## Forecasting Produksi Energi PLTS 1 kWp Menggunakan Mesin Pembelajaran Dengan Algoritma Support Vector Machine
HASANUDIN GUFRON 1 , DANI RUSIRAWAN 2 , LITA WIDYAWATI 3

## Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: hasanudin.bblm@gmail.com

## ABSTRAK
Isu krisis energi menuntut orang mencari sumber energi alternatif, PLTS menjadi pilihan yang menjanjikan untuk menjawab tantangan krisis energi tersebut. Namun PLTS tergantung oleh kondisi cuaca, sangat sulit memperkirakan berapa produksi energi  pada  suatu  system  PLTS.  Penelitian  peramalan  produksi  energi  1kWp menggunakan  mesin  pembelajaran  dan support  vector  machine  (SVM)  telah dilakukan dan dibandingkan dengan model multiple linear regression (MLR), model peramalan  dengan  pendekatan  deret  waktu,  data  training  periode  Januari – Desember 2021 dan data tes periode Januari – Mei 2022. Konstruksi ramalannya adalah  hasil  produksi  tiga  hari  kebelakang  meramalkan  produksi  energi  hari berikutnya. Hasil evaluasi MAPE pada data training SVM dan MLR adalah 19.79% dan 23.96%, sedangkan pada testing 21,79% dan 20.45%. Hasil peramalan harian diakumulasi perbulan dan dievaluasi, hasilnya MAPE 4.13% dan 5.56% masing- masing untuk SVM dan MLR. Kedua model SVM dan MLR layak dikembangkan lebih lanjut pada forecasting PLTS 1 kWp berdasarkan data deret waktu.
Kata kunci : plts, support vector machine, machine learning, forecasting

## ABSTRACT
The  issue  of  the  energy  crisis  requires  people  to  look  for  alternative  energy sources,  SPP  is  a  promising  choice  to  answer  the  challenges.  However  SPP depends on weather conditions, it is very difficult to estimate energy production. Research on forecasting 1kWp energy production using machine learning and SVM has  been  carried  out  and  compared  with  MLR,  forecasting  models  with  a  time series approach, training data for the period January – December 2021 and test data for the period January – May 2022. MAPE evaluation results on SVM and MLR training data were 19.79% and 23.96%, while testing was 21.79% and 20.45%. Daily forecasting results are accumulated monthly and evaluated, the results are MAPE  4.13%  and  5.56%  for  SVM  and  MLR,  respectively.  Both  SVM  and  MLR models deserve to be further developed in forecasting PLTS 1 kWp based on time series data.
Keywords : plts, support vector machine, machine learning, forecasting

