Prediksi Cuaca Sebagai Indikator Sumber EBT Menggunakan Estimasi Fuzzy Logic

Shenni Meila Khalda Labibah; Sonki Prasetya; Isnanda Nuriskasari

Authors

Shenni Meila Khalda Labibah Program Studi Teknik Konversi Energi, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta
Sonki Prasetya Program Studi Teknik Konversi Energi, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta
Isnanda Nuriskasari Program Studi Teknik Konversi Energi, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta

Abstract

Prakiraan cuaca dirancang untuk memonitor, membaca, dan mengumpulkan data kuantitatif tentang keadaan atmosfer suatu tempat tertentu yang tidak menentu setiap waktunya. Maka dari itu dibuatlah rancang bangun Weather Station berbasis IoT dengan sistem terpadu mencakup Arduino Uno sebagai mikrokontroler, sensor DHT22 mendeteksi suhu dan kelembaban, sensor BH1750 mendeteksi intensitas cahaya, Anemometer mendeteksi kecepatan angin, sensor MQ135 mendeteksi senyawa kimia gas, modul GPS Ublox NEO-6MV2, dan menggunakan source platform IoT NodeMCU ESP8266. Data uji yang diperoleh akan di analisa menggunakan platform MatlabR2015a dan menerapkan aplikasi GUI sebagai media prediksi cuaca. Dari hasil pengujian data didapat presentase error prediksi cuaca metode fuzzy logic 1.49164e−6 atau sama dengan 0.0037 dan akurasi data 99.99%. Optimalisasi penggunaan EBT dengan mempertimbangkan pengaruh kinerja PLTS meliputi nilai iradiasi matahari terbesar pada pukul 13.00 WIB dengan nilai 263.372 W/m2, kualitas udara CO 7.1 μg/m³, dan suhu 34.167℃ terbesar pada pukul 14.00 WIB.

References

V. P. Lestari, “PERMASALAHAN DAN TATANGAN PROGRAM PENINGKATAN KONTRIBUSI ENERGI BARU DAN TERBARUKAN DALAM BAURAN ENERGI NASIONAL”.

A. D. Afriyani, S. Prasetya, and R. Filzi, “Analisis Pengaruh Posisi Panel Surya terhadap Daya yang dihasilkan di PT Lentera Bumi Nusantara,” Semin. Nas. Tek. Mesin, pp. 176–183, 2019, [Online]. Available: http://prosiding.pnj.ac.id/index.php/sntm/article/view/2016

S. Prasetya, L. Li, G. Hunter, and J. G. Zhu, “Prospect of renewable energy utilization in a Indonesian city through microgrid approach,” 2012 22nd Australas. Univ. Power Eng. Conf. "Green Smart Grid Syst. AUPEC 2012, 2012.

R. N. Ilham, “Sistem Monitoring Pendingin Pada Panel Surya Berbasis Internet Of Things (IoT),” pp. 377–384, 2021, [Online]. Available: https://repository.pnj.ac.id/id/eprint/3041/%0Ahttps://repository.pnj.ac.id/id/eprint/3041/7/Teks Pendahuluan.pdf

H. S. Wicaksana, M. Putra, and D. P. Djenal, “Evaluasi Kinerja Automatic Weather Station Berdasarkan Pengamatan Paralel di Stasiun Meteorologi Kemayoran,” Semin. Nas. Tek. …, vol. 6, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://prosiding.pnj.ac.id/index.php/snte/article/view/3021

R. Y. Wiguna and H. Hanny, “Sistem berbasis aturan menggunakan logika fuzzy tsukamoto untuk prediksi jumlah produksi roti pada cv. gendis bakery,” Progr. Stud. Tek. Inform. Fak. Ilmu Komputer, Univ. Dian Nuswantoro, 2015.

S. Prasetya et al., “Smart braking actuator control for a heavy weighted electric vehicle,” J. Mech. Eng. Res. Dev., vol. 44, no. 1, pp. 8–16, 2020.

S. Prasetya et al., “Artificial intelligence for smart electric vehicle braking system,” J. Mech. Eng. Res. Dev., vol. 43, no. 6, pp. 106–112, 2020.

N. Ritha and R. Wardoyo, “Implementasi Neural Fuzzy Inference System dan Algoritma Pelatihan Levenberg-Marquardt untuk Prediksi Curah Hujan,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 10, no. 2, p. 125, 2016, doi: 10.22146/ijccs.15532.

M. Noviansyah, “Pengenalan Dasar Matlab,” 2019, 2019.

A. Setiawan, B. Yanto, and K. Yasdomi, Logika Fuzzy Dengan Matlab (Contoh Kasus Penelitian Penyakit Bayi dengan Fuzzy Tsukamoto), no. July. 2018.

U. S. Utara, “Universitas Sumatera Utara,” 2020.

E. W. Saputra, “Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Mamdani Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Penentuan Penerima Beasiswa,” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, p. 76, 2020, doi: 10.12928/jstie.v8i2.14846.

I. Arieska and N. H. Pusponegoro, “Pendugaan Standard Error Dan Confidence Interval Koefisien Gini Dengan Metode Bootstrap: Terapan Pada Data Susenas Provinsi Papua Barat Tahun 2013,” Apl. Stat. Komputasi Stat., vol. 8, no. 2, pp. 57–66, 2016.

M. I. Maulana, V. Naubnome, and J. Sumarjo, “Pengaruh iradiasi dan temperatur terhadap efisiensi daya keluaran pada pemodelan photovoltaic canadian solar 270 wp,” J. Polimesin, vol. 19, no. 2, pp. 176–181, 2021.

H. Asy’ari, Jatmiko, and Angga, “Intensitas Cahaya Matahari Terhadap Daya Keluaran Panel Sel Surya,” Simp. Nas. RAPI XI FT UMS, pp. 52–57, 2012.

I. M. Peters, S. Karthik, H. Liu, T. Buonassisi, and A. Nobre, “Urban haze and photovoltaics,” Energy Environ. Sci., vol. 11, no. 10, pp. 3043–3054, 2018, doi: 10.1039/c8ee01100a.

A. G. Wicaksena and B. Winardi, “Pada Tegangan , Arus Dan Daya Keluaran Plts Terhubung Grid 380 V,” 2016.