Pemodelan dan Pemetaan Potensi Energi Angin Pemetaan dalam bentuk Pemetaan dalam bentuk windrose satu

  • View
    21

  • Download
    0

Embed Size (px)

Text of Pemodelan dan Pemetaan Potensi Energi Angin Pemetaan dalam bentuk Pemetaan dalam bentuk windrose...

  • Pemodelan dan Pemetaan Potensi Energi  Angin Menggunakan Jaringan Syaraf 

    Tiruan (JST) di Bendungan Karangkates  Kabupaten Malang 

    OLEH 

    AHMAD  ZAK I 

    ( 2 40 6   1 0 0   0 5 7 ) 

    Pembimbing I  : Imam Abadi ST, MT  Pembimbing II :Ir. Ali Musyafa’ , MSc 

    Pemodelan dan Pemetaan Potensi Energi  Angin Menggunakan Jaringan Syaraf 

    Tiruan (JST) di Bendungan Karangkates  Kabupaten Malang 

    OLEH  : 

    ZAK I  ZAKAR IA 

    ( 2 40 6   1 0 0   0 5 7 ) 

    : Imam Abadi ST, MT  :Ir. Ali Musyafa’ , MSc

  • Latar Belakang 

    Sebagai  salah  satu  sumber  ramah  lingkungan,  angin  pemenuhan  kebutuhan  akan  tidak  semua  daerah  memiliki  begitu  juga  di  Indonesia.  potensi  energi  angin  dikembangkan.  Dalam  pengembangan  angin  di  Jawa  Timur,  perlu  angin yang meliputi peta kecepatan  daerah  di  Jawa  Timur.  Hal  nantinya  wilayah  yang  dipetakan  dapat dimanfaatkan dengan 

    Latar Belakang 

    sumber  energi  alternatif  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam 

    akan  energi  listrik.  Namun,  memiliki  angin  yang  potensial, 

    .  Di  wilayah  Jawa  Timur,  masih  belum  banyak 

    pengembangan  potensi  energi  perlu  adanya  pemetaan  energi  kecepatan angin di tiap – tiap  Hal  ini  dimaksudkan  agar  dipetakan  energi  anginnya 

    dengan optimal.

  • Permasalahan 

    Permasalahan  yang  terdapat  adalah  bagaimana  memetakan  energi  angin  yang  terdapat  Karangkates  kabupaten  memodelkan  kecepataan  menggunakan metode Jaringan  serta memetakannya dalam 

    Permasalahan 

    terdapat  dalam  tugas  akhir  ini  memetakan  dan  memodelkan  terdapat  di  sekitar  bendungan 

    Malang  dan  bagaimana  kecepataan  angin  dengan 

    Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  dalam bentukwindrose.

  • Tujuan 

    Tujuan dari  tugas  akhir  ini  energi  angin  yang  terdapat  Karangkates  kabupaten  Malang  kecepataan  angin  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dalam bentuk  windrose. 

    Tujuan 

    ini  adalah untuk memetakan  terdapat  di  sekitar  bendungan 

    Malang  dan  memodelkan  dengan  menggunakan  metode 

    (JST)  dan  memetakannya

  • Batasan Masalah 

    Batasan masalah dalam tugas   Variabel yang diukur adalah  udara,  arah  angin,  kelembaban  udara. 

     Wilayah  yang dijadikan objek  adalah  daerah  sekitar  kabupaten Malang 

     Data  yang  diperoleh  yaitu  Karangkates kabupaten Malang 

     Metode pemodelan mengunakan  (JST). 

      Jenis pemetaan menggunakan 

    Batasan Masalah 

    akhir ini adalah :  adalah besar kecepatan angin, suhu  kelembaban  udara,  dan  tekanan 

    objek pengkuran dan pemetaan  bendungan  Karangkates 

    yaitu  data  dari  stasiun  BMKG  Malang. 

    mengunakan Jaringan Syaraf Tiruan 

    menggunakan modelwindrose.

  • Metodologi Penelitian Metodologi Penelitian

  •   Studi Literatur 

    Yang dilakukan dalam studi literatur adalah mengetahui lingkungan sekitar lokasi  bendungan Karangkates yang akan dijadikan objek penelitian, mengetahui metode yang  akan digunakan, dan mencari referensi dari jurnal yang telah ada sebelumnya. 

      Pengambilan data dari stasiun Geofisika Karangkates 

    Pada tahap ini dilakukan pengambilan data dari stasiun geofisika Karangkates yang  meliputi data kecepatan angin, arah angin, suhu udara, tekanan udara, dan kelembaban  udara mulai bulan Januari 2008 sampai akhir bulan April 2010. Data yang diambil  adalah data harian. 

      Pengolahan data 

    Data yang telah didapatkan kmudian melalui proses  telah didapatkan sehingga dapat dip roses untuk di ­ 

      Proses pemodelan menggunakan jaringan syaraf tiruan 

    Pada tahapan ini adalah tahapan dimana dari data yang telah didapatkan dan diolah,  kemudian dimodelkan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Metode JST ini  terdiri dari beberapa tahapan antara lain, tahap  tahap validasi. 