## 1. PENDAHULUAN
Isu  krisis  energi  yang  ditandai  oleh  kenaikan  harga  yang  sangat  tinggi  dua  sumber  energi primer yaitu batu bara dan gas alam (Effendi, 2021) menuntut kita mencari sumber energi alternatif, PLTS dengan memanfaatkan energi surya menjadi pilihan yang menjanjikan untuk menjawab  tantangan  krisis  energi  tersebut.  Indonesia  memiliki  potensi  yang  sangat  besar energi baru terbarukan, seperti yang dilaporkan dalam Indonesia Energy Out Look 2019 total potensi energi terbarukan ekuivalen 442 GW dan setengah diantaranya adalah potensi energy surya, profil potensi energi terbarukan di Indonesia dapat dilihat pada Tabel 1. (Suharyati et al., 2019).
Tabel 1. Potensi Energi Terbarukan (Suharyati et al., 2019) Jenis Energi Potensi Tenaga Air 94,3 GW Panas Bumi 28,5 GW Bioenergi PLT Bio: 32,6 GW dan BBN: 200 Rbu Bph Surya 207,8 GWp Angin 60,6 GW Energi Laut 17,9 GW
Energi surya sebagai potensi energi terbesar dalam bauran sumber energi terbarukan memiliki tantangannya sendiri, yaitu produksi energinya sangat tergantung dari kondisi lokal atmosfer atau cuaca, yang mencakup uap air, awan dan polusi (Yuliarto, 2017) sehingga produksi energinya sangat sulit diperkirakan, tidak seperti pembangkit listrik konvensional, sumber daya tidak dapat diakses dan dipenuhi sesuai permintaan (Wolff et al., 2017)
Untuk  menjawab  tantangan  estimasi  produksi  energi  pada  suatu  system  PLTS  penelitian mengenai peramalan produksi pada PLTS muncul sebagai ide brilian (Sobri et al., 2018) . Para peneliti melakukan dua metode pendekatan yaitu menggunakan persamaan analitik dan metoda  statistik  dengan  metoda machine  learning  (ML),  selain  itu  ada  juga  dengan pendekatan  campuran  atau hybrid  model, (Antonanzas  et  al.,  2016) melaporkan forecasting produksi energi pada PLTS 72% menggunakan model statistik, 17% menggunakan model hybrid, dan 11% menggunakan model fisika, seperti pada Gambar 1
Gambar 1. Distribusi Kajian Forecasting Produksi Energi Berdasarkan Metod (Antonanzas et al., 2016)
Forecasting Produksi Energi PLTS 1 kWp menggunakan Mesin Pembelajaran dengan Algoritma Support Vector Machine
ML  sendiri  adalah  cabang  artificial  intelligent  (AI)  yang  secara  sistematis  menerapkan algoritme untuk mensintesis hubungan mendasar antara data dan informasi. Tujuan ML adalah untuk memprediksi kejadian atau skenario masa depan yang tidak diketahui oleh computer (Awad & Khanna, 2015)
Pada  tahun  1959,  ML  digambarkan  oleh  Arthur  Samuel  sebagai  "bidang  studi  yang memberikan  komputer  kemampuan  untuk  belajar  tanpa  diprogram  secara  eksplisit” Dia menyimpulkan bahwa  kebutuhan akan banyak upaya pemrograman terperinci ini dihilangkan karena  komputer  belajar  dari  pengalaman (Samuel,  1959) .  Adapun  dalam  proses pembelajaran  yang  dimaksud  suatu  usaha  dalam  mendapatkan  kecerdasan  melalui  tahap latihan, validasi, dan pengujian (Putra, 2020) .
Penelitian ini mengusulkan pembuatan model Forecasting produksi energi pada PLTS 1 kWp ITENAS yang berdasarkan data produksi energy harian secara deret waktu, untuk memprediksi periode selanjutnya. Algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan pada pembelajaran mesin untuk membuat model memprediksi masa depan dengan. SVM dengan pengembangan analisa  regresi  menjadi  Support  Vector  Regression  (SVR)  adalah  salah  satu  metoda pembelajaran  yang  dikembangkan  dari  teori  statistik  yang  memiliki  kinerja  terbaik  untuk mengklasifikasikan data yang tidak linier dibandingkan metoda lain (Shi et al., 2012)
SVM memiliki kinerja yang lebih baik dari model multiple linear regression dan artificial neural network  (ANN)  seperti  dilaporkan  oleh  (Abuella  &  Chowdhury,  2016)  dalam  laporannya mengenai peramalan solar power dengan variabel cuaca.
Dalam laporan peneliti lain, dilaporkan bahwa model peramalan SVM yang menggabungkan semua fitur input mampu menghasilkan prediksi lebih baik dari model pedekatan fisika dan memiliki akurasi yang sama dengan PV model simulasi (Wolff et al., 2016)
Sebagaimana  model machine  learning  pada  umumnya,  model  selalu  dibangun  dengan konstruksi data dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data tes, pada penelitian ini data latih adalah produksi energi Januari – Desember 2021 dan data tes adalah produksi energi Januari – Mei 2022.
Selanjutnya dalam artikel ini metoda membangun model forecast dengan SVM berdasarkan data  deret  waktu,  hasil  evaluasi  pada  data  latih  dan  data  tes  akan  dipaparkan,  juga  hasil evaluasi forecast periode bulanan sebagai dasar evaluasi model forecast apakah sangat baik, baik, layak atau buruk.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Tinjauan Sistem
Sistem  PLTS  yang  dikaji  adalah  PLTS  Itenas  1  kWp,  tepatnya  berkolasi  di rooftop  Gedung Fakultas  Arsitektur  dan  Desain,  menggunakan  4  buah  modul  surya  berkapasitas  masing- masing  265  Wp  ditanam  secara  permanen  menggunakan  rangka  baja  dengan  sudut kemiringan 12 ° menghadap utara, dan dengan grid-connected system. Letak geografis PLTS Itenas 1 kWp dijelaskan pada tabel 2 dan foto fisik PLTS-nya pada Gambar 2. (HIDAYAT et al., 2019).

