## Abstrak—Bangunan kantor maupun gedung kampus seperti di
Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  menggunakan  energi listrik  yang  tentunya  tidak  sedikit.  Setiap  gedung  memiliki banyak sumber listrik sehingga sulit untuk memantau konsumsi energi  listrik  secara  mendetail  yang  bisa  saja  menyebabkan pemborosan  konsumsi  energi  listrik.Pengembangan  sebuah sistem  monitoring  akan  membantu  untuk  memudahkan pemantauan konsumsi energi listrik. Implementasi sistem bisa disesuaikan dengan titik mana saja maupun perangkat apa saja yang  akan  dipantau.  Dalam  pengembangannya,  dibuat  juga sebuah  sistem  forecasting  yang  memungkinkan  untuk memprediksi  konsumsi  listrik  selama  30  hari  kedepannya. Sistem  deteksi  anomali  tentunya  akan  membantu  proses penghematan  konsumsi  listrik  dengan  memberi  notifikasi apabila suatu titik menggunakan daya yang tidak semestinya.Penggunaan  prinsip  Internet  of  Things  menjadi kunci utama dalam cara kerja alat dalam sistem  ini. Platform website  digunakan  untuk  mengembangkan  antarmuka  utama dari  sistem,  dan  dibangun  dengan  framework  CodeIgniter  4. Algoritma  seasonal  digunakan  untuk  melakukan  forecasting dan  juga  akan  berguna  untuk  sistem  deteksi  anomali. Klasifikasi  konsumsi  daya  dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu konsumsi normal, konsumsi tinggi serta konsumsi tidak wajar.

## Kata  Kunci—Anomaly  Detection,  Codeigniter  4,  Energy
Monitoring, PZEM-004t, Seasonal Forecasting, Time Series.

## I. PENDAHULUAN
ISTRIK merupakan hal yang tidak bisa dipisahkan dari kehidupan  sehari-hari  manusia  pada masa kini. Hampir setiap  aktivitas  yang  dilakukan  dalam  keseharian  manusia menggunakan  perangkat  yang  menggunakan  energi  listrik. Seiring  dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi,  tentu muncul berbagai macam perangkat listrik yang baru. Pada sisi lainnya,  tentu  gaya  hidup  manusia  pun  berubah.  Manusia semakin  hari  semakin  menginginkan  aktivitas  yang  lebih mudah  dan  instan. Internet  of  Things memegang  peran penting dalam mendukung tercapainya berbagai kemudahan dan  efisiensi  proses  pada  segala  bidang  kehidupan.  Dapat dikatakan  bahwa Internet  of  Things merupakan  salah  satu kunci dari perkembangan teknologi pada masa kini.
Seperti  yang  kita  ketahui,  konsumsi  energi  listrik  terus meningkat seiring berjalannya waktu. Tidak dapat dipungkiri bahwa  banyak  terjadi  pemborosan  konsumsi  energi  listrik dalam kehidupan sehari-hari. Beberapa hal yang menyebabkan terjadinya pemborosan konsumsi energi listrik adalah tidak dimatikannya peralatan listrik yang sudah tidak dipakai  dan  juga  pemakaian  berbagai  peralatan  listrik  yang berlebihan dalam suatu waktu. Namun hal tersebut juga bisa disebabkan faktor ketidaksengajaan ataupun lupa mematikan
perangkat  pada  saat  pengguna  sedang  beristirahat  maupun berpergian.  Akan  tetapi,  tetap  saja  pemborosan  listrik  akan membawa  banyak  dampak  negatif  seperti  mempercepat pemanasan  global,  cadangan  listrik  berkurang  serta  yang paling terlihat adalah membengkaknya tagihan listrik.
Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang akan membantu mengidentifikasi  konsumsi  energi  listrik  secara realtime . Sistem yang akan dikembangkan berbasis Internet of Things dan menggunakan platform web untuk tampilan antarmuka. Sistem  dapat  mengotomatisasikan  pemantauan  maupun analisa  terhadap  konsumsi  energi  listrik,  baik  pada perumahan maupun tempat umum seperti gedung kantor dan kampus.  Pada  sistem  tersebut,  diharapkan  pengguna  bisa memantau  konsumsi  energi  dalam  suatu  waktu  secara realtime . Sistem juga akan melakukan forecasting konsumsi energi  listrik  kedepannya  yang  tentu  juga  akan  bermanfaat bagi  pengguna.  Selain  itu,  hasil  dari forecasting juga  akan digunakan sebagai data yang diproses untuk deteksi anomali. Dengan diimplementasikan sistem ini, diharapkan terjadinya otomatisasi  analisis  konsumsi  energi  listrik  yang  akan membantu  dalam  proses  peningkatan  efisiensi  konsumsi energi listrik, khususnya terhadap penggunanya sendiri.

