## Prediksi  Radiasi  Surya  Menggunakan  Metode Long  Short-Term Memory
Muhammad Rezza 1,* , M. Ismail Yusuf 2 , Redi Ratiandi Yacoub 3
Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, Indonesia
1 mrezza91@gmail.com, 2,3 elektro@teknik.untan.ac.id
* penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL ABSTRAK

## Sejarah Artikel
Diterima: 10 Oktober 2023 Direvisi: 12 Februari 2024 Diterbitkan: 30 April 2024 Penelitian  ini  memfokuskan  pada  optimalisasi  pemanfaatan  energi matahari di Kalimantan Barat, sebuah wilayah yang kaya akan sumber daya  matahari,  dengan  total  pembangkit  listrik  tenaga  surya  (PLTS) mencapai  1.58  MW.  Untuk  memprediksi  potensi  energi  matahari, penelitian  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan Long  Short- Term  Memory (LSTM)  dengan  data  yang  diperoleh  dari  data  logger yang merekam tegangan, arus, dan daya keluaran panel surya selama 57 hari dengan interval 1-2 detik, menghasilkan 4.294.273 data. Dalam pengolahan  data,  80%  digunakan  untuk  pelatihan  dan  sisanya  untuk pengujian model LSTM. Model  LSTM yang digunakan terdiri dari 2 layer  LSTM,  masing-masing  dengan  50  node  LSTM.  Penggunaan Google  Colaboratory  sebagai  platform  komputasi  memungkinkan pelatihan  model  LSTM  dalam  dua  skenario,  yaitu  dengan  epoch sebesar  1  dan  10.  Evaluasi  model  dilakukan  menggunakan  metrik Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute  Error (MAE),  dan  R-squared  (R2).  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa model dengan epoch 10 memiliki nilai  evaluasi yang lebih baik, dengan MSE sebesar 0.04444, RMSE sebesar 0.00456, MAE  sebesar  0.06753,  dan  R2  sebesar  0.99961,  menunjukkan performa prediksi energi matahari yang sangat akurat dan efisien.
Kata Kunci
LSTM MSE Prediksi Model

## PENDAHULUAN
Indonesia,  yang  terletak  di  sepanjang  garis  khatulistiwa,  memperoleh  sekitar  12  jam sinar  matahari  setiap  harinya  berkat  lokasinya  yang  tropis.  Kekayaan  sinar  matahari  ini memberikan peluang besar dalam bidang energi surya. Berbeda dengan bahan bakar fosil, energi surya yang berasal dari radiasi matahari menawarkan solusi ramah lingkungan yang bebas dari polusi yang merusak ekosistem kita. Meskipun memiliki potensi besar, pada tahun 2020,  energi  surya  hanya  menyumbang  0,2%  dari total  produksi listrik  Indonesia sebesar 72.750,72 MW, menurut Statistik Kelistrikan 2020 Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral.  Meskipun  demikian,  terdapat  tren  positif  dalam  instalasi  Pembangkit  Listrik Tenaga Surya (PLTS), seperti yang terlihat di Kalimantan Barat, di mana telah dihasilkan energi  sebesar  1,58  MW.  Meskipun  masih  dalam  skala  yang  terbatas,  perkembangan  ini menandakan langkah positif menuju pemanfaatan energi terbarukan dan bersih di Indonesia [1] .
