Monitoring pemakaian daya dan arus serta penentuan tarif produksi mesin cnc Router Laser Cutting berbasis Iot menggunakan TinyML

Abstract

Monitoring pemakaian daya dan arus pada kinerja mesin serta penentuan tarif produksi pada mesin CNC Router Laser Cutting merupakan langkah penting untuk meningkatkan efisiensi energi dan akurasi perhitungan biaya produksi pada pengusaha percetakan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau parameter kelistrikan mesin secara real-time serta mengklasifikasikan kondisi kinerja mesin menggunakan pendekatan Tiny Machine Learning (TinyML).Sistem dikembangkan menggunakan sensor PZEM-004T untuk mengukur tegangan, arus, dan daya listrik, serta sensor DS18B20 untuk mengukur suhu kerja mesin. Data sensor dikirimkan ke Firebase dan ditampilkan melalui antarmuka web. Selanjutnya, data tersebut diproses menggunakan metode Multilayer Perceptron (MLP) untuk mengklasifikasikan kondisi mesin ke dalam kategori Daya normal dan Daya heavy, serta digunakan sebagai dasar dalam penentuan tarif produksi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor PZEM-004T memiliki rata-rata error pengukuran sebesar 0,39% untuk tegangan dan 5,39% untuk arus, sedangkan sensor DS18B20 memiliki rata-rata error sebesar 0,31%, sehingga dinilai cukup akurat untuk sistem monitoring. Model MLP yang diimplementasikan menggunakan TinyML pada ESP32 mampu mengklasifikasikan kondisi kinerja mesin dengan baik berdasarkan parameter konsumsi daya dan suhu. Sistem yang dikembangkan juga berhasil menghitung tarif produksi secara lebih akurat berdasarkan durasi operasi dan konsumsi energi mesin.