Analisis Performansi Naive Bayes Dalam Mendeteksi Penggunaan Listrik Berlebih Berbasis Smart Metering

ANDI AKHMAD FAUZI

Informasi Umum

Kode

19.04.585

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

366 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Listrik sudah menjadi kebutuhan hidup untuk saat ini. Penggunaan listrik sehari-hari di rumah tangga bermacam-macam sesuai aktivitas yang dilakukan. Akan tetapi, tanpa disadari biaya penggunaan listrik yang dibayarkan besar. salah satu penyebabnya yaitu penggunaan listrik yang berlebihan pada alat elektronik. Untuk mengatasi masalah tersebut, peneliti merancang sebuah sistem yang dapat memonitor penggunaan listrik pada alat yang terhubung dan menginformasikan ke pengguna saat penggunaan listrik berlebihan. Sistem ini dirancang berbasis desain Smart Metering dengan Internet of Things(IoT) dan mengimplementasikan metode klasifikasi Naive Bayes untuk pembelajaran mesin. Metode Naive Bayes dipilih karena mudah diterapkan, memiliki model dan hanya membutuhkan data training dengan jumlah kecil. Sistem bekerja dengan membaca data sensor yang diproses dengan metode klasifikasi Naive Bayes untuk menghasilkan nilai prediksi penggunaan listrik. Data dibagi ke 3 jenis alat dan pemakaian pada jam tertentu untuk menentukan kondisi penggunaan listriknya. Hasil penelitian mendapatkan sistem dapat bekerja dengan baik dan dapat mendeteksi penggunaan listrik berlebih dengan akurasi sebesar 83.3%.