## Prediksi Kecepatan Angin Jangka Menengah dengan Artificial
Neural Network untuk Estimasi Daya Listrik Tenaga Angin (Studi Kasus: Kota Sabang)
Abdul Malek 1 , Suriadi 2* , Khairun Saddami 3
1,2,3 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala Banda Aceh Indonesia * Koresponden email : suriadimali@unsyiah.ac.id Diterima: 2 April 2023 Disetujui: 1 Mei 2023

## Abstract
Indonesia, as a country at the equator, has a very large renewable  energy potential that can be used as a source of electrical energy. Electricity consumption in Indonesia, especially in Aceh, continues to increase annually because of population growth and increasing economic needs. Recently, the construction of power plants has been considered to be environmentally friendly and economical. One of the efforts that can be made  is  the  development  of  wind-power  plants.  The  availability  of  certain  wind  speeds  was  expected. Therefore, accurate prediction data must be used as the basis for building wind power plants. To increase the accuracy of wind speed prediction by looking at the error rate in predicting the amount of wind speed generated  using  an  Artificial  Neural  Network  with  feed-forward  and  feed-backward  functions  from  the back propagation algorithm (BPNN). The results of the application using the Neural Network algorithm with  a  back  propagation  Neural  Network  (BPNN)  to  predict  wind  speed  show  that  the  Neural  Network algorithm can predict wind speed with an error of 0.0036. In July 2021, the estimated energy demand is 81.5 KWH.
Keywords: wind speed, artificial neural network, electrical energy, sabang, wind power

## Abstrak
Indonesia  memiliki  potensi  yang  sangat  besar  untuk  penggunaan  energi  terbarukan  digunakan  untuk menghasilkan  listrik.  Konsumsi  listrik  di  Indonesia,  khususnya  di  Aceh,  terus  meningkat  dari  tahun  ke tahun  sebagai  akibat  dari  pertumbuhan  penduduk  dan  kebutuhan  ekonomi  yang  meningkat.  Saat  ini, pembangunan pembangkit listrik ditujukan untuk ramah lingkungan dan hemat secara finansial. Salah satu upaya yang sangat memungkinkan untuk dilakukan adalah dengan membangun pembangkit listrik tenaga angin. Ketersediaan angin yang mempunyai kecepatan tertentu sangat diharapkan, sehingga diperlukan data prediksi yang akurat untuk dijadikan dasar dalam pembangunan pembangkit listrik tenaga angin. Tingkat error digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  kecepatan  angina  yang  dihasilkan  dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Hasil estimasi yang memiliki akurasi prediksi  tinggi dan tingkat  eror  yang  kecil  untuk  menemukan  hubungan  non-linear    dapat  diperoleh  dengan  menggunakan algoritma ANN dengan fungsi feed- forward dan feed-Backward dari algoritma Backpropagation (BPNN). Hasil  penggunaan  algoritma Neural  Network dengan Backpropagation  Neural  Network (BPNN)  untuk memprediksi kecepatan angin memiliki error rate sebesar 0,0036, menghasilkan estimasi produksi energi sebesar 81,5 KWH pada bulan Juli 2021.
