Implementasi TinyML untuk Monitoring Penggunaan Listrik pada Mesin Sablon Gelas Berbasis IoT di CV Tornado Printing

Abstract

Energi listrik merupakan kebutuhan utama dalam mendukung aktivitas manusia, termasuk pada sektor usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) yang sangat bergantung pada perangkat berbasis listrik. CV Tornado Printing sebagai UMKM sablon cup minuman di Kota Batam menghadapi tantangan dalam pengelolaan konsumsi energi akibat operasional mesin sablon yang berlangsung secara kontinu, sehingga penelitian ini mengimplementasikan sistem monitoring dan kontrol penggunaan listrik berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan Tiny Machine Learning (TinyML) menggunakan sensor PZEM-004T untuk pemantauan konsumsi energi listrik dan sensor proximity untuk perhitungan jumlah produksi cup. Implementasi TensorFlow Lite pada ESP32 DevKit-C memungkinkan proses klasifikasi efisiensi penggunaan listrik dilakukan langsung pada perangkat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor memiliki tingkat akurasi yang baik dengan rata-rata error sebesar 0,063% pada pengukuran tegangan, 8,29% pada pengukuran arus, 2,78% pada pengukuran faktor daya (power factor), serta 5% pada sensor proximity, sementara model TinyML mampu mengklasifikasikan status efisiensi penggunaan listrik dengan tingkat akurasi sebesar 97%. Sistem yang dibangun mampu melakukan monitoring dan klasifikasi efisiensi penggunaan listrik secara otomatis dan real-time, sehingga membantu pelaku UMKM dalam mengoptimalkan konsumsi energi listrik serta meningkatkan efisiensi dan keterukuran proses produksi.