## II. DASAR TEORI

## A. Konsumsi Listrik di Indonesia
Pada  tahun  2020,  Indonesia  memiliki  jumlah  penduduk yang  mencapai  lebih  dari  271  juta  jiwa.  Produk  Domestik Bruto  (PDB)  pada  tahun  2020  mencapai  lebih  dari  15  ribu triliun rupiah dengan pendapatan perkapitanya sebesar 56 juta rupiah.  Tercatat  bahwa  total  konsumsi  energi  di  Indonesia pada  tahun  2020  sebesar  lebih  dari  263  ribu  GWh,  dimana sektor  perumahan  menyumbang  konsumsi  tertinggi  sebesar 117 ribu GWh, kemudian dilanjutkan sektor industri sebesar 88  ribu GWh, sektor  komersial  sebesar  58 ribu  GWh, serta sektor  transportasi  menyumbang  konsumsi  tertinggi  sekitar 292 GWh [1].
Pada survei yang dilakukan oleh tim LPSOS di seluruh 34 provinsi di Indonesia yang mengunjungi 5.443 rumah tangga, tim  LPSOS  mewawancarai  orang  yang  memahami penggunaan peralatan rumah tangga dan rata-rata pembayaran  listrik  bulanan  di  rumah  tangga  tersebut. Informasi  penting  yang  dikumpulkan  melalui  survei  ini termasuk  kepemilikan  peralatan,  spesifikasi  peralatan,  serta waktu dan durasi penggunaan. Survei ini mewakili populasi rumah tangga yang memiliki akses listrik di Indonesia. Jawa memiliki  proporsi  populasi  nasional  terbesar  (60%),  diikuti
L

## Rancang Bangun Sistem Pemantauan dan Forecasting Konsumsi Energi Listrik Menggunakan Internet of Things dan Algoritma Seasonal Time Series
Fikri Haykal, Ridho Rahman Hariadi, dan Khakim Ghozali Departemen Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ridho@its.ac.id
oleh  Sumatera  (21%),  Kalimantan  (6%),  Bali  dan  Nusa Tenggara (5%), Sulawesi (7%), Maluku dan Papua (2%).

## B. Penghematan Listrik
Secara umum, konsep penghematan listrik ada dua. Yang pertama  yaitu  mengganti  perangkat  listrik  yang  memiliki penggunaan daya yang rendah dan lebih efisien. Yang kedua adalah  dengan  mengurangi  jumlah  jam  penggunaan  sebuah perangkat  listrik.  Tentunya  tidak  semua  penghematan perangkat listrik akan membawa dampak besar pada tingkat konsumsi  energi  listrik.  Hal  tersebut  dikarenakan  ada beberapa  perangkat  listrik  yang  memang  sudah  memiliki tingkat konsumsi daya yang kecil, sehingga sebesar apapun upaya kita untuk menghemat perangkat tersebut, tidak akan banyak pengaruhnya terhadap total konsumsi energi listrik.

## C. Perangkat Elektrik Departemen Teknologi Informasi ITS
Pada pendataan yang dilakukan pada hari Rabu, 19 Januari 2021  di  Departemen  Teknologi  Informasi,  didapatkan  data perangkat  listrik  seperti  yang  ditunjukkan  Tabel  1.  Dapat dilihat  bahwa air  conditioner dan  juga personal  computer adalah perangkat listrik di Departemen Teknologi Informasi yang  memiliki  potensi  penggunaan  listrik  terbesar.  Lampu memiliki  jumlah  yang  banyak,  namun  akumulasi  daya  dari semua lampu tentu tidak ada bisa dibandingkan dengan daya yang  digunakan  oleh air  conditioner .  Oleh  karena  itu penggunaan  alat  yang  memakan  daya  tinggi  seperti air conditioner dan personal computer perlu diperhatikan.
D. Internet of Things
Internet  of  Things (IoT)  menggambarkan  jaringan  objek fisik  yang  disematkan  dengan  sensor,  perangkat  lunak,  dan teknologi lainnya untuk tujuan menghubungkan dan bertukar data  dengan  perangkat  dan  sistem  lain  melalui  internet. Perangkat ini sudah diterapkan mulai dari rumah tangga biasa hingga alat-alat industri yang canggih.

