Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 10, No. 2, Desember 2020: 58-65 e-ISSN: 2715-9116 | p-ISSN: 2089-4767 DOI: 10.37209/jtbbt
* Corresponding author

## PREDIKSI DAYA PANEL SURYA KAPASITAS 50 Wp MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LINIER MAJEMUK

## THE PREDICTION OF SOLAR PANEL POWER WITH CAPACITY OF 50 Wp USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION MODEL
Radian Indra Mukromin * dan Muhammad Khamim Asy’ari
Departemen Teknik Fisika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Diterima: 25 Maret 2020 Direvisi: 26 Juni 2020 Disetujui: 7 Desember 2020

## ABSTRAK
Sistem  monitoring  daya  listrik  pada  panel  surya  penting  dilakukan.  Hal  ini  disebabkan  daya  listrik  panel surya  dapat  mempengaruhi  performansi  pengisian  baterai  dan  keandalan  dari  panel  surya.    Sifat  stokastik  dari temperatur panel surya dan iradiasi surya mengakibatkan fluktuasi daya listrik, sehingga diperlukan sistem prediksi daya  panel  surya.  Sistem  prediksi  dapat  dirancang  untuk  mendapatkan  model  prediksi  daya  panel  surya  secara matematik  menggunakan  model  regresi  linier  majemuk.  Model  dibangun  untuk  sistem  prediksi  dengan menggunakan  data  latih  dari  keluaran  panel  surya.  Variasi  yang  diberikan  adalah  jenis  variabel  masukan  untuk membangun model. Variabel masukan model terdiri dari temperatur panel surya, iradiasi surya, dan kombinasi dari keduanya.  Pengujian  data  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  korelasi  majemuk,  uji  signifikasi  regresi  linier majemuk,  dan  uji  signifikasi  koefisien  regresi.  Hasil  perancangan  sistem  prediksi  terbaik  adalah  kombinasi temperatur panel surya dan iradiasi surya sebagai variabel masukan. Nilai MSE ( mean square error ) terkecil sebesar 9,83 untuk data latih dan 22,73 untuk data uji .
Kata kunci : daya, iradiasi surya, regresi linier majemuk, panel surya, prediksi, temperatur.

## ABSTRACT
The electric power monitoring system on solar panels is important to do. This is because the electric power of the solar panels can affect  the battery charging  performance and reliability of the solar panels.  The stochastic properties of solar panel temperature and solar irradiation result in fluctuations of electric power, therefore a solar panel  power  prediction  system  is  required.  The  prediction  system  can  be  designed  to  obtain  a  solar  panel  power prediction  model  mathematically  using  multiple  linear  regression  models.  The  model  was  built  for  a  prediction system using training data from the output of the solar panels. The variation given was the type of input variable for building  the  model.  The  model  input  variables  consisted  of  solar  panel  temperature,  solar  irradiation,  and  a combination  of  the  two.  Data  testing  was  performed  using  multiple  correlation  test,  multiple  linear  regression significance test, and regression coefficient significance test. The best prediction system design  was a combination of solar panel temperature and solar irradiation as input variables. The smallest MSE (mean square error) values were 9.83 for the training data and 22.73 for the test data.
Keywords : power, solar irradiation, multiple linear regression, solar panel, prediction, temperature.

