Penerapan Machine Learning Pada Smart Socket Dengan Multi Sensor Untuk Adaptasi Pola Pemakaian Pengguna

Abstract

Peralatan elektronik masa kini tidak hanya dituntut untuk mampu memenuhi kebutuhan manusia yang semakin kompleks dan mendetail, namun telah menghadapi tantangan baru, yaitu tuntutan kemampuan alat dalam beradaptasi dengan kebutuhan manusia itu sendiri. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibuat sebuah prototype alat berupa stopkontak yang dilengkapi dengan multi sensor yang bertujuan untuk mendapatkan behavior dari user yang nantinya akan digunakan sebagai konfigurasi ON/OFF sistem pada stopkontak tersebut, yang kemudian disebut dengan smart socket. Terdapat beragam metode yang relevan telah diuji dan diaplikasikan pada penelitian-penelitian sebelumnya, salah satunya adalah stopkontak multi-fitur multi-sensor dengan kontroler kondisional namun, metode tersebut kurang efektif karena user diharuskan melakukan konfigurasi awal untuk menggunakan smart socket tersebut, dan sistemnya yang bersifat statis sehingga user diharuskan mengubah konfigurasi setiap kali kondisi yang diinginkan berubah. Adapun metode y ng digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan KMeans clustering, dimana metode tersebut akan mengolah data respon user yang direkam oleh sistem menjadi sebuah konfigurasi ON/OFF otomatis yang dapat flexible berubah mengikuti behavior dari user tersebut. Hasil dari pengujian sistem terhadap dua subjek user didapatkan konfigurasi user1 (sistem akan menyala dari jam 12:21:37 hingga jam 17:53:18 dengan rata-rata konsumsi daya dalam satu hari adalah 165.61 Watt), user2 (sistem akan menyala dari jam 21:29:55 hingga jam 08:41:31, akan menyala lagi dari jam 17:40:13 hingga jam 18:14:51 dengan rata-rata konsumsi daya dalam satu hari adalah 543.14 Watt).