Kata Kunci: kecepatan angin, artificial neural network, energi listrik, Sabang, tenaga angin

## 1. Pendahuluan
Salah satu potensi energi terbarukan terpenting yang  banyak diubah menjadi energi listrik terdapat dari  energi  angin.  Fluktuasi  angin  mempengaruhi  kualitas  energi  angin  yang  dimasukkan  ke  jaringan, sehingga  prakiraan  kecepatan  angin  jangka  pendek  diperlukan.  Kebutuhan  akan  pemanfaatan  listrik semakin  bertambah,  sementara  energi  fosil  semakin  terbatas.  Jumlah  listrik  yang  dibutuhkan  bervariasi seiring  dengan  perubahan  permintaan  listrik.  Sebagai  negara  ekuator,  Indonesia  terdapat  peluang  yang sangat  besar  potensi  energi  terbarukan  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  menghasilkan  listrik.  Konsumsi listrik di Indonesia, khususnya di Aceh, terus bertambah dari tahun ke tahun, dikarenakan meningkatnya tuntutan ekonomi. Pembangkit listrik tenaga  angin, di sisi lain, sangat bergantung pada kecepatan angin setempat.  Kecepatan  angin  adalah  variabel  acak  yang  tidak  dapat  dikontrol  [1]  [2] membuat  prediksi menjadi sulit. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut harus dilakukan pembangunan pembangkit listrik yang baru dengan mempertimbangkan sisi ramah lingkungan dan belanja ekonomis. Suatu  upaya yang sangat
besar  untuk  diterapkan  dengan  pembangkit  listrik  tenaga  angin.  Kondisi  cuaca  tropis  di  Indonesia  pada umumnya  sangat  menunjang  upaya  pembangunan  pembangkit  listrik  tersebut.  Khususnya  di  Aceh, memiliki iklim dan potensi angin yang sangat besar untuk dimanfaatkan dengan kondisi kecepatan angin dengan nilai rata-rata 3.5m/s di bandingkan dengan wilayah lainnya di Indonesia yang hanya mencapai 2 m/s.  Salah  satu  lokasi  di  Aceh  yaitu  Sabang  sangat  berpotensi  untuk  dijadikan  tempat  pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB) sebagai alternatif untuk memenuhi kebutuhan daya listrik yang terbatas saat ini.
Kecepatan  angin  akan  mempengaruhi  terhadap  kebutuhan  listrik    yang  dihasilkan  oleh  sistem konversi energi angin, berdampak pada daya yang disalurkan ke jaringan listrik. Prediksi kecepatan angin diperlukan untuk menjaga potensi daya yang ditransmisikan ke jaringan [3]. Kontrol sistem konversi energi angin,  hal  itu  bisa  dilakukan  dengan  menguji  prediksi  kecepatan  angin  di  wilayah  Aceh  Khususnya  di Sabang. Tujuannya  untuk  memperkirakan  berapa  daya  listrik  yang  bisa  dihasilkan  dari  kecepatan  angin untuk proyek pembangunan PLTB di daerah tersebut. Beberapa metode untuk meramal kecepatan angin telah dikembangkan, dan metode yang digunakan sangat mempengaruhi akurasi hasil prediksi. Metode fisik adalah model yang menggambarkan hubungan fisik antara kondisi atmosfer, kecepatan angin, dan topografi suatu daerah.
Metode statistik lebih sederhana dan lebih murah untuk dimodelkan daripada metode lain. Beberapa metode statistik berdasarkan Auto Regression (AR), Auto Regression Moving Average (ARMA), distribusi normal,  distribusi  Weibull  dan  model  Markov  telah  dikembangkan.  Menggunakan  jaringan  saraf  tiruan, algoritma genetika, dan logika fuzzy, metode heuristik dapat memprediksi kecepatan angin. Jaringan saraf tiruan adalah metode terbaik untuk memprediksi kecepatan angin (JST). Untuk mewakili hubungan non- linear yang kompleks, model ANN digunakan [4] [5] [6].

## 2. Landasan Teori

## Artificial Neural Network
Berdasarkan  pola  kejadian  di  masa  lalu,  jaringan  saraf  tiruan  dapat  memprediksi  masa  depan berdasarkan ramalan data masa lalu . Jaringan saraf tiruan dapat mengingat dan menggeneralisasi dari data sebelumnya  [7].  Jaringan  saraf  tiruan  adalah  model  terbaru  dari  penelitian  manusia  dan  peniruan  alam. Jaringan Saraf Tiruan (ANN) adalah program komputer yang mensimulasikan perilaku sistem saraf biologis dasar [8]. Susunan sejumlah sel saraf tiruan yang diprediksi dalam arsitektur tertentu untuk memproses data menghasilkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST telah banyak diterapkan dan sistem komputer, teknik, ilmu murni,  perdagangan,  keuangan,  dan  bidang  lainnya  telah  berhasil  menggunakannya  untuk  memecahkan berbagai  masalah.  Aplikasi  jaringan  saraf  tiruan  yang  paling  umum  adalah  prediksi  dan  peramalan, pengenalan pola, diagnosis medis, klasifikasi, terjemahan kode, dan berbagai pengenalan pola lainnya.