## E. Seasonal Forecasting
Dalam data time-series , seasonality mengacu pada adanya variasi yang terjadi pada interval reguler tertentu baik secara mingguan,  bulanan,  atau  bahkan  triwulanan  (tetapi  tidak pernah  sampai  satu  tahun).  Berbagai  faktor  dapat menyebabkan  musiman  -  seperti  liburan,  cuaca,  dan  hari libur.  Mereka  terdiri  dari  pola  berulang,  periodik,  dan umumnya  teratur yang  dapat  diprediksi  dalam  tingkat  deret waktu.

## F. Time Series
Time  Series forecasting sangat  umum  digunakan  pada peramalan di berbagai bidang seperti energi, bisnis maupun lingkungan.  Peramalan  yang  efektif  tentunya  dapat menghemat  banyak  waktu  dan  biaya,  memfasilitasi perencanaan, penjadwalan dan aktivitas lainnya. Ada situasi di mana sejumlah data yang memiliki deret waktu atau time series perlu dilakukan forecasting secara cepat. Seperti pada pengembangan sistem ini yang memerlukan forecasting yang cepat  dan  tepat  untuk  mengetahui  konsumsi  energi  listrik untuk kedepannya [2].

## G. Anomaly Detection
Deteksi anomali adalah teknik untuk menemukan titik atau pola yang tidak biasa dalam suatu himpunan tertentu. Istilah anomali  juga  disebut  sebagai  outlier.  Sebelumnya,  para peneliti data mining fokus pada teknik lain seperti klasifikasi
Gambar 2. Sensor PZEM-004T.
Gambar 3. Relay 5V.
Tabel 1.
Rekapitulasi perangkat listrik di departemen teknologi informasi ITS
No Perangkat Listrik Rumah
Tangga Estimasi Daya (~W) Jumlah 1 Air Conditioner Besar 1600 11 2 Air Conditioner Kecil 800 6 3 Air Condtioner Lama 800 3 4 Personal Computer 120 56 5 Proyektor 210 5 6 Lampu Neon 28 80 7 Lampu LED Kecil 19 11 8 Kamera CCTV 12 3 9 Speaker Set 30 2 10 TV Lebar 100 2 11 Router D-Link 6 3 12 Router WiFi 5 2 13 Printer 40 2 14 Server Rack 1000 1 15 Teko Listrik 400 1
16 Kipas Angin Kecil
45 1
Gambar 1. Mikrokontroler ESP8266.
dan pengelompokan. Outlier ditemukan sebagai bagian dari proses pembersihan data.
Deteksi anomali mengacu pada masalah menemukan pola dalam  data  yang  tidak  sesuai  dengan  perilaku  yang diharapkan.  Pola-pola  yang  tidak  sesuai  ini  sering  disebut sebagai  anomali,  outlier,  pengecualian,  penyimpangan ataupun sebutan lainnya [3].

