Amsyari, Fahni (2023) Implementasi Algoritma Regresi Linear berganda untuk sistem monitoring dan prediksi Penggunaan listrik berbasis Internet of Things. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (415kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (768kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (574kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (866kB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (640kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (581kB) | Request a copy |
Abstract
Sepanjang tahun 2021, jumlah pengguna IoT di Indonesia lebih banyak dibandingkan pengguna smartphone yang terkoneksi. Diperkirakan, jumlah pengguna perangkat IoT pada tahun 2025 akan berada di kisaran 658 juta perangkat pasca hadirnya layanan 5G. Dengan adanya sistem monitoring penggunaan listrik berbasis IoT, pengguna dapat memantau konsumsi listrik secara realtime dan mendapatkan informasi yang lebih akurat mengenai tren penggunaan energi. Selain itu, penggunaan algoritma machine learning yang mempelajari suatu data untuk memperoleh hasil prediksi di masa yang akan datang berguna untuk mengetahui pola konsumsi listrik yang digunakan. Tujuan penelitian ini adalah memadukan algoritma regresi linear berganda dan teknologi IoT untuk melakukan monitoring dan prediksi penggunaan listrik. Perangkat IoT yang dikembangkan menggunakan NodeMCU untuk transmisi data dan modul PZEM-004T untuk membaca beban kelistrikan. Pada sisi API dan aplikasi pengguna dibangun menggunakan Laravel 8 dan disisipkan algoritma regresi linear berganda dengan metode perhitungan least square yang digunakan untuk mengamati dan memprediksi konsumsi listrik. Penelitian ini diuji pada sejumlah kamar kos dengan beban listrik yang variatif selama beberapa bulan observasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa dari algoritma regresi linear berganda dalam memprediksi penggunaan listrik memiliki nilai RMSE sebesar 0.0493 yang berarti cukup baik dengan toleransi error 5% dan rata-rata akurasi prediksi sebesar 91.98%. Selain itu, performa monitoring penggunaan listrik menggunakan IoT memiliki nilai akurasi sebesar 98.07% dengan toleransi waktu transmisi data kurang dari 3 detik.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Machine Learning;Internet of Things;Regresi Linear Berganda;Least Square;Listrik |
Subjects: | Data Processing, Computer Science > Computer Science Education Special Computer Methods > Computer Pattern Recognition Applied Physics > Electrical Engineering Applied Physics > Computer Engineering |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Fahni Amsyari |
Date Deposited: | 11 Aug 2023 01:33 |
Last Modified: | 11 Aug 2023 01:33 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/73396 |
Actions (login required)
View Item |