Beberapa  metode  jaringan  saraf  tiruan  telah  temukan,  termasuk  multi-layer,  jaringan  saraf probabilistik, dan jaringan saraf dasar radial. Untuk membuat prediksi yang akurat, metode yang tepat juga diperlukan. Artificial  Neural  Networks adalah  metode  komputasi  untuk  mensimulasikan  sistem  jaringan saraf  biologis.  Neuron, yang  merupakan  elemen  komputasi  nonlinier  dasar  yang  diatur  sebagai  jaringan yang  saling  berhubungan,  digunakan  dalam  metode  ini.  Berdasarkan  pola  peristiwa  masa  lalu,  jaringan saraf tiruan dapat memprediksi apa yang akan berkembang di masa depan. Skema JST dibagi menjadi tiga lapisan: input, tersembunyi, dan output [9] [10] [11].
Lapisan  input  terdiri  dari  neuron  yang menerima  sinyal  eksternal  dan  mengirimkannya ke  neuron lain di jaringan. Sifat dan operasi sel-sel saraf sensorik dalam jaringan saraf biologis adalah dasar untuk lapisan ini. Lapisan tak terlihat Lapisan tersembunyi dalam jaringan saraf biologis adalah tiruan dari sel- sel saraf. Lapisan tersembunyi meningkatkan kemampuan jaringan untuk memecahkan masalah. Pelatihan membutuhkan waktu lama sebagai hasil dari lapisan ini. Lapisan keluaran ( Output Layer ) Fungsi lapisan output adalah untuk mengangkut sinyal output yang dihasilkan oleh pemrosesan jaringan.

## Prediksi
Salah  satu  teknik  terpenting  untuk  menentukan  kecepatan  angin  yang  dihasilkan  adalah  dengan prediksi[12].  Keputusan  prediksi  sangat  penting  karena  memungkinkan  Anda  memprediksi  kecepatan angin  berdasarkan  akurasi  data  diterima,  dan  prediksi  yang  akurat  adalah  suatu  hasil  yang  baik.  Angin merupakan potensi sumber energi yang bisa  dikonversikan untuk tenaga listrik baik di dalam maupun di luar jaringan. Sebagian besar bisnis di seluruh dunia menggunakan prediksi untuk merencanakan pekerjaan mereka sebelum terjadi [13].
Prediksi  adalah  upaya  untuk  meramalkan  masa  depan  berdasarkan  data  historis.  Ini  memerlukan menghasilkan perkiraan yang tidak bias tentang besarnya beberapa variabel di masa depan. Prediksi adalah
teknik untuk merencanakan pekerjaan sebelum itu terjadi. Prediksi dihasilkan dalam berbagai cara; Prediksi juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  masa  depan  berdasarkan  ramalan  data  masa  lalu  seperti  arah angin, suhu udara, tekanan udara, dan kelembapan [14].

