STUDI PERBANDINGAN PERAMALAN INTENSITAS RADIASI MATAHARI DI KOTA MALANG MENGGUNAKAN METODE ANFIS DAN REGRESI LINIER BERGANDA - Anthony Wijoyo; Hadi Suyono (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2018)
Perkembangan penggunaan pembangkit listrik tenaga surya semakin lama semakin pesat. Energi listrik yang dihasilkan sendiri memanfaatkan enregi yang diterima dari sinar matahari. Cuaca yang tidak menentu sendiri ini berubah seiiring waktu tetapi cuaca sendiri dapat diprediksi dengan metode-metode yang ada saat ini. Metode peramalan menggunakan metode artificial intelligence yaitu Adaptive Neuro Fuzzy Inference (ANFIS) dan menggunakan metode konvensional berup metode Regresi Berganda sebagai pembanding. Hasil penelitian menunjukan: 1) Arsitektur ANFIS yang optimal untuk peramalan adalah 5 mf, kurva mf Gaussian Combination, dan pembagian data 90%-10%; 2) Hasil peramalan dengan metode Regresi Berganda di Kota Malang memiliki nilai RMSE 107,4813 MAE 86,7716 sedangkan di Kota Bassel memiliki nilai RMSE 101,9780 dan MAE 71,0880; 3) Hasil peramalan dengan ANFIS di Kota Malang memiliki nilai RMSE 128,665 dan nilai MAE 101,531 sedangkan di Kota Bassel memiliki nilai RMSE 99,2813 nilai MAE 71,9695; 4) Perbandingan peramalan jangka waktu yang lama data Kota Bassel. Melihat dari nilai error dapat diketahui metode ANFIS lebih akurat dalam melakukan peramalan intensitas radiasi matahari; 5) Perbandingan peramalan short term di Kota Malang dengan metode ANFIS memiliki nilai RMSE 114,0588 MAE 96,3178 dan Regresi Berganda memiliki nilai RMSE 95,6449 MAE 80,7259 sedangkan peramalan di Kota Bassel dengan metode ANFIS memiliki nilai RMSE 81,2167 MAE 63,66577 dan metode Regresi Berganda memiliki nilai RMSE 108,9498 MAE 70,1278; Kata kunci: Peramalan, ANFIS, Regresi Berganda, MAE, RMSE, Solar Radiation ABSTRACT The development of the use of solar power plants increasingly rapidly. The self-generated electric energy utilizes the energies received from the sun. The erratic weather itself changes over time but the weather itself can be predicted by the methods that exist today. Forecasting method using artificial intelligence method that is Adaptive Neuro Fuzzy Inference (ANFIS) and using conventional method to multiply Regression method as comparison. The results showed: 1) The optimal ANFIS architecture for forecasting was 5 mf, Gaussian Combination mf curve, and 90% -10% clustering data; 2) Forecasting result with Multiple Regression method in Malang has RMSE 107,4813 MAE 86,7716 whereas in Bassel City has value RMSE 101,9780 and MAE 71,0880; 3) Forecasting result with ANFIS in Malang has RMSE 128,665 and MAE value 101,531 whereas in Bassel City has RMSE 99,2813 MAE value 71,9695; 4) Comparison of long-time data forecasting Bassel City. Viewing from the error value can be known ANFIS method is more accurate in forecasting the intensity of solar radiation; 5) Comparison of short term forecasting in Malang with ANFIS method has RMSE 114,0588 MAE 96,3178 and Multiple Regression has RMSE value 95,6449 MAE 80,7259 while forecasting in Bassel City with ANFIS method has RMSE 81,2167 MAE 63,66577 and the method of Multiple Regression has RMSE value 108,9498 MAE 70,1278; Keywords: forecasting, ANFIS, Multiple Regresion, MAE, RMSE, Solar Radiation