## PERAMALAN IRRADIANCE CAHAYA MATAHARI PADA SEL SURYA UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK
DENGAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)
Nurvita Arumsari 1* , Feby Agung Pamuji 2
1 Program Studi Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
* Corresponding author, e-mail : arum@ppns.ac.id
Abstrak —  Pada  tulisan  ini  digunakan  metode Support  Vector  Regression (SVR)  untuk  peramalan irradiance cahaya matahari pada sel surya sehingga besar energi yang dihasilkan sel surya bisa diprediksi untuk memenuhi kebutuhan energi listrik. Prediksi ini sangat penting dikarena untuk menyediakan energi listrik  yang  berkelanjutan dan  mempunyai keandalan  yang baik  yaitu  mempunyai  frekuensi konstan dan tegangan  konstan.  Dari  hasil  simulasi  dapat  dilihat  bahwa  metode  SVR  mempunyai  hasil  prediksi  yang masih rendah. Sehingga perkiraan energi solar cell yang dapat dikirim untuk memenuhi kebutuhan listrik satu  bulan  ke  depan  masih  belum  cukup  akurat  dengan  menggunakan  metode  ini.  Pada  penelitian mendatang, akan dicoba penggunaan metode SVR berbasis time series .
Kata Kunci : Energi listrik, Irradiance, Support Vector Regression (SVR).
Abstract —  This  paper  suggests  the  use  of  support  vector  regression  (SVR)  method  for  forecasting irradiance of sunlight on solar cells so that the energy produced by the solar cell s can be predicted to meet electricity needs. This prediction is very important because to provide electrical energy that is sustainable and  has  a  good  reliability  which  has  the  constant  frequency  and  constant  voltage.  From  the  simulation results can be seen that the SVR method has not a fairly good prediction results. So that, the approximate energy of solar cell that can be transfered to meet the electricity needs of the next month still not accurate with this method. Future research will be tried SVR hybrid time series method.
Keywords : Electrical Energy, Irradiance,Support vector regression (SVR).
Copyright © 2017 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Pada  abad  ini  kebutuhan  energi  listrik  terus meningkat dengan jumlah pertambahan penduduk,  terutama  di  daerah  pedalaman  yang penduduknya  masih  banyak  tidak  mendapatkan energi listrik. Di pedalaman penggunaaan energi terbaharukan  seperti  sel  surya  sangatlah memungkinkan  untuk  memenuhi  kebutuhan listrik sehingga perekonomian masyarakat dapat berjalan.  Energi  listrik  dapat  digunakan  jika mempunyai keandalan yang baik yaitu mempunyai  berkelanjutan,  frekuensi  konstan dan  tegangan  yang  konstan  sehingga  peralatan listrik  dapat  bekerja  dengan  baik  dan  tidak mudah  rusak.  Untuk  sebab  itu  prediksi  besar irradiance  pada  suatu  daerah  sangat  penting disebabkan  energi    sel  surya  bergantung  pada irradiance cahaya matahari. Irradiance yang baik yaitu  diatas  1000  watt/m 2 sehingga  sel  surya
dapat menghasilkan daya listrik masimum [3].
Pada  tulisan  ini,  diusulkan  penggunaan metode  support  vector  regression  (SVR)  untuk memprediksi  irradiance  dari  matahari  sehingga dapat  dihitung  jumlah  energi  yang  bisa dihasilkan  oleh solar  cell dalam  waktu  sebulan ke depan. Ini sangat penting, karena dimasa akan datang, akan memungkinkan untuk menghitung penghematan  energi  listrik  dari  bahan  bakar fossil  tanpa  mengganggu  kestabilan  dari  sistem tenaga listrik karena kekurangan pasokan energi dari bahan bakar fossil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sel Surya
Sel Surya merupakan salah satu pembangkit energi  terbaharukan    yang  dapat  menghasilkan energi dari cahaya matahari sehingga irradiance cahaya matahari sangat menentukan besar energi
listrik  yang dihasilkan. Karakteristik solar cell dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 1. Karakteristik Solar Sel
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  ketika irradiance  dari  matahari  berubah  maka  daya solar  sel  juga  berubah.  Irradiance  dari  cahaya matahari akan mencapai maksimum pada tengah hari  ketika  matahari  tepat  diatas  kepala,  akan tetapi  jika  cuaca  mendung  maka  irradiance matahari akan berkurang dikarenakan terhalang oleh  sinar  matahari.  Effisiensi solar  cell sangat bergantung  pada  arus  dan  tegangan  seperti terlihat  pada  gambar  diatas, solar  cell dapat menghasilkan  daya  maksimum  pada  tegangan optimum, sehingga pembebanan pada solar cell harus direncanakan karena dapat mempengaruhi tegangan solar cell yang berakibat effisiensi dari solar cell dapat turun.