## Tabel 2. Letak geografis PLTS ITENAS 1 kWp
Lokasi, Kota Bandung Negara, Kawasan  Indonesia, Asia Tenggara Desimal  Derajat  Menit Latitude -6,92 -6 55 + = Utara, - = Selatan Longitude 107,60 107 36 + = Timur, - = Barat Greenwich Altitude 698 Meter diatas permukaan laut Tilt angel 12 Azimut
Gambar 2. (a) PLTS ITENAS 1 kWp, (b) Skema on-grid connected PLTS ITENAS 1 kWp
(HIDAYAT et al., 2019)

## 2.2  Data
Penelitian ini mengobservasi data rekaman harian produksi energi di PLTS Itenas pada rentang Januari 2021 – Mei 2022. Pengunduhan data dilakukan per 30 hari lalu di organisir menjadi data set dalam bentuk file spread sheet dengan bentuk data 516 baris dan dua kolom, yang terdiri dari  kolom tanggal dan  jumlah  produksi energi (kWh) pada tanggal tersebut  seperti ditunjukkan pada tabel 3.
Pada pembuaran model peramalan dengan data deret waktu, kestasioneritasan data sangat penting karena berpengaruh luar biasa pada bagaimana data dirasakan dan diramalkan. Saat meramalkan  masa  depan,  sebagian  besar  model  deret  waktu  berasumsi  bahwa  setiap  titik tidak tergantung satu sama lain. Suatu data bersifat stasioner jika sifat statistik suatu system tidak berubah seriring waktu (Rasheed, 2020)
Pengujian kestasioneritasan secara statistik dilakukan dengan 3 metode, yaitu pengujian data outlier untuk mencari data dengan nilai ekstrim, pencilan, atau tidak mengikuti pola umum pada  data  set  yang  diobservasi,  karena  asumsi  kenormalan  data  dipengaruhi  oleh outlier (Srinadi,  2014).  Kedua  pengujian  distribusi  normal  yang  bertujuan  untuk  menilai  apakah sebaran  data  yang  diobservasi  terdistribusi  normal  atau  tidak (Januarsjaf, 2019) .  Ketiga pengujian Augmented Dickey Fuller test (ADF test) yang merupakan metode pengujian popular saat ini karena adanya kemngkinan autokorelasi pada error term jika data tidak stasioner telah dipertimbangkan (Aktivani, 2021)
(a)
(b)
Forecasting Produksi Energi PLTS 1 kWp menggunakan Mesin Pembelajaran dengan Algoritma Support Vector Machine

## 2.3  Split Data Training dan Data Tes
Data set dibagi menjadi data training dan data tes, pembagian data tidak dilakukan secara random, tapi dengan cara periodical 1 tahun penuh, dengan tujuan data training pada rentang Januari  s.d  Desember  2021  bisa  membaca  pola seasonal  dan  trend  pada  data  test  tahun berikutnya Januari s.d Mei 2022. Profil prduksi energi harian pada data training dan data test diplot kedalam grafik seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Profil Produksi Energi PLTS ITENAS 1 kWP pada data training dan data test
Grafik berwarna biru adalah profil produksi energi harian selama satu tahun penuh Januari  - Desember 2021 sebagai data training, dan grafik warna oranye adalah sebagai data test.