Inti  dari  pembangkitan  energi  surya  adalah  panel  surya,  yang  kini  semakin  mudah diakses oleh masyarakat, didorong oleh keberadaan platform e-commerce . Panel-panel ini tidak  hanya  tersedia  secara  komersial;  individu  pun  dapat  membuat  instalasi  surya  skala kecil untuk keperluan rumah tangga [2] .  Memantau hasil produksi panel-panel ini sangat penting untuk menilai efisiensinya. Sistem pemantauan real-time tidak hanya memberikan
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 33-44
wawasan  tentang  kinerja  saat  ini,  tetapi  juga  memprediksi  produksi  energi  dalam  jangka panjang,  dengan  mempertimbangkan  berbagai  faktor  seperti  suhu,  kondisi  cuaca,  dan intensitas sinar matahari [3] . Prediksi cuaca, yang disebarluaskan melalui saluran media atau lembaga  meteorologi,  memberikan  wawasan  tentang  kondisi  cuaca  mendatang.  Namun, prediksi  ini  tidak  secara  langsung  dapat  diubah  menjadi  perkiraan  energi  yang  akan dihasilkan  oleh  panel  surya.  Tantangannya  terletak  pada  kemampuan  memperkirakan produksi  energi  berdasarkan  ramalan  cuaca.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi kesenjangan ini dengan menggunakan sensor dan mikrokontroler untuk memantau produksi panel surya, menyimpan data ini untuk analisis lebih lanjut [4] . Teknologi kecerdasan buatan (AI) akan dimanfaatkan untuk memprediksi produksi energi surya, memberikan informasi berharga untuk mengoptimalkan sistem energi surya.
Dalam beberapa penelitian terkini mengenai prediksi daya panel surya, berbagai metode dan  teknologi  telah  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Mukromin menggunakan  model  regresi  linear  majemuk  untuk  memprediksi  daya  panel  surya berdasarkan  iradiasi  surya,  temperatur,  dan  output  panel  surya  selama  2  hari [5] .  Mereka memperoleh Mean Square Error sebesar 9.83, menunjukkan tingkat akurasi prediksi mereka. Priatama menggunakan mikrokontroler Arduino untuk merekam data arus dan tegangan dari panel  surya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  data  dari  mikrokontroler  lebih  akurat dibandingkan  dengan  pengukuran  multimeter [6] .  Erwanto  menggunakan  sensor  INA219 untuk  merekam  data  arus  dan  tegangan  dari  rangkaian  panel  surya  yang  dirancang  untuk menyimpan  data  hasil  perhitungan  menggunakan  Arduino [7] .  Selain  itu,  penelitian  oleh Cynthia  menggunakan  data  dari  BMKG  untuk  prediksi  radiasi  matahari  dengan menggunakan Elman Recurrent  Neural  Network .  Mereka  mengubah  skema  pelatihan  dan pengujian  dengan  variasi  perbandingan  data  latih  dan  uji,  dan  mencapai  akurasi  tertinggi sebesar 96.531% dengan perbandingan 90:10 [8] . Penelitian lain oleh Khafaf  menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk prediksi jangka pendek dengan data energi dari perusahaan distribusi listrik setempat. Hasilnya menunjukkan bahwa LSTM merupakan metode yang efektif dengan Root Mean Square Error terbaik sebesar 3.61% [9] . Studi-studi ini menyoroti keberagaman metode dan teknologi yang digunakan dalam penelitian prediksi energi  surya,  membawa  kontribusi  penting  untuk  pengembangan  teknologi  energi terbarukan di masa depan.
Model prediktif yang digunakan dalam penelitian ini berkaitan dengan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM), teknik deep learning yang sangat cocok untuk menganalisis data time-series yang kompleks dan tidak stabil [10] . Kemampuan unik LSTM terletak pada kemampuannya untuk menangkap pola jangka panjang dalam data time series, mengatasi tantangan yang dihadapi oleh model jaringan saraf yang lebih sederhana. Namun, teknik ini tidak  tanpa  kompleksitas;  seringkali  membutuhkan  data  yang  substansial  dan  rentan terhadap overfitting - suatu kondisi di mana model terlalu beradaptasi dengan data pelatihan, menghambat  kemampuannya  dalam  generalisasi  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya [11] .

## METODE
Alat akuisisi data berjalan selama 24 jam nonstop selama 57 hari. Data direkam pada memory card dan sistem dilengkapi dengan manajemen pencatatan data saat listrik PLN mati dan hidup kembali secara otomatis. Model prediksi menggunakan LSTM dengan dua lapisan LSTM, masing-masing dengan 50 node. Data dibagi menjadi data pelatihan (80%) dan data uji  (20%) [12] .  Proses  pelatihan  dan  pengujian  model  dilakukan  menggunakan  Google Colab, platform berbasis cloud yang menyediakan sumber daya komputasi, termasuk GPU sebagaimana disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Pengkabelan Data Longger
Gambar 2. Model LSTM pada Pengujian
Pada tahap pengujian, model LSTM menggunakan metrik Mean Square Error (MSE) dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengevaluasi akurasi model. MSE digunakan untuk  mengukur  seberapa  baik  model  memprediksi  data,  sedangkan  RMSE  memberikan informasi  tentang  error  rata-rata  dari  prediksi  model [13] .  Semakin  rendah  nilai  RMSE, semakin akurat model prediksi. Evaluasi model ini memberikan gambaran tentang seberapa baik  model  LSTM  dapat  memprediksi  energi  matahari  berdasarkan  data  yang  telah dikumpulkan sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 33-44

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Alat Pengukuran dan Pengujian Alat
Dalam  penelitian  ini,  alat  pengukuran  terdiri  dari  Arduino,  ethernet  shield,  dan komponen pendukung lainnya, yang disimpan dalam ruangan pada sudut ruangan tertentu. Panel surya dipasang di luar ruangan pada kanopi yang terpapar sinar matahari sepanjang hari,  dengan  ketinggian  sekitar  ±5  meter di  atas tanah  dan  kemiringan  sekitar  ±5 derajat. Panel  surya  ini  memiliki  spesifikasi  energi  tertinggi  sebesar  20W  dengan  jenis polycrystalline merek Mitsuyama. Kabel keluaran dari panel surya dihubungkan ke ground dan  sensor  INA219  yang  merekam  data  pada  data  logger.  Untuk  memantau  kinerja  data logger,  digunakan  LCD  display  16x2  pada  Arduino.  Setiap  detik,  tampilan  display diperbarui untuk memperbaharui status data yang tersimpan pada memory card. Pengukuran dilakukan dengan interval 1 hingga 2 detik selama 24 jam setiap hari mulai dari tanggal 2 Maret  2023  hingga  28  April  2023.  Pengukuran  dan  penyimpanan  data  dilakukan  pada memory  card  dengan  kapasitas  16GB  tipe  UHS-I  Card  merek  Sandisk,  yang  kompatibel dengan  mikrokontroller  Arduino  Mega  melalui ethernet  shield .  Pengujian  alat  dilakukan untuk memastikan pembacaan sensor oleh mikrokontroler dan penyimpanan data pada SD memory card  berjalan  lancar.  Alat  ini  menggunakan  catu  daya  listrik  dari  PLN,  sehingga saat terjadi pemadaman bergilir, mikrokontroler akan mati. Namun, saat listrik PLN menyala kembali, Arduino dan pencatatan waktu akan berjalan normal kembali secara otomatis tanpa perlu intervensi manusia. Hasil pengukuran yang berhasil disimpan pada memory card yang menunjukkan adanya keberhasilan akuisisi data dan penyimpanan data pengukuran.

## Hasil dan Analisis Data
Dalam penelitian ini, data pengukuran energi dari panel surya dikumpulkan selama 57 hari,  menghasilkan  total  4.294.273  data  energi.  Rata-rata tertinggi energi  yang  dihasilkan setiap harinya adalah 13,438 Watt, dengan puncak tertinggi sebesar 15,4 Watt. Saat malam hari  atau  tidak  ada  sinar  matahari,  panel  surya  tidak  menghasilkan  energi.  Data  ini direpresentasikan  dalam  grafik  pada  Gambar  3,  menunjukkan  informasi  power  yang disimpan pada memory card melalui aplikasi Google Colab dengan menggunakan library Matplotlib.
Gambar 3. Grafik Hasil Data Pengukuran
Data tersebut juga dianalisis harian, dan pada hari ke-52, hanya 5,67 Watt energi yang dihasilkan karena kondisi cuaca hujan pada tanggal 23 April 2023. Rincian puncak energi harian dari panel surya ditampilkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Data summary Selama 57 Hari Pengukuran
Data Nilai Count 4.294.273 Max 15,4 Average Max 13,438
Grafik  pada  Gambar  4  memperlihatkan  energi  yang  dihasilkan  pada  hari  ke-52, sedangkan Gambar 5 menunjukkan rata-rata perolehan energi pada hari ke-2 dengan puncak tertinggi sebesar 15,4 Watt pada tanggal 4 Maret 2023.
Gambar 4. Grafik energi pada Hari ke-52

## Gambar 5. Grafik Energi pada Hari ke-2
Analisis  juga  melibatkan  perbandingan  waktu  penyinaran  matahari  antara  lokasi pengukuran dan stasiun meteorologi di Kota Pontianak, yang berjarak sekitar 4,2 kilometer. Data waktu penyinaran matahari dari stasiun BMKG disediakan dalam jam-jam antara pukul 06.00  hingga  18.00.  Perbandingan  ini  menunjukkan  perbedaan  signifikan  dalam  waktu penyinaran matahari di dua lokasi tersebut, yang dipengaruhi oleh kondisi langit dan awan. Pada perbandingan lama penyinaran matahari dari data akuisisi akan dihitung sebagai satuan jam dari lokasi akuisisi data dan stasiun meteorologi maritim pontinak, terlihat bahwa waktu penyinaran terlama dari data logger adalah 4,82 jam pada tanggal 8 April 2023. Grafik output daya yang dihasilkan pada waktu ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Waktu Penyinaran Terlama pada Panel Surya
Seluruh  data  yang  dikumpulkan  oleh  data  logger  ini  akan  digunakan  sebagai  dataset untuk pengembangan model prediksi energi menggunakan metode LSTM ( Long Short-Term Memory ). Model ini akan membantu memprediksi energi yang akan dihasilkan oleh panel surya berdasarkan data cuaca dan kondisi lingkungan pada masa mendatang.

## Media Komputasi LSTM
Dalam  penelitian  ini,  pembuatan  model  LSTM  menggunakan  layanan  Google Colaboratory,  sebuah platform  cloud  computing yang  mendukung  penelitian  di  bidang machine learning. Google Colaboratory adalah layanan gratis yang memungkinkan peneliti untuk  melakukan  komputasi  machine  learning  dan  deep  learning  tanpa  perlu  memiliki sumber  daya  komputasi  yang  besar.  Layanan  ini  dapat  diakses  melalui browser dan memerlukan akun Gmail untuk login  [14], [15], [16]. Google Colaboratory menggunakan bahasa pemrograman Python sebagai bahasa utamanya. Pengguna gratis memiliki akses ke resource  system berupa hardware Nvidia  T4  GPU,  RAM  12GB,  dan  Disk  25GB  secara default. Namun, karena data yang akan diproses dalam penelitian ini berjumlah lebih dari 4 juta data, waktu komputasi menggunakan resource system default terlalu lama. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan konfigurasi khusus pada Google Colaboratory.
Gambar 7. Konfigurasi Sistem Komputasi
Gambar 7 menunjukkan konfigurasi sistem komputasi yang digunakan. Penelitian ini menggunakan  runtime  dengan tipe  Python  3  dan  dilengkapi  dengan  hardware  accelerator menggunakan GPU Nvidia A100. Dengan konfigurasi ini, peneliti dapat mengakses RAM sebesar 83.5 GB, GPU RAM, dan Disk sebesar 166.8GB. Konfigurasi ini memungkinkan
pemrosesan  data  yang  lebih  besar  dan  kompleks  untuk  pembuatan  model  LSTM  dengan efisiensi waktu yang optimal.

## Pengolahan Data
Data  pengukuran  yang  disimpan  dalam  format  teks  (.txt)  pada memory  card diubah menjadi  format Comma  Separated  Value (.csv)  untuk  memungkinkan  pengolahan  lebih lanjut. Mengingat jumlah baris data yang melebihi 4 juta, file tidak dapat langsung diubah ke  format  CSV  karena  batasan  Excel  yang  hanya  dapat  menampilkan  1  juta  baris.  Oleh karena  itu,  data  perhari  dipisahkan  dan  disimpan  dalam  format  CSV  untuk  kemudian diunggah ke Google Drive atau penyimpanan cloud guna mempermudah proses pembacaan. Data  tersebut  kemudian  digabungkan  menggunakan  Google  Colaboratory  dan  disimpan dalam  satu  file  CSV  bernama  combined_data.csv.  File  ini  digunakan  sebagai  basis pemrosesan untuk pembuatan model LSTM.

## Pembuatan Model LSTM
Ilustrasi  model  LSTM  yang  akan  digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Proses dimulai dengan mempersiapkan data hasil pengolahan yang telah disatukan dalam satu file CSV. Dalam persiapan data, kolom "Watt", yang mewakili daya keluaran dari energi yang dihasilkan oleh panel surya, dipilih untuk digunakan dalam model LSTM. Data ini kemudian dipecah menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan (80% dari total data) dan data uji (20% dari total  data)  untuk  evaluasi  model.  Setelah  pemisahan  data, langkah  berikutnya  melibatkan normalisasi data, memastikan bahwa data yang masuk ke model LSTM berada dalam skala yang  sama.  Model  LSTM  yang  dibangun  menggunakan  tipe  many  to  one,  dengan  300 timestep  (waktu  pengukuran)  dan  1  fitur  (daya  keluaran).  Dalam  arsitektur  model  ini, terdapat  50  node  LSTM  pada  setiap  hidden  layer.  Kode  program  1  menggambarkan pembuatan model LSTM ini.
Kode Program 1. Model LSTM 1 model = Sequential()
2 model.add(LSTM(50, return_sequences=True,
3  input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
4 model.add(Dropout(0.2))
5 model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
6 model.add(Dropout(0.2))
7 model.add(Dense(25, activation='linear'))
8 model.add(Dense(1))
9 model.compile(optimizer='adam',
10 loss='mean_squared_error')
Dalam proses ini, optimisasi menggunakan algoritma ADAM, sementara loss function dievaluasi menggunakan mean square error (MSE) [17], [18], [19], yang mengukur sejauh mana perkiraan model mendekati nilai sebenarnya. Proses pelatihan LSTM dimulai dengan menggunakan perintah pada kode program. Dalam proses pelatihan ini, parameter seperti data  pelatihan  (input  dan  output),  ukuran  batch  (dengan  nilai  1000,  yang  berarti  model memproses  1000  sampel  sekaligus  dalam  setiap  iterasi),  serta  jumlah  epoch  (mengukur berapa  kali  seluruh  sampel  data  akan  dimasukkan  ke  model)  ditentukan.  Selama  proses
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 33-44
pelatihan,  estimasi  waktu  pelatihan  selesai  ditampilkan,  bersama  dengan  loss  data  yang menggambarkan  sejauh  mana  model  mendekati  nilai  yang  seharusnya  selama  proses pelatihan.

## Evaluasi dan Analisis Model LSTM
Dalam  penelitian  ini,  model  LSTM  digunakan  untuk  memprediksi  data  energi  yang dihasilkan  oleh  panel  surya.  Proses  pelatihan  model  LSTM  dievaluasi  menggunakan pengukuran  Mean  Square  Error  (MSE),  yang  mengukur  seberapa  akurat  prediksi  model terhadap  nilai  sebenarnya.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  perbandingan  antara  pelatihan model menggunakan dataset dalam satu putaran dan sepuluh putaran. Hasil perbandingan ditunjukkan  dalam  Tabel  2,  yang  menunjukkan  bahwa  model  dengan  sepuluh  putaran pelatihan memiliki nilai MSE yang lebih rendah (3,2273 x 10 -4 ) dibandingkan dengan model satu putaran (6,2583 x 10 -4 ).
Tabel 2. Perbandingan Nilai Pelatihan Model  Data Training  Epoch  Time (s) MSE 1 3.435.359 1 340 6,2583x10 -4 2 3.435.359 10 2081 3,2273 x10 -4
Grafik loss pelatihan untuk model kedua (sepuluh putaran) dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Loss Pelatihan Model Ke-2
Selanjutnya, dilakukan pengujian model LSTM yang telah selesai dilatih menggunakan data uji yang belum pernah digunakan selama pelatihan. Model LSTM memprediksi data sebanyak 859.214 data, dan hasil prediksi dari dua model, yaitu model dengan satu putaran dan sepuluh putaran, disajikan dalam Gambar 9 (hasil prediksi model pertama) dan Gambar 10 (hasil prediksi model kedua).
Gambar 9. Hasil Prediksi Model LSTM Pertama
Gambar 10. Hasil Prediksi Model LSTM Kedua
Evaluasi  dilakukan  menggunakan  beberapa  metrik,  termasuk  Mean  Square  Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan R-squared (R²). Hasil evaluasi model ditunjukkan dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Evaluasi Model LSTM
Model  Data Testing  Epoch Time Predicting (s) Evaluasi MSE RMSE MAE R 2 1 859.214 1 402 0.02313  0.15209  0.10852  0.99803 2 859.214 10 369 0.04444  0.00456  0.06753  0.99961
Dari hasil evaluasi, kedua model menunjukkan kinerja yang baik, namun model LSTM dengan  sepuluh  putaran  pelatihan  menunjukkan  performa  yang  lebih  baik.  Model  ini memiliki  MSE  yang  lebih  rendah  (0,04444),  RMSE  yang  rendah  (0,00456),  MAE  yang rendah  (0,06753),  dan  R²  yang  tinggi  (0,99961).  Semua  metrik  evaluasi  tersebut menunjukkan bahwa model LSTM dengan sepuluh putaran pelatihan memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memprediksi energi matahari yang dihasilkan oleh panel surya [20], [21],  [22].  Selain  itu,  pada  model  LSTM  terdapat  nilai  bobot  (weight)  yang merepresentasikan kontribusi masing-masing node dalam model.
Gambar 11. Nilai Weight pada Layer LSTM Model LSTM Kedua
Gambar  11  menunjukkan  sebagian  dari  nilai  bobot  pada  layer  LSTM  pertama  dari model  LSTM  kedua.  Bobot  ini  merupakan  faktor  penentu  dalam  proses  prediksi,  dan pengoptimalkan  bobot  ini  selama  pelatihan  model  memungkinkan  model  LSTM  untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan mendekati nilai sebenarnya.

## Analisis Prediksi
Prediksi  adalah  proses  membuat  estimasi  tentang  apa  yang  mungkin  terjadi  di  masa depan dengan menggunakan data dan informasi dari masa lalu. Ini melibatkan analisis data historis atau tren untuk memahami pola dan hubungan dalam data tersebut. Tujuan utama dari prediksi adalah mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang kemungkinan masa depan  berdasarkan  informasi  yang  telah  ada.  Metode  prediksi  melibatkan  berbagai pendekatan seperti statistik, analisis data, dan pembelajaran mesin[23], [24]. Metode-metode ini memanfaatkan pola historis, kausalitas, dan informasi relevan lainnya untuk membangun model atau algoritma yang dapat memperkirakan nilai atau peristiwa di masa depan. Prediksi memiliki peran penting dalam berbagai bidang seperti ilmu pengetahuan, ekonomi, bisnis, dan  teknologi,  membantu  orang  membuat  keputusan  yang  lebih  informasional  dan mempersiapkan langkah-langkah yang tepat untuk masa depan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  alat  pengukuran energi daya  output  panel  surya  dengan  data  logger  berhasil  mengumpulkan  data  sebanyak 4.294.273 pengukuran dalam interval waktu 1-3 detik, mencakup periode dari 3 Maret 2023 hingga  28  April  2023,  dengan  daya  maksimum  yang  tercatat  sebesar  15.4  Watt.  Sistem perhitungan menggunakan model LSTM berbasis cloud computing di Google Colaboratory dapat  membuat,  melatih,  dan  menguji  model  LSTM  dengan  efektif.  Evaluasi  model menunjukkan  bahwa  penggunaan  lebih  dari  satu  epoch  dalam  pelatihan  meningkatkan performa  model,  meskipun  perubahan  nilai  MSE  setelah  epoch  kedua  tidak  signifikan. Prediksi energi matahari dengan model ini menghasilkan evaluasi yang sangat baik dengan MSE  sebesar  0.04444,  RMSE  sebesar  0.00456,  MAE  sebesar  0.06753,  dan  R2  sebesar 0.99961. Sebagai saran, disarankan untuk meningkatkan stabilitas dalam desain akuisisi data guna mengurangi delay perekaman dan untuk mempertimbangkan alternatif catu daya dari panel  surya  itu  sendiri.  Penggunaan  panel  surya  dengan  spesifikasi  yang  lebih  besar
disarankan untuk skala rumah tangga agar prediksi menjadi lebih akurat dan memungkinkan pemantauan  secara  online.  Selain  itu,  perlu  mempertimbangkan  peningkatan  periode perekaman  data  agar  dapat  merepresentasikan  pola  energi  matahari  secara  lebih  lengkap, yang dapat memberikan informasi yang lebih detail dan akurat untuk analisis lebih lanjut.

## REFERENSI
[1] S. D. J. Ketenagalistrikan, “Statistik Kelistrikan Tahun 2020.”
[2] H. B. Tambunan, Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya . Deepublish.
[3] N. Rochyani et al. , “No Title.”
[4] E. Erwin et al. , “No Title,” in PENGANTAR & PENERAPAN INTERNET OF THINGS: Konsep dasar & Penerapan IoT di berbagai Sektor , PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
[5] R. I. Mukromin and M. K. Asy’ari, “Prediksi Daya Panel Surya Kapasitas 50 Wp Menggunakan Model Regresi Linier Majemuk,” Jurnal Teknologi Bahan Dan Barang Teknik , vol. 10, no. 2, pp. 58–65.
[6] T.  A.  Priatama,  Y.  Apriani,  and  M.  Danus,  “Sistem  Monitoring  Solar  Cell  Menggunakan Mikrokontroller  Arduino  Uno  R3  Dan  Data  Logger  Secara  Real  Time,” PROSIDING  SNITT POLTEKBA , vol. 4, pp. 249–253.
[7] D. Erwanto and T. Sugiarto, “Sistem Pemantauan Arus Dan Tegangan Panel Surya Berbasis Internet of Things,” Multitek Indonesia , vol. 14, no. 1, pp. 1–12.
[8] E.  P.  Cynthia,  N.  Yanti,  Y.  Fitriani,  and  Y.  Yusra, No  Title .  Prediksi  Radiasi  Matahari  Dengan Penerapan.
[9] N. A. Khafaf, M. Jalili, and P. Sokolowski, “Application of Deep Learning Long Short-Term Memory in Energy Demand Forecasting,” ArXiv .
[10] F.  A.  Nugraha,  N.  H.  Harani,  and  R.  Habibi, Analisis  Sentimen  Terhadap  Pembatasan  Sosial Menggunakan Deep Learning . Kreatif.
[11] M. S. Iswahyudi et al. , “No Title,” in APLIKASI MACHINE LEARNING DI BERBAGAI , BIDANG: Solusi Cerdas Untuk Masa Depan. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
[12] A. Agusta, I. Ernawati, and A. Muliawati, “Prediksi Pergerakan Harga Saham Pada Sektor Farmasi Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory ,” Informatik: Jurnal Ilmu Komputer , vol. 17, no. 2, pp. 164–173.
[13] M.  K.  Anam  and  D.  A.  Jakaria,  “Sistem  Prediksi  Harga  Kripto  Dengan  Metode  Regresi,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , vol. 10, no. 2, pp. 467–479.
[14] T. Carneiro, R. V. M. Da Nobrega, T. Nepomuceno, G. Bin Bian, V. H. C. De Albuquerque, and P. P. R. Filho, “Performance Analysis of Google Colaboratory as a Tool for Accelerating Deep Learning Applications,” IEEE Access , vol. 6, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2874767.
[15] F. Wilyani, Q. Nuryan Arif, and F. Aslimar, “Pengenalan Dasar Pemrograman Python Dengan Google Colaboratory,” Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Indonesia , vol. 3, no. 1, 2024.
[16] Dr. S. R. Sukhdeve and S. S. Sukhdeve, “Google Colaboratory,” in Google Cloud Platform for Data Science , 2023. doi: 10.1007/978-1-4842-9688-2_2.
[17] M.  A.  A.  Nawi,  W.  M.  A.  W.  Ahmad,  M.  S.  M.  Ibrahim,  M.  Mamat,  M.  F.  Khamis,  and  M.  A. Mohamed, “Proving the efficiency of alternative linear regression model based on mean square error (MSE) and average width using aquaculture data,” International  Journal  of Recent  Technology and Engineering , vol. 8, no. 2 Special Issue 3, 2019, doi: 10.35940/ijrte.B1065.0782S319.
[18] F. Widiastuti, W. Murniati, and Saikin, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Kain Tenun Mnggunakan Regresi Linear Studi Kasus: Ud.Bintang Remawe Sukarare,” Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro, dan Komputer , vol. 2, no. 1, 2022.
[19] Susilawati  and  Muhathir,  “Analysis  of  The  Influence  Activation  Function,  Learning  Rate  And Momentum  in  Determining  Mean  Square  Error  (MSE)  in  Restricted  Boltzmann  Machines  (RBM) Neural Network,” Journal of Information Technology Education: Research , vol. 2, no. 2, 2019, doi: 10.31289/jite.v2i2.2162.
[20] M. A. Majeed, H. Z. M. Shafri, Z. Zulkafli, and A. Wayayok, “A Deep Learning Approach for Dengue Fever Prediction in Malaysia Using LSTM with Spatial Attention,” Int J Environ Res Public Health , vol. 20, no. 5, 2023, doi: 10.3390/ijerph20054130.
[21] B.  Gülmez,  “Stock  price  prediction  with  optimized  deep  LSTM  network  with  artificial  rabbits optimization algorithm,” Expert Syst Appl , vol. 227, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.120346.
[22] A. Sherstinsky, “Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network,” Physica D , vol. 404, 2020, doi: 10.1016/j.physd.2019.132306.
Vol. 6, No. 1, April 2024, Halaman 33-44
[23] E. K. Adhitya, R. Satria, and H. Subagyo, “Komparasi Metode Machine Learning dan Metode Non Machine Learning untuk Estimasi Usaha Perangkat Lunak,” IlmuKomputer.com Journal of Software Engineering , vol. 1, no. 2, 2015.
[24] V.  Rafianto,  G.  Djoyowasito,  M.  B.  Hermanto,  and  Y.  Wibisono,  “PENDUGAAN  REDUKSI UKURAN  BERBASIS  MODEL  ALGORITMA  PERHITUNGAN  BALIK  PADA  PENEPUNGAN CANGKANG  RAJUNGAN  MENGGUNAKAN  BALL-MILL,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Pertanian dan Biosistem , vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.29303/jrpb.v9i1.217.