## 2.2. Support Vector Regression (SVR)
SVR  merupakan  pengembangan  metode SVM ( Support Vector Machine ) untuk tipe data numerik pada kasus regresi. Pada algoritma SVR, variabel  respon  memiliki range berupa  nilai bilangan  real.  Konsep  SVM  secara  sederhana bertujuan  untuk  mencari hyperplane (garis pemisah antar kelompok) terbaik dari kemungkinan alternatif garis pemisah yang ada. Hyperplane ditunjukkan  dalam  fungsi  regresi dengan  error  seminimal  mungkin  [1].  Dengan demikian,  metode  SVR  ini  bertujuan  untuk meminimumkan risiko sehingga mampu mengatasi kasus yang bersifat overfitting . Fungsi umum SVR sebagai berikut [7].
f(𝑋) = 𝑤 𝑇 𝜑(𝑋) + 𝑏 (1)
Dengan 𝑤 sebagai  vektor  pembobot, 𝜑(𝑋) adalah  fungsi  yang  memetakan 𝑥 dalam  suatu dimensi,  dan 𝑏 menunjukkan  nilai  error. Sedangkan untuk meminimumkan risiko digunakan fungsi sebagai berikut.
𝑅 𝑒𝑚𝑝 (𝑓) = 1 𝑁 ∑ ∅ 𝜀 𝑁 𝑖=1 (𝑌 𝑖 , 𝑓(𝑋 𝑖 ) + 𝑏) (2)
Berubah menjadi persamaan
𝑅 𝑒𝑚𝑝 (𝑓) = 1 𝑁 ∑ ∅ 𝜀 𝑁 𝑖=1 (𝑌 𝑖 , 𝑊 𝑇 𝜑(𝑋 𝑖 ) + 𝑏) (3)
Dengan 𝑅 𝑒𝑚𝑝 (𝑓) adalah  fungsi minimum risiko  dan ∅ 𝜀 (𝑌, 𝑓(𝑋)) fungsi 𝜀 - insensitive  loss
yang didefinisikan sebagai fungsi { |𝑓(𝑋) − 𝑌| − 𝜀,   𝑗𝑖𝑘𝑎|𝑓(𝑋) − 𝑌| ≥ 𝜀 0,                       𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 (4)
Selengkapnya,  ilustrasi  proses  transformasi model SVR ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Proses Transformasi Model SVR
Fokus  SVR  adalah  untuk  menemukan optimum hyperplane dan meminimumkan error antara  data  training  dan 𝜀 - insensitive  loss yang ditunjukkan dengan persamaan berikut
. min 𝑊,𝑏,𝜉 ∗ ,𝜉 𝑅 𝜀 (𝑊, 𝜉 ∗ , 𝜉) = 1 2 𝑊 𝑇 𝑊 + 𝐶 ∑ (𝜉 𝑖 ∗ + 𝜉 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 (5)
Dengan batasan
𝑌 𝑖 − 𝑊 𝑇 𝜑(𝑋 𝑖 ) − 𝑏 ≤ 𝜀 + 𝜉 𝑖 ∗ , 𝑖 = 1,2, . . , 𝑁 −𝑌 𝑖 + 𝑊 𝑇 𝜑(𝑋 𝑖 ) − 𝑏 ≤ 𝜀 + 𝜉 𝑖 , 𝑖 = 1,2, . . , 𝑁 𝜉 𝑖 ∗ ≥ 0 𝜉 𝑖 ≥ 0
C  didefinisikan  sebagai  parameter  dengan batas  maksimum  toleransi.  Sedangkan  W merupakan vektor parameter dengan persamaan. 𝝃 𝒊 ∗ error data training di atas 𝜺 dan 𝝃 𝒊 error data training dibawah 𝜺
𝑊 = ∑ (𝛽 𝑖 ∗ − 𝛽 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 𝜑(𝑋 𝑖 ) (6)
𝛽 𝑖 ∗ nilai  koefisien  parameter  pada  W  yang bernilai di atas 𝜀 𝛽 𝑖 nilai  koefisien  parameter  pada  W  yang bernilai di bawah 𝜀
Dengan  menggunakan  penyelesaian  fungsi program kuadratik dan lagrange, maka didapatkan model akhir SVR berikut ini.
