Journal Sensi                                                                            Online ISSN: 2655-5298
Research Article                                               Open Access (CC – BY-SA)

## Systematic Literature Review on Battery Management Systems and predicting
Solar Big Data
Padeli* 1 , Sudaryono 2 , Ridwan Alberto Pandiangan 3
*1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Raharja
2 Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Sain dan Teknologi,  Universitas Raharja
3 Prodi Sistem Informasi,Fakultas Sains dan Teknologi,Universitas Raharja e-mail: * 1 padeli@raharja.info, 2 sudaryono@raharja.info , 3 ridwan.alberto@raharja.info

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sistem  manajemen  baterai  dengan memprediksi  tenaga  surya  melalui  bigdata  ditinjau  dari  kajian  literatur.  Dengan  adanya pertumbuhan  biaya  integrasi,  pengelolaan  limbah  yang  semakin  rumit,  variabilitas  daya  listrik yang  berdampak  sosio-lingkungan  sehingga  membutuhkan  model  sektor  listrik  baru  dengan memanfaatkan tenaga  surya.  Oleh  karenanya  penelitian  ini merupakan  hasil  tinjauan  literature review  dengan  prinsip  systematic  literature  review  untuk  memprediksi  tenaga  surya  dalam pengelolaan  listrik  dengan  sistem  baterai.    Metode  Systematic  Literature  Review  (SLR) digunakan untuk mendefinisikan dan mengevaluasi literatur dalam rangkaian makalah. Pencarian menggunakan  41  makalah  untuk  evaluasi   sebelumnya,  menunjukkan  bahwa  model  yang digunakan  untuk  memprediksi  tenaga  surya  adalah  eksperimen  akademik  jangka  panjang. Algoritma  ELM  ( Extreme  Learning  Machine) menjadi  pilihan  dalam  pengelolaan  listrik  dengan tenaga surya melalui system baterai dibandingkan dengan algoritma JST (Jaringan Syaraf Tiruan).
Kata-kunci --bigdata tenaga surya, Systematic Literature Review, algoritma ELM, algoritma JST