      Proses pemetaan dalam bentuk windrose 

    Setelah data dimodelkan dan hasil model divalidasi, maka dari data yang telah  didapatkan akan dibuat pemetaan berupawindrose  besar kecepatan angin dan arah angin dalam jangka waktu tertentu. 

    Yang dilakukan dalam studi literatur adalah mengetahui lingkungan sekitar lokasi  bendungan Karangkates yang akan dijadikan objek penelitian, mengetahui metode yang  akan digunakan, dan mencari referensi dari jurnal yang telah ada sebelumnya. 

    Pengambilan data dari stasiun Geofisika Karangkates 

    Pada tahap ini dilakukan pengambilan data dari stasiun geofisika Karangkates yang  meliputi data kecepatan angin, arah angin, suhu udara, tekanan udara, dan kelembaban  udara mulai bulan Januari 2008 sampai akhir bulan April 2010. Data yang diambil 

    Data yang telah didapatkan kmudian melalui proses scalling untuk mengubah data yang  telah didapatkan sehingga dapat dip roses untuk di ­training. 

    Proses pemodelan menggunakan jaringan syaraf tiruan 

    Pada tahapan ini adalah tahapan dimana dari data yang telah didapatkan dan diolah,  kemudian dimodelkan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Metode JST ini  terdiri dari beberapa tahapan antara lain, tahap preprocessing data, tahap training, dan 

    windrosemenggunakan softwareWRPLOT 

    Setelah data dimodelkan dan hasil model divalidasi, maka dari data yang telah  windrose yang merupakan distribusi dari 

    besar kecepatan angin dan arah angin dalam jangka waktu tertentu.

  • Metode Jaringan Syaraf Tiruan Metode Jaringan Syaraf Tiruan

  •   Yang termasuk data inputan adalah suhu udara, tekanan udara, dan  klembaban udara. Sedangkan data output yang diinginkan adalah  kecepatan angin dan arah angin. 

      Sebelum data­data input output lapangan digunakan untuk identifikasi  jaringan syaraf tiruan, maka dilakukan proses 

      Selanjutnya memasuki proses training menggunakan JST. Metode  training yang digunakan adalah metode 

      Setelah mendapatkan model, kemuadain model tersebut divalidasi.  Validasi ini dilakukan untuk mengetahui keakurasian dari model.  Dapat diketahui dengan melihat respon output model yang  dibandingkan dengan data output dari stasiun dengan parameter nilai  RMSE terkecil dan VAF terbesar. 

    Yang termasuk data inputan adalah suhu udara, tekanan udara, dan  klembaban udara. Sedangkan data output yang diinginkan adalah 

    data input output lapangan digunakan untuk identifikasi  jaringan syaraf tiruan, maka dilakukan proses scalling. 

    Selanjutnya memasuki proses training menggunakan JST. Metode  training yang digunakan adalah metode Lavenberg Marquardt. 

    Setelah mendapatkan model, kemuadain model tersebut divalidasi.  Validasi ini dilakukan untuk mengetahui keakurasian dari model.  Dapat diketahui dengan melihat respon output model yang 

    dari stasiun dengan parameter nilai

  • Secara umum diagram alur pemodelan  sebagai berikut: 

    pemodelanmenggunakan JST adalah

  • Pemetaan dalam bentuk 

    Pemetaan dalam bentuk windrose  satu metode memetakan  yang  sederhana.  Dengan  distribusi  frekwensi kecepatan  dapat  dihasilkan  sebuat  arahnya dalam bentukwindrose 

    Pemetaan dalam bentuk windrose 

    windrose merupakan salah  kecepatan  dan  arah  angin 

    Dengan  menggunakan  prinsip  kecepatan dan arah angin akan 

    peta  distribusi  angin  dan  windrose.

  • Contohwindrose

  • Grafik Data Input dan Output Sebelum dan Sesudah  Scalling 

    Data input sebelum scalling 

    Grafik Data Input dan Output Sebelum dan Sesudah  Scalling

  • Data input setelah proses scalling scalling

  • Data output sebelum proses scalling scalling

  • Data output setelah proses scalling scalling

  • Tahap Training 

     Data yang dugunakan sebanyak 700 data dari 851  data. 

     Data masukan berupa suhu, tekanan, dan  kelambaban udara. 

     Data keluaran berupa arah dan kecepatan angin. 

     Menggunakan trainin Lavenberg Marquardt. 

     Arsitektur jaringan dalam bentuk  perceptron (MLP) dengan 3 

     Proses validasi menggunakan sisa 151 data. 

    Training 

    Data yang dugunakan sebanyak 700 data dari 851 

    Data masukan berupa suhu, tekanan, dan 

    Data keluaran berupa arah dan kecepatan angin. 

    Menggunakan trainin Lavenberg Marquardt. 

    Arsitektur jaringan dalam bentukmultilayer  (MLP) dengan 3 hidden node. 

    Proses validasi menggunakan sisa 151 data.

  • Kons