## Energi angin
Energi  angin  sudah  bersaing  dengan  pembangkit  listrik  lain  di  daerah  dengan  karakteristik  angin yang  memadai;  namun,  analisis  kecepatan  angin  harus  dilakukan  setidaknya  setahun  sekali  di  daerah dengan potensi angin yang tidak mencukupi. Angin didefinisikan sebagai arah dan kecepatan udara yang disebabkan oleh tekanan udara yang disebabkan oleh perbedaan suhu di permukaan bumi [15] [16]. Energi angin  adalah  jenis  energi  terbarukan  yang  ditangkap  oleh  turbin  angin,  yang  beroperasi  menggunakan energi  kinetik  angin.  Secara  teknis,  energi  angin  didefinisikan  sebagai  penggunaan  energi  kinetik  yang dibawa  oleh  massa  udara  ketika  mencapai  kecepatan  tertentu,  yang  juga  mampu  menghasilkan  listrik. Angin adalah sumber energi terbarukan yang terus-menerus diisi ulang oleh alam. Besaran rapat daya dapat digunakan untuk menggambarkan potensi angin pada suatu lokasi tertentu, dimana daya angin dipengaruhi oleh  kecepatan  angin,  massa  udara,  dan  luas  penampang  sudu  kincir  angin  [17].  Menurut National Geographic , angin dibentuk oleh matahari yang tidak merata memanaskan permukaan bumi. Energi angin adalah  energi  terbarukan  yang  bermanfaat  untuk  menghasilkan  energi  listrik  oleh  manusia.  Hal  ini disebabkan oleh arus udara yang bersirkulasi di litosfer akibat perbedaan suhu.

## Relevansi
Penelitian ini terkait dengan kondisi iklim Indonesia yang semakin tidak menentu. Sejalan dengan itu, penelitian ini berkontribusi dalam penyebaran informasi terkait cuaca di salah satu daerah, khususnya di  Sabang  suatu  daerah  kepulauan  yang  sangat  membutuhkan  hasil  penelitian  untuk  pemanfaatan pembangunan  daerah  tersebut.  Penelitian  ini  sangat  diharapkan  menjadi  sumber  informasi  dan pembangunan PLTB di daerah tersebut guna pemanfaatan energi angin untuk pembangunan daerah pada sektor terkait. Pada penelitian sebelumnya prediksi kecepatan angin telah diterapkan dengan metode ANN menggunakan  BPNN  berpendapat  bahwa  dengan  hasil error yang  didapatkan  sebesar  0,050347  sudah sangat bagus [18].
Berdasarkan  rumusan  masalah  di  atas,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan  akurasi prediksi kecepatan angin dengan mengkaji tingkat kesalahan dalam memprediksi besarnya kecepatan angin yang  dihasilkan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  berdasarkan  hasil  perolehan  para  peneliti sebelumnya dan jadi acuan perbandingan. Pada studi referensi, dapat disimpulkan bahwa daya tersambung dan  Konsumsi  energi  listrik  memiliki  banyak  faktor  kompleks,  memiliki  karakteristik  non-linier,  dan metode tradisional dapat menghasilkan hasil estimasi yang cukup baik. Namun, ANN dengan fungsi feed - forward dan feed-backward dari  algoritma backpropagation merupakan  metode  yang  memiliki  akurasi tinggi dan tingkat error yang kecil untuk menemukan hubungan non-linear dan dapat beradaptasi dengan perubahan yang terjadi.
Maka penulis melakukan penelitian untuk prediksi kecepatan angin di sabang dengan menerapkan metode Backpropagation  Neural  Network (BPNN)  untuk  perkiraan  kecepatan  angin  dan  mengetahui karakteristik  angin  untuk  mendapatkan  berapa  daya  listrik  yang  bisa  dihasilkan  dalam  potensi  angin tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah tersebut di atas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketepatan  prakiraan  kecepatan  angin  dengan  menganalisis  tingkat  kesalahan  dalam  peramalan  besarnya kecepatan  angin  yang  dihasilkan  oleh  jaringan  saraf  tiruan.    Tahap  diawali  dengan  langkah  pertama, Pengumpulan  informasi  dari  data  BMKG  berupa  data  meteorologi,  suhu  permukaan,  data  kelembaban relatif  dan  tekanan  udara  di  area  tersebut  kemudian  dinormalisasi  dan  dikategorikan  menggunakan  80% untuk pelatihan dan 20% untuk testing. Implementasi algoritma BPNN digunakan untuk verifikasi model. Kemudian  untuk  menganalisis  dan  menarik  kesimpulan,  evaluasi  akurasi  data  prediksi  dengan menggunakan nilai MSE ( Mean Square Error ) yang dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut.
