Volume 5 Nomor 2, Desember 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PREDIKSI KECEPATAN ANGIN UNTUK MENGETAHUI SUMBER ENERGI ALTERNATIF MENGGUNAKAN REGRESI ANN (STUDI KASUS: PROVINSI ACEH TAHUN 2022)

## WIND SPEED PREDICTION TO KNOW ALTERNATIVE ENERGY SOURCES USING ANN REGRESSION
(CASE STUDY: ACEH PROVINCE IN 2022)
Aulia Rahman 1 , Ipin Sugiyarto 2 , Umi Faddillah 3 , Bibit Sudarsono 4
1 Universitas Brawijaya, 2 Universitas Nusa Mandiri, 3,4 Universitas Bina Sarana Informatika ipin.isy@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
There are many energy sources that are used as a source of electric power, one of which is wind power. The data source was taken from the BMKG dataset  in  Aceh Besar District from January 2018 to  December 2021. This research  was  conducted  to  predict  wind  speed  as  an  alternative  energy  source  in  Aceh  Province  using  ANN regression. Data processing is carried out by testing the epoch of the Rs and MSE values, then predicting wind speed in excel format and formulated with a formula to calculate the power generated as wind energy output to drive the turbine. The results of this study show that in one year, the average wind blows is 3.911602 m/s and the results of electric power show that the highest number occurs on the 190th day with a maximum total of 853.3333 watts. Wind speed affects alternative energy sources. Aceh Province lacks potential if it is developed into a Wind Power Plant area, therefore Aceh Province can utilize other energy as an alternative source of electrical energy.

## Keywords: Wind Speed Prediction, ANN, Aceh

## ABSTRAK
Ada  banyak  sumber  energi  yang  digunakan  sebagai  sumber  tenaga  listrik,  salah  satunya  yaitu  tenaga  angin. Sumber  data  yang  diambil  dari  dataset  BMKG  di  Kabupaten  Aceh  Besar  dari  Januari  2018  sampai  Desember 2021. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi kecepatan angin sebagai sumber energi alternatif di Provinsi Aceh menggunakan regresi ANN. Pengolahan data dilakukan dengan testing epoch dari nilai Rs dan MSE, lalu memprediksi kecepatan angin dalam format excel dan diformulasikan dengan rumus untuk menghitung daya yang dihasilkan sebagai output energi angin untuk menggerakan turbin. Hasil penelitian ini menunjukkan dalam satu tahun, rata-rata angin berhembus sebesar 3.911602 m/s dan hasil daya listrik menunjukkan angka tertinggi terjadi dihari  ke  190  dengan  total  maksimal  853.3333  watt.  Kecepatan  angin  berpengaruh  terhadap  sumber  energi alternatif.  Di  Provinsi  Aceh  kurang  memiliki  potensi  bila  dikembangkan  menjadi  daerah  Pembangkit  Listrik Tenaga  Angin,  oleh  karena  itu  Provinsi  Aceh  dapat  memanfaatkan  energi  lain  sebagai  sumber  energi  listrik alternatif.
Kata Kunci : Prediksi Kecepatan Angin, ANN, Aceh