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  terletak pada  garis  katulistiwa  sehingga  Indonesia memiliki  potensi  sumber  energi  surya  yang cukup  besar.  Rata-rata  intensitas  radiasi  surya  di Indonesia  mencapai  4,8  kWh/m 2 /hari  dengan rata-rata  iradiasi  surya  sebesar  1000  Watt/m 2 [1,2].  Surabaya  merupakan  salah  satu  kota  di
Jawa Timur yang memiliki  nilai rata-rata iradiasi surya  yang  cukup  tinggi.  Iradiasi  surya merupakan  energi  radiasi  insiden  di  permukaan per  luas  area  dengan  satuan  watt  per  meter persegi  (W/m 2 ).  Iradiasi  surya  di  Jawa  Timur cenderung  stabil  dari  4,70-5,95  kWh/m 2 selama pengamatan  pada  bulan  Januari  2019  hingga Desember  2019  [3].  Faktor-faktor  lingkungan lainnya  seperti  letak    geografis  dan  temperatur
udara menjadikan Surabaya
berpotensi mendapatkan  iradiasi  surya  yang  cukup  tinggi [4,5,6].
Teknologi  panel  surya  merupakan  alat yang  dapat  mengkonversi  energi  surya  berupa iradiasi  surya  menjadi  energi  listrik  sehingga potensi  energi  surya  yang  cukup  besar  dapat termanfaatkan. Proses konversi dari iradiasi surya menjadi  energi  listrik  dinamakan photovoltaic . Elektron  dan hole dapat  dihasilkan  melalui penyerapan  cahaya  dalam  bentuk  partikel  foton pada permukaan sel surya [7].
Sistem  monitoring  daya  listrik  pada  panel
surya sangat diperlukan, karena selain mempengaruhi performansi pengisian baterai [8], juga untuk mengetahui keandalan panel surya [9]. Daya  listrik  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya sangat  dipengaruhi  oleh  dua  variabel  masukan yaitu  temperatur  panel  surya  dan  iradiasi  surya. Terdapatnya sifat stokastik  dari temperatur panel surya    dan  iradiasi  surya  mengakibatkan  daya listrik yang dihasilkan panel surya dapat berubah- ubah,  sehingga  diperlukan  suatu  sistem  prediksi untuk  memantau  daya  listrik  yang  dikeluarkan panel  surya  berdasarkan  temperatur  panel  surya dan iradiasi [10].
Pada penelitian ini dibuat rancangan sistem prediksi  untuk  memantau  daya  keluaran  panel surya melalui model matematika, sedangkan pada penelitan  sebelumnya  dilakukan  prediksi  daya panel  surya  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan [11].  Beberapa  model  matematika  yang  sering digunakan  untuk  merancang  sistem  prediksi diantaranya  regresi  linier  majemuk,  jaringan syaraf  tiruan,  serta  sistem  logika fuzzy [12,13]. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  model  prediksi  daya  panel  surya secara  matematik  menggunakan  model  regresi linier majemuk. Pemodelan melalui regresi linier majemuk  dipilih  karena  sederhana  dan  mudah, komputasi  pada  kontroler  ringan  serta  memiliki kelebihan dalam hal keluasan metode pendekatan [12,14].  Evaluasi  dari  kinerja  model  dapat ditentukan  menggunakan  MSE  ( mean  square error) .

## BAHAN DAN METODE
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Mulai

## Persiapan Alat dan Bahan
Pemilihan alat dan bahan yang akan digunakan untuk
penelitian

## Pemrosesan Data
Menghitung nilai koefisien korelasi, membagi data menjadi 2, normalisasi data

## Pemilihan Model
Memilih koefisien dari model menggunakan data latih

## Pengujian Model
Mendapatkan nilai performan dari data uji
Selesai

## Pengambilan Data
Data masukan dan keluaran dari alat ukur suhu serta iradiasi
Gambar 1. Metode Penelitian

## Persiapan Alat dan Bahan
Alat  dan  bahan  terdiri  dari  sebuah  panel surya  dengan  kapasitas  50  Wp,  termometer infrared  sebagai  alat  ukur  temperatur  di  panel surya,  piranometer  sebagai  alat  ukur  iradiasi surya, dan multimeter sebagai alat ukur tegangan dan  arus  keluaran  panel  surya.  Spesifikasi  panel surya  dan  spesifikasi  alat  ukur  masing-masing ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 . Spesifikasi Panel Surya Deskripsi Monocrystalline Ukuran 670 × 540 × 30 mm Tegangan keluaran 17,5 V Arus keluaran 2,86 A Daya Maksimal 50 W
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 10, No. 2, Desember 2020: 58-65 e-ISSN: 2715-9116 | p-ISSN: 2089-4767 DOI: 10.37209/jtbbt
Tabel 2 . Spesifikasi Alat Ukur Termometer Infrared Piranometer  Multimeter Tipe N600 Cma Series Dekko 198T Range -30 °C - 350 °C 310-2800 nm 0,04- 1000V / 0,4-10A Accuracy ±1,5% ±1,0% ±0,5%
Penempatan panel surya berada pada posisi tegak  lurus  terhadap  ketinggian  atau  membentuk sudut  sebesar  90 o terhadap  tiang  penyangga. Sudut    yang    dipilih  sebesar  90 o karena  posisi pengambilan data berada di zona  tropis sehingga panel  surya  bisa  mendapatkan  iradiasi  surya sepanjang  tahun  [15].  Posisi  panel  surya  dan pengambilan data ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Posisi Penempatan Panel Surya

## Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara pengukuran langsung. Pengukuran yang dilakukan  meliputi  pengukuran  tegangan,  arus, temperatur  panel  surya,  dan  iradiasi  surya. Pengukuran arus dilakukan dengan menambahkan  resistor  sebagai  beban  sebesar 0,22 Ω. Pengambilan data untuk variabel iradiasi surya  dan  temperatur  surya  ditampilkan  pada Gambar 3 sedangkan skema pengukuran arus dan tegangan  keluaran  panel  surya  ditampilkan  pada Gambar 4.
(a)
(b)
Gambar 3. Pengambilan Data untuk Variabel (a) Iradiasi Surya, (b) Temperatur Panel Surya
Gambar 4. Skema Pengukuran Arus dan Tegangan pada Keluaran Panel Surya
Pengambilan  data  dilakukan  pada  pukul 08.00 hingga 15.30 WIB untuk hari pertama  dan pukul 09.00 hingga 14.55 WIB untuk  hari kedua dengan  interval  masing-masing  pengukuran selama  5  menit.  Pengambilan  data  dilakukan selama dua hari, sehingga terdapat dua kelompok data.  Kelompok  data  pertama  digunakan  untuk membangun  model  dan  kelompok  data  kedua digunakan untuk menguji model.

## Pemrosesan Data
Pembuatan  sistem  prediksi  daya  keluaran panel surya menggunakan regresi linier majemuk.  Regresi  linier  majemuk  memiliki jumlah  variabel  bebas X ,  serta k yang  dikaitkan dengan  variabel terikat. Nilai k dikaitkan dengan variabel  terikat dari Y . Bentuk  umum dari model untuk  regresi  linier  majemuk  ditunjukkan  pada persamaan (1) [16].
k k X b X b X b a Y       2 2 1 1 0 ˆ (1)
a 0 adalah konstanta dan koefisien b 1 , b 2 , ..., b k bisa ditentukan berdasarkan n unit data X 1 , X 2 , ..., X k , dan Y diperoleh dari penelitian. Penelitian ini  menyangkut  daya  keluaran  panel  surya  ( Y ) dalam  watt  yang  dikaitkan  dengan  temperatur  di panel  surya  ( X 1 )  dan  iradiasi  ( X 2 ).  Bentuk persamaan linier diwakili oleh persamaan (2).
2 2 1 1 0 ˆ X b X b a Y    (2)
Koefisien a 0 , b 1 ,  dan b 2 ,  dihitung  dengan metode  persamaan  deviasi.  Metode  ini  lebih sederhana  jika  dibandingkan  untuk  metode eliminasi.  Koefisien  regresi  dihitung  dengan menggunakan persamaan (3) - (5).
2 2 1 1 0 X b X b Y a  

(3)
Iradiasi Surya
Panel Surya Tiang penyangga 90 ° Iradiasi Surya Termometer Pyranometer
Panel Surya Alat Ukur Tegangan Alat Ukur Arus Resistan
            2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1           x x x x y x x x y x x b
            2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2           x x x x y x x x y x x b
Persamaan untuk nilai deviasi ditunjukkan dalam persamaan (6) - (10)
  n Y Y y 2 2 2        n X X x 2 2 2         n Y X Y X y x i i i          n X X X X x x j i j i j i      
𝑌̅ adalah  rata-rata  dari  data  keluaran, 𝑋̅ adalah rata-rata dari masukan data, dan n adalah jumlah data.