𝑓(𝑋) = ∑ (𝛽 𝑖 ∗ − 𝛽 𝑖 )𝐾(𝑋 𝑖 , 𝑋) 𝑁 𝑖=1 + 𝑏 (7)
Dengan batasan
∑ (𝛽 𝑖 ∗ − 𝛽 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 = 0 ; 0 ≤ 𝛽 𝑖 ≤ 𝐶; 0 ≤ 𝛽 𝑖 ≤ 𝐶 Dan 𝐾(𝑋 𝑖 , 𝑋) merupakan fungsi kernel.

## 2.3.  Fungsi Kernel
Pada  kenyataannya,  ada  banyak  kasus  di dunia  nyata yang berupa  kasus nonlinier.  Salah satu cara mengatasinya adalah dengan mengubah  data  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi. SVM  dapat  diaplikasikan  ke  dalam  model nonlinier    dengan  menggunakan  pendekatan kernel.  Fungsi  kernel  yang  diaplikasikan  pada SVR  berasal  dari  teorema  Mercer  [6]  sebagai berikut.
1. Polynomial K(𝑥, 𝑥 𝑇 ) = (𝑥 𝑇 𝑥 𝑖 + 1) 𝑝 (8)
2. Radial Basis Function (RBF)
K(𝑥, 𝑥 𝑇 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2𝜎 2 ‖𝑥 − 𝑥 𝑖 ‖ 2 ) (9)
Pemilihan  fungsi  kernel  akan  berpengaruh terhadap ketepatan feature space.

## 2.4.  Evaluasi Kebaikan Hasil Peramalan
Evaluasi  akurasi  hasil  peramalan  diukur melalui  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  dan MAE ( Mean Absolute Error ). RMSE dan MAE dan MAPE dirumuskan sebagai berikut [6].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑌 𝑖 −𝑌̂ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1
2 𝑛 (10)
%𝑅𝑀𝑆𝐸 = 𝑅𝑀𝑆𝐸
1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 . 100 (11)
𝑀𝐴𝐸 = √ ∑ |𝑌 𝑖 −𝑌̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 (12)
%𝑀𝐴𝐸 = 𝑀𝐴𝐸 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 . 100 (13)
Dengan 𝑌̂ 𝑖 adalah  data  prediksi  ke-i  dan 𝑌 𝑖 adalah data training/aktual ke-i.

## 2.5.  Penelitian Terkait Peramalan Irradiance
Peramalan  Irradiance  pada  dasarnya  sudah banyak  dilakukan  oleh  para  ahli  dibidangnya yang ada di seluruh dunia. Peramalan irradiance didasarkan peta satelit pernah dilakukan oleh [8] dan [10]. Namun, metode tersebut membutuhkan ketersediaan data gambar selain peta satelit juga peta  proses  waktu  sebenarnya  dan  resolusinya. Metode spasial temporal juga pernah digunakan oleh [9]. Namun, untuk data dalam jumlah kecil spasial  temporal  dianggap  kurang  representatif karena  harus  melibatkan  fenomena  cuaca  yang bersifat  seasonal.  Lebih  jauh  lagi,  [2]  dan  [15] menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN)  karena  sifatnya  yang  tidak  linear  akibat variasi cuaca. Hasil yang diperoleh dengan ANN cukup  akurat  karena  mampu  mereduksi  error sebesar  20%  dari  penggunaan  metode  spasial temporal.  Metode  SVR  disarankan  oleh  [6] untuk  menunjukkan  perbedaan  hasil  peramalan irradiance dengan ANN.