## PENDAHULUAN
Saat  ini  Provinsi  Aceh  termasuk Kabupaten  Aceh  Besar  sangat  bergantung pada  energy  listrik  PLN  yang  bersumber dari PLTU dan PLTGU yang menggunakan batubara. Kondisi pasokan energy listrik di Kabupaten  Aceh  Besar  saat  ini  sudah sangat  menggangu  kelancaran  aktivitas masyarakat.  Pemerintah  Provinsi  Aceh menempuh  kebijakan  dengan  pemadaman listrik  yang  bergilir,  bahkan  terkadang sistem  pemadaman  makin  signifikan frekuensinya  yang  sangat  menghambat
berbagai aktivitas masyarakat dan pemerintah di berbagai sektor.
Untuk menambah kapasitas pembangkit  listrik  maka  pemerintah  Aceh perlu memikirikan energy alternative yang baru  dan  berpotensi  di  Kabupaten  Aceh Besar  selain  uap  dan  batubara  karena tenaga  uap  dan  batubara  tidak  baik  bagi kesehatan.  Dan  juga  harga  batubara  yang semakin tinggi menimbulkan krisis energy listrik  di  Kabupaten  Aceh  Besar  sebagai pusat  pemerintahan  dan  perdagangan  di Provinsi Aceh. Salah satu energy
alternative  yang  baru  tersebut  adalah energy  angin  (Saputra,  2022;  Sary  et  al., 2022).
Adanya  krisis  energy  listrik  di Provinsi  Aceh  khususnya  di  Kabupaten Aceh  Besar  mendorong  penelitian  ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui besarnya  potensi  energy  angin  yang  dapat dikonversi ke energy listrik. Hasil penelitian  ini  menjadi  salah  satu  rujukan bagi  pemerintah  daerah  dalam  mengatasi krisis  energy  listrik  di  Kabupaten  Aceh Besar  dan  sekitarnya.  Pemerintah  dapat melakukan perencanaan pembangunan instalasi  listrik  yang  menggunakan  energy angin di  titik-titik yang berpotensi penggunaan energy angin untk pembangkit listrik.  Disamping  itu  dengan  mendorong penggunaan  energy  alternative  yang  baru dan  relative  ramah  lingkungan  seperti energy  angin  akan  meminimalisir  polusi udara  di  Kabupaten  Aceh  Besar.    Oleh karena  itu  melalui  penelitian  ini  telah dilakukan  prediksi  kecepatan  angin  untuk mengetahui  sumber  energi  alternatif  di Provinsi Aceh (Fadhli & Syahputra, 2019).
Dalam memprediksi kecepatan angin untuk mengetahui sumber energi alternatif diperlukan  prediksi  yang  akurat.  Metode yang digunakan dalam memprediksi kecepatan angin yaitu dengan menggunakan  metode  Artificial  Neural Network  (ANN).  Menurut  (Vamsidhar, 2010),  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau Artificial  Neural  Network  (ANN)  adalah prosesor  yang  terdistribusi  besar-besaran secara parallel yang dibuat dari unit proses sederhana,  yang  mempunyai  kemampuan untuk  menyimpan  pengetahuan  berupa pengalaman  dan  dapat  digunakan  untuk proses  lain.  Algoritma  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Artificial Neural  Network  (ANN)  Backpropagation.
Menurut Vamsidhar et al (2010),
Backpropagation  atau  propagasi  error adalah  metode  umum  dari  pembelajaran
Jaringan Syaraf Tiruan bagaimana menyelsaikan  suatu  tugas  pembelajaran terawasi dan merupakan implementasi dari delta  rule.  Hal  ini  juga  menyediakan
metode  komputasi  yang  efisien  untuk perubahan  bobot  dalam  jaringan  umpan maju (feed forward) dengan unit-unit fungsi aktivasi  terdiferensial  untuk  pembelajaran sebuah  set  pola  input  output.  (Abiodun, 2019). Setelah menghitung akurasi menggunakan  algoritma  backpropagation, dilanjutkan  dengan  regresi  non    linier, untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Menurut  (Bilgili,  2010),  regresi  non  linier adalah  bentuk  hubungan  atau  fungsi  di mana  variabel  bebas  X  dan  atau  variabel terikat  Y  dapat  berfungsi  sebagai  faktor atau variabel dengan pangkat tertentu.
Dalam  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh  (Kusumodestoni,  2015) dalam penelitiannya yang berjudul “Pengujian  Algoritma  Artificial  Neural Network (ANN) Untuk Prediksi Kecepatan Angin”.  Dengan  menggunakan  metode backpropagation didapatkan tingkat akurasi rata-rata  yang  baik  yaitu  96%.  Sedangkan nilai rata-rata kerapatan daya angin jam per harian yaitu 45.030 W/m2. Pada penelitian sebelumnya setelah diprediksi menggunakan  algoritma  backpropagation tidak  dilanjutkan  dengan  korelasi  regresi non linear. Sehingga tingkat akurasi masih kurang  efektif,  sedangkan  pada  penelitian yang  penulis    lakukan  setelah  diprediksi menggunakan  algoritma  backpropagation hasil  nilai  MSE  kemudian  dilanjutkan dengan regresi non linier untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi.
Berdasarkan  dari  latar  belakang permasalahan  yang  telah  dijabarkan  dari uraian sebelumnya, maka dapat dirumuskan permasalahannya yaitu, apakah metode  Regresi  ANN  dapat  memprediksi kecepatan  angin  sebagai  sumber  energi alternatif?  Dan  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengetahui  prediksi  kecepatan angin  di  Provinsi  Aceh  sebagai  sumber energi  listrik  alternatif  dengan  metode Regresi ANN

