Pemodelan dan Pemetaan Potensi Energi Angin Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) di Bendungan Karangkates Kabupaten Malang

Transkripsi

1 Pemodelan dan Pemetaan Potensi Energi Angin Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) di Bendungan Karangkates Kabupaten Malang O L E H : A H M A D Z A K I Z A K A R I A ( ) Pembimbing I : Imam Abadi ST, MT Pembimbing II :Ir. Ali Musyafa, MSc

2 Latar Belakang Sebagai salah satu sumber energi alternatif yang ramah lingkungan, angin dapat dimanfaatkan dalam pemenuhan kebutuhan akan energi listrik. Namun, tidak semua daerah memiliki angin yang potensial, begitu juga di Indonesia.. Di wilayah Jawa Timur, potensi energi angin masih belum banyak dikembangkan. Dalam pengembangan potensi energi angin di Jawa Timur, perlu adanya pemetaan energi angin yang meliputi peta kecepatan angin di tiap tiap daerah di Jawa Timur. Hal ini dimaksudkan agar nantinya wilayah yang dipetakan energi anginnya dapat dimanfaatkan dengann optimal.

3 Permasalahan Permasalahan yang terdapat dalam tugas akhir ini adalah bagaimana memetakan dan memodelkan energi angin yang terdapat di sekitar bendungan Karangkates kabupaten Malang dan bagaimana memodelkan kecepataan angin dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) serta memetakannya dalam bentuk windrose.

4 Tujuan Tujuan dari tugas akhir inii adalah untuk memetakan energi angin yang terdapat di sekitar bendungan Karangkates kabupaten Malang dan memodelkan kecepataan angin dengann menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan memetakannya dalam bentuk windrose.

5 Batasan Masalah Batasan masalah dalam tugas akhir ini adalah : Variabel yang diukur adalah besar kecepatan angin, suhu udara, arah angin, kelembaban udara, dan tekanan udara. Wilayah yang dijadikan objek pengkuran dan pemetaan adalah daerah sekitar bendungan Karangkates kabupaten Malang Data yang diperoleh yaitu data dari stasiun BMKG Karangkates kabupaten Malang. Metode pemodelan mengunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Jenis pemetaan menggunakan model windrose.

6 Metodologi Penelitian

7 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 dataa 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 Data yang diambil adalah data harian. Pengolahan data 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 tahap validasi. Proses pemetaan dalam bentuk windrose menggunakan software WRPLOT Setelah data dimodelkan dan hasil model divalidasi, maka dari data yang telah didapatkan akan dibuat pemetaan berupa windrose yang merupakan distribusi dari besar kecepatan angin dan arah angin dalam jangka waktu tertentu.

8 Metode Jaringan Syaraf Tiruan

9 Yang termasuk data inputan adalah suhu udara, tekanan udara, dan klembaban udara. Sedangkan data output yang diinginkan adalah kecepatan angin dan arah angin. Sebelum data 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 dibandingkan dengan data output dari stasiun dengan parameter nilai RMSE terkecil dan VAF terbesar.

10 Secara umum diagram alur pemodelan menggunakan JST adalah sebagai berikut:

11 Pemetaan dalam bentuk windrose Pemetaan dalam bentuk windrose merupakan salah satu metode memetakan kecepatan dan arah angin yang sederhana. Dengan menggunakan prinsip distribusi frekwensi kecepatan dan arah angin akan dapat dihasilkan sebuat peta distribusi angin dan arahnya dalam bentuk windrose.

12 Contoh windrose

13 Grafik Data Input dan Output Sebelum dan Sesudah Scalling Data input sebelum scalling

14

15 Data input setelah proses scalling

16

17 Data output sebelum proses scalling

18

19 Data output setelah proses scalling

20

21 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 multilayer perceptron (MLP) dengann 3 hidden node. Proses validasi menggunakan sisa 151 data.

22 Konstruksi Jaringan training

23

24

25 Nilai RMSE yang didapatkan dari prses training adalah: Training kecepatan angin, RMSE = Training arah angin, nilai RMSE = 0,1061 Nilai VAF yang didapatkan dari prses training adalah: Training kecepatan angin, VAF = Training arah angin, nilai VAF =

26 Validasi

27

28 Nilai RMSE yang didapatkan dari prses validasi adalah: Training kecepatan angin, RMSE = Training arah angin, nilai RMSE = Nilai VAF yang didapatkan dari prses training adalah: Training kecepatan angin, VAF = Training arah angin, nilai VAF =

29 Pemetaan dalam bentuk windrose Pemetaan alam bentuk windrose ini bertujuan untuk melihat bagaimana pola distribusi kecepatan dan arah angin di wilayah bendungan Karangkates

30 Windrose tahun 2008

31

32 Windrose tahun 2009

33

34 Windose januari april 2010

35

36 Kesimpulan Dari hasil simulasi dan analisis pada tugas akhir ini dapat diambil beberapa kesimpulan: Hasil pemodelan kecepatan dan arah angin menggunakan JST menghasilkan RMSE training kecepatan angin sebesar dan nilai RMSE training untuk arah angin sebesar 0,1061. Untuk nilai VAF training kecepatan angin sebesar dan nilai VAF training arah angin sebesar Hasil training pemodelan merupakan hasil yang maksimum dari beberapa eksperimen yang telah dilakukan. Pemetaan data kecepatan dan arah angin menggunakan windrose dilakukan untuk periode tahunan.

37 Saran Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, saran yang perlu disampaikan adalah sebaiknya untuk pengambilan data dari stasiun cuaca menggunakan data tiap jam agar jumlah data yang digunakan dalam proses training lebih banyak dan lebih mewakili untuk kondisi di tiap jam nya. Selain itu variabel variabel yang berpengaruh terhadap arah dan kecepatan angin agar ditambah, tidak hanya suhu, kelembaban dan tekanan udara.

38