## Tabel 3. Data yang diobservasi

## 2.4 Pemodelan Machine Learning SVM
Model machine  learning  SVM  dibuat  berdasarkan  kerangka  kerja  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 4.

## Gambar 4 Diagram Alir Pembuatan Model SVM
Pada  pembuatan  model  deret  waktu  SVM  untuk  memprediksi  masa  yang  akan  datang dilakukan dengan pendekatan data hasil produksi energi 3 hari sebelumnya memprediksi hari berikutnya. Data – data hari sebelumnya didefinisikan sebagai feature atau variabel bebas dan data hari berikutnya didefinisikan sebagai label atau target yang merupakan variabel terikat akibat feature yang terjadi.
Data set akan di bagi menjadi dua bagian, yaitu sebagai data training dan data test. Adapun sebagai data training akan digunakan data periode Januari – Desember 2021, dan data test periode Januari – Mei 2022. Data training dikenalkan atau dilatihkan pada algoritma SVM untuk mengenali pola berdasarkan features untuk memprediksi target.
Model machine learning SVM dibuat menggunakan notebook Colab yang merupakan platform terbuka dari Google LLC untuk mengeksekusi Python di browser Google Chrome, persamaan – persamaan matematik pada algoritma SVM ini akan dikerjakan secara komputasi
Mulai
Data Set
Split data:
Data training Januari s.d Desember
2021
Data tes Januari s.d Mei 2022
Data training Model forecast SVM Data test Evaluasi Akurasi forecast Selesai Aplikasi parameter pada model SVM

## 2.5 Evaluasi Model Forecast
Performa model peramalan bisa diukur oleh beberapa metode statistik populer, pada penelitian ini  akan  menggunakan  model  evaluasi  metoda  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE). Evaluasi  MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relative  yang  digunakan  untuk  mengetahui persentase penyimpangan (error) hasil prediksi dari nilai sebenarnya. Pengukuran persentasi error  memiliki  kelebihan  menjadi  scale-independent  dan  sering  digunakan  untuk membandingkan  performa  peramalan  antara  kumpulan  data  yang  berbeda  (Nabillah  & Ranggadara,  2020).  Pengukuran  performa  menggunakan  MAPE  akan  menghasilkan  nilai berupa persentase. Semakin kecil nilai MAPE maka akan semakin bagus peramalan tersebut. Adapun rumus dari MAPE adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 (𝑦, 𝑦̂) = ( 1 𝑛 ∑( |𝑦 − 𝑦̂| 𝑦 )) × 100% 𝑛 𝑖=0
(2- 1)
Nilai  MAPE  memiliki  interpretasi  pada  suatu  model  yang  dibuat,  seperti  dilaporkan  oleh (Montaño Moreno et al., 2013), mengenai interpretasi nilai MAPE disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Interpretasi nilai MAPE MAPE(%) Interpretation <10 Akurasi peramalan tinggi 10 – 20 Peramalan baik 20 – 50 Peramalan layak/memadai >50 Peramalan buruk (Montaño Moreno et al., 2013)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing Data
Hasil pengujian data outlier pada sebaran bulan, dengan metoda box-plot, terdapat beberapa data outlier pada bulan Februari, Juni, dan September 2021. Sebaran data outlier ditunjukkan pada Gambar 5. Gambar 6, menunjukkan profil grafik distribusi normal perbulan ditampilkan dalam satu grafik.
Lalu dilakukan pengujian distribusi normal secara keseluruhan yang hasilnya ditunjukkan pada pada Gambar 7, pada Gambar 7 grafik cenderung simetris membentuk lonceng, sehingga bisa dikatakan  bahwa  data  telah  stasioner,  dengan demikian  beberapa data out-lier pada bulan Februari, Juni, dan September bisa diabaikan dan masuk dalam observasi pembuatan model SVM dan LR
Pengujian  berikutknya  dengan  fungsi Adfuller  Test  yang  merupakan  pengujian  secara kuantitatif. Hasilnya ditunjukkan pada table 4.1. Dengan melihat table 4.1 P-Values bernilai 0, sehingga hipotesa 0 ditolak, dengan kata lain data tersebut sudah stasioner.
Tabel 5 Hasil Pengujian Adfuller Test ADF Statistic  : -9.022006 P-Values : 0.000000 Lag Number  : 3 Observed : 512 Critical Values : 1%: -3.443 5%: -2.867 10%: -2.570
Dari hasil ketiga metode pengujian kestasioneran data, dapat diambil kesimpulan bahwa data original tersebut sudah stasioner dan layak sebagai data set pembuatan model forecasting.