## METODE Alir Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  melalui beberapa  tahapan  seperti  studi  literatur
dengan cakupan variabel angin serta ANN untuk  memodelkan  dataset  yang  didapat, pengumpulan data, pengolahan data sampai analisa  potensi  kecepatan  angin  yang dimiliki  oleh  Kabupaten  Aceh  Besar sebagai potensi energi alternatif yang lebih lengkapnya dapat dilihat pada alur dibawah ini (Abiodun et al., 2018):

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Dataset
Dataset adalah sebuah kumpulan data yang  bersifat  sebagai  himpunan  data  yang berasal dari informasi-informasi pada masa sebelumnya  dan  siap  untuk  dikelola menjadi  sebuah  informasi  baru  dengan menggunakan teknik pembelajaran supervised  learning.  Dimana  digunakan untuk  sistem  prediksi  sebagai  acuan pendukung keputusan.
Pada penelitian ini penulis menggunakan dataset laporan cuaca harian bmkg provinsi Aceh mulai dari tahun 2018 sampai 2021 yang diambil dari data stasiun klimatologi aceh besar. Data ini kemudian dibagi  lagi  menjadi  dua  dataset,  yaitu dataset 1 yang berisi data iklim harian mulai
tahun  2018  sampai  2020,  dan  dataset  2 yaitu data iklim harian pada tahun 2021.

## Korelasi antar variabel
Korelasi  adalah  cara  untuk  mencari suatu hubungan antara dua variabel.dengan kata  lain,  korelasi  adalah  (Zhang,  2021) salah  satu  dari  bentuk  dan  ukuran  yang mempunyai  beberapa  variabel  dalam hubungan  dengan  menggunakan  kata  dari korelasi  positif  sehingga  dapat  terjadi perubahan  meningkat  pada  suatu  benda atau objek atau variabel.

## Gambar 2. Heatmap Matplotlib untuk Mengukur Korelasi antar Variabel
Terlihat  dari  heatmap  diatas,  bahwa variabel yang memiliki korelasi yang bagus dengan  variabel  ff_x  adalah  variabel RH_avg dan Tavg

## Preprocessing
Data  Preprocessing  (Kılıç,  2022) merupakan  salah  satu  tahapan  dalam melakukan  mining  data.  Sebelum  menuju ke  tahap  selanjut  pemprosesan.  Data mentah  akan  diolah  terlebih  dahulu.  Data Preprocessing atau praproses data biasanya dilakukan melalui cara eliminasi data yang tidak sesuai. Selain itu dalam proses ini data akan diubah dalam bentuk yang akan lebih dipahami  oleh  sistem.  Tahapan  ini digunakan  untuk  menghilangkan  beberapa permasalahan  yang  bisa  mengganggu  saat pemrosesan  data.  Hal  tersebut  karena banyak data yang formatnya tidak konsisten. Data  preprocessing  merupakan  teknik paling  awal  sebelum  melakukan  data mining.  Namun  terdapat  beberapa  proses juga  dalam  data  preprocessing  seperti membersihkan, mengintegrasikan,
mentransformasikan  dan  mereduksi  data. Pada  bagian  preprocessing  ini  kita melaksanakan  normalisasi  data  agar  data dapat  digunakan  sebagai  bahan  ajar  dari model prediksi yang akan kita buat.
Untuk
memudahkan dalam memahami  alur  kerja  dari  preprocessing, berikut  adalah  gambar  penjelasan  dari tahap-tahap yang dilalui: a. Merubah tipe data pada ddd_car menjadi data numeric.