## 3. METODOLOGI

## 3.1.  Data dan Variabel Penelitian
Metode yang digunakan dalam  peramalan irradiance cahaya  matahari  adalah Support Vector Regression (SVR). Data yang digunakan dalam  penelitian  berupa  data  sekunder  yang diambil  dari  National  Renewable  Energy Laboratory  (NREL)  untuk  lokasi  laboratorium penelitian Solar Radiation NREL (BMS) stasiun Golden,  Colorado  USA  mulai  tanggal  1  –  30 November 2016. Data tersebut diambil tiap jam sehingga  total  data  adalah  743.  Variabel penelitian  ini  terdiri  dari irradiance (W/m 2 ) sebagai  variabel  respon  dan  indeks  waktu  (t) sebagai  variabel  prediktor.  Data  akan  dibagi menjadi data training 70% dan data testing 30% dengan frame hari yaitu 10 hari, 20 hari, dan 30 hari.

## 3.2.  Langkah-langkah Analisis
Langkah-langkah  peramalan irradiance dengan metode SVR sebagai berikut.
1. Mempersiapkan  data irradiance sesuai dengan variabel penelitian
2. Membagi data menjadi data training dan data testing
3. Menentukan  fungsi  kernel  yang  dipakai dimana dalam penelitian ini digunakan kernel polynomial (persamaan  8)  dan  kernel  RBF (persamaan 9)
4. Membangun hyperplane berdasarkan
parameter terbaik
5. Menggunakan hyperplane dengan parameter terbaik untuk data training dan data testing 6. Evaluasi  hasil  peramalan  pada  data trainig dan  data testing berdasarkan  nilai  RMSE (persamaan 10) dan MAE (persamaan 12)

## 4. ANALISA DAN PEMBAHASAN
4.1.  Karakteristik Irradiance Cahaya Matahari Distribusi data irradiance cahaya matahari tiap  jam  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3. Visualisasi Data Irradiance
Hasil  tersebut  menunjukkan  karakteristik pola distribusi yang bersifat normal dengan titik maksimum  ditengah.  Pada  t  ke-12  yang diinterpretasikan  pukul  12.00  siang,  nilai irradiance menunjukkan  nilai  puncak  sehingga daya solar sel juga maksimum.
Statistik Deskriptif data irradiance matahari  yang  digunakan  dalam  analisa  dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Statistik Deskriptif Irradiance Matahari
Hari Minimum Maksimum Rata-rata Stdev 10 -1.461 636.156 142.65 210.78 20 -1.461 636.156 142.974 210.441 30 -1.461 636.156 133.422 203.961 Total -1.461 636.156 125.883 195.683
Sumber : NREL (BMS)
Berdasarkan  Tabel  1.  di  atas  diketahui  rata- rata  nilai irradiance matahari  paling  tinggi berada  pada frame 20  hari.  Dengan  demikian, kemungkinan daya solar sel yang dihasilkan juga paling tinggi pada frame ini.
