Optimasi Penggunaan Energi Listrik Bagi Pelanggan Rumah Tangga Berbasis Machine Learning dan Internet of Things: Optimization of Electric Energy Usage for Household Customers Based on Machine Learning and Internet of Things - Piu, Sriwahyuningsih; Arifin, Arham; Rizal, Muhammad (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2024)
Penggunaan energi yang efisien merupakan tantangan penting dalam rumah tangga modern. Namun, kurangnya kesadaran akan konsumsi energi sehari-hari seringkali menyebabkan pemborosan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi konsumsi energi yang mampu memperkirakan konsumsi harian berdasarkan data historis, sehingga dapat meningkatkan kesadaran pengguna. Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan sensor PZEM-004T diterapkan untuk memprediksi konsumsi energi pada perangkat AC dan TV. Model ini memprediksi konsumsi energi pada hari ke-8 sebesar 5.23 kWh, dibandingkan dengan konsumsi aktual 5.30 kWh, menghasilkan error sebesar 0.07 kWh dan akurasi prediksi mencapai 98.66%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini efektif dalam memprediksi konsumsi energi, yang berpotensi membantu rumah tangga dalam mengelola dan menghemat energi secara lebih efisien.