## Gambar 3. Proses perubahan data categorical menjadi numerical
Langkah  pertama  yang  dilakukan untuk membaca data yang diproses adalah dengan merubah data pada variabel ddd_car (arah  mata  angin)  sebagai  data  categorical (huruf)  menjadi  numerical  (angka)  agar dapat  dibaca  oleh  sistem  google  collab dalam proses training data.
b. Mengisi data pada kolom yang kosong
Gambar 4. Mengisi Missing Data Gambar  diatas  menunjukan  adanya data  kosong  (missing  data)  pada  setiap variabel  selain  variabel  ddd_car.  Untuk menutupi data kosong tersebut, maka solusi yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan pembaharuan  input  (update  input)  nilai mean  dari  masing-masing  variabel  ke dalam kolom yang kosong.

## Gambar 5. Hasil Update Missing Data
Menggunakan Nilai Mean tiap Variabel
c. Mencari  nilai  X  dan  nilai  Y  untuk modelling
Huruf  X  merupakan  himpunan  yang mewakili  seluruh  variabel  dalam  dataset yang diinput untuk mencari nilai memprediksi  yang  akan  diperoleh  setelah melalui  proses  training  dan  hasil  dari pengolahan  dari  himpunan  X  didapatkan dalam  himpunan  Y  sebagai  hasil  prediksi yang  kemudian  diteruskan  ke  tahap modelling.
Gambar 6. Proses Prediksi nilai Y menggunakan Dataset X
Gambar 7. Hasil prediksi nilai data Y menggunakan dataset variabel X
Gambar diatas mewakili hasil pengolahan data himpunan X namun karena data  yang    dimuat  dalam  himpunan  Y belum  menjadi  satu  array  (susunan terorganisir), sehingga data dalam himpunan Y harus melalui proses modifikasi  reshape  terlebih  dahulu  agar dapat digunakan dalam proses modelling.

## Gambar 8. Proses Modifikasi Reshape

## Gambar 9. Hasil Modifikasi Reshape

## Modeling
Data  modelling  (Bermejo,  2019) adalah  proses  menghasilkan  diagram deskriptif  hubungan  antara  berbagai  jenis informasi  yang  akan  disimpan  dalam database.Salah  satu  tujuan  data  modelling yaitu untuk menciptakan metode penyimpanan informasi yang paling efisien sambil  tetap  menyediakan  akses  dan pelaporan  yang  lengkap.  untuk  proses modelling ini kita menggunakan perbandingan  untuk  data  train  dan  tesnya adalah  90%  train  dan  10%  test,  dengan epoch 100%.

## Akurasi dari model
Dengan  mempertimbangkan  hasil modeling  yang  telah  digunakan  dengan melakukan testing epoch sebanyak 10 kali sebagaimana  yang  digambarkan  melalui tabel dibawah ini:
Tabel 1. Akurasi 10 kali uji coba epoch Training
Ke - R2 Score MSE 1 0.5902107887285393 0.09207339075443695 2 0.5994654245542954 0.09102776565321372 3 0.5575014502303453 0.09567749643595673 4 0.5977717401200056 0.09122002080568571 5 0.5892160314420207 0.09218507641798886 6 0.5385550059489903 0.09770433796960727 7 0.6126095344427257 0.08952170411480562 8 0.6056114562722836 0.09032667470901391 9 0.5992912692198027 0.09104755326840988 10 0.58014905658388 0.09319689504176666 Tabel tersebut menggambarkan bahwasannya  dalam  10  kali  uji  coba, terdapat  10  nilai  akurasi  yang  dihasilkan dan dengan mempertimbankan nilai tertinggi  dari  R2  score  dan  nilai  MSE, peneliti  mendapatkan  tingkat  akurasi  data tertinggi diwakili oleh R2 dan MSE sebagai berikut:
R2 score :  0.6102615674323724 MSE :  0.08979258903920924 Ini  menunjukkan  bahwa  dataset memiliki akurasi yang kurang baik dengan akurasi  seperti  diatas  dan  juga  jika  kita melihat  dari  korelasi  dan  juga  loss  yang terjadi saat training model, dapat disimpulkan  bahwa  yang  bermasalah  ada pada datasetnya.

## Grafik dari epoch
Epoch  (Giebel,  2013)  adalah  ketika seluruh  dataset  sudah  melalui  proses training  pada  Neural  Network  sampai dikembalikan ke awal untuk sekali putaran, karena  satu  Epoch  terlalu  besar  untuk dimasukkan  (feeding)  kedalam  komputer maka  dari  itu  kita  perlu  membaginya kedalam  satuan  kecil  (batches).  Seiring bertambahnya  jumlah  epoch,  semakin banyak  pula  weight  (bobot)  yang  berubah dalam  Neural  Network  dan  kurvanya melengkung dari kurva yang kurang sesuai hingga selaras dengan kurva yang overfitting.

