<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="162979">
 <titleInfo>
  <title>ANALISIS ENERGI PROPORSIONAL RNPADA PENGENDALIAN SUN TRACKER DUAL-AXIS</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Rauzatul Jannah</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Teknik Elektro</publisher>
   <dateIssued>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Theses</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Abstrak-Sun tracker terdiri dari dua jenis energi, yaitu energi proporsional dan energi operasional. Energi proporsional merujuk pada energi bersih yang disimpan dalam baterai, sedangkan energi operasional digunakan untuk mendukung kinerja mekanik dalam sistem pelacak matahari (sun tracker). Salah satu tantangan utama dalam sistem ini adalah tingginya konsumsi energi operasional, yang dapat menurunkan efisiensi total sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja sistem sun tracker dua sumbu dengan menganalisis pembatasan pergerakan motor servo berdasarkan selisih pembacaan sensor LDR menggunakan nilai ambang (threshold) sebesar 50, 100, dan 150. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), yang menggabungkan keunggulan pembelajaran dari Artificial Neural Network (ANN) dan fleksibilitas logika fuzzy dalam memodelkan sistem nonlinier serta menangani data yang tidak pasti secara adaptif. Pemodelan ANFIS dilakukan dengan menguji 24 konfigurasi fungsi keanggotaan untuk menentukan struktur ANFIS yang paling optimal. Hasil analisis nilai threshold menunjukkan bahwa nilai 100 memberikan efisiensi terbaik dalam menghasilkan pergerakan serta energi proporsional. Sedangkan dalam analisis algoritma ANFIS, hasil terbaik diperoleh oleh tipe fungsi keanggotaan Generalized Bell (gbellmf) dan konfigurasi 9×9, yang menghasilkan nilai error terkecil sebesar 0,011692. Validasi model menggunakan data uji eksternal menunjukkan nilai RMSE sebesar 0,1128 dan MSE sebesar 0,0127, yang mengindikasikan akurasi prediksi yang tinggi serta kemampuan generalisasi yang baik. Penerapan kontrol ANFIS pada sistem dual-axis PV yang dianalisis dalam penelitian ini menunjukkan peningkatan efisiensi energi proporsional rata-rata sebesar 3%, dari 90% menjadi 93%. Hal ini menunjukkan efektivitas ANFIS dalam meningkatkan kinerja sistem pelacak matahari dengan menyesuaikan respons terhadap perubahan intensitas cahaya secara adaptif.&#13;
&#13;
Kata kunci: terknologi pelacakan matahari, energi proporsional, algoritma ANFIS, sun tracker dual-axis, efisiensi energi.&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>162979</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-07-17 19:16:54</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-07-18 09:30:04</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>