Prediksi Tenaga Surya Menggunakan Internet of Things dan Convolutional Neural Networks [HHN, IDV]

Abstract

Peningkatan kebutuhan energi yang berkelanjutan mendorong upaya dalam mengoptimalkan sumber energi terbarukan, seperti tenaga surya. Namun, salah satu tantangan utama dalam pemanfaatan tenaga surya adalah prediksi yang akurat terhadap produksi energi yang dipengaruhi oleh berbagai faktor lingkungan. Dalam tugas akhir ini, mengembangkan sistem prediksi tenaga surya berbasis Internet of Things (IoT) dan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat terhadap potensi energi surya. Teknologi IoT digunakan untuk mengumpulkan data lingkungan secara real-time, termasuk intensitas cahaya matahari, suhu, dan kelembaban. Data yang terkumpul kemudian diproses oleh model CNN untuk memprediksi keluaran energi secara dinamis dengan mempertimbangkan pola data historis dan faktor-faktor eksternal.

Kata kunci: tenaga surya, internet of things, convolutional neural networks.