## Gambar 10. Grafik Pergerakan Epoch
Grafik  yang  ditampilkan  diatas merupakan  hasil  testing  epoch  dengan keterangan  pergerakan  naik  turun  selama proses  testing  epoch  berjalan.  Proses tersebut menunjukkan bahwasannya model tersebut termasuk kedalam kategori overfitting  karena  pergerakan  grafik  yang ditunjukan  mengindikasikan  bahwa  model tidak  stabil  dalam  menangani  training dataset.

## Data Akuisisi
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan  data  sekunder  dimana  data
klimatologis yang digunakan dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  laman  Badan Meteorologi,  Klimatologis  dan  Geofisika (BMKG) lewat Unit Pembantu Tugas (UPT) Stasiun  Klimatologis  Aceh  Besar  yang terletak di Kabupaten Aceh Besar.
Jenis  variable  klimatologi  yang dimanfaatkan tersebar dari sebaran
temperatur minimum, temperatur maksimum dan temperatur rata-rata, tingkat  kelembaban  rata-rata,  curah  hujan, lama penyinaran matahari, kecepatan angin maksimum  serta  kecepatan  angin  rata-rata dan  arah  angin  terbanyak  dengan  periode pengumpulan dataset iklim harian terhitung dari  tahun  Januari  2018-Desember  2021 dengan total data harian sebanyak 1461 hari.
Penggunaan  dataset  pada  pengujian ini dibagi kedalam 2 data, yakni jangkauan data  selama  3  tahun  terhitung  dari  tahun 2018  sampai  dengan  2020  untuk  menguji validitas  data  dan  tahun  2021  untuk menghitung  prediksi  di  tahun  2022 mendatang.

## Visualisasi Data
Lewat  pengujian  validitas  data  yang dilakukan melalui program Microsoft Excel, ditemukan bahwasannya data yang termuat pada tahun 2018 memiliki tingkat validitas yang tinggi dikarenakan memiliki kelengkapan data yang lebih baik dibanding dengan  data  tahun  2019  dan  tahun  2020 meskipun terdapat beberapa kolom variabel yang memiliki nilai kosong (nol).
Kemudian  dengan  memperhatikan tingkat  korelasi  yang  sudah  ditentukan dengan  menggunakan  modeling  heatmap matplotlib  menggunakan  Google  Collab, ditemukan  hasil  akhir  keterkaitan  yang tinggi  antara  kecepatan  angin  maksimum, temperatur rata-rata dan tingkat kelembaban udara sebagaimana ditampilkan pada gambar berikut:

## Gambar 11. Heatmap Matplotlib untuk Mengukur Korelasi antar Variabel
Rentang skala yang digunakan dalam diagram  diatas  ditandai  dengan  1.0  untuk tingkat korelasi tinggi dan skala -0.6 untuk tingkat  korelasi  yang  rendah  atau  tidak berkorelasi.  Dengan  memperhatikan  skor diatas,  dapat  disimpulkan  terdapat  dua variabel yang memiliki tingkat dependensi cukup tinggi yakni 0.7 poin untuk angin dan variable temperature sebesar 0.69 poin.
Mempertimbangkan  dua  variabel yang  memiliki  tingkat  hasil  testing  yang tinggi,  maka  data  ini  menggunakan  dua variabel tersebut untuk mengetahui tingkat korelasinya. Berikut adalah tingkat korelasi dari kedua variabel tersebut:
1.  Kecepatan  angin  maksimum  (ff_x) memiliki  skor  0.22  korelasi  dengan temperatur rata-rata (Tav_avg)
2.  Kecepatan  angin  rata-rata  (ff_avg) memiliki  skor  0.29  korelasi  dengan temperatur rata-rata (Tav_avg).
Setelah  mengetahui  tingkat  korelasi antara variabel di atas, dengan menggunakan  program  Microsoft  Excel berikut visualisasi yang telah dilakukan ke dalam bentuk diagram garis:
Gambar 12. Grafik Visualisasi Temperatur Maksimum dan Kecepatan Angin Maksimum tahun 2018
Gambar 13. Grafik Visualisasi Temperatur Rata-rata dan Kecepatan Angin Maksimum