## 3.2 Pelatihan Model SVM Pada Data Training
Sebelum melakukan pelatihan model, perlu didefinisikan terlebih dahulu pada data deret waktu mana yang bertindak sebagai feature dan sebagai target. konstruksi model forecast adalah mendefinisikan 3 hari sebelumnya adalah feature dan hari berikutnya adalah target. Sehingga
Gambar 5 Hasil pengujian data outlier Gambar 6. Grafik distribusi normal per bulan
Gambar 7. Grafik distribusi normal Januari 2021 s.d Mei 2022
Forecasting Produksi Energi PLTS 1 kWp menggunakan Mesin Pembelajaran dengan Algoritma Support Vector Machine
data  perlu  direkonstruksi  sehingga  memiliki  3  feature  dan  1  target.  Prosesnya  seperti ditunjukkan pada Gambar 8.
Setelah data direkontruksi menjadi feature dan target, selanjutnya model SVM dilatih dengan data tersebut, sehingga mendapatkan model forecast SVM. Model forecast SVM diuji dengan data latih untuk melihat akurasinya dan diplot pada grafik dengan membandingkan denga data latih aktual.
Hasil  plot  model forecast  SVM  berdasarkan  data  latih  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 disandingkan  dengan  model Multiple  Linear  Regression  (MLR)  sebagai  pembanding.  Grafik berwarna merah adalah data aktual, grafik berwarna biru adalah hasil forecast model SVM, dan grafik berwarna hitam adalah forecast model MLR.

## Gambar 9. Hasil Forecast Data Training
Dari Gambar 9 bisa dilihat bahwa hasil forecast SVM mengikuti pola pergerakan data aktual, begitu halnya dengan model MLR meskipun tidak terlalu fit dengan data aktual. Terlihat secara jelas bahwaa pada produksi energi kurang dari 2 kWh, grafik prediksi tidak dapat memprediksi secara akurat, hal ini disebabakan oleh algoritma model menganggap bahwa itu adalah out lier. Namun secara keseluruhan untuk mengetahui seberapa percaya diri model forecast SVM yang  telah  dilatih,  dilakukan  evaluasi  MAPE,  dan  hasilnya  adalah  19.57%  untuk  SVM  dan 22.96% untuk MLR. Hasil yang cukup baik dan wajar untuk sebuah model forecasting.
Gambar 8. (a) Merubah deret waktu menjadi np array 4 kolom, (b) Data feature , dan (c) Data target
(a) (b) (c)

## 3.3 Forecast Model SVM Pada Data Tes
Selanjutnya model  yang  telah  dilatih,  diaplikasikan  untuk  melakukan forecasting pada data tes, yaitu periode Januari – Mei 2022. Hasil forecasting SVM pada data test dan data aktual diplot dalam grafik yang ditunjukkan pada Gambar 10 untuk mengetahui gambaran kualitatif antara hasil forecasting dan data aktual.
Grafik berwarna merah adalah data aktual, grafik berwarna biru adalah hasil forecast SVM, dan grafik berwarna ungu adalah hasil forecast MLR. Tampak bahwa hasil forecasting SVM lebih  berani untuk  melakukan fitting puncak dan lembah dibandingkan dengan model MLR yang relative berada ditengah dalam rentang standar deviasinya. Hasil evaluasi MAPE pada data tes yaitu 21.79% untuk SVM dan 20.45% untuk MLR. MAPE Hasil forecasting pada data tes tidak terlalu jauh dengan hasil forecasting pada data training, hal ini menunjukkan bahwa model telah dilatih baik pada data training.
Gambar 10 Hasil Forecast Data Test.
3.4 Forecast Keseluruhan Data Model SVM dan MLR di aplikasikan untuk melakukan forecast pada keseluruhan data observasi, untuk mengetahui performanya secara umum. Kedua model melakukan forecast secara harian, Hasil forecast pada seluruh data ditunjukkan pada Gambar 11. Grafik berwarna merah adalah data aktual, grafik berwarna biru adalah hasil forecast SVM, dan grafik berwarna ungu adalah hasil forecast MLR. Hasil evaluasi MAPE pada data seluruh 20.19% untuk SVM dan 22.16% untuk  MLR.  MAPE  kedua  model  dalam  kategori  peramalan  baik,  nanum  model  SVM menunjukkan performa lebih baik dari model MLR.