4.2.  Hasil Peramalan Irradiance dengan SVR Dalam  melakukan  peramalan irradiance cahaya  matahari  dengan  metode  SVR,  terlebih dahulu  menentukan  fungsi  kernel  yang  sesuai. Dalam penelitian ini, fungsi kernel yang dipakai yaitu polynomial dan Radial  Basis  Function (RBF). Pada kedua fungsi kernel tersebut, akan ditentukan  parameter  terbaik  melalui Cross Validation (CV)  parameter  yang  kemudian diambil  pada  error  paling  kecil.  Berdasarkan visualisasi  data  pada  Gambar  3 , maka  fungsi kernel polynomial yang digunakan adalah orde p =  2  dan  RBF  gamma  =  0.01.  Adapun error model SVR untuk masing-masing fungsi kernel dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Error Model  SVR  dengan  Fungsi Kernel Polynomial Parameter Hyperplane C Epsilon Error 0.1 0.1 101,756.2 0.1 0.01 91,631.68 0.1 0.001 91,125.01 0.1 0.0001 91,143.99 1 0.1 101,743.1 1 0.01 91,634.05 1 0.001 91,124.1 1 0.0001 91,142.33 10 0.1 101,750.7 10 0.01 91,630.11 10 0.001 91,123.9 10 0.0001 91,151.76
Berdasarkan error SVR pada  Tabel  2  dan Tabel  3,  diketahui error terkecil  parameter  C baik  pada  fungsi  kernel polynomial maupun RBF  adalah  sama  yaitu  10.  Sedangkan  untuk parameter  epsilon  berbeda,  dimana  pada  kernel polynomial nilainya  adalah  0.001  dan  kernel RBF 0.0001.
Tabel 3. Error Model  SVR  dengan  Fungsi
Kernel RBF Parameter Hyperplane C Epsilon Error 0.1 0.1 101,741.2 0.1 0.01 91,615.92 0.1 0.001 91,105.73 0.1 0.0001 91,117.25 1 0.1 101,660.4 1 0.01 91,402.13 1 0.001 90,856.82 1 0.0001 90,867.56 10 0.1 100,791 10 0.01 89,845.26 10 0.001 89,616.65 10 0.0001 89,608.56
Setelah  ditentukan error paling  minimum berdasarkan  fungsi  kernel  di  atas,  maka dilakukan  simulasi  peramalan irradiance untuk data training dan testing dengan frame hari yaitu 10 hari, 20 hari dan 30 hari. Pengukuran akurasi hasil  peramalan  dengan  menggunakan  nilai %RMSE  dan  %MAE.  Nilai  akurasi irradiance untuk masing-masing fungsi kernel berdasarkan frame hari ditampilkan Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Akurasi Hasil Peramalan dengan Kernel

## Polynomial
Hari RMSE %RMSE MAE %MAE Data Training 10 253.365 177% 143.95 100% 20 253.047 176% 144.15 100% 30 243.675 182% 134.68 100% Data Testing 10 265.381 175% 152.523 100% 20 224.985 191% 117.931 100% 30 203.791 189% 108.304 100%

## Tabel 5. Akurasi Hasil Peramalan dengan Kernel
RBF Hari RMSE %RMSE MAE %MAE Data Training 10 252.592 177% 143.066 100% 20 250.943 175% 142.573 99% 30 239.494 179% 132.852 99% Data Testing 10 265.203 175% 152.204 100% 20 224.054 191% 117.311 100% 30 202.826 188% 107.668 99%
Berdasarkan Tabel 4 dan Tabel 5 diketahui akurasi
peramalan irradiance terbaik ditunjukkan  oleh  nilai  RMSE  dan  MAE terendah. Dalam penelitian ini, akurasi peramalan  terbaik  untuk  masing-masing  fungsi
kernel  ( polynomial dan  RBF)  baik  pada  data training maupun data testing yaitu pada frame 30 hari.  Visualisasi  hasil  peramalan  pada  data training dan  data testing ditampilkan  sebagai berikut.