## H. Perangkat Keras
Perangkat  keras  merupakan  sebuah  bagian  dari  sistem computer yang nyata dan bisa diraba secara fisik. Perangkat keras  berfungsi  sebagai  bagian  yang  akan  menjalankan instruksi  yang  diberikan  oleh  perangkat  lunak.  Perangkat keras  yang  digunakan  untuk  pengembangan  sistem  adalah NodeMCU  ESP  8266,  sensor  PZEM-004T  serta  kabel jumper.  Salah  satu  contoh  ESP8266  ditunjukkan  oleh Gambar  1.  NodeMCU  V3  8266  merupakan  perangkat mikrokontroler yang berbasis ESP8266 dan memiliki modul WiFi. Perangkat ini dapat diprogram menggunakan perangkat lunak  Arduino  IDE  seperti  halnya  perangkat  Arduino  Uno dan sebagainya.
PZEM-004T  adalah  sebuah  modul  elektronik  yang berfungsi  untuk  mengukur  tegangan,  arus,  daya,  frekuensi, energi dan faktor daya. Dengan kelengkapan fungsi ini, maka modul  PZEM-004T  sangat  ideal  untuk  digunakan  sebagai project maupun eksperimen alat pengukur daya pada sebuah jaringan  listrik  seperti  rumah  atau  gedung.  Modul  PZEM- 004T diproduksi oleh sebuah perusahaan bernama Peacefair, ada  yang  model  10A  dan  100A.  Gambar  2  menunjukkan sebuah sensor PZEM-004T.
Relay adalah perangkat yang digunakan untuk menyambung  atau  memutuskan  sambungan  listrik. Relay terdiri  dari  bagian  mekanis  yang  bergerak  secara  fleksibel yang dikontrol secara elektronik melalui elektromagnet. Pada
dasarnya, relay seperti  sakelar  mekanis  tetapi  dikontrol menggunakan  sinyal  elektronik  dan  tidak  menyalakan  atau mematikannya  secara  manual.  Gambar  3  menunjukkan sebuah relay .
Power adaptor merupakan sebuah alat untuk menyesuaikan  tegangan  listrik  serta  mengubah  arus  AC menjadi  DC.  Pada  sistem  yang  akan  dibuat,  adaptor  akan digunakan  untuk  menyuplai  daya  dari  sumber  listrik  ke ESP8266.  Adaptor  mengubah  tegangan  semula  220V menjadi 5V. Gambar 4 menunjukkan sebuah gambaran dari power adaptor .
Kabel jumper adalah kabel yang sangat sering digunakan pada pengembangan modul alat berbasis IoT seperti Arduino, Raspberry  Pi  dan  lainnya.  Kabel  ini  biasanya  digunakan untuk  menghubungkan  mikrokontroler  tersebut  dengan sensor-sensor, relay, maupun perangkat lainnya. Ada 3 jenis kabel jumper, yaitu male to male, male to female dan female to  female yang  berbeda  pada  ujung  kabelnya.  Perbedaan tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan. Contoh kabel jumper ditunjukkan oleh Gambar 5.

## I. Perangkat Lunak
Perangkat lunak merupakan program yang berisi perintah- perintah  atau  instruksi-instruksi  terkait  mengoperasikan sebuah  komputer  atau  perangkat  keras  terkait.  Perangkat lunak yang digunakan untuk pengembangan sistem ini antara lain adalah CodeIgniter 4, MySQL serta Arduino IDE.
CodeIgniter  adalah  Framework  Aplikasi  atau  sebuah  alat untuk membangun situs web menggunakan PHP. Tujuannya adalah  untuk  memungkinkan  pengembangan  proyek  lebih cepat daripada menulis kode dari awal, dengan menyediakan kumpulan  dokumentasi  yang  lengkap  untuk  fungsi-fungsi yang  umumnya  dibutuhkan,  serta  antarmuka  sederhana  dan struktur logis untuk mengakses dokumentasi ini. CodeIgniter memungkinkan  untuk  secara  kreatif  fokus  pada  proyek dengan  meminimalkan jumlah  kode  yang dibutuhkan untuk fungsi tertentu.
Sebuah program yang fleksibel dan kuat, MySQL adalah sistem database open-source paling populer di dunia. Sebagai bagian  dari  stack  teknologi  LAMP  yang  banyak  digunakan
Gambar 4. Power adaptor.
Gambar 5. Kabel jumper.
Gambar 6. Alur sistem.
Gambar 6. Desain rangkaian alat.
(yang terdiri dari sistem operasi berbasis Linux, server web Apache, database MySQL, dan PHP untuk pemrosesan), ini digunakan  untuk  menyimpan  dan  mengambil  data  dalam berbagai macam aplikasi populer, situs web, dan layanan.
Arduino  IDE  tersedia  untuk  semua  sistem  operasi  yaitu MAC, Windows, Linux dan berjalan di  Platform  Java yang dilengkapi  dengan  fungsi  dan  perintah  bawaan  yang memainkan peran penting dalam debugging, pengeditan dan kompilasi kode. Berbagai modul Arduino tersedia termasuk Arduino  Uno,  Arduino  Mega,  Arduino  Leonardo,  Arduino Micro dan banyak lagi. Masing-masing berisi mikrokontroler di papan yang sebenarnya diprogram dan menerima informasi dalam bentuk kode.