## Gambar 11 Hasil Forecast Pada Seluruh Data
Forecasting Produksi Energi PLTS 1 kWp menggunakan Mesin Pembelajaran dengan Algoritma Support Vector Machine

## 3.5 Forecast Periode Bulanan
Hasil forecast  model  SVM  dan  MLR  pada  seluruh  data  harian  di  kelompokkan  berdasarkan bulan lalu dijumlahkan produksi energinya per bulan, mulai dari bulan Januari 2021 sampai bulan  Mei  2022.  Pembahasan  periode  bulanan  untuk  melihat  berapa  error  yang  terjadi. Hasilnya diplot dengan diagram batang ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12 Hasil Forecast Periode Bulanan
Dari Gambar 12 terlihat bahwa hasil forecast perbulan memiliki error yang kecil, dilihat dari dekatnya puncak antar batang diagram, perbedaan mencolok hanya pada bulan Juni 2022 dan Januari 2022.
Berdasasarkan  data  aktual  produksi  energi  periode  Januari  2021  sampai  Mei  2022  adalah 1807.88  kWh,  hasil  forecast  SVM  1790.92  kWh,  dan  forecast  MLR  1807.77  kWh.  Secara keselurahan data kedua model memiliki error yang sangat kecil. Evaluasi MAPE SVM adalah 4.13%  dan  MLR  5.56%.  Dengan  demikian  kedua  model  memiliki  error  yang  kecil  untuk forecast periode bulanan dan dalam kategori “akurasi peramalan tinggi”.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM dapat diimplementasikan untuk meramal produksi energi PLTS 1 kWp berdasarkan data deret waktu. Dalam peramalan produksi energi harian evaluasi MAPE pada data training masing – masing sebesar  19.79%  dan  23.96%,  sedangkan  pada  data  tes  adalah  masing – masing  sebesar 21.79%  dan  20.45%,  sehingga  kedua  model  disimpulkan  dalam  kategori  layak  untuk melakukan peramalan produksi energi berdasarkan data deret waktu.
Hal menarik ditemukan ketika seluruh data peramalan produksi energi diakumulasi per bulan dan dibandingkan dengan data aktual, ditemukan bahwa peresentase absolut errornya kecil dan  jika  dirata-ratakan  peresentase  errornya  (MAPE)  adalah  4.13%  dan  5.56%  masing – masing untuk model SVM dan MLR. Sehingga disimpulkan bahwa secara akumulatif bulanan
hasil peramalan model SVM dan MLR dalam kategori tingkat peramalan tinggi berdasarkan interpretasi hasil peramalan.
Berdasarkan  hasil  performa  pada  data  training,  testing,  keseluruhan  data,  dan  akumulasi produksi energi bulanan, algoritma machine learning SVM dan MLR keduanya layak dikaji lebih lanjut untuk peramalan produksi energi PLTS 1 kWp.