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  battery  management  system  by  predicting  solar  power through big data in terms of literature review. With the growth of integration costs, increasingly complicated waste management, the variability of electric power which has socio-environmental impacts,  this  requires  a  new  electricity  sector  model  by  utilizing  solar  energy.  Therefore  this research is the result of a literature review with the principle of a systematic literature review to predict  solar  power  in  managing  electricity  with  a  battery  system.  The  Systematic  Literature Review (SLR) method is used to define and evaluate the literature in a series of papers. The search used 41 papers for past evaluations, indicating that the model used to predict solar power was a long-term academic experiment. The ELM (Extreme Learning Machine) algorithm is the choice in  managing  electricity  with  solar  power  through  a  battery  system  compared  to  the  ANN (Artificial Neural Network) algorithm.
Keywords --solar big data, Systematic Literature Review, ELM algorithm, ANN algorithm
1. PENDAHULUAN
Dengan  pesatnya  perkembangan  sosial,  transportasi  (seperti  mobil  atau  kendaraan bermotor)  memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  kemajuan  sosial  dan  pembangunan ekonomi.  Namun,  peningkatan  emisi  gas  buang  telah  menjadi  penyebab  utama  polusi  udara dengan  total  volume  transportasi.  Pada  saat  yang  sama  sumber  minyak  dunia  mengalami ketegangan, harga minyak menjadi tinggi. Manusia dipaksa untuk mengembangkan sumber daya baru yang tidak berpolusi dan hemat energi.[1]
Karena  energi  listrik  memiliki  kelebihan  yang  luar  biasa,  pengembangan  transportasi listrik  dan  penelitian  telah menjadi  arus  utama  pengembangan  transportasi  hijau  dibandingkan dengan  teknologi  motor  dan  kontrol  motor  dimana  sistem  manajemen  baterai  belum  terlalu matang.  Itu  dapat  meningkatkan  keamanan  dan  stabilitas  seluruh  sistem  baterai  yang  Online mendeteksi setiap tahap tegangan sel baterai, arus, suhu baterai secara real-time.
Didorong oleh penyebaran intensif wilayah-wilayah tenaga surya dan angin, campuran listrik dunia telah mengalami transisi yang mengganggu ke profil energi yang lebih terbarukan. Selain  meningkatnya  kesadaran  lingkungan,  khususnya  menargetkan  ekonomi  masa  depan berbasis karbon rendah, tekanan pasar dan kemajuan teknologi telah menyebabkan peningkatan pesat dalam partisipasi sumber listrik terbarukan di seluruh dunia.[2]
Meskipun  sumber-sumber  energi  ini  membawa  pembaharuan  teknologi  dan  sejumlah besar  peluang  untuk  sektor  listrik,  diperkirakan  tantangan  besar  akan  dihadapi  di  masa  depan. Hambatan-hambatan ini, seperti pertumbuhan biaya integrasi harus efisien, pengelolaan limbah, variabilitas daya dan dampak sosio-lingkungan, menuntut pembentukan model sektor listrik baru berdasarkan  pembangkit  listrik,  non-dispatchable  dan  terdesentralisasi  [3].  Selain  itu,  seiring bertambahnya  jumlah  agen  pembangkit,  volume  data  yang  dibuat  juga  meningkat  secara eksponensial (pemantauan peralatan, listrik yang dihasilkan, integrasi sumber energi terbarukan), menuntut lebih banyak upaya untuk pemahaman yang lebih baik tentang masalah terkait[4].
Dalam  konteks  ini,  teknik  analisis  data  dalam  lingkungan  manajemen  sistem  baterai, terutama melalui Mesin learning (ML) dan Data Mining (DM), dapat membantu sektor kelistrikan untuk membuat model operasi baru, termasuk situs pembangkit listrik tenaga surya terdistribusi, yang  melayani  peningkatan  permintaan  untuk  listrik.  Seperti  yang  diharapkan,  serangkaian contoh seberapa besar kumpulan data dan teknik analisis data membantu pengambilan keputusan di sektor listrik dapat terdaftar dan ditunjukkan oleh kasus-kasus dalam literatur. Beberapa penulis telah menyarankan metode untuk meningkatkan efektivitas dan manfaat perawatan, Hu et al.[5] [6]  mengusulkan  jaringan  sensor  untuk  mendeteksi  dan  meramalkan  masalah  di  pembangkit listrik tenaga surya. Selain itu, perencanaan investasi telah diselidiki melalui teknik DM, sangat meningkatkan keuntungan dari sistem manajemen baterai.
Makalah ini menyajikan hasil tinjauan literatur tentang teknik, metodologi dan prosedur sistem  manajemen  baterai  yang  telah  digunakan  dan  dikembangkan  untuk  membantu memaksimalkan  penggunaan  baterai,  yang  didasarkan  pada  pertanyaan  penelitian.  Selain  itu, mengikuti  prinsip  Systematic  Literature  Review  (SLR),  juga  menunjukkan  setiap  tahapan penelitian, memberikan referensi yang memadai bagi peneliti lain untuk mereplikasi penyelidikan yang dijelaskan [7].
Makalah ini disusun mencakup:
-  Bagian  “Metodologi  Tinjauan  Literatur  Sistematis”  menjelaskan  langkah-langkah  untuk mencari dan menyempurnakan makalah inti untuk penilaian ini;
-  Bagian “Pekerjaan terkait sebelumnya” membahas pekerjaan terkait sebelumnya;
-  Bagian “Hasil pencarian” menyajikan hasil pencarian dan penjelasan singkat tentang sampel;
-  Bagian  “Diskusi  dan  temuan  utama”  mencoba  menjawab  pertanyaan  kunci  penelitian  yang sebelumnya dikemukakan oleh penulis;
- Bagian “Algoritma pembelajaran mesin yang paling relevan” secara singkat rinci algoritma yang
ISSN: 1978-1520
paling banyak diterapkan di makalah yang diperiksa;
-  Bagian  “Makalah  penting  untuk  peramalan  matahari  menggunakan  pembelajaran  mesin” menyajikan deskripsi singkat tentang makalah utama yang terkait dengan survei.
-  Bagian  “Kesimpulan  dan  Pekerjaan  Masa  Depan”  menyatukan  semua  temuan  utama  dari pekerjaan ini, menetapkan tantangan baru untuk penilaian di masa depan tentang topik tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Kitchenham dan Charters[8] membagi pengembangan SLR menjadi tiga blok kunci dari kegiatan yang disusun secara kronologis: perencanaan, pelaksanaan, dan pelaporan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1
RQ (Research Question)  ditetapkan, sejak awal proses peninjauan. Pedoman yang akan dipimpin oleh pekerjaan diambil dari Kitchenham et al  [8]. Untuk mendekati hubungan antara sistem manajemen Baterai dan listrik tenaga surya, Gambar 1 menyajikan empat RQ (lihat tabel 1) yang diusulkan oleh SLR ini:
Gambar 1. Blok Kunci dan Sub Aktivitas SLR
Tabel 1. Pertanyaan Penelitian (RQ) Yang Ditetapkan
RQ1 Where, why and by whom have researchers been conducted