## Pengujian Data
Pengujian  data  terdiri  dari  uji  korelasi majemuk, uji signifikansi regresi linier majemuk, dan  uji  signifikansi  koefisien  regresi  linier.  Uji korelasi  digunakan  untuk  menunjukkan  arah  dan kekuatan  hubungan  antara  dua  variabel  bebas bersama  atau  lebih  dengan  satu  variabel  terikat. Uji  signifikansi  regresi  linier  majemuk  ditujukan untuk menentukan signifikansi nilai b melalui uji hipotesis.

## Uji korelasi majemuk
Perhitungan korelasi majemuk  untuk dua prediktor, R y (1,2) dilakukan setelah mendaptkan regresi koefisien dengan persamaan (10).
       2 2 2 1 1 2 , 1 y y x b y x b
Ry

## Uji signifikansi regresi majemuk
Perhitungan uji signifikansi regresi linier majemuk  dapat  menggunakan  analisis  tabel varians dengan persamaan (11) - (19)
  y x b y x b reg square of sum 2 2 1 1         2 y T square of sum                 y x b y x b y res square of sum 2 2 1 1 2   k reg  df   1 df    k n res   1 df   n T   ) ( dk ) ( reg reg square of sum reg square mean    ) ( dk ) ( res res square of sum res square mean  ) ( ) ( res square mean reg square mean F 
Uji  signifikansi  koefisien  regresi  linier majemuk  digunakan  untuk  menghitung  korelasi antara X 1 dan X 2 dengan persamaan (20) - (25).
           2 2 2 2            Y Y N X X N Y X XY N r xy ) 1 ( ) ( 12 . 2    k n res square of sum s y
     xy y b r x s s 2 2 1 12 . 2 1 1      xy y b r x s s 2 2 2 12 . 2 2 1 1 1 1 b s b t 
(11)
(12)
(13)
(23) (24)
(4) (14) (15) (5) (6) (16) (17) (7)
(8) (18) (9) (19) (20) (21) (22)
(10)
2 2 2 b s b t 

## Pengujian Model
Pengujian  model  adalah  tahap  akhir  dari proses  perancangan  sistem  prediksi.  Model  yang digunakan  untuk  memeriksa  kedekatan  antara model  dan  data  pengukuran.  Penelitian  ini menggunakan  mean  square  error  sebagai  kriteria model kinerja. MSE ditunjukkan dalam persamaan (26) [11] .
      N t Y Y N MSE 1 2 ˆ 1
Y adalah  data  keluaran, 𝑌̂ adalah  data keluaran latih, dan N adalah jumlah data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengambilan Data
Hasil  pengukuran  sebagai  data  latih  dan data  uji  ditunjukkan  pada  Gambar  5-6.  Data iradiasi  surya  dan  temperatur  panel  surya memiliki  pola  yang  sesuai  dengan  data  daya panel  surya.  Hubungan  antara  kedua  variabel masukan  dan  keluaran  perlu  dibuktikan  melalui uji  korelasi.  Gambar  5  menunjukkan  data  yang akan digunakan untuk mencari persamaan regresi linier  majemuk.  Hasil  pengukuran  daya  terbesar terlihat pada data ke 43. Data ke 43 menunjukkan bahwa  variabel  temperatur  dan  iradiasi  surya mempengaruhi  hasil  dari  daya  panel  surya. Makin  besar  variabel  temperatur  dan  variabel iradiasi  maka  variabel  daya  pada  panel  surya makin  besar  sedangkan  makin  kecil  variabel temperatur  dan  variabel  iradiasi  surya  maka variabel  daya  pada  panel  surya  makin  kecil. Penelitian  sebelumnya  menjelaskan  hubungan antara  temperatur  terhadap  daya  dan  efisiensi maksimum  berbanding  terbalik  sehingga  ada hubungan antara variabel temperatur dan variabel iradiasi terhadap daya panel surya [10].
Gambar 5. Data Latih dengan Variabel (a) Temperatur Panel Surya, (b) Iradiasi Surya,
(c) Daya Panel Surya.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  variabel temperatur  dan  variabel  iradiasi  mempengaruhi daya  panel  surya  sehingga  data  tersebut  akan digunakan untuk pemodelan regresi majemuk
Gambar 6. Data Uji dengan Variabel (a) Temperatur Panel Surya, (b) Iradiasi Surya,
(c) Daya Panel Surya.
Gambar  6  menunjukkan  dua  data  input yang  mempengaruhi  keluaran  daya  panel  surya yaitu input berupa variabel temperatur berpengaruh    tidak  signifikan  dan  variabel iradiasi berpengaruh signifikan.
(25)
(26)

