Prediksi Temperatur Pengosongan Baterai Lithium Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average - Christio Revano Mege; Septia Eka Marsha Putra; Sefrani IG Siregar (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2023)
Baterai litium-ion merupakan kandidat terdepan dalam penggunaannya sebagai penyimpan energi untuk listrik yang dihasilkan energi alternatif. Salah satu keuntungan dari tipe penyimpanan energi ini adalah kerapatan energi yang tinggi. Namun kinerja setiap sel lithium ion dalam modul sangat bergantung pada temperatur operasi yaitu antara 00C – 400C. Kenaikan temperatur baterai melebihi batas tersebut dapat secara signifikan mengurangi kinerja baterai. Oleh sebab itu diperlukan prediksi temperatur untuk mengetahui kapan temperatur baterai bisa naik melewati batas 400C. Dalam penelitian ini data temperatur yang diperoleh dari tahap pengambilan data digunakan sebagai data latih dan data uji untuk prediksi temperatur dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model kemudian dievaluasi dengan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Deviation (MAD). Hasil menunjukkan model ARIMA dapat memprediksi kenaikan suhu baterai saat pengosongan pada kuat arus 10A, 20A, dan 30A. Model memiliki prediksi yang baik karena nilai RMSE dan MAD lebih kecil dari setengah standar deviasi data pengukuran.