Gambar  4.  Visualisasi  Hasil  Peramalan  dengan Fungsi Kernel Polynomial
Gambar  5.  Visualisasi  Hasil  Peramalan  dengan Fungsi Kernel RBF
Hasil  visualisasi  pada  Gambar  4  dan Gambar 5 menunjukkan nilai prediksi irradiance cahaya  matahari  dengan  metode  SVR  berbasis kernel polynomial dan  RBF  masih  sangat  jauh dari  nilai  aktualnya.  Hasil  penelitian [5] menunjukkan error prediksi irradiance yang dihasilkan  dengan  metode  GFS  ( Global Forecast System ) yang berkisar pada angka 77%. Cukup  rendahnya  nilai error yang  didapatkan pada  metode  GFS  dikarenakan  perhitungan peramalan irradiance tanpa  melibatkan  t  =  0.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  proses  evaluasi irradiance tidak  24  jam  (tengah  malam  tidak diperhitungkan).  Selain  itu,  pada  metode  GFS juga  dilakukan  pengelompokan  menurut  hari, dimana  untuk  hari  pertama  dimulai  dari  t 1 =  1- 24;  hari  kedua  t 2 =  25-48  dst  nya.  Alasan pengelompokan  lebih  pada  evaluasi  korelasi irradiance ,  dimana  menurut  [5]  korelasi  antar hari lebih tinggi dibanding antar jam.
Dengan demikian akurasi peramalan irradiance yang dihasilkan dengan metode SVR ini masih dikategorikan rendah dan masih belum memadai  untuk  pengembangan  penelitian kecukupan energi sel surya khususnya di Stasiun Golden Colorado USA.
Pada penelitian selanjutnya, pengembangan metode SVR berbasis time series seperti metode SVR hybrid  Autoregressive (AR)  dapat dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi peramalan irradiance yang lebih baik.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  simulasi  peramalan irradiance cahaya matahari  untuk  data  pada  stasiun  Golden Colorado USA dengan metode SVR ditunjukkan melalui nilai %RMSE dan %MAE yang berkisar antara  100%  sampai  dengan  191%.  Persentase tersebut  menunjukkan  akurasi  hasil  peramalan irradiance khususnya  untuk  stasiun  Golden Colorado  USA.  Perolehan  angka  tersebut menunjukkan  hasil  akurasi  yang  sangat  rendah jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan metode GFS dengan akurasi berkisar pada angka 77%. Untuk pengembangan penelitian mendatang, metode SVR ini dapat di hybrid dengan  metode  berbasis time  series sesuai dengan pola data irradiance matahari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alex J. Smola and Bernhard Scholkopf, A
Tutorial  on  Support  Vector  Regression , Kluwer Academic, Statistics and Computing Journal, 14(2004), 199-222
[2] Badescu,  V., Modelling  Solar  Radiation at the Earth’s Surface, Berlin Heidelberg, Springer-Verlag, 2008
[3] Feby  AgungPamuji.,  Soedibyo., Desain
Kontrol Multi – Input Dc – Dc Converter Sistem  Hibrid  Turbin  Angin  Dan  Sel Surya Menggunakan Kontrol Fuzzy Logic
Untuk Tegangan Rendah , Jurnal Nasional Teknik Elektro, Vol 4, No 2, 2015.
[4] Feby  agung  pamuji,  Hajime  Miyauchi,  “ Control  Design  Of Solar  cell for Maximum  Power  Point  Tracking  Using Fuzzy  Logic  Controller  to  Supply  380 Volt  Grid,  IEEJ,  March  2016,  Tohoku University, 6-205. [5] Feby Agung Pamuji and Hajime Miyauchi,  “A  New  Control  Design  of Maximum  Power  Point  Tracking  By Fuzzy Logic Controller for Wind Turbine Connected  to  Low  Voltage  Grid,  ” International  Seminar  on  Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) 2016.
[6] Federico  -  Vladimir  Gutierrez  -  Corea, Miguel-Angel  Manso-Callejo,  Maria- Pilar Moreno - Regidor, Maria     Teresa Manrique-Sancho, Forecasting  short- term  solar  irradiance  based  on  artificial neural networks and data from neighboring meteorological stations ,
Elsevier Journal, Solar Energy 134(2016),
119-131
[7] Guo-Feng  Fan,  Shan  Qing,  Hua  Wang, Wei-Chiang  Hong  and  Hong-Juan  Li, Support  Vector  Regression  Model  Based on  Empirical  Mode  Decomposition  and Auto  Regression  For  Electric  Load Forecasting, Energies  Journal  6(2013),
1887-1901
[8] Hammer, A., Heinemann, D., Lorenz, E., Luckehe,  B., Short-term  Forecasting  of Solar  Radiation:  a  statistical  approach using  satellite  data, Science  Direct Journal, Solar Energy 67(1999, 1-3), 139- 150
[9] Kretzschmar,  R.,  Eckert,  P.,  Cattani,  D., Eggimann, F., Neural Network Classifiers for  Local  Wind  Prediction ,  Appl.