## Analisis Korelasi
Gambar 7. Plot Pencar ( Scatter Plot ) (a) Daya Panel Surya terhadap Temperatur Panel Surya, (b) Daya Panel Surya terhadap Iradiasi Surya.
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  antara  daya  keluaran  panel  surya dengan  iradiasi  surya  dan  temperatur  di  panel surya.  Nilai  koefisien  korelasi  sebesar  0,905 untuk  iradiasi  dan  0,803  untuk  temperatur  di panel  surya.  Nilai  0,905  dan  0,803  termasuk dalam  kategori  korelasi  sangat  kuat  sehingga keduanya  dapat  digunakan  sebagai  masukan untuk  memprediksi  nilai  daya  yang  dikeluarkan panel  surya.  Nilai  determinasi  dan  korelasi ditunjukkan pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Koefisien Determinasi
Analisa Korelasi Tunggal Variabel Temperatur Panel Surya Iradiasi Surya Daya  Panel Surya 0,803 0,906 Analisa Korelasi Majemuk Variabel Temperatur Panel Surya dan Iradiasi Surya Daya Panel Surya 0,912 Tabel 3. Koefisien Korelasi Analisa Korelasi Tunggal Variabel Temperatur Panel Surya Iradiasi Surya Daya Panel Surya 0,896 0,952 Analisa Korelasi Majemuk Variabel Temperatur Panel Surya dan Iradiasi Surya Daya Panel Surya 0,955
Nilai  koefisien  determinasi  untuk  analisis korelasi  majemuk  sebesar  0,955,  menunjukkan bahwa  95,5%  daya  keluaran  panel  surya  ( Y ) dapat dijelaskan oleh variabel temperatur di panel surya  ( X 1 )  dan  iradiasi  surya  ( X 2 ).  Nilai  korelasi majemuk  memiliki  nilai  tertinggi  0,955  apabila dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  tunggal. Perhitungan  signifikansi  regresi  linier  mejemuk hasil  pengujian  ditunjukkan  dalam  tabel  analisis variansi pada Tabel 4.
Tabel 4. Analisis Variansi Model Sum of squares df Mean square F Regression 9296,31 2 4648,16 457,37 Residual 894,32 88 10,16 Total 10190,64  90
Hasil  persamaan  regresi  linier  dan  regresi linier  mejemuk  ditampilkan  dalam  persamaan (27)-(29). Hasil persamaan kemudian dibandingkan  dengan  data  latih  dan  data pengujian  untuk  menghitung  nilai  MSE.  Hasil grafik perbandingan  untuk  data latih dan data uji ditunjukkan pada Gambar 8 dan Gambar 9.
974 , 66 682 , 2 1   X Y (27) 881 , 5 044 , 0 2   X Y (28) 029 , 10 036 , 0 571 , 0 2 1    X X Y (29)
Gambar 8. Grafik Perbandingan Data Latih
