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.
Konstruksi Jaringan Jaringan training
Nilai RMSE yang didapatkan adalah: Training kecepatan angin, RMSE = 0.0669
Training arah angin, nilai RMSE = 0,1061
Nilai VAF yang didapatkan adalah: Training kecepatan angin, VAF = 77.8375
Training arah angin, nilai VAF = 81.0271
didapatkan dari prses training
, RMSE = 0.0669
RMSE = 0,1061
didapatkan dari prses training
, VAF = 77.8375
VAF = 81.0271
Validasi Validasi
Nilai RMSE yang didapatkan dari prses validasi adalah: Training kecepatan angin, RMSE = 0.0544
Training arah angin, nilai RMSE = 0.1345
Nilai VAF yang didapatkan dari prses training adalah: Training kecepatan angin, VAF = 75.7591
Training arah angin, nilai VAF = 71.8832
Nilai RMSE yang didapatkan dari prses validasi
Training kecepatan angin, RMSE = 0.0544
Training arah angin, nilai RMSE = 0.1345
Nilai VAF yang didapatkan dari prses training
Training kecepatan angin, VAF = 75.7591
Training arah angin, nilai VAF = 71.8832
Pemetaan dalam
Pemetaan alam bentukwindrose melihat bagaimana pola arah angin di wilayah bendungan
bentuk windrose
windrose ini bertujuan untuk distribusi kecepatan dan
bendungan Karangkates
Windrose tahun tahun 2008
Windrose tahun tahun 2009
Windose januari januari – april 2010
Kesimpulan
Dari hasil simulasi dan analisis pada beberapa kesimpulan:
Hasil pemodelan kecepatan dan menghasilkan RMSE training kecepatan nilai RMSE training untuk arah VAF training kecepatan angin training arah angin sebesar 81.0271
Hasil training pemodelan merupakan beberapa eksperimen yang telah dilakukan
Pemetaan data kecepatan dan arah dilakukan untuk periode tahunan
Kesimpulan
pada tugas akhir ini dapat diambil
dan arah angin menggunakan JST kecepatan angin sebesar 0.0669 dan angin sebesar 0,1061. Untuk nilai sebesar 77.8375 dan nilai VAF
0271.
merupakan hasil yang maksimum dari dilakukan.
arah angin menggunakan windrose tahunan.
Saran
Dari hasil penelitian yang yang perlu disampaikan pengambilan data dari stasiun data tiap jam agar jumlah dalam proses training mewakili untuk kondisi di variabelvariabel yang berpengaruh dan kecepatan angin agar suhu, kelembaban dan tekanan
Saran
yang telah dilakukan, saran disampaikan adalah sebaiknya untuk
stasiun cuaca menggunakan jumlah data yang digunakan
lebih banyak dan lebih di tiap jam nya. Selain itu berpengaruh terhadap arah agar ditambah, tidak hanya tekanan udara.
Recommended
