Abstrak — Buoy  weather  station merupakan  stasiun  informasi cuaca  yang  banyak  dijumpai  di  pelabuhan,  khususnya  di Surabaya.  Untuk  mengoperasikannya  diperlukan  sumber  daya listrik  berupa  panel photovoltaic .  Efek  fotolistrik  pada  PV mampu merubah energi cahaya menjadi energi listrik. Besarnya daya  yang  dihasilkan  tergantung  dari  intensitas  matahari, temperatur permukaan, dan keadaan geografis setempat. Untuk memprediksi  daya  keluaran  per  setengah  jam  yang  dihasilkan oleh  panel  PV  maka  digunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan dengan  algoritma backpropagation pada software Matlab. Variabel yang digunakan berupa data daya yang diperoleh dari tegangan  dan  arus  yang  dihasilkan  oleh  panel  PV  di  daerah Surabaya.  Data  daya  selama  3  hari  per  setengah  jam  tersebut dijadikan  data  input  dan  target  pada  Matlab.  Hasil  terbaik perancangan  sistem  prediksi  daya  keluaran  panel  PV menggunakan JST pada Matlab yaitu Mean Square Error (MSE) sebesar 0,0113 dan akurasi ketepatan prediksi sebesar 99,81%.
Kata kunci — buoy weather station , panel photovoltaic, jaringan syaraf tiruan, algoritma backpropagation , Matlab, GUI.

## I. PENDAHULUAN
AUTAN  di  Indonesia  memiliki  peranan  penting  dalam kehidupan  kita  sehari-hari  mengingat  negara  ini  dikenal sebagai  negara  maritim.  Kita  membutuhkan  nelayan  untuk men-cari  ikan,  transportasi  laut  untuk  menghubungkan  satu pulau  dengan  pulau  yang  lain,  dan  sumber  daya  alam  yang terdapat  di dasar laut  yang  kekayaannya tak terbatas.  Namun tak jarang, laut menjadi lawan pada saat terjadi pasang bahkan tsunami yang sempat merenggut nyawa sebagian besar warga Aceh  dan  sekitarnya.  Selama  ini  Indonesia  memiliki  suatu badan  yang berfungsi sebagai pemantau  kondisi  keadaan laut yaitu Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). BMKG  memiliki  stasiun  cuaca  dengan  melakukan  peman- tauan  seperti  temperatur,  kelembaban  udara,  tekanan  udara, curah  hujan,  arah  angin,  dan  intensitas  matahari  dimana  di- dukung  oleh  sensor  yang  mampu  memberikan  informasi  dan prediksi cuaca di lautan [1] .
Dengan  menggunakan  perangkat  atau device berupa buoy weather  station ,  maka  pencarian  data  cuaca  yang  dibutuhkan dapat  dilakukan. Buoy  weather  station dapat  terapung  la- yaknya  pelampung  dengan  sumber  daya  listrik  berupa  panel surya.  Panel  surya  atau  yang  seringkali  disebut  sel photo- voltaic , mampu  menangkap energi matahari yang dikenal se- bagai  sumber  cahaya  terkuat  yang  dapat  dimanfaatkan.  Alat ini terdiri dari sel surya yang mengubah energi cahaya (foton) menjadi energi listrik [2]. Adapun karakteristik dari daya yang dihasilkan  oleh  solar  sel  ditentukan  oleh  intensitas  cahaya,
temperatur  matahari,  dan  faktor  geografis  dari  suatu  daerah [3]. Semakin banyak intensitas cahaya, semakin banyak energi matahari yang diserap, maka semakin tinggi pula arus yang di- hasilkan  sehingga  diperoleh  daya  keluaran  yang  maksimum. Untuk mengetahui seberapa besar daya yang dibutuhkan untuk menjalankan buoy  weather ,  maka  dibutuhkan  sistem  prediksi daya keluaran yang dihasilkan oleh panel photovoltaic . Berdasarkan teori yang telah disebutkan dalam jurnal-jurnal tentang photovoltaic , ada beberapa faktor yang mempengaruhi keluaran dari modul PV. Salah satu faktor utamanya yaitu be- sarnya  iradiasi  atau  intensitas  cahaya  matahari  yang  diterima oleh  permukaan  modul  PV.  Banyaknya  intensitas  matahari yang  ditangkap  tergantung  dari  keadaan  cuaca  pada  saat  itu dan  peletakkan  modul photovoltaic sehingga  mempengaruhi besarnya daya keluaran. Dimana semakin tinggi intensitas ma- ka daya  yang dihasilkan akan sebanding berubah yaitu sema- kin besar. Oleh sebab itu, pada tugas akhir ini dirancang suatu sistem  yang  berfungsi  sebagai  prediktor  daya  keluaran  pada panel photovoltaic berdasarkan banyaknya intensitas matahari. Metode  yang  digunakan  untuk  perancangan  sistem  prediksi yaitu  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  atau  yang  sering  disebut Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan  algoritma back- propagation .  Dengan  demikian,  sistem  prediktor  daya  ke- luaran pada panel photovoltaic dapat di aplikasikan pada buoy weather station .

## II. METODE PENELITIAN

## A. Alur Kinerja Sistem
Dalam pengerjaan suatu penelitian diperlukan diagram blok sistem  sebagai  gambaran  umum  tentang  permasalahan  dan tujuan  yang  diinginkan.  Diagram  blok  disusun  berdasarkan langkah-langkah dari tugas akhir yang bertujuan menjelaskan keseluruhan  komponen  sampai  objek  yang  dijadikan  suatu riset. Diagram blok sistem umumnya memiliki variabel input, proses,  dan  variabel  output  disertai  dengan  parameter- parameter pendukungnya.
Komponen  utama  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini adalah  modul photovoltaic.  Photovoltaic mampu  mengkon- versi energi foton dari cahaya matahari menjadi energi listrik. Teknologi  PV  mengandalkan  efek  fotolistrik  pertama  kali  di jelaskan oleh ilmuwan asal Prancis, Edmund Becquerel, pada tahun  1839  [2].  Gambar  1  merupakan  diagram  blok  sistem dari tugas akhir ini yaitu sebagai berikut :

## Perancangan Sistem Prediktor Daya Pada Panel Photovoltaic di Buoy Weather Station
Aini Prisilia Susanti dan Aulia Siti Aisjah Jurusan Teknik Fisika FTI ITS Surabaya Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya 6011 Telp : +6231-5947188 Fax : +6231-5923626 E-mail: auliasa@ep.its.ac.id
L
Prediktor menggunakan JST Photovoltaic Storage battery Buoy Weather Station Objek riset Daya Auto switch iradiansi

## Gambar 1. Diagram blok sistem
Besarnya daya yang dihasilkan oleh modul PV dipengaruhi intensitas matahari atau yang sering disebut ira-diansi. Dalam hal  ini  iradiansi  berperan  sebagai  variabel  input  dan  daya sebagai  variabel  output.  Sedangkan  peneliti  me-lakukan  riset pada  perancangan  sistem  prediktor  daya  meng-gunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan.  Kemampuan  modul  PV  dalam memenuhi  daya  yang  dibutuhkan  oleh buoy  weather  station sangat  penting,  disini  peneliti  mengasumsikan buoy  weather station yang  digunakan  membutuhkan  daya  sebesar  10  watt sebagai  catu  daya  supaya  dapat  beroperasi.  Oleh  sebab  itu, sistem  prediktor  ini  bertujuan  meng-informasikan  seberapa besar  daya  yang  dihasilkan  modul  PV  untuk  setengah  jam selan-jutnya.  Jika  daya  pada  PV  tidak  mampu  memenuhi kebutuhan buoy  weather  station ,  maka storage  battery akan menggantikan fungsi PV sebagai power supply .

## B. Penyusunan Algoritma Backpropagation
Ada  beberapa  tahap  yang  perlu  diperhatikan  sebelum  dila- kukan pemodelan :
1. Penentuan  data  input  dan  output  untuk  pema- haman backpropagation .
2. Penentuan  jumlah layer atau  lapisan  pada  arsi- tektur backpropagation .
Maka  dapat  ditentukan  pemodelan  dari  jaringan back- propagation dengan  data  input  berupa  daya  pada  saat  waktu ter-tentu  P(t)  dan  P(t-1),  dan  output  yang  diinginkan  berupa P(t+1).  Arsitektur backpropagation sesuai  dengan  yang  di- inginkan dapat di modelkan pada Gambar 2.
Dalam suatu jaringan syaraf tiruan terdapat nilai bobot dan bias.  Bobot  dan  bias  merupakan  kemampuan  suatu  jaringan dalam  pelatihan  yang  berpengaruh  terhadap  output  yang dihasilkan. Jumlah bobot dipengaruhi oleh banyaknya jumlah node atau neuron pada hidden layer . Semakin banyak jumlah neuron  dalam  pelatihan  maka  semakin  banyak  pula  bobot- bobot yang dihasilkan.
Gambar. 2. Tampilan arsitektur backpropagation dalam penelitian.
Gambar  2  merupakan  arsitektur backpropagation yang digunakan  dalam  penelitian  kali  ini.  Terdapat  2  jenis  bobot pada arsitektur tersebut yaitu bobot dari input menuju hidden layer biasa disebut input weight (IW) yang ditunjukkan pada gambar  yaitu  V 11 ,  V 21, V 31 ,  V 12, V 22, V 32. Sedangkan  yang menentukan bobot dari hidden layer menuju ke lapisan output disebut dengan layer  weight (LW)  yaitu pada  W 11 ,W 12 , dan W 13. Bias pertama pada V 10 , V 20 , dan V 30 . Bias kedua W 10. .

## C. Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  di  area  Surabaya  meng- gunakan  avometer  sebagai  alat  yang  digunakan  untuk mengukur  daya  keluaran  yang  dihasilkan  oleh  modul photo- voltaic .  Seperti  yang  sudah  dibahas  sebelumnya  bahwa  data daya  diperoleh  dari  tegangan  dan  arus  yang  dihasilkan  oleh modul  PV  tersebut. Photovoltaic yang  digunakan  memiliki spesifikasi  tertentu  dan  luas  permukaan  yang  berpengaruh pada  daya  yang  dihasilkan.  Waktu  pengambilan  dilakukan selama 3 hari terhitung tanggal 14 - 16 April 2013 pukul 07.00 – 18.00 WIB setiap setengah jam sekali. Daya  keluaran yang diperoleh  selanjutnya  di-gunakan  sebagai  2  data  input.  Data daya  yang  sudah  diperoleh  dapat  dilihat  pada  lampiran.  Ber- dasarkan  data  yang  diperoleh, photovoltaic mampu  meng- hasilkan  daya  dengan  nilai  yang  be-sar  yaitu  antara  pukul 10.00  –  11.30  WIB  tergantung  dari  kondisi  cuaca  dan  inten- sitas matahari setempat.

## D. Pemrograman Backpropagation dengan Simulasi Matlab
Jaringan syaraf tiruan yang menerapkan algoritma back- propagation (BPA) dapat diimplementasikan pada bahasa Matlab. Software ini mampu menurunkan angka iterasi pada performansi algoritma.
1) Inisialisasi Jaringan
Langkah  pertama  yang  dilakukan  untuk  memprogram backpropagation dengan  Matlab  yaitu  membuat  inisialisasi jaringan. Untuk jaringan yang terdiri dari 2 masukkan, sebuah hidden layer (lapisan tersembunyi) yang terdiri dari 3 unit, dan sebuah keluaran, pola jaringan seperti ini dapat disingkat pola
2-3-1.  Data  yang  digunakan  untuk  pengujian  dapat  dilihat pada  lampiran.  Model  matriks  yang  digunakan  dalam Ms.Excel perlu diperhatikan karena akan dibuat perintah pada M-file  untuk  memanggil  data  dari  Excel.  Jika  matriks  yang digunakan  salah  maka  sistem  tidak  akan  berjalan.  Data  yang diperoleh yaitu berupa daya selama 3 hari dimana terdiri dari 2 input  dan  1  target.  Matriks  yang  digunakan  pada  Ms.Excel yaitu 2*48 yang berarti pada data input ada 2 row (input 1 dan input 2) dan 48 column (48 data daya). Sedangkan untuk target matriks yang digunakan yaitu 1*48.

## 2) Parameter Pelatihan Backpropagation
Ada beberapa parameter pelatihan yang dapat di atur sebelum dilakukan pelatihan. Dengan memberi nilai yang sudah ditentukan untuk dimasukkan pada parameter-parameter tersebut maka dapat diperoleh hasil yang optimal. Parameter- parameter yang digunakan adalah sebagai berikut [10]:  net.trainParam.lr Digunakan untuk menentukan laju pemahaman (α = learning rate ). Default nya = 0.01, semakin besar nilai α maka semakin cepat proses pelatihan. Akan tetapi jika α terlalu besar, maka algoritma menjadi tidak stabil dan mencapai titik minimum lokal.
 net.trainParam.lr_inc
Lanjutan dari laju pe-mahaman dengan menentukan nilai kenaikannya (inc : increase).
 net.trainParam.mc Penambahan momentum bertujuan untuk menghindari perubahan bobot yang telalu besar akibat perbedaan data.
 net.trainParam.goal Digunakan untuk menentukan batas nilai MSE agar iterasi dihentikan. Iterasi berhenti jika MSE kurang dari batas yang ditentukan dalam parameter ini atau jumlah epoch mencapai batas yang ditentukan.
 net.trainParam.epochs
Digunakan untuk me-nentukan jumlah epoch maksimum pelatihan ( default : 100 epoch).
3) Penentuan Metode Modifikasi sebagai Fungsi

## Pelatihan
Metode  modifikasi  pada  algoritma backpropagation bertujuan  untuk  mempercepat  fungsi  pelatihan  yang  relatif lambat.  Metode  yang  digunakan  harus  disesuaikan  dengan kebutuhan  dalam  melatih  suatu  jaringan.  Ada  beberapa metode  yang  sering  digunakan  sebagai  fungsi  pelatihan,  di antaranya [10]:
 Variabel laju pemahaman (traingda,traingdx)
Metode penurunan gradien dengan momentum (traingda,traingdx). Performansi dari algoritma ini sangat sensitif terhadap besarnya nilai learning rate . Jika diberi nilai learning rate yang besar maka hasil dari algoritma akan berosilasi dan menjadi tidak stabil dalam pelatihan. Sedangkan, jika nilai learning rate terlalu maka proses iterasi membutuhkan waktu yang cukup lama.
 Metode Levenberg Marquardt (trainlm)
Dikenal sebagai metode pembelajaran dengan proses penurunan tercepat karena tidak memerlukan perhitungan matriks Hessian. Algoritma Levenberg- Marquardt yang digunakan yaitu sebagai berikut :
(3.1)

## 4) Pembagian Data
Pembagian  data  berdasarkan  3  parameter  yaitu  proses training,  validating, dan testing .  Bertujuan  agar  dapat mengetahui  porsi  dari  masing-masing  proses  tersebut.  Ada  2 cara yaitu dengan metode persentase dan pembagian menurut jumlah  data  yang  ada.  Data  yang  digunakan  pada  metode persentase  lebih  bersifat random atau  acak  pada  saat menjalankan  sistem.  Misalnya  data  yang  dimiliki  sebanyak 100 data sampel, persentase yang diinginkan untuk train 70%, validasi  15%,  dan  test  15%.  Jadi  data  yang  diolah  untuk training sebanyak  70  data,  validasi  15  data,  dan  testing  15 data.  Tetapi  kelemahannya  adalah  tidak  dapat  diketahui  data mana saja yang diolah karena bersifat acak.
Untuk mengetahui data mana saja yang digunakan pada saat pengolahan maka  metode dengan pembagian menurut jumlah data  diperlukan.  Contohnya  100  data  sample  dengan pembagian  data  ke-1  sampai  dengan  data  ke-70  digunakan sebagai data training ¸data ke-71 sampai 85 untuk validasi, dan data  ke-86  sampai  100  untuk  testing.  Metode  ini  lebih terperinci  dibandingkan  dengan  metode  persentase.  Oleh sebab  itu,  pada  perancangan  sistem  prediktor  daya menggunaka  metode  ini  dengan  jumlah  data  yang  terkumpul sebanyak 48. Pembagian untuk training data ke-1 sampai de- ngan data ke-34, validasi data ke-35 sampai ke-41, dan testing data ke-42 sampai ke-48. Jadi dapat diketahui banyaknya data dan data apa saja yang akan diolah.

## 5) Penentuan Bobot dan Bias Awal
Bobot awal akan mempengaruhi kecepatan konvergensi dan apakah  suatu  jaringan  yang  dibuat  mencapai  titik  minimum lokal  atau  global.  Nilai  bobot  awal  tidak  boleh  terlalu  besar karena  nilai  turunan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  menjadi sangat  kecil.  Oleh  sebab  itu,  standar backpropagation bobot dan bias diisi dengan bilangan acak kecil. Bobot dan bias akan terus  berubah  setiap  kali    membentuk  jaringan.  Tetapi  bobot dan bias awal dapat ditentukan dengan memberikan bobot dan bias  tertentu,  dengan  cara  memberikan  nilai  pada net.IW, net.LW, dan net.b. net.IW ( input weight ) yaitu unit masukan  yang  terhubung  dengan  lapisan  tersembunyi  paling bawah. net.LW ( layer weight ) digunakan untuk menyimpan bobot dari unit lapisan tersembunyi ke unit keluaran. Sedangkan  kode  untuk  memberikan  nilai  bias  awal  yaitu net.b. Jika  jumlah  bias  yang  dibuat  pada  arsitektur sebanyak  2  buah  bias  maka  berikan  nilai net.b{1} dan net.b{2}. Dengan  nilai  bobot  dan  bias  awal  yang  sudah ditentukan  dapat  dimasukkan  dalam M-file sehingga  nilainya tidak berubah-ubah.

## III. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Pengolahan dan Pengelompokkan Data
Pengolahan  pada listing  program menentukan  setiap  input dan output dengan nilai range minimum dan maksimum. De- ngan  menggunakan  kode  normalisasi  data  maka  secara  oto- matis data yang nilainya lebih dari 1 dapat dijadikan de-ngan range  -1-1.  Lalu  pengelompokkan  data  berdasarkan  3  para- meter  yaitu training, validasi,  dan  testing  menggunakan  pe- rintah  membagi  data  dengan  menentukan  sendiri  data  mana saja  yang  digunakan  untuk  pelatihan  masing-masing  para- meter.  Dengan  ini  dapat  diketahui  data  ke-berapakah  yang akan di olah dengan jaringan yang sudah dirancang. Pengelompokkan  data  bertujuan  untuk  mengetahui  secara detail  data  yang akan digunakan  untuk training,  validasi,  dan testing.  Jumlah  data  yang  dimiliki  yaitu  sebanyak  48  dengan pembagian  data  ke  1-34  untuk training ,  data  ke-35;  37;  39; 41;43;45;47  untuk  data  validasi,  dan  data  ke-36;  38;  40;  42; 44;46;48 untuk data testing.
B. Pelatihan dengan Variabel Peubah
Variabel  yang  di  ubah-ubah  yaitu  jumlah  neuron  dan training  function .  Penentuan  besarnya learning  rate diubah- ubah  sampai  menemukan  nilai learning  rate yang  sesuai dengan kebutuhan dalam melatih jaringan. Begitu pula dengan banyaknya jumlah epoch.
Pada  pelatihan  perancangan  ini  digunakan learning  rate senilai  0,9  dan  epoch  sebanyak  300.  Penentuan  epoch  300 didasarkan  pada  saat  proses  pelatihan  iterasi  berhenti  kurang dari 300. Oleh sebab itu tidak perlu epoch dengan nilai  yang besar.
Sebelumnya  telah  dilakukan  pelatihan  dengan  beberapa variasi  keadaan.  Dengan  merubah  banyaknya  neuron  dan fungsi pelatihan atau training function yang digunakan. Ada  6  keadaan  untuk  penentuan  jumlah  neuron  dan training function terbaik  dihubungkan  dengan  besarnya  nilai Mean Square Error (MSE) yang dihasilkan serta nilai korelasi antara output  dan  target  (regresi).  Dari  hasil  pelatihan  tersebut diperoleh  persamaan  output  (daya  prediksi)  yang  kemudian dapat diketahui besarnya error masing-masing.
Pada  Tabel  1  menunjukkan  hasil  dari  pelatihan  ja-ringan dengan variasi keadaan. Dapat dilihat bahwa training function dengan  metode training Levenberg-Marquardt  mam-pu mempercepat  proses  iterasi  dengan  nilai  MSE  yang  kecil dibandingkan  penggunaan  train gradient  descent  adaptive (traingda).  Selain  penggunaan learning  function, kecepatan iterasi  juga  dipengaruhi  oleh  penentuan  bobot  dan  bias  awal sehingga jaringan secara langsung melakukan proses pelatihan tanpa  harus  menentukan  bobot  secara random .  MSE  terkecil diperoleh  pada  saat  jumlah  neuron  30,  yaitu  0,0113.  Perban- dingan ketiga peubah jumlah neuron dengan learning function trainlm ditunjukkan berdasarkan persamaan output plot regresi pada saat proses pelatihan jaringan.
1. Jumlah neuron = 20 Training function = TRAINLM
Dari hasil pelatihan diperoleh persamaan output untuk daya prediksi  yaitu  0,94*Target  +  0,063.  Hasil  dari  persamaan inilah yang akan dibandingkan dengan daya aktual atau target yang diinginkan.
Tabel 1.
Tabel perbandingan dengan beberapa keadaan
Keadaan  Jumlah neuron Berhenti di iterasi ke- Training function MSE 1. 20 6 TRAINGDA 0,0633 2. 6 TRAINLM 0,0180 3. 30 6 TRAINGDA 0,0375 4. 6 TRAINLM 0,0113 5. 40 40 TRAINGDA 0,0418 6. 8 TRAINLM 0,0145
Gambar 3. Plot regresi untuk n = 20 dan training function = trainlm
Gambar 4. Plot regresi untuk n = 30 dan training function = trainlm

## 2. Jumlah neuron = 30
Training function = TRAINLM
Dari hasil pelatihan diperoleh persamaan output untuk daya prediksi  yaitu  1*Target  +  0,0096.  Data  target  yang  dimiliki dikalikan  dengan  1  kemudian  dijumlahkan  dengan  0,0096 yang artinya daya prediksi keseluruhan hanya memiliki selisih sebesar  0,0096  dengan  daya  target  atau  daya  aktual  yang diinginkan.
3. Jumlah neuron = 40 Training function = TRAINLM
Gambar. 5. Plot regresi untuk n = 40 dan training function = trainlm
Gambar 6. Grafik perbandingan daya aktual dengan daya prediksi
Tabel 2. Hasil Perbandingan Daya Aktual dan Prediksi Variasi keadaan Rata-rata error (watt) error (%) Akurasi % N=20 0,23978 6,163 93,837 N=30 0,0096 0,19 99,81 N=40 0,84906 20,39 79,61
Dari hasil pelatihan diperoleh persamaan output untuk daya prediksi  yaitu 0,8*Target  +  0,16. Besar nilai regresi  yang  di- peroleh yaitu 0.8735. Jika dibandingkan dengan parameter de- ngan jumlah neuron 20 dan 30, pelatihan dengan n = 40 me- miliki nilai R yang paling kecil.

## C. Perbandingan Daya Aktual dengan Daya Prediksi
Dari  proses  pelatihan  dengan  beberapa  keadaan  hingga  di- peroleh hasil yang terbaik, maka data daya aktual yang ada di-
substitusikan ke persamaan output yang ada pada plotting re- gresi. Maka diperoleh perbandingan daya aktual dan daya pre- diksi dengan error dari masing-masing keadaan dengan train- lm  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Grafik  pada  Gambar  6 menunjukkan  garis  biru  yang  mempresentasikan  daya  aktual, yang  kemudian  dibandingkan  dengan  garis  merah  yaitu  daya prediksi dengan neuron sebanyak 20 dan MSE sebesar 0,0180, garis  orange  adalah  daya  prediksi  neuron  =  30  dan  MSE  = 0,0113, sedangkan garis hijau daya prediksi neuron = 40 dan MSE = 0,0145. Berdasarkan hasil persamaan output diperoleh nilai  rata-rata error dan  akurasi  masing-masing  variasi keadaan.  Rata-rata  error  dan  performansi  ditunjukkan  pada Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel  6  diperoleh  rata-rata error , persentase error ,  dan  tingkat  persentase  akurasi  dari  masing- masing  variasi  keadaan.  Hasil  terbaik  ditunjukkan  dengan rata-rata  error  keseluruhan  sebesar  0,0096  dengan  persentase akurasi sebesar 99,81% pada saat neuron sebanyak 30 node.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk merancang  sistem  prediksi  daya  keluaran  pada  panel photovoltaic terdapat  beberapa  kesimpulan  yaitu  Trainlm adalah fungsi pelatihan yang paling baik dibandingkan dengan trainlm.  MSE  terkecil  yang  menunjukkan  hasil  terbaik  pada perancangan diperoleh dengan memasukkan jumlah neuron = 30  dan training  function =  trainlm  yaitu  0,0113.  Didapatkan error  sebesar  0,0096  dengan  persentase  akurasi  sebesar 99,81%.  Perancangan  ini  mampu  memprediksi  daya  yang dihasilkan oleh panel photovoltaic .

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1]   http://www.bmkg.go.id/BMKG_Pusat/Profil/Tugas_dan_Fungsi.bmkg. [Diakses 30 Mei 2013].
[2]   Sedaghati, F., Nahavandi, A., Badamchizadeh, M.A., Ghaemi, S. & Fallah, M.A., “PV Maximum Power-Point Tracking by Using Artificial Neural Network,” Hindawi Publishing Corporation, vol. 2012, 2012.
[3]   Hiyama, T. and Kouzuma,S., “Application of Neural Network to Prediction of Maximum Power from PV Modules,” IEEE, pp. 349-354, 1993.
[4]   Anonim, “Sel Surya,” 2009.
[5]   Tsai, H.L., Tu, C.S., & Su, Y.J., “Development of Generalized Photovolataic Model Using MATLAB / SIMULINK,” dalam WCECS , San Fracisco, 2008.
[6]   Strong, S.J., “The Solar Electric House,” dalam Energy for the Environmentally Responsible, Energy-Independent Home , 1993.
[7]   Hermawan, Arief, Jaringan Saraf Tiruan, Teori dan Aplikasi, Yogyakarta: ANDI, 2006.
[8]   Sinuhaji, F., “Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prediksi Keputusan Medis Penyakit Asma,” USU Repository, 2009.
[9]   Nazari, J. and Ersoy, Okan K., “Implementation of back-propagation neural network with Matlab,” ECE Technical Report, Indiana, 1992.
[10]  Siang, J.J., Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya menggunakan Matlab, Yogyakarta: Andi, 2005.
[11]  Abhishek, K., Kumar, A., Ranjan, R.& Kumar, S., "A Rainfall Prediction Model using Artificial Neural Network," IEEE, 2012.
[12]  Touretzky, D. & Laskowski, K., “Artificial Neural Network,” Neural Network for Time Series Prediction, pp. 2-42, 2006.
-10 0 10 20 30 1  8 15 22 29 36 43 D ay a ( wat t) Data daya ke- (watt) Perbandingan daya aktual dengan daya prediksi Daya aktual (watt)