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  grafik y(x1,x2)  (daya  panel  surya  prediksi)  yang dipengaruhi  input  x1  (temperatur)  dan  input  x2 (iradiasi)  lebih  mendekati  grafik  y  (daya  panel surya  sebenarnya)  dibandingkan  dengan  grafik y(x1) yang dipengaruhi input x1 (temperatur) dan grafik y(x2) yang dipengaruhi input x2 (iradiasi). Nilai  MSE  dari  hasil  perbandingan  ketiga  grafik
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 10, No. 2, Desember 2020: 58-65 e-ISSN: 2715-9116 | p-ISSN: 2089-4767 DOI: 10.37209/jtbbt
prediksi  terhadap  nilai  daya  panel  surya sebenarnya  untuk  data  latih  ditampilkan  pada Tabel 5.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Data Uji
Gambar  9  menunjukkan  perbandingan grafik  prediksi  menggunakan  data  uji.  Grafik  y merupakan data panel surya sebenarnya. Perbandingan dari ketiga grafik prediksi menunjukkan  bahwa grafik y(x1,x2) (daya panel surya  prediksi)  yang  dipengaruhi  input  x1 (temperatur)  dan  input  x2  (iradiasi)  lebih mendekati  grafik  y  seperti  pada  Gambar  8,  jika dibandingkan  dengan  grafik  y(x1)  dan  grafik y(x2).  Nilai  MSE  dari  hasil  perbandingan  ketiga grafik  prediksi  terhadap  nilai  daya  panel  surya sebenarnya untuk data uji ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 5. Hasil MSE Data Latih Variabel Masukan Variabel Keluaran MSE Temperatur Panel Surya Daya Panel Surya 22,02 Iradiasi Surya Daya Panel Surya 10,56 Temperatur Panel Surya dan Iradiasi Surya Daya Panel Surya 9,83 Tabel 6. Hasil MSE Data Uji Variabel Masukan Variabel Keluaran MSE Temperatur Panel Surya Daya Panel Surya 41,06 Iradiasi Surya Daya Panel Surya 45,38 Temperatur Panel Surya dan Iradiasi Surya Daya Panel Surya 22,73
Nilai MSE terkecil  untuk data latih adalah
9,83  seperti  pada  penelitian  sebelumnya  MSE yang  di  pakai  untuk  data  latih  sebesar  9,92  [11]. Nilai MSE pada penelitian sebesar 9,83 diperoleh pada  kombinasi  temperatur  panel  surya  dan iradiasi  surya  sebagai  variabel  masukan.  Nilai MSE  terkecil  juga  diperoleh  pada  kombinasi temperatur panel surya dan iradiasi surya sebagai variabel  masukan  untuk  data  uji  dengan  nilai MSE sebesar 22,73. Kombinasi variabel masukan berupa  temperatur  panel  surya  dan  iradiasi  surya dengan  model  regresi  majemuk  dapat  digunakan untuk  memprediksi  nilai  keluaran  daya  pada panel surya.