Gambar  1 adalah  diagram  alur  penelitian  lengkap  menggambarkan  tahapan  dan  alur  metode pengumpulan dan analisis data.
Gambar 1. Diagram alur penelitian

## Teknik Pengumpulan Data
Data kecepatan angin, suhu, tekanan udara lokal, dan kelembaban dikumpulkan dari BMKG; data ini akan digunakan sebagai input dan variabel target yang merupakan output dari prediksi kecepatan angin. Pada tahap normalisasi data, data disusun menggunakan mean dan deviasi dengan nilai mulai dari 0 hingga 1 untuk melibatkan penentuan informasi karakter berupa data kecepatan angin, temperatur, tekanan udara, dan kelembaban  yang  akan  dibaca  oleh  algoritma.  dengan  nilai  awal  berkisar  antara  0  sampai  dengan 1 yang  akan  digunakan  dalam  rentang  waktu  tertentu,  sehingga  data  dapat  disusun  secara  teratur  sesuai dengan  rentang  waktu  yang  diinginkan.  Sedangkan  klasifikasi  data  dilakukan  dengan  menentukan  nilai parameter yang akan digunakan dalam pembelajaran dan pengujian, khususnya bobot data keluaran akhir dan masukan. Pada sistem yang digunakan, Neural Network tampil sebagai berikut.
Gambar 2 . Simulasi Arsitektur BPNN Sumber: Matlab, 2016
Pada Gambar  2 menunjukkan  langkah  yang  dijalankan  untuk  uji  training  dari  data  yang dikumpulkan dengan variabel masukan (input) dan target yang menjadikan hasil (output) dari kecepatan angin yang dihasilkan.

## Verifikasi Model BPNN
Untuk mencapai hasil yang sempurna sebagaimana data yang dalam penelitian maka perlu verifikasi model BPNN untuk mencapai keakuratan data, model data validitas dengan melatih dan menguji termasuk data yang digunakan untuk mengambil keputusan pada hasil yang didapatkan sebagai penentu kecocokan untuk menentukan menilai MSE yang menghasilkan akurasi tertinggi.

## Estimasi Potensi Energi listrik
Daya  atau  energi  yang  dihasilkan  dari  estimasi  prediksi  angin  yang  mana  jenis  udara  (Kg/m3),  v sebagai rumus kecepatan angin pada luas permukaan angin (m2) dapat dilihat pada figur dibawah ini.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Backpropagation  Neural  Network (BPNN)  memiliki  fungsi  regularisasi  yang  unik  dengan pendekatan  probabilistik.  Pola  regresi  ini  adalah  suatu  model  yang  digunakan  untuk    klasifikasi.  Perlu dicatat juga bahwa BPNN sangat fleksibel dalam merancang arsitektur jaringan. Uji coba dilakukan dengan 45 percobaan untuk menghasilkan nilai error yang terkecil pada penelitian ini. Dari hasil data perbandingan testing data aktual dan data ramalan menunjukkan bahwa pengaruh learning rate dan hidden neuron dari training dan testing dapat disimpulkan bahwa pada hasil testing pertama terdapat selisih antara data aktual dan  data  ramalan  dengan  nilai error 0,5586.  Hasil  temuan  ini  menunjukkan  bahwa  nilai error tersebut masih sangat besar pada uji coba pertama, maka dilakukan uji coba selanjutnya untuk mendapatkan hasil error yang lebih kecil. Sedang pada data training dan testing selanjutnya hasil error yang didapatkan adalah 0.1578, dan hasil error terkecil didapatkan pada uji coba tahap akhir dengan nilai error 0,0036 dari learning rate yang  dihasilkan.  Uji  coba  selanjut  tidak ditampilkan  karena  perbedaan  persentase  nilai  error  sangat kecil. Untuk data keseluruhan dari hidden layer dan learning rate data dilihat pada Tabel 1 akurasi prediksi data sebagai berikut.
