digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Annisa Allfazira
PUBLIC Ratnasari

COVER Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 1 Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 2 Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 3 Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 4 Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 5 Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

PUSTAKA Annisa Allfazira
Terbatas  Ratnasari
» Gedung UPT Perpustakaan

Energi merupakan salah satu kebutuhan penting dalam kehidupan manusia dan dalam pertumbuhan ekonomi. Setiap tahunnya, permintaan energi dunia terus meningkat sedangkan persediaannya semakin menurun, sehingga perlu dilakukan tindakan manajemen energi dengan melibatkan pengguna. Pada penelitian ini, dibangun suatu sistem pemantauan konsumsi energi rumah tangga untuk pengguna dengan metode disagregasi energi, untuk mengetahui status aktif dan non-aktif serta konsumsi energi dari setiap perangkat. Dalam proses pengiriman data, digunakan teknologi Internet of Things (IoT) sehingga data dapat dikirimkan, diproses, dan ditampilkan di user interface secara real time. Digunakan dua metode untuk melakukan disagregasi energi, yaitu optimasi kombinatorial dan Factorial Hidden Markov Model (FHMM). Metode optimasi kombinatorial terbagi lagi menjadi tiga yaitu tanpa preprocessing, dengan median filter, dan dengan median filter dan moving average. Metode yang digunakan divalidasi pada beban lima buah lampu. Sistem yang dibangun untuk validasi terdiri dari meter energi untuk mengukur daya beban, server untuk melakukan pemrosesan data, dan user interface untuk menampilkan data. Setelah dilakukan validasi, metode yang menghasilkan akurasi terbaik, yaitu metode FHMM, diimplementasikan pada dataset AMPDs yang berisi data daya perangkat-perangkat di dalam suatu rumah. Implementasi metode dilakukan pada lima, enam, dan tujuh perangkat. Setelah itu, dilakukan simulasi pemantauan secara real time menggunakan data lima perangkat. Hasil validasi menunjukkan bahwa metode optimasi kombinatorial tanpa preprocessing menghasilkan akurasi 97,73%, dengan median filter 98,86%, dengan median filter dan moving average 99,97%, sedangkan metode FHMM menghasilkan akurasi 100%. Sementara itu, hasil implementasi pada lima perangkat rumah tangga menghasilkan akurasi 88,06%, enam perangkat 83,59%, dan tujuh perangkat 50,75%. Selain itu, simulasi pemantauan real time yang dibangun mampu melakukan pemantauan secara real time setiap 1 menit sekali.