## III. DESAIN

## A. Arsitektur Sistem
Ada  beberapa  penggunaan  teknologi  yang  dibutuhkan Ada beberapa penggunaan teknologi yang dibutuhkan dalam pengembangan sistem, seperti sensor PZEM-004T. Sensor ini dibutuhkan  untuk  membaca  data  konsumsi  daya,  arus, tegangan, energi, frekuensi serta faktor daya. Setelah semua data  didapatkan  melalui  sensor  PZEM-004T,  maka dibutuhkan  ESP8266  untuk  mengirimkan  data  kepada database website  melalui Application  Programming Interface .  Bersamaan  dengan  itu,  ESP8266  juga  akan mengirimkan data kepada MQTT Broker dan MQTT Server yang  akan  bertindak  sebagai  penyedia data  feed .  Sebuah website  tentunya  diperlukan  sebagai dashboard utama pengguna  untuk  melihat  beberapa  rangkuman  konsumsi energi  listrik.  Penggunaan  algoritma  seasonal  dibutuhkan
untuk menganalisis data yang dikumpulkan menjadi prediksi atau forecasting konsumsi  energi  listrik  kedepannya. Diagram aktivitas secara umum digambarkan oleh Gambar 6.

## B. Desain Rangkaian Alat
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  bahwa  sensor  PZEM-004T dihubungkan  dengan  NodeMCU  ESP8266  dengan  kabel jumper.  Untuk  kabel  jumper  berwarna  merah  merupakan sumber daya sensor yang dihubungkan dengan pin VU pada ESP8266.  Untuk  kabel  berwarna  hitam  merupakan  kabel Ground yang juga dihubungkan dengan pin G pada ESP8266. Sedangkan untuk kabel berwarna kuning dan biru merupakan kabel Tx dan Rx yang masing-masing dihubungkan dengan pin Tx dan Rx pada ESP8266 yang terletak pada pin D6 dan D5. Selain itu, terdapat current transformer pada ujung lain dari  sensor  PZEM-004T  yang  mana  terdapat  2  pin  yang nantinya akan dihubungkan pada sumber daya listrik.
Terdapat sebuah adaptor AC ke DC dengan tegangan 220V menjadi  5V  yang  digunakan  untuk  menyuplai  daya  ke ESP8266  yang  tentunya  terhubung  dengan  pin  VIN  dan  G dan  juga  menyuplay  daya  yang  akan  digunakan  oleh relay . Relay digunakan  untuk  menyalakan  dan  memutus  aliran listrik  dan  terhubung  dengan  pin  D8  ESP8266  sebagai pemberi sinyal apakah harus menyalakan listrik atau tidak.

## C. Algoritma Forecasting
Proses diawali dengan diterimanya sebuah data oleh sistem yang akan memanggil fungsi perhitungan forecasting . Sistem lalu  akan  menyimpan  waktu  atau timestamp pada  saat  data diterima.  Waktu  tersebut  digunakan  sebagai  variabel  yang akan  digunakan  saat  mengambil  data  faktor forecasting . Faktor forecasting sendiri merupakan data-data yang bersifat
Gambar 8. Flowchart algoritma forecasting.
Tabel 2. Keterangan rumus perhitungan forecasting No Simbol Keterangan 1 FV nilai forecast 2 V b nilai dasar yang diperoleh dari rata-rata sepanjang waktu 3 V hm nilai rata-rata dengan jam dan menit yang sama 4 V dw nilai rata-rata dengan hari yang sama 5 V dm nilai rata-rata dengan tanggal yang sama 6 V dy nilai rata-rata dengan urutan tanggal yang sama dalam setahun (0-365) 7 V my nilai rata-rata dengan bulan yang sama 8 V wy nilai rata-rata dengan urutan minggu yang sama dalam setahun Tabel 3. Keterangan rumus perhitungan akurasi forecasting No Simbol Keterangan 1 MAPE nilai error forecast 2 n jumlah data forecast 3 A nilai aktual data 4 F nilai forecast
Tabel 4. Klasifikasi data statistik No Klasifikasi Keterangan 1 Penggunaan normal Merupakan penggunaan biasa yang nilainya sama atau di bawah nilai forecast pada waktu yang sama 2 Penggunaan tinggi Penggunaan yang nilainya di atas nilai forecast namun masih di rentang atas nilai forecast tersebut 3 Penggunaan abnormal Penggunaan yang nilainya di atas rentang atas nilai forecast tersebut
periodik, misalnya data yang memiliki jam dan menit sama, data dengan hari, minggu, bulan yang sama dan data periodik lainnya. Flowchart algoritma forecasting ditunjukkan  pada Gambar 8.
Selanjutnya perhitungan akan dilakukan sebanyak 30 kali dengan  maksud  menghitung  nilai forecast pada  30  hari kedepannya pada jam dan menit yang sama. Jika sebelumnya sudah  ada  data  pada  waktu  tersebut,  maka  data  akan diperbarui  atau  dimutakhirkan.  Jika  memang  belum  ada, maka sebuah data baru akan disimpan pada basis data. Data hasil forecasting bersifat  pasif  dan  hanya  akan  ditampilkan sesuai dengan permintaan oleh pengguna.