Meteorology  Journal  43(2004,  5),  727- 738
[10] Nonnenmacher,  L.,  Coimbra,  C.F.M.,
Streamline-based  Method  for  Intra-day Solar Forecasting through Remote Sensing, Science  Direct  Journal,  Solar Energy 108(2014), 447-459.
[11] Richard  Perez,  Elke  Lorenz,  Sophie Pelland,  Mark  Beauharnois,  Glenn  Van Knowe, Karl Hemker Jr., Detlev
Heinemann,  Jan  Remund,  Stefan  C.
Muller,  Wolfgang  Traunmuller,  Gerald
Steinmauer,  David  Pozo,  Jose  A.  Ruiz- Arias,  Vicente  Lara-Fanego,  Lourdes Ramirez-Santigosa, Martin Gaston- Romero, Luis M. Pomares, Comparison of Numerical  Weather  Prediction  Solar Irradiance  Forecasts  in  the  US,  Canada and  Europe, Elsevier,  Solar  Energy 94(2013), 305-326
[12] Soedibyo,  Feby  Agung  Pamuji  and Mochamad  Ashari,  “Control  Design  of Photovoltaic  BPSX-60  Using  Fuzzy Logic  Controller  for  Low  Voltage  Grid, “International  Seminar  on  Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) 2015.
[13] Soedibyo,  Feby  Agung  Pamuji  and
Mochamad  Ashari, Grid  Quality  Hybrid Power  System  Control  of  Microhydro, Wind Turbine and Fuel Cell Using Fuzzy Logic , International Review on Modelling and Simulations (I.RE.MO.S), Vol 6, No 4, Agust 2013, pp 1271 - 1278, Indexed in
Scopus,  ISSN  :  1974  -  9821  /    e-ISSN  : 1974 - 983X.
[14] Simon  Haykin.  (2008). Neural  Networks and  Learning  Machines-Third  Edition. Mc  McMaster  University,  Hamilton Ontario Canada, Pearson Prentice Hall.
[15] Wang, F., Mi, Z., Su, S., Zhao, H., Short- term Solar Irradiance Forecasting Model
Based on Artificial Neural Network using Statistical  Feature  Parameters. Energies Journal 5(2012, 5), 1355-1370.
[16] Y.-M. Chen, S.-C Hung, C.-S. Cheng, and Y.-C. Liu, “ Multi Input Inverter For Grid Connected  Hybrid  PV/Wind  Power System, “ IEEE, 2005.

## Biodata Penulis
Nurvita Arumsari lahir di Tulungagung tanggal 28  Oktober  1987.  Penulis  telah  lulus  S1  pada tahun  2009  dan  S2  tahun  2011  dengan  bidang keahlian  umum statistika spesialisasi pada ilmu prediksi  di  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopem- ber  (ITS).  Bidang  minat  penelitian  penulis diantaranya  ilmu reliability ,  prediksi  linear  dan non  linear,  serta  optimasi. Saat  ini,  penulis adalah  Dosen  di  Politeknik  Perkapalan  Negeri Surabaya  dan  dapat  dihubungi  melalui  email arum@ppns.ac.id .
Feby Agung Pamuji lahir di Tulungagung pada 6 februari 1987. Dia telah menyelesaikan sarjana dan  megister  di  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  (ITS),    Surabaya,  Indonesia  pada 2009  dan  2012.  Saat  ini  penulis  sedang melanjutkan  studi  doktoral  di  Kumamoto University Jepang mulai dari tahun 2015. Bidang keahlianya pada konversi energi listrik .