## KESIMPULAN
Model  prediksi  daya  panel  surya  dapat dibuat  menggunakan  regresi  linier  majemuk. Kombinasi  dari  temperatur  panel  surya  dan iradiasi  surya  sebagai  variabel  masukan  dapat meningkatkan  nilai  dari  koefisien  korelasi menjadi  0,955.  Nilai  MSE  sebesar  9,83  untuk data  latih  dan  22,73  untuk    data  uji  dengan temperatur panel surya dan iradiasi surya sebagai variabel masukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Amin,  N.  Harun,  and  A.  Suyuti,  “Studi
Potensi  Energi  Terbarukan  di  Kawasan Timur Indonesia Berbasis Analisis Retscreen International,” J. Insypro (Information  Syst.  Process. ,  vol.  2,  no.  2, pp. 1–14, 2017.
[2] H. Suyanto, “Kajian Potensi Energi Surya di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB),” Energi  &  Kelistrikan ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 67–136, 2016.
[3] Asrori,  Imam  Mashudi  and  Suyanta, “Pengujian  Rasio  Kinerja  Instalasi  Panel Surya  Tipe  Silikon–Kristal  pada  Kondisi Cuaca  Kota  Malang,” J.  Energi  Dan Teknol.  Manufaktur ,  vol.  2,  No.2,  no.  p- ISSN: 2620-8741, pp. 11–18, 2019.
[4] F. F. Wibowo, M. Rokhmat, Aripriantoni, “Efek  Penempatan  Panel  Surya  terhadap Produksi  Energi  Pembangkit  Listrik Tenaga  Surya  Cirata  1  MW”, e- Proceeding  of  Engineering, vol.  6,  no.  2, pp. 5026–5033, 2019.
[5] E.  Tarigan,  “Simulation  and  Feasibility Studies   of    Rooftop    PV    System   for
University Campus Buildings in Surabaya,  Indonesia,” Int.  J.  Renew.
Energy  Res. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  895–908, 2018.
[6] F.  D.  Kartikasari,  E.  Tarigan,  and  A.  C.
Torres,  “Simulation  and  Experimental Results of a 3 kWp Rooftop PV System in Surabaya,” JTERA (Jurnal Teknol. Rekayasa) , vol. 4, no. 2, p. 219, 2019.
[7] W.  A.  P.  Idzani  Muttaqin,  Gusti  Irhamni, “Analisa  Rancangan  Sel  Surya  dengan Kapasitas  50  Watt  untuk  Penerangan Parkiran  Uniska,” Tek.  Mesin  UNISKA , vol. 01, no. 02, pp. 33–39, 2016.
[8] A. Musyafa, I. Abadi, R. D. Noriyati, R. I. Mukromin,  T.  A.  Rafi,  and  M.  K.  Asy, “Design  and  Implementation  Monitoring
System Based Internet Of Tings ( IoT ) on Battery  Charging  -  Photovoltaic  Power Plant Using FLC” Int. J. of Mechanical &
Mechatronics  Engineering ,    no.  04,  pp.
22–30, 2020.
[9] L.  Trisyathia  and  E.  Suryani,  “The Development of Photovoltaic Power Plant for  Electricity  Demand  Fulfillment  in
Remote  Regional  of  Madura  Island  using System  Dynamics  Model,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  124,  pp.  232–238, 2018.
[10] H.  A.  S  and  M.  Bastomi,  “Analisis Pengaruh  Perubahan  Temperatur  Panel Terhadap Daya dan Efisiensi Keluaran Sel Surya  Poycrystalline,” Din.    J.  Ilm.  Tek.
Mesin , vol. 11, no. 1, p. 33, 2019.
[11] S.  Amely  Jumaat,  F.  Crocker,  M.  Helmy Abd Wahab, N. Hanis Mohammad Radzi, and  M.  Fakri  Othman,  “Prediction  of Photovoltaic (PV) Output Using Artificial Neutral  Network  (ANN)  Based  on Ambient  Factors,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol. 1049, no. 1, 2018.
[12] M.  K.  Asy’Ari,  A.  Musyafa,  R.  D. Noriyati,  and  K.  Indriawati,  “Soft  Sensor Design of Solar Irradiance Using Multiple Linear  Regression,” Proc.  -  2019  Int. Semin.  Intell.  Technol.  Its  Appl.  ISITIA 2019 , no. August, pp. 56–60, 2019.
[13] T. Iryanto and M. A. Saputra, “Pemodelan Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Prediksi Konsumsi Listrik Mesin Uji pada Laboratorium  Otomotif,” J. Teknol. Bahan  dan  Barang  Tek. ,  vol.  9,  no.  2,  p. 39, 2019.
[14] F.  Farsa,  “Implementasi  Metode  Regresi Linier Berganda untuk Proyeksi
Kebutuhan Listrik dalam Rangka Analisis Strategi Bisnis Di PT XYZ,” Kilat , vol. 8, no. 2, pp. 112–126, 2019.
[15] N.  Charles  Soetyono  Iskandar,  "Sistem Listrik  Tenaga  Surya  disain,  dan  Operasi
Instalasi". Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2018. [16] Y. Sutopo, A. Slamet, "Statistik Inferensial". Yogyakarta: Andi, 2017.