## RQ2 How the Model Battery Management Systems and Big Data Models helps solve problems

## RQ3 What of kind of data is being used
RQ4 How  does  forecasting  knowledge  development  connect  to  renewable  energy  penetration worldwide
Karakteristik dan kualitas data sangat menentukan hasil percobaan. Pertanyaan ketiga berfokus  pada  data  eksperimen,  merinci  sifat,  volume,  dan  pemanfaatannya,  dan  menganalisis

## Print    ISSN: 2461-1409
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
apakah  data  pembangkitan  listrik  (perhatian  utama  bidang  minat  ini)  digunakan  untuk menghasilkan prakiraan. Lebih lanjut, bagian ini menganalisis apakah dan seberapa dalam studi ini memperhatikan kualitas data[9] .
Terakhir, RQ4 meninggalkan analisis mikro data dan metodologi yang diusulkan untuk menilai hubungan antara produksi ilmiah dan sistem manajemen baterai yang diterapkan. Karena ini  merupakan  sumber  produksi  listrik  baru-baru  ini,  penting  untuk  memverifikasi  apakah pengembangan bisnis tenaga surya di seluruh dunia entah bagaimana terkait dengan lebih banyak investasi pada penelitian untuk mengatasi hambatannya.

## Tinjauan Protokol
Setelah  menentukan  pertanyaan,  protokol  tinjauan  membatasi  strategi  yang menghubungkan mereka dengan jawaban mereka melalui serangkaian langkah yang ditentukan dengan sangat baik.[10]
Gambar 2. Langkah-Langkah Review Protocol
Tabel 2. Ekspresi String
String 1
"Battery Management System" AND “Big Data” String 2 “Data Mining” and “Solar” String 3 “Machine Learning” AND “Solar” String 4 "Battery Management System" AND "Power forecasting"
Rantai  logis  dari  tahapan-tahapan  ini  disajikan  oleh  gambar  2.  Selanjutnya,  poin-poin yang sesuai dengan masing-masing tahapan menyajikan aktivitas yang sesuai secara rinci.
1. Mendefinisikan pertanyaan penelitian adalah awal dari protokol, sebagaimana ditulis.
2. RQ diterjemahkan ke dalam string pencarian (tabel 2), mampu menjawab pertanyaan yang dinyatakan  sebelumnya.  Setiap  basis  data  sesuai  dengan  instruksi  pencarian  mereka,  yang mengarah pada input pencarian yang homogen di seluruh basis data yang berbeda.
3. Kriteria inklusi dan eksklusi, seperti yang ditunjukkan pada tabel 3, diuraikan untuk memilih makalah  sesuai  dengan  pertanyaan  penelitian.  Kriteria  ini  dimaksudkan  untuk  menghapus hasil  yang  sudah  ketinggalan  zaman,  membatasi  jumlah  analisis  untuk  peramalan  tenaga surya,  dan  fokus  pada  penelitian  ilmiah  yang  relevan.  Pembenaran  kolom  pada  tabel  3 membenarkan masing-masing kriteria inklusi dan eksklusi.
4. Basis  data  penelitian  yang  dipilih  untuk  mengembangkan  SLR  adalah  Web  of  Science, Science Direct, IEEE dan Google Scholar, karena sebagian besar publikasi terindeks ke basis data ini dan universitas memberikan akses penuh kepada mereka .
5. String pencarian diterapkan ke setiap database dan hasilnya disusun dan disajikan di bagian hasil pencarian.
6. Makalah  disaring  berdasarkan  judul,  abstrak,  dan  kesimpulan.  Kemudian,  makalah  dipilih untuk  langkah  selanjutnya  jika  hanya  menyertakan  proyek  yang  menangani  sistem Manajemen Baterai, mempertimbangkan aplikasi, pengembangan, atau/dan membandingkan teknik  ML  dan  DM.  Kriteria  inklusi  atau  eksklusi  yang  tersisa  diterapkan.  Langkah  ini menentukan paper mana yang dibuang dan mana yang disimpan untuk dibaca keseluruhan.
7. Setiap makalah yang dipilih pada langkah sebelumnya dibaca seluruhnya.
8. Sebuah  database  yang  dibangun  untuk  menyimpan  hasil  digunakan  untuk  dengan  mudah mengambil informasi paper terkait dengan RQ yang dinyatakan dalam Bagian “Pertanyaan penelitian”.
9. Makalah utama yang membahas sistem manajemen baterai atau melalui algoritma ML dan DM  dipilih  untuk  dibahas  lebih  lanjut  dengan  menganalisis  metodologi  dan  kontribusi terhadap diskusi.

