Pemodelan Cuaca Menggunakan Model Hidden Markov Untuk Pemanfaatan Energi Surya - Miftahul Fikri; Samsurizal Samsurizal; Kartika Tresya mauriraya; christiono christiono (KILAT, 2020)
Energi terbarukan merupakan energi alternatif untuk mengatasi permasalahan yang timbul pada energi konvensional, yaitu terbatas dan menimbulkan polusi yang dapat merusak lingkungan. Disisi lain, Indonesia sebagai negara tropis yang terletak di kawasan katulistiwa, memiliki potensi energi matahari yang melimpah dan bersinar sepanjang tahun. LAPAN mencatat radiasi harian rata-rata energi surya adalah 4.8 KWh/m2. Karenanya, sistem pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) memiliki potensi yang sangat besar sebagai sumber energi utama untuk digunakan di Indonesia pada masa depan. Salah satu permasalahan utama saat perencanaan PLTS adalah ketidakpastian cuaca, hal ini menyebabkan kesulitan dalam merencanakan kapasitas PLTS yang dibutuhkan. Permasalahan ini dapat terselesaikan jika ketidakpastian cuaca ini dapat diatasi. Metode yang dapat diandalkan untuk mengatasi ketidakpastian ini adalah pemodelan stokastik, hali ini dikarenakan pemodelan stokastik merupakan suatu model yang dibangun menggunakan aturan-aturan peluang. Model hidden Markov (MHM) merupakan salah satu pemodelan stokastik yang dapat diandalkan tanpa harus mengetahui faktor-faktor penyebab permasalahan yang dimodelkan, termasuk permasalahan pada cuaca ini yang mana faktor-faktor penyebabnya sulit diamati. Ditengah keterbatasan, pemodelan ini menggunakan data cuaca harian BMKG pada wilayah Samarinda, Kalimantan Timur pada tanggal 1 Juli sampai dengan 31 Oktober 2019 (sebanyak 123 hari). Data cuaca yang diperoleh tersebut dikelompokkan menjadi empat kategori, yaitu cerah, cerah-berawan, berawan, hujan. Model dibuat menggunakan data cuaca sebanyak 105 hari, yang mana sisa sebanyak 18 hari digunakan untuk mengecek ketepatan prediksi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki ketepatan sebanyak 87 dari 105 hari (82,86%). Adapun keatepatan model untuk memprediksi sebanyak 13 dari 18 hari (72,67%).