ATHOILLAH AKBAR FUAD AMIN (2025) PERANCANGAN PLTS ON-GRID MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DAN PVLIB. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (1MB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (567kB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (248kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (609kB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (4MB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (845kB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (222kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (331kB)
[thumbnail of Lampiran] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Download (11MB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (712kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (7MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) on-grid menggunakan pendekatan prediktif yang mengintegrasikan algoritma machine learning (ML) dan pustaka simulasi PVLib. Tiga model ML yang digunakan dalam studi ini adalah ARIMA, Long Short-Term Memory (LSTM), dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), yang dibandingkan dalam meramalkan parameter lingkungan seperti iradiasi matahari, suhu udara, dan kecepatan angin. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model XGBoost memberikan akurasi terbaik dengan nilai RMSE sebesar 5,52, MAE sebesar 1,80, dan R² sebesar 0,96. Hasil prediksi tersebut digunakan sebagai input untuk simulasi teknis sistem PLTS menggunakan PVLib. Perancangan sistem dilakukan dengan menggunakan panel Canadian Solar 400W dan inverter ABB PVI-6000, serta optimasi sudut azimuth dan kemiringan panel. Sistem yang dirancang menghasilkan efisiensi ratarata konversi AC/DC sebesar 94,49% dengan total output energi AC tahunan sebesar 4381,02 kWh.

Dosen Pembimbing: Faaris Mujaahid, B.Eng., M.Sc. | NIDN0518078702
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Machine Learning; PVLib simulation; Photovoltaic design
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User: Eko Kurnawan
Date Deposited: 12 Aug 2025 09:36
Last Modified: 12 Aug 2025 09:36
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/52068

Actions (login required)

View Item View Item