Tabel 1. Akurasi prediksi data Hiden Layer/ Neuron Learning Rate 10 15 30 50 70 0,01 0,5586 0,4373 0,0962 0,0219 0,0063 0,02 0,5195 0,4303 0,0941 0,0262 0,0038 0.03 0,5331 0,4514 0,217 0,0155 0,0067 0,04 0,5237 0,4344 0,1 0,0156 0,0038 0,05 0,5311 0,4116 0,1578 0,0152 0,0037 0,06 0,5300 0,4339 0,1338 0,0172 0,0041 0,07 0,5397 0,4197 0,1402 0,012 0,005 0,08 0,5662 0,4467 0,1227 0,0173 0,0041 0,09 0,5591 0,4127 0,1448 0,0078 0,0036 Sumber: Data Penelitian, Tahun: 2021
Dari Tabel 1 menunjukkan bahwa hasil pada setingan learning rate 0,01 dan hidden layer 10 dengan nilai epoch 100 menghasilkan nilai 0,5586. Hasil nilai error ini belum sesuai target, maka dilakukan uji setting  pada learning  rate dan hidden  layer pada  tahap  selanjut  dengan  nilai learning   rate 0,02  sampai tahap nilai uji 0,09 dengan hidden layer yang sesuai pada kelipatan 15, 30, 50, 70. Dari data uji keseluruhan maka nilai error terkecil dihasil pada learning rate 0,09 dengan hidden layer 70 yang memiliki rentang nilai error 0,0036.
Untuk menguji hasil prediksi dapat dibuktikan dengan melihat pada hasil training dan testing Pada data  aktual  dan  data  ramalan.  terdapat  3  hasil  temuan  perbandingan  yang  berdasarkan  hasil  percobaan sebagai berikut dapat dilihat pada gambar perbandingan data aktual dan data ramalan. Data hasil prediksi tahap pertama dapat dilihat pada Gambar 3 grafik data training I dan Gambar 4 grafik data testing I ini.
K ec epat an a ng in K ec epat an a ng in Gambar 3 . Grafik data training I
Gambar 4. Grafik data testing I
Pada percobaan data training dan testing berdasarkan grafik diatas menunjukkan bahwa nilai error 0,5586  terdapat  pada  setingan  ini  dengan hidden  layer 10  dan learning  rate 0,1.  Untuk hasil  percobaan selanjutnya  dapat  dilihat  pada Gambar  5 Grafik  data  training  II  dan Gambar  6 Grafik  data  testing  II dibawah ini.
K ec epat an a ng in Perbandingan Data Aktual dan Ramalan K ec epat an a ng in Gambar 5 . Grafik data training II
Gambar 6. Grafik data testing II
Percobaan  pada  setingan  ini  berdasarkan Gambar  6 diatas  menunjukkan  bahwa  hasil error yang didapatkan  adalah  0.1578  dengan    0.05  untuk learning  rate dan  30  untuk hidden  layer .  Hasil  ini menunjukkan  pergerakan  nilai error yang  didapatkan  pada  uji  coba  ini  semakin  kecil.  Maka  untuk mendapatkan hasil yang lebih sempurna dilakukan percobaan setingan selanjutnya, grafik percobaan dapat dilihat pada Gambar 7 Grafik data training III dan Gambar 8 Grafik data testing III dibawah ini.
K ec epat an a ng in K ec epat an a ng in Perbandingan Data Aktual dan Ramalan Gambar 7 . Grafik data training III
Gambar 8 . Grafik data testing III
Pada percobaan setingan data  training dan testing III berdasarkan Gambar 8 ,  hasil menunjukkan bahwa tingkat nilai error 0,0036, yang menunjukkan hasil sempurna dibandingkan dengan hasil dari dua percobaan  data  training  dan  testing  lainnya.    Hasil  ini  akan  menjadi  acuan  dengan  tingkat  nilai error terkecil. Sedangkan untuk estimasi energi listrik, berdasarkan hasil percobaan estimasi energi menunjukkan bahwa tahap pengujian diramalkan dan  data estimasi ditampilkan pada Tabel 2 ini berdasarkan hasil uji yang telah disimulasikan pada pelatihan dan validasi untuk mencapai hasil yang telah ditargetkan.
Tabel 2 . Estimasi Daya Bulan V KWH/hari KWH/ 30 Hari 1 4,18 1,21 36,44 2 3,56 0,75 22,49 3 2,47 0,25 7,50 4 2,64 0,31 9,20 5 2,86 0,39 11,72 6 3,87 0,97 29,06 7 5,46 2,72 81,50 8 4,16 1,20 35,92 9 3,13 0,51 15,42 10 3,22 0,55 16,64 11 2,20 0,18 5,30 12 3,18 0,53 16,04
Berdasarkan Tabel 2 diatas, sebagian besar data yang didapatkan adalah data validasi data masukan dari target ANN. Data di atas menunjukkan hasil yang dirampung dari bulan 1 Januari 2021 sampai dengan bulan  12  Desember  2021.  Hasil  aplikasi  menggunakan  algoritma Neural  Network dengan  BPNN  untuk memprediksi besarnya kecepatan angin, diperoleh hasil kecepatan angin rata-rata pada bulan ke-7, yaitu 5,46 m/s dengan menghasilkan daya estimasi sebesar 2.71 KWH per hari yang memiliki nilai total 81,50 KWH untuk 30 hari.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menunjukkan bahwa besarnya kecepatan angin dapat diprediksi menggunakan model jaringan  saraf  BPNN  dengan  tingkat  akurasi  maksimum  0,0036. Hasilnya,  prediksi  ini  dapat  membantu dalam menentukan besaran daya listrik yang dihasilkan dengan estimasi nilai 81,50 KWH selama 30 hari. Keterbatasan pada penelitian ini terpaku hanya sampai Neuron 70 dengan menggunakan algoritma BPNN. Untuk  penelitian  kedepan  diharapkan  para  peneliti  dapat  meningkatkan  jumlah  neuron  di  atas  70  untuk mendapatkan hasil selanjutnya dan juga menggunakan model atau metode yang berbeda sehingga menjadi perbandingan dalam memprediksi energi angin yang dibutuhkan untuk masa mendatang.

## 5. Referensi
[1]  Multazam, T., Putri, R. I., Pujiantara, M., Lystianingrum, V., Priyadi, A., & Heryp, M., “Short-term wind  speed  prediction  base  on  backpropagation  Levenberg-Marquardt  algorithm;  case  study  area nganjuk.",” dalam 5th International Conference on Instrumentation, Communications, Information Technology, and Biomedical Engineering (ICICI-BME). IEEE, , 2017.
[2]  M.  Y.  E.  &. S. S. Abd Fattah,  “Pengaruh  Perubahan  Jumlah  Layer  Pada  Prediksi  Konsumsi  Daya Listrik,” Jurnal Serambi Engineering, vol. 6, p. 4, 2021.
[3]  Habibi, M. N., Jati, M. S. W., Windarko, N. A., & Tjahjono, A. , “Maximum Power Point Tracking Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Berbasis Arus Hubung Singkat Panel Surya.,” Rekayasa Elektrika., vol. 2, no. 16, 2020.
[4]  D.  R.  K.  M.  S.  &.  S.  M.  Chandra,  “  A  detailed  literature  review  on  wind  forecasting.  In  2013 International  Conference  on  Power,  Energy  and  Control  (ICPEC)  (pp.  630-634).,”  dalam IEEE. , 2013.
[5]  B.  B.  &.  A.  U.  T.  Ekici,  “Prediction  of  building  energy  consumption  by  using  artificial  neural networks,” Advances in Engineering Software, vol. V, no. 40, pp. 356-362, 2009.
[6]  Cadenas, E., & Rivera, W., “Short term wind speed forecasting in La Venta, Oaxaca, México, using artificial neural networks,” Renewable Energy, vol. 1, no. 34, pp. 274-278, 2009.
[7]  Lumintang,  R.,  Arungpadang, T.,  &  Punuhsingon, C. C.  ,  “  Prediksi  Kebutuhan  Energi  Listrik  Di Sulawesi Utara: Sebuah Strategi Implementasi.,” Jurnal Online Poros Teknik Mesin UNSRAT, vol. 1, no. 7, 2018.
[8]  Syukur,  A.,  Supriyanto,  C.,  &  Zyen,  A.  K.  ,  “  Prediksi  Kecepatan  Angin  Menggunakan  Model Artificial Neural Network Berbasis Adaboost.,” Jurnal Cyberku,, vol. 1, no. 12, 2016.
[9]  Putri, R. I., Priyadi, A., & Purnomo, M. H. , “Prediksi Kecepatan Angin Pada Sistem Konversi Energi Angin Berbasis Neural Network.,” SENTIA, vol. 1, no. 7, 2015.
[10]  J. S. Tiruan, “Artificial neural network.,” Neuron, no. 36, pp. 1-27., 2011.
[11]  R. R. Angelia, Prediksi Kecepatan Angin Menggunakan Hybrid ANN-EnKF Dan Visualisasi Pada Gmaps  (Studi  Kasus:  Stasiun  Cuaca  Di  Sumatera  Barat),  Doctoral  dissertation,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[12]  Abunahla, H., Halawani, Y., Alazzam, A., & Mohammad, B. , “NeuroMem: Analog graphene-based resistive memory for artificial neural networks,” Scientific reports, vol. 1, no. 10, pp. 1-11., 2020.
[13]  Noersasongko, E., Julfia, F. T., Syukur, A., Pramunendar, R. A., & Supriyanto, C. , “A tourism arrival forecasting  using  genetic  algorithm  based  neural  network.,” Indian  Journal  of  Science  and Technology, vol. 9, no. 4, pp. 1-55, 2016.
[14]  Syukri, S., & Samsuddin, S., “Pengujian Algoritma Artificial Neural Network (ANN) Untuk Prediksi Kecepatan Angin.,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), vol. 1, no. 2, pp. 43-47, 2009.
[15]  Muliadi, Muliadi, and Teuku Murisal Asyadi, “"Penentuan Parameter Weibull untuk Mendapatkan Densitas Daya Angin di Kawasan Blang Bintang Aceh Besar.",” Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering 3.2 : 51-55., 2021.
[16]  Habibie, M. N., Sasmito, A., & Kurniawan, R. , “Kajian Potensi Energi Angin Di Wilayah Sulawesi Dan Maluku. ,,” Jurnal Meteorologi dan Geofisika, vol. 2, no. 12, 2011.
[17]  Herdian  Saputra,  Ira  Devi  Sara,  Suriadi,  dan  Marwan,  “Weibull  Distribution  Analysis  Of  Wind Power-Generating  Potential  On  The  Southwest  Coast  Of  Aceh,  Indonesia” AIP  Conference Proceedings, Vol 2613, Issue 1, id.020013, 10 pp , 2023.
[18]  Dewi,  Candra,  and  M.  Muslikh,  “Perbandingan  Akurasi  Backpropagation  Neural  Network  dan ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca,” Journal of Natural A , vol. 1, no. 1, pp. 7-13, 2013.