## tahun 2018
Pengolahan  visualisasi  data  diatas telah  melalui  proses  normalisasi  data  agar memiliki  nilai  prosentase  dimana  telah dilakukan konversi nilai untuk menyamakan  format  nilai  menjadi  satuan prosentase  dengan  melakukan  kalkulasi sebagai berikut:
1.  Konversi  temperatur  rata-rata  dalam satuan celcius (°C) dengan mencari nilai maksimal temperatur (ditemukan 31°C) kemudian dikalikan dengan 100
(x/31*100%)
2.  Konversi  kecepatan  angin  maksimum dengan  satuan  (m/s)  dengan  mencari nilai  maksimal  kecepatan  (ditemukan  9
m/s) kemudian dikalikan 100
(x/9*100%).
Sebagai  acuan  untuk  mengukur validitas data yang dipakai, dapat disimpulkan bahwasanya data diatas memberikan informasi:
1.  Pergerakan  kecepatan  angin  di  titik maksimum  cukup  dipengaruhi  oleh tingkat  temperature  dimana  keduanya berjalan berbanding lurus namun
temperatur  udara  memiliki  tingkat konsistensi yang konstan
2.  Perubahan sedikit pada nilai temperatur memiliki pengaruh besar
pada perubahan nilai kecepatan angin. Namun hal  ini  tidak  berlaku  sebaliknya  karena nilai  temperature  memiliki  tingkat konsistensi yang konstan.
Dan  dari  kesimpulan  diatas  data  ini merupakan  valid  dalam  mewakili  korelasi antara kecepatan angin dan juga temperatur di titik maksimum dan rata-ratanya.
Gambar 14. Grafik Visualisasi Kelembaban Rata-rata dan Kecepatan Angin Maksimum tahun 2018

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem konversi energi angin menjadi energi  listrik  terjadi  karena  tenaga  angin merupakan  energi  kinetic  yang  mampu melakukan  perpindahan  molekul  udara sehingga jumlah perpindahan tersebut yang melalui luasan  waktu  tertentu  menentukan besaran daya yang dihasilkan.
Untuk  menentukan  prediksi  tahun 2022  menggunakan  dataset  tahun  2021, telah  dilakukan  uji  coba  mendapatkan dataset  tersebut  menggunakan  uji  epoch untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi. Penelitian  ini  telah  mempertimbangkan hasil  modeling  dengan  melakukan  testing epoch sebanyak 10 kali sesuai dengan data yang disajikan pada tabel training di bagian akurasi model d poin 3.5
Dari  hasil  yang  didapatkan  melalui proses  modelling  dengan  menggunakan nilai  Rs  dan  MSE  diatas,  berikut  adalah hasil  prediksi  kecepatan  angin  yang diperoleh:
Gambar 15. Hasil Prediksi Kecepatan Angin Provinsi Aceh tahun 2022
Untuk mempermudah pembacaan dataset  yang  berhasil  didapatkan,  seluruh
data  diwakilkan  melalui  chart  sebagai berikut:

## Gambar 16. Grafik Visualisasi Prediksi Kecepatan Angin tahun 2022
Data  yang  dihasilkan  dalam  format excel  tersebut  kemudian  diformulasikan dengan data rumus untuk menghitung daya yang  dihasilkan  oleh  angin  sebagai  energi kinetic  untuk  menggerakan  turbin  sebagai output  dari  tenaga  angin  yang  dihasilkan, maka menggunakan rumus
dimana:
P : Daya energi per satuan waktu (watt) A : Luas penampang turbin (m2) V : Kecepatan angin (m/s) Ρ : Konstanta kerapatan udara (kg/m3)
Dengan  memformulasikan  dataset prediksi  kecepatan  angin  tahun  2022 dengan rumus diatas dengan ketentuan:
1.  Luas  penampang  turbin  disesuaikan dengan turbin tipe Micro Wind Turbine AWI-1000T 1000 W yang tergolong tipe Horizontal Axis Wind Turbine (HAWT)
sebesar 4 meter
2.  Konstanta  kerapatan  angin  sebesar  1,2 dan  melalui  pengolahan  excel  maka didapatkan nilai sebagai berikut:

## Gambar 17. Grafik Visualisasi Prediksi Daya Listrik tahun 2022
Sebaran  nilai  prediksi  daya  listrik tahun  2022  diatas  menggambarkan  nilai yang  kurang  baik  karena  nilai  maksimal yang  dapat  diperoleh  hanya  sebesar 1.6078125  watt.  Hal  ini  dikarenakan penggunaan energi angin untuk menggerakan  Turbin  angin  akan  berjalan baik  apabila  kecepatan  angin  berkisar antara  5-20  m/s.  Apabila  nilai  kecepatan angin dibawah 5 m/s maka energi tersebut lebih  sesuai  untuk  dimanfaatkan  sebagai turbin angin poros vertikal agar menghasilkan listrik yang baik dalam skala kecil.
Dengan  memperhatikan  nilai  yang dimuat  dalam  prediksi  tahun  2022  yang memiliki  nilai  0,875  m/s  untuk  nilai terbesar  dimana  angka  tersebut  termasuk kedalam prediksi rendah karena kurang dari rata-rata  kecepatan  angin  yang  umumnya digunakan  untuk  menggerakan  turbin angin,  maka  dilakukan  uji  perbandingan dengan  kecepatan  angin  maksimum  tahun 2021  sebagaimana  digambarkan  melalui grafik dibawah ini:

## Gambar 18. Grafik Visualisasi Kecepatan Angin Maksimum tahun 2021
Data  kecepatan  angin  maksimum pada tahun 2021 seperti pada grafik diatas menghasilkan nilai maksimum yang didapat  adalah  8  m/s,  rata-rata  3.911602 m/s  dan  nilai  minimum  sebesar  2m/s. Dimana angka tersebut dapat dikategorikan cukup  baik  untuk  dimanfaatkan  sebagai penggerak turbin pembangkit listrik.
Dengan  menggunakan  formula  yang sama untuk mengetahui nilai konversi daya listrik yang dapat dihasilkan menggunakan data  kecepatan  angin  maksimum  tahun 2021, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Gambar 19. Grafik Visualisasi Prediksi Daya Listrik tahun 2022 Menggunakan data Kecepatan Angin Maksimum tahun 2021
Hasil  konversi  tersebut  terhitung mencukupi  untuk  dijadikan  sebagai  acuan untuk  mengetahui  daya  listrik  yang  dapat dihasilkan oleh kecepatan angin pada tahun 2021.  Dengan  jangkauan  maksimum mencapai  853.3333  watt,  hasil  ini  dapat dikategorikan kedalam berkecepatan rendah.
Untuk mempermudah penalaran bagaimana  konversi  daya  yang  dihasilkan di  tahun  2021  dan  prediksi  tahun  2022 memiliki  kesenjangan  terhitung  tinggi dalam  menghasilkan  daya  listrik  yang dihasilkan sebagai calon energi alternatif di Kabupaten  Aceh  Besar  telah  digambarkan dalam grafik perbandingan dibawah ini:

## Gambar 20. Grafik Visualisasi Perbandingan Konversi Daya Listrik tahun
2021 dengan Prediksi tahun 2022

## SIMPULAN
Dataset  yang  menghimpun  data klimatologis  di  Kabupaten  Aceh  Besar tahun  2018-2021  untuk  prediksi  potensi energi angin sebagai energi alternatif pada tahun  2022  dapat  dikategorikan tidak  baik karena  hasil  tertinggi  yang  didapatkan hanya  berkisar  pada  angka  0,875  m/s  dan berbanding jauh dengan dataset tahun 2021 dengan  maksimum  nilai  sebesar  8  m/s dengan rata-rata 3.911602 m/s.
Dengan  menggunakan  dataset  tahun 2021,  maksimum  daya  listrik  yang  dapat dihasilkan  sebesar  853.3333  watt  dan termasuk kedalam kategori rendah.
Diluar himpunan dataset yang berhasil  dikumpulkan,  Kabupaten  Aceh Besar memiliki potensi yang rendah untuk dijadikan  sebagai  tempat  pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Angin (PTAngin) karena daerah tersebut memiliki pola  sebaran  angin  dengan  kecepatan rendah  dan  hanya  memiliki  tingkat  angin yang  tinggi  saat  memasuki  bulan  Juli- Agustus  pada  setiap  tahunnya  atau  pada hari ke 190.
Hasil analisis lebih mendalam perihal potensi  yang  didapat  dari  penelitian  ini mengindikasikan bahwasannya daerah Kabupaten  Aceh  Besar  kurang  memiliki potensi  yang  baik  apabila  dikembangkan menjadi daerah Pembangkit Listrik Tenaga Angin.  Alasan  tersebut  didasari  atas  pola data yang ditunjukan oleh hasil pengolahan data  dimana  dalam  rentang  satu  tahun akumulasi data, rata-rata angin berhembus hanya  tercatat  sebesar  3.911602  m/s  dan kemudian hasil daya listrik yang dihasilkan dengan angka tertinggi hanya terjadi di hari ke  190  dengan  total  maksimal  853.3333 watt.
Pola yang ditunjukan oleh data yang peneliti  himpun  menyatakan  bahwasannya daerah  Kabupaten  Aceh  Besar  memiliki kecepatan  angin  yang  baik  apabila memasuki  bulan  Juli-Agustus  dan  akan mengalami penurunan signifikan pada hari- hari berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abiodun, O. I., Jantan, A., Omolara, A. E., Dada,  K.  V.,  Mohamed,  N.  A.,  & Arshad, H. (2018). State-of-the-art in artificial neural network applications:
A survey. Heliyon, 4 (11), e00938.
Abiodun,  O.  I.  (2019).  Comprehensive Review of Artificial Neural Network Applications  to  Pattern  Recognition.
IEEE Access , Abiodun, O. I., Jantan,
A.,  Omolara,  A.  E.,  Dada,  K.  V., Umar,  A.  M.,  Linus,  O.  U.,  Arshad, H., Kazaure, A. A., Gana, U., & Kiru, M. U. (2019). Comprehensive Review of Artificial Neural Network Applications  to  Pattern  Recognition. IEEE Access, 7(February .
Bermejo, J. F. (2019). A review of the use of  artificial  neural  network  models for  energy  and  reliability  prediction.
A study of the solar PV, hydraulic and wind energy sources. IEEE
Transactions on Neural Networks , 3- 20. Bilgili, M. (2010). Comparative analysis of regression and artificial neural network  models  for  wind  speed prediction. Meteorology
and
Atmospheric Physics , 61-72.
Fadhli,  F.,  &  Syahputra,  I.  (2019).
Identifikasi Potensi Pembangkit
Listrik Tenaga Hybrid (PLTH) Angin dan Surya di Kabupaten Aceh Besar.
Jurnal Teknik Sipil Unaya, 5 (2), 87- 95. Giebel,  S.  M.  (2013).  Simulation  and prediction  of  wind  speeds:  Aneural network  for  weibull. Journal  of  the
Iranian Statistical Society , 293-320. Kılıç, F. (2022). Forecasting the Electricity
Capacity  and  Electricity  Generation
Values of Wind &Solar Energy with
Artificial Neural Networks Approach:  The  Case  of  Germany. Applied Artificial Intelligence , 3-18.
Kusumodestoni,  R.  H.  (2015).  Prediksi kecepatan angin dengan model neural network. Prediksi , 7.
Saputra, H. (2022). Analisa Potensi Energi
Angin  Di  Pantai  Lhong  Kabupaten
Aceh Besar Menggunakan Distribusi
Weibull. VOCATECH:  Vocational Education  and  Technology  Journal,
4 (1), 56-64.
Sary,  R.,  Syuhada,  A.,  &  Zulfadli,  T. (2022).  Analysis  of  Wind  Energy
Potential as A Hybrid Power Plant in
Banda Aceh and Surrounding Areas. Jurnal Polimesin, 20(1), 36-41.
Vamsidhar,  E.  (2010).  Prediction  of Rainfall Using Backpropagation
Neural Network Model. International
Journal  on  Computer  Science  and Engineering , 1119-1121.
Zhang, W. W. (2021). Robust superhydrophobicity: mechanisms and  strategies.  Chemical  Society Reviews. Chemical Society Reviews , 246-250.