## Karya Terkait Sebelumnya
Karya dengan tema yang berkaitan dengan prakiraan sistem manajemen baterai ini telah dipublikasikan [11] [3][12][13][14]. Selain itu, makalah tinjauan era sastra telah membuktikan minat pada subjek ini. Voyant et al[15]  mempresentasikan evaluasi makalah yang menekankan peran  penting  JST  pada  peramalan  radiasi  matahari.  Tinjauan  literatur  memisahkan  makalah menjadi  dua  kelompok:  teknik  pembelajaran  mesin  dan  teknik  yang  terkait  dengan  ansambel prediktor. Dalam kedua analisis tersebut, dievaluasi kriteria berikut: lokasi penelitian, cakrawala peramalan, kriteria evaluasi, dataset dan hasil.
Penelitian menyoroti metode yang menggabungkan prediktor yang berbeda (kumpulan prediktor),  karena  metode  tersebut  menghadirkan  kesalahan  yang  jauh  lebih  kecil  dan  hasil prediksi yang lebih baik. Meskipun penelitian menekankan bahwa tidak ada definisi bulat tentang pembelajaran  mesin  terbaik  untuk  peramalan  radiasi  matahari,  mereka  secara  konsisten menyarankan bahwa hasil terbaik dicapai oleh algoritma JST dan SVM.
Extreme  Learning  Machine  (ELM)  tidak  dikutip  dalam  tinjauan  literatur  ini,  yang merupakan kontribusi penting dari SLR ini. ELM, seperti yang disajikan pada bagian berikut oleh pendekatan  SLR,  cenderung  menjadi  algoritma  kunci  untuk  masalah  peramalan  (waktu  dan akurasi)  dan  tidak  menghadirkan  peran  yang  lebih  besar  dalam  tinjauan  literature.  Dalam penelitian [16] ini bertujuan untuk memahami heterogenitas data di antara makalah, serta interval perekaman  dan  pemisahan  antara  dataset  pelatihan  dan  pengujian.  Para  peneliti  memasukkan parameter meteorologi yang berbeda dan beragam dalam data mereka.
Tabel 3.  Kriteria Inklusi Dan Eksklusi Untuk Makalah
Kriteria Inklusi
Pembenaran
• Makalah diterbitkan dalam jurnal atau konferensi antara
01/2018 dan 01/2022
• Makalah menyajikan BMS dan meramalkan generasi radiasi matahari menggunakan model data.
• Makalah menjelaskan
perbandingan berbagai teknik untuk meramalkan pembangkitan atau radiasi matahari
• Sertakan temuan terbaru saja.
• Hindari makalah yang meramalkan generasi/radiasi matahari tanpa mempertimbangkan model data (pembelajaran mesin atau DM) atau mengusulkan penggunaan model data besar dalam masalah tenaga surya lainnya seperti pengoperasian dan pengoptimalan pembangkit.
• Sertakan dan makalah bukti yang membandingkan berbagai model peramalan radiasi data.
• Makalah yang tidak ditulis dalam bahasa Inggris
• Makalah merupakan kajian sekunder (review) atau tersier
• Paper mempertimbangkan model data besar untuk memecahkan masalah tenaga surya lainnya • Bahasa Inggris adalah bahasa internasional
• Sertakan hanya studi utama
• Kecualikan makalah yang menggunakan data besar untuk memprediksi masalah lain seperti ramalan pemeliharaan pembangkit tenaga surya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pencarian
Gambar 5 memberikan penjelasan rinci tentang langkah 5 dan 6 lihat protokol disajikan pada gambar 2.
Membuang  beberapa  duplikat  yang  ditemukan  di  banyak  basis  data,  sampel  akhir makalah, setelah menerapkan kriteria inklusi atau eksklusi yang ditentukan, adalah 38. Makalah ini dipertimbangkan dalam SLR ini, melanjutkan ke langkah akhir protokol (langkah 7, 8, 9 dan 10) sebagai bagian dari semesta makalah yang dianalisis untuk menjawab RQ.
Mengevaluasi  atau  membandingkan  kinerja  masing-masing  database  penelitian  dalam menemukan  makalah  yang  terkait  dengan  topik  bukan  menjadi  perhatian  SLR  ini.  Meskipun makalah dapat ditemukan di banyak basis data, prosedur analisis menganggapnya hanya sekali dalam proses String yang mengembalikan lebih banyak hasil di setiap basis data adalah “Machine Learning” AND “Solar” diikuti "Data mining AND Solar". Dalam hal ini, rangkaian penelitian yang lebih spesifik yang menyertakan model "Battery Management System" AND “Big Data” yang lebih detail memberikan hasil yang lebih banyak. Sebaliknya, sebagaimana dibuktikan oleh hasil.
Gambar 6 mengilustrasikan dua informasi penting tentang final kelompok artikel yang dievaluasi, intensitas dan saluran publikasi.
ISSN: 1978-1520
Gambar 5. Proses Penyaringan Total Makalah Yg Ditemukan Oleh Masing-Masing Database Penelitian Hingga Akhir Yang Analisa
Gambar 6. Intensitas dan Saluran Publikasi