## D. Rumus Perhitungan Forecasting
Rumus forecasting menggunakan  nilai  dasar  dan  nilai faktor.  Nilai  faktor forecast hanya  digunakan  untuk  setiap device yang  sama  nomor  identitasnya.  Rumus  ini  berlaku untuk  semua  atribut  statistik,  baik  daya,  energi,  tegangan, arus,  factor  daya  maupun  frekuensi.  Berikut  merupakan rumus  beserta  keterangan  yang  digunakan  pada  sistem forecasting yang ditunjukkan pada Tabel 2.
𝐹𝑉 = 𝑉 ℎ𝑚 ∗ 𝑉 𝑑𝑤 ∗ 𝑉 𝑑𝑚 ∗ 𝑉 𝑑𝑦 ∗ 𝑉 𝑚𝑦 ∗ 𝑉 𝑤𝑦 𝑉 𝑏 5

## E. Rumus Perhitungan Akurasi Forecasting
Rumus forecasting menggunakan  selisih  dari  nilai  data power yang  bersifat  mentah  dengan  nilai  hasil  forecasting.
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  akurasi forecasting adalah  metode  MAPE  atau Mean  Absolute Percentage  Error .  Berikut  merupakan  rumus  beserta keterangan yang digunakan untuk menghitung  akurasi pada sistem forecasting yang ditunjukkan pada Tabel 3.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑛 ∑ | 𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | 𝑛 𝑡=1

## F. Algoritma Deteksi Anomali
Pada  pertama  kali  data  diterima,  maka  sistem  akan mengambil  nilai forecast dan  nilai  rentang  atas forecast dengan  nomor  identitas device yang  sama  pada  database. Setelah  nilai  tersebut  didapatkan,  maka  tahap  selanjutnya adalah  mengklasifikasikan  data  tersebut  sesuai  klasifikasi data. Setelah data berhasil diklasifikasikan, maka sistem akan mengambil keputusan, data tersebut diklasifikasikan apakah penggunaan  normal,  penggunaan  tinggi  atau  penggunaan abnormal. Setelah ditetapkan klasifikasinya, lalu sistem akan mengupdate status device sesuai dengan klasifikasi tersebut. Flowchart algoritma  deteksi  anomali  ditunjukkan  pada Gambar 9.

## G. Klasifikasi Data Statistik
Pada sistem yang akan dibuat, data konsumsi energi listrik akan  diklasifikasikan  menjadi  3,  yaitu  penggunaan  normal, penggunaan  tinggi  serta  penggunaan  abnormal.  Perlu diketahui bahwa nilai forecast nantinya memiliki rentang atas
Gambar 7. Algoritma deteksi anomali.
Tabel 5. Rekapitulasi uji coba alat Kode Skenario Terpenuhi Ya Tidak UC-101 Membaca konsumsi listrik ✓ UC-102 Mengirim data ke API ✓ UC-103 Mengirim data ke MQTT Broker ✓ Tabel 6. Rekapitulasi uji coba sistem monitoring Kode Skenario Terpenuhi Ya Tidak UC-201 Memantau konsumsi energi listrik ✓ UC-202 Melakukan filter rentang waktu ✓ Tabel 7. Rekapitulasi uji coba sistem forecasting Kode Skenario Terpenuhi Ya Tidak UC-301 Memantau forecasting energi listrik ✓ UC-302 Menghitung tingkat akurasi forecasting ✓
yang akan digunakan sebagai faktor klasifikasi data statistik. Nilai rentang atas bersifat dinamis dan didapatkan dari rata- rata selisih nilai statistik asli dengan nilai forecast sepanjang waktu  dengan device yang  sama.  Terkait  detail  klasifikasi data tersebut akan dijelaskan pada Tabel 4.

## IV. IMPLEMENTASI

## A. Implementasi Alat
Setelah alat selesai dirangkai dan diprogram menggunakan kode  yang  tertera,  langkah  terakhir  dari  implementasi  alat adalah  memasang  alat  tersebut  pada  sumber  listrik.  Untuk daya yang digunakan dan terhubung langsung pada ESP8266, bisa menggunakan daya dari mana saja, tidak harus langsung dari  sumber  listrik  utama.  Berikut  merupakan  Gambar  10 yang menunjukkan modul alat yang telah dirangkai.

## B. Implementasi Basis Data
Basis  data  diimplementasikan  sesuai  dengan  rancangan yang telah dibuat pada server MySQL. Terdapat 10 tabel yang digunakan  untuk  menyimpan  data  sesuai  dengan  entitas masing- masing. Berikut merupakan implementasi basis data yang ditunjukkan oleh Gambar 11.

## C. Implementasi Fungsi
Implementasi  rancangan  kebutuhan  fungsional  dibuat menggunakan  prinsip Model,  View dan Controller pada framework CodeIgniter  4.  Pada  kelas controller dibuat beberapa fungsi untuk menangani permintaan seperti create, read,  update serta delete .  Setiap  entitas  akan  dibuatkan
sebuah  file  dengan  format  PHP  untuk  mengelompokkan fungsi-fungsi mereka. Pada umumnya fungsi-fungsi tersebut memiliki tujuan untuk mengambil data dari model , mengolah perhitungan data, menampilkan data ke sebuah halaman dan yang tak kalah penting adalah mmeerintah untuk mengelola basis data pada model .
Pada  kelas model dibuat  beberapa  fungsi  yang  langsung berhubungan  dengan  basis  data  dan  dikendalikan  atau dipanggil oleh fungsi-fungsi yang ada pada kelas controller . Setiap entitas akan memiliki sebuah file dengan format PHP untuk menangani tabel dengan entitas yang sama.

## D. Implementasi Forecasting
Gambar 12 merupakan potongan kode sumber implementasi  dari  algoritma  perhitungan forecasting . Algoritma  diimplementasikan  menggunakan  bahasa  PHP dikarenakan  sistem forecasting masih  terintegrasi  pada website.

## E. Implementasi Deteksi Anomali
Pengimplementasian  sistem  deteksi  anomali  berdasarkan rancangan  yang  telah  dibuat.  Implementasi  sistem  deteksi anomali akan ditunjukkan oleh Kode Sumber 2 tertera pada Gambar 13.
Gambar 8. Implementasi alat.
Gambar 9. Arsitektur basis data.
1. foreach
( $forecastFactor [ 'total_average' ] as $key => $value ) { 2. 3. if (( $key != 'id_device' ) && ( $key != 'attempt' ) && ( $key != 'power_gap' )) { 4. foreach ( $forecastFactor as $factor => $facVal ) { 5. $value = $value * $forecastFactor [ $factor ][ $key ] / $forecastFactor [ 'total_average' ][ $key ]; 6. } 7. $forecast [ $key ] = $value ;
Gambar  12.  Kode  sumber  1  implementasi  algoritma  sistem forecasting.
1. $powerGapMean = 1.5 * ( $this - > statisticModel - > getPowerGapMean ( $idDevice )[ 'power_gap_mea
n' ]); 2.
3. if ( $this -> forecastModel - > checkForecast ( $idDevice , $now -> format ( "Y- m-d H:i:s" )) > 0 ) { 4. $fPower = $this -> forecastModel - > getForecast ( $idDevice , $now -> format ( "Y-m- d H:i:s" ))[ 'power' ];
5. $data [ 'power_gap' ] = $data [ 'power' ] - $fPower ; 6. 7. if ( $data [ 'power_gap' ] > 0 ) { 8. if ( $data [ 'power_gap' ] > $powerGapMean ) { 9. $data [ 'consumption' ] = 2 ; 10.
} else { 11. $data [ 'consumption' ] = 1 ; 12.
} 13. $data [ 'consumption' ] = 0 ;
14. 15. } 16. }
Gambar 13. Kode sumber 2 implementasi algoritma deteksi anomali.

## F. Implementasi Antarmuka
Pengimplementasian  antarmuka  berdasarkan  rancangan dan  desain  yang  telah  dibuat.  Implementasi  antarmuka pengguna  berbasis  web  menggunakan  HTML,  CSS, JavaScript, dan dibangun menggunakan framework CodeIgniter 4. Implementasi antarmuka halaman statistik dan forecast yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  14  akan  dijadikan contoh.

## V. UJI COBA DAN ANALISIS
Pada bab ini dijelaskan tentang uji coba dan evaluasi dari implementasi yang telah dilakukan pada penelitian ini. Pada uji coba Tugas Akhir ini, alat dilakukan pemasangan pada 3 titik sumber listrik, yaitu 2 pada sumber listrik air conditioner pada  ruang  Laboratorium  KCKS  dan  1  titik  pada  sumber listrik personal  computer yang  juga  terletak  pada
Laboratorium  KCKS.  Pemasangan  alat  dilakukan  pada tanggal 30 Januari 2022 dan alat mulai berjalan dengan baik pada  tanggal  31  Januari  2022.  Gambar  15  merupakan  alat yang  terpasang  pada air  conditioner sebelah  timur  pada Laboratorium KCKS.
Daftar rekapitulasi pengujian yang dilakukan akan dibagi menjadi uji coba alat, uji coba kebutuhan fungsional, uji coba sistem monitoring, uji coba sistem forecasting serta uji coba sistem deteksi anomali yang ditunjukkan pada Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9.

## VI. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penjabaran  di  subbab-subbab  sebelumnya dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan beberapa poin terkait.
Pemantauan tingkat konsumsi energi listrik secara realtime dapat dilakukan dengan memasang modul alat pada bangunan maupun  sektor  yang  terintegrasi  dengan  sistem  berbasis website yang telah dikembangkan. Alat mampu mengirimkan data  dengan  rata-rata  waktu  sekitar 3,72 detik.  Pengguna yang memiliki hak akses dapat memantau tingkat konsumsi energi listrik secara realtime dengan rata-rata waktu loading selama 6,18 detik. Forecasting konsumsi energi listrik pada waktu mendatang dapat  direalisasikan  menggunakan  algoritma seasonal yang menggunakan  data  konsumsi  energi  listrik  pada  waktu sebelum-sebelumnya dengan tingkat akurasi sebesar 80,86 %, yang didapat menggunakan mean absolute percentage error . Konsumsi  energi  listrik  yang  tidak  wajar  dapat  dideteksi secara realtime menggunakan  klasifikasi  data  berdasarkan hasil dari sistem forecasting . Klasifikasi data dibagi menjadi 3, yaitu konsumsi bersifat normal , konsumsi bersifat tinggi , dan konsumsi bersifat tidak wajar .
Sistem  yang  telah  dikembangkan  mempunyai  peran terhadap  penghematan  konsumsi  energi  listrik  dengan  fitur yang  dapat  mengontrol  alat  yang  terpasang  pada  perangkat maupun sumber listrik. Fitur kontrol alat dapat memutus dan menyambung  aliran  listrik,  serta  mempunyai  tingkat keberhasilan 100 % pada saat dilakukan uji coba.
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  kepada  penulis terkait penelitian ini adalah meliputi sebagai berikut:(1)Memperbanyak  uji  performa  alat  dan  sistem supaya lebih dari 50 kali percobaan;(2)Mengembangkan fitur perhitungan prediksi biaya konsumsi energi listrik;(3)Mengembangkan dashboard pada  platform  lain seperti mobile app .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  ESDM, Handbook  of  Energy  &  Economic  Statistics  of  Indonesia . Jakarta: Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, 2021.
[2]  F.  Martínez,  F.  Charte,  M.  P.  Frías,  and  A.  M.  Martínez-Rodríguez, “Strategies  for  time  series  forecasting  with  generalized  regression neural,” Neurocomputing , 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.12.028.
[3]  H. Belyadi and A. Haghighat, Machine Learning Guide for Oil and Gas Using  Python:  A  Step-by-Step  Breakdown  with  Data,  Algorithms, Codes,  and  Applications.  New  Jersey:  Gulf  Professional  Publishing, 2021, ISBN: 978-012-821929-4.
Gambar 14. Contoh implementasi antarmuka.
Gambar 105. Alat terpasang pada AC barat laboratorium KCKS.
Tabel 8.
Rekapitulasi uji coba sistem deteksi anomali Kode Skenario Terpenuhi Ya Tidak UC-401 Melakukan deteksi anomali ✓ UC-402 Menampilkan status device saat ini ✓ Tabel 9. Rekapitulasi uji coba performa Kode Skenario Terpenuhi Ya Tidak UC-501 Pengiriman data dari alat ke server API ✓ UC-502 Kontrol alat untuk menyalakan dan mematikan listrik
✓