## DAFTAR RUJUKAN
Abuella, M., & Chowdhury, B. (2016). Solar power forecasting using support vector regression. 2016  International  Annual  Conference  of  the  American  Society  for  Engineering Management, ASEM 2016.
Aktivani,  S.  (2021).  Uji  Stationeritas  Data  Inflasi  Kota  Padang  Periode  2014-2019. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 6(1), 26 – 33.
Antonanzas, J., Osorio, N., Escobar, R., Urraca, R., Martinez-de-Pison, F. J., & Antonanzas- Torres, F. (2016). Review of photovoltaic power forecasting. Solar Energy, 136, 78 – 111. https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.06.069
Awad,  M.,  &  Khanna,  R.  (2015). Efficient  Learning  Machine:  Theories,  Concepts,  and Aplications for Engineers and Systems Designers. apress.
Effendi, B. S. (2021). Analisis Krisis Energi Dunia 2021 dan Lesson Learned bagi Indonesia. Mediaindonesia.Com. https://mediaindonesia.com/opini/444518/analisis-krisis-energi- dunia-2021-dan-lesson-learned-bagi-indonesia
HIDAYAT, F., RUSIRAWAN, D., & FAJAR TANJUNG, I. R. (2019). Evaluasi Kinerja PLTS 1000 Wp di Itenas Bandung. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 7(1), 195. https://doi.org/10.26760/elkomika.v7i1.195
Januarsjaf, A. (2019). Stat Uji Normalitas Data. RStudio. https://rpubs.com/aswinjanuarsjaf/514884
Montaño Moreno, J. J., Palmer Pol, A., Sesé Abad, A., & Cajal Blasco, B. (2013). El índice R- MAPE como medida resistente del ajuste en la previsiońn. Psicothema, 25(4), 500 – 506. https://doi.org/10.7334/psicothema2013.23
Nabillah, I., & Ranggadara, I. (2020). Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi  Komoditas  Laut. JOINS  (Journal  of  Information  System),  5(2),  250 – 255. https://doi.org/10.33633/joins.v5i2.3900 Putra, J. W. G. (2020). Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning Edisi 1.4 (17 Agustus 2020). 4, 45 – 46. Rasheed,  R.  (2020). Why  Does  Stationarity  Matter  in  Time  Series  Analysis?  Towards  Data Science.  https://towardsdatascience.com/why-does-stationarity-matter-in-time-series- analysis-e2fb7be74454
Samuel, A. L. (1959). Eight-move opening utilizing generalization learning. (See Appendix B, Game  G-43.1  Some  Studies  in  Machine  Learning  Using  the  Game  of  Checkers. IBM Journal, 210 – 229.
Shi,  J.,  Lee,  W.  J.,  Liu,  Y.,  Yang,  Y.,  &  Wang,  P.  (2012).  Forecasting  power  output  of photovoltaic systems based on weather classification and support vector machines. IEEE Transactions on Industry Applications, 48(3), 1064 – 1069. https://doi.org/10.1109/TIA.2012.2190816
Sobri, S., Koohi-Kamali, S., & Rahim, N. A. (2018). Solar photovoltaic generation forecasting methods:  A  review. Energy  Conversion  and  Management,  156(December  2017),  459 – 497. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.11.019
Srinadi, G. A. M. (2014). Pengaruh Outlier Terhadap Estimator Parameter Regresi dan Metode Regresi Robust. Prosiding Konferensi Nasional Matematika XVII - 2014, June 2014, 1259 –
1266.
Suharyati, Pambudi, H. S., Wibowo, J. L., & Pratiwi, N. I. (2019). Indonesia Energy Outlook 2019 (S. Abdurrahman, M. Pertiwi, & Walujanto (eds.)). Dewan Energi Nasional. Wolff, B., Kühnert, J., Lorenz, E., Kramer, O., & Heinemann, D. (2016). Comparing support vector  regression  for  PV  power  forecasting  to  a  physical  modeling  approach  using measurement, numerical weather prediction, and cloud motion data. Solar Energy, 135, 197 – 208. https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.05.051 Wolff, B., Sauer, J., Kramer, O., & Parisi, J. (2017). Support Vector Regression for Solar Power Prediction. April. Yuliarto, B. (2017). Memanen Energi Matahari. Penerbit ITB.