## Diskusi dan Temuan Utama
Di mana, mengapa dan oleh siapa penelitian dilakukan? Pertanyaan pertama ( lihat gambar 2) bermaksud menganalisis karakteristik dan motivasi di  balik  penelitian  dengan  mengembangkan  konten  dan  mengusulkan  hal  baru  untuk  masalah sistem manajemen baterai dan peramalan tenaga surya melalui model data besar.
Mempertimbangkan  sampel  41  makalah  yang  ditemukan  yang  dianggap  bisa menyumbangkan ide untuk pengembangan ide di masa depan.
Menggali lebih dalam motivasi di balik makalah yang dianalisis, sebuah masalah yang akan dieksplorasi lebih lanjut di bagian selanjutnya dari makalah ini, sebagian besar pertanyaan penelitian terkait dengan tiga strategi utama untuk berkontribusi dalam diskusi: (1) Merancang manajemen sistem baterai, (2) Perbandingan akurasi peramalan dengan beberapa algoritma, (3)
peningkatan jumlah parameter pelatihan, dan (4) integrasi berbagai model, model data besar, dan variabel.
Sebagai alat analisis kualitatif, peta kata dibuat dengan menggabungkan setiap kata yang disajikan  oleh  abstrak  dari  41  makalah  terpilih.  Beberapa  kata,  seperti  matahari,  data,  energi, prediksi,  radiasi  dan  peramalan,  diharapkan  lebih  signifikan.  Namun,  besarnya  istilah  seperti ELM (Extreme Learning Machine), ANN (Artificial Neural Networks), SVM (Support Vector Machine),  parameter  dan  algoritma  mendukung  tiga  strategi  utama  yang  dijelaskan.  Hasil frekuensi penggunaan setiap ML dan algoritma lain dengan 41 makalah yang terpilih seperti tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Frekuensi Setiap ML dan Algoritma Lain Digunakan oleh 41 Makalah
Terpilih. Mendukung mesin vektor (regresi) – SVM (Support Vector Machine) 14 Jaringan syaraf tiruan – JST (Artificial Neural Network) 11 Mesin pembelajaran ekstrim – ELM (Extreme Learning Machine) 7 Peningkatan gradien – GB (Gradient Boost Forest) 4 Hutan acak – RF(Random Forest) 3 Algoritma genetika 2 Pohon keputusan (Decision Tree) 2 Teknik lain yang 3 Tidak ditentukan 2

## Algoritma Pembelajaran Mesin Yang Paling Relevan
Seperti yang disajikan dalam Bagian “Diskusi dan temuan utama”, beberapa algoritma pembelajaran  mesin  telah  diteliti  dengan  tujuan  untuk  mencapai  hasil  yang  lebih  akurat  pada pemodelan dan peramalan radