Tugas Akhir Sarjana
Penentuan Model Prediksi Intensitas Radiasi Matahari Berbasis Pembelajaran Mesin untuk Pengembangan Sistem Rumah Tenaga Surya
Energi surya, sebagai sumber energi terbarukan, mampu menghasilkan listrik yang ramah
lingkungan. Indonesia memiliki potensi besar menjadikan energi surya sebagai sumber
pembangkit listrik. Persentase penyinaran matahari di Banten tahun 2022 menunjukkan
rata-rata lama penyinaran matahari di atas 30%, dengan puncak tertinggi mencapai
63.06% di bulan Agustus. Potensi tersebut membuka peluang penggunaan energi
terbarukan untuk membangun sistem rumah tenaga surya (solar home system) dengan
teknologi panel surya. Adanya fluktuasi cuaca dan tingkat kestabilan pancaran sinar
matahari, membutuhkan kajian komprehensif tentang intensitas radiasi matahari agar
menjadi rujukan bagi para pengembang sistem rumah tenaga surya. Penelitian ini
ditujukan untuk menentukan model prediksi untuk mendalami potensi dan menentukan
kelayakan intensitas matahari suatu wilayah. Penentuan model prediksi menggunakan
metode pembelajaran mesin. Setelah melakukan kajian dengan beberapa algoritma
pembelajaran mesin, ditemukan bahwa algoritma ARIMA menghasilkan model yang
paling baik. Penerapan algoritma ARIMA berhasil memprediksi intensitas radiasi
matahari di Kota Tangerang Selatan dengan rentang nilai 1204,89 Wh - 5713,13 Wh.
Hasil prediksi mencapai akurasi 77,29%, dengan toleransi kesalahan 5,40%. Penelitian
ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan memiliki potensi untuk mendukung
pengembangan sistem rumah tenaga surya.
Kata Kunci: panel surya, intensitas radiasi matahari, pembelajaran mesin, algoritma arima
Tidak tersedia versi lain