Taufan Hanafi Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2026

Theses

Peningkatan kebutuhan energi listrik mendorong pemanfaatan energi terbarukan, khususnya energi surya. Namun, sifat radiasi matahari yang fluktuatif menyebabkan ketidakpastian daya keluaran sistem fotovoltaik (PV) dan berpotensi mengganggu perencanaan operasi sistem tenaga. Oleh karena itu, diperlukan model prediksi yang akurat dan adaptif terhadap dinamika kondisi cuaca. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi daya keluaran PV berbasis Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) dengan memanfaatkan data meteorologis Kota Banda Aceh. Data yang digunakan meliputi Global Horizontal Irradiance (GHI), Direct Normal Irradiance (DNI), Diffuse Horizontal Irradiance (DHI), dan suhu udara periode 2019–2020 dengan resolusi per jam. Data diolah dalam bentuk deret waktu, kemudian dilakukan perhitungan Plane of Array Irradiance (G_poa) menggunakan pustaka pvlib dengan mempertimbangkan kemiringan dan orientasi panel. Nilai G_poa digunakan untuk mengestimasi daya keluaran PV (P_ac) sebagai variabel target. Dataset dibentuk menggunakan skema sliding window 24 jam dan dibagi menjadi data latih dan data uji. Model Bi-LSTM dikembangkan dengan dua lapisan berurutan, dropout, serta mekanisme early stopping, dan dilatih menggunakan optimasi ADAM dengan fungsi kehilangan MSE. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwa model Bi-LSTM menghasilkan performa prediksi yang lebih baik dibandingkan LSTM, dengan nilai RMSE 3,905 W, MAE 1,84 W, dan MAPE 4,14%. Model mampu merepresentasikan fluktuasi daya PV secara stabil mengikuti pola radiasi harian. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Bi-LSTM efektif digunakan untuk prediksi daya PV di wilayah tropis dan berpotensi mendukung perencanaan sistem energi surya berbasis data. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1710337 2026-01-23 17:11:11 2026-01-26 09:43:22 machine generated