  yang  ditampilkan  pada  grafik  juga dapat  menunjukkan  nilai  Rupiah  yang  harus dibayarkan selama satu minggu dengan berpedoman  pada  besaran  nominal  yang  harus dibayarkan /kWh sesuai dengan daya listrik yang digunakan,  sehingga  angka  tersebut  juga  bisa digunakan  sebagai  dasar  untuk  perhitungan biaya/tarif  yang  harus  dikenakan  jika  ada  suatu pekerjaan  machining  yang  menggunakan  mesin Kompressor.
Informasi grafik juga menggambarkan jam operasi  suatu mesin.  Apabila mesin tidak sedang dioperasikan  namun  terdeteksi  penggunaan energi (kWh), maka operator/ user dapat menduga adanya  kebocoran  arus  pada  sistem  pengkabelan mesin.  Parameter  frekuensi  dapat  dilihat  pada Gambar  14.  Grafik  menunjukkan  kondisi frekuensi sistem saat mesin dinyalakan.
Gambar 11. Perubahan Setiap Waktu Sliran
Arus
Gambar 12 . Nilai Arus Pembacaan Mesin Compressor
Gambar 13. Penggunaan Energi Selama 1 Minggu pada Mesin Compressor
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 10, No. 1, Juni 2020: 1-8 e-ISSN: 2715-9116 | p-ISSN: 2089-4767 DOI: 10.37209/jtbbt.v10i1
Umumnya di Indonesia, mesin akan optimal pada frekuensi 50 Hz.
Dengan  informasi  yang  ditampilkan  dapat diamati  apakah  frekuensi  sistem  bervariasi  yang mana  idealnya  adalah  50  Hz  pada  saat  mesin dinyalakan.  Jika  frekwensi  semakin  jauh  dari  50 Hz  itu  artinya  akan  terjadi  rugi-rugi  daya  akibat panas  yang  dihasilkan  dikarenakan  mesin  tidak bekerja  pada  range  frekuensi  yang  sudah  di tetapkan.
Untuk  menjamin  tingkat  akurasi  data, dilakukan  validasi  antara  data  yang  ada  pada controller dengan aktual yang ada pada alat ukur (kwh  meter)  yang  terpasang  pada  tiap  mesin. Gambar 15  menunjukkan proses validasi parameter  menggunakan  daya  listrik  pada  mesin antara data yang akan dikirim ke server dan nilai yang  terdapat  pada  kWh  meter  yang  difungsikan sebagai alat ukur sudah sesuai.
Grafik  frekuensi  menunjukkan  monitoring yang dilakukan pada saat mesin belum digunakan dan  saat  mesin  sedang  menjalankan  proses permesinan.
Selain  beberapa  parameter  yang  sudah disebutkan,  aplikasi  juga  bisa  digunakan  untuk fungsi  monitoring  terhadap  faktor  daya  yang terlihat  pada  gambar  16.  Aplikasi  menampilkan data  secara online dan real-time sekaligus  data yang sudah lalu juga dapat dimunculkan kembali karena disimpan di dalam server . Big Data dibangun dengan mempertimbangkan
besarnya kapasitas penyimpanan  data  yang  dibutuhkan  dan  berapa lama  data  akan  disimpan  sebelum  data  baru menimpa yang sudah ada. Selain itu bukan hanya data yang besar,  volume data yang masuk secara real-time dengan  jumlah  yang  besar  sehingga membutuhkan  software  pemrosesan  data  yang real-time juga.  Data  pembacaan  disimpan  pada storage di server dan  disiapkan  juga  aplikasi programming untuk  mengambil,  menganalisa hingga mengirim data tersebut.
Storage disiapkan  untuk  menyimpan  data sistem  monitoring  kurang  lebih  3  tahun. Server disiapkan  dengan  spesifikasi  sesuai  dengan kebutuhan  agar  mampu  bertahan  dalam  hal pengiriman  data  maupun  jumlah  data  yang  di kirim  dan  diterima.    Untuk  mengakomodir kebutuhan  yang  diharapkan  sesuai  dengan aplikasi  monitoring  energi  yang  dibangun  maka disiapkan Server dengan  spesifikasi  seperti  pada Tabel 1.
Gambar 15 . Validasi Parameter Daya
Pemakaian
Gambar 14 . Frekuensi Mesin CNC Cutex
Gambar 16 . Grafik Faktor Daya Mesin Makino
Tabel 1 . Spesifikasi Server Monitoring Energi Nama Hardware Spesifikasi PC Server HPE ProLiant DL20 Gen9; Intel Xeon E3-1220v6 Quad Core; 16GB HDD - Add on Server Harddisk HPE 1.2TB SAS 10K RAM - Add on Server HPE DL20 8GB (1x8GB) Dual Rank x8 DDR4 Routerboard CCR1036-12G-4S 1U rackmount, 12x Gigabit Ethernet, 4xSFP cages, LCD 36 cores x 1.2GHz CPU, 4GB RAM Module Transceiver Fiber Optic SFP Konverter fiber (optic-RJ45) untuk Mikrobits SFP Transceiver (RJ45)

## KESIMPULAN
Suatu  sistem  yang  dapat  memonitor real- time penggunaan  energi  pada  mesin-mesin  yang sedang beroperasi telah diteliti, dengan memanfaatkan  sensor, control ,  internet  dan server sebagai  komunikasi  pengambilan  data hingga  menampilkan  data. Big  Data merupakan aspek  penting  untuk  mendapatkan  seluruh  data, sehingga sistem monitoring energi yang dibangun  tidak  hanya  mendapatkan  data  secara real-time tetapi menyimpan seluruh data sebelumnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kepada  seluruh  anggota  Tim  Penelitian Smart Office BBLM 2019: Anugrah Erick, Nana Juhana,  Robby  Debrian,  Agus  Sutisna,  Sony Harbintoro, Ali

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Dinata and W.  Sunanda., “Implementasi Wireless  Monitoring”., Nas.  Tek.  Elektro , no. 1, pp. 83–88, 2015.
[2] Y.  Sun  and  Z.  Wang.,  “The  Energy Consumption  Monitoring  Platform  Design for  Large-Scale  Industry  Users  Based  on the  GPRS”.,  2011  2nd  Int. Conf.  Mech. Autom. Control Eng. MACE 2011 - Proc., pp. 7827–7830, 2011.
[3] A. Van Den Bossche, B. Meersman, and L.
Vandevelde., “Fundamental Tarification of
Electricity Keywords Single phase tarification”,. Power Qual ., pp. 1–7, 2009.
[4] M. Artiyasa, S. N. Hanifah, and A. Felani.,
“Analysis Deviation of Direct
Measurement  kWh  Meter  in  PLN  P2TL Rayon Sukaraja Kab. Sukabumi”., 3rd Int.
Conf.  Comput.  Eng .  Des.  ICCED  2017, vol. 2018-March, pp. 1–6, 2018.
[5] R.  R.  A.  Siregar,  N.  Wardana,  and Luqman,  “Sistem  Monitoring  Kinerja Panel  Listrik  Tenaga  Surya  Menggunakan Arduino Uno,” JETri  J.  Ilm .  Tek.  Elektro, vol. 14, no. 2, pp. 81–100, 2017.
[6] A.  A.  Ilham  and  A.  A.  S.  Ramschie., “Sistem Monitoring dan Kendali Kerja Air Conditioning  Berbasis  Mikrokontroller ATmega  8535”., J.  Ristek ,  vol.  2,  no.  1, 2013.
[7] R.  Sulistyowat  and  D.  D.  Febriantoro, “Perancangan  Prototype  Sistem  Kontrol dan  Monitoring  Pembatas  Daya  Listrik Berbasis  Mikrokontroler”., J.  IPTEK .,  Vol 16 No.1 Mei  2012,  vol.  16,  no. 1, pp. 10– 21, 2012.
[8] N. AMARO., “Sistem Monitoring Besaran Listrik  dengan  Teknologi  IoT  ( Internet  of Things )”., Skripsi .,  Fakultas  Teknik  Univ. Bandar Lampung, pp. 1–52, 2017.
[9] N.  McNeill,  H.  Dymond,  and  P.  H. Mellor.,
“High-fidelity Low-Cost
Electronic  Current  Sensor  for  Utility Power  Metering”., IEEE  Trans .  Power Deliv.,  vol.  26,  no.  4,  pp.  2309–2317, 2011.
[10]  Z. Pilot and T. Co, “DIN Rail Single Phase Energy  Meter  Installation  &  Operation Manual V1. 0 ZHUHAI PILOT TECHNOLOGY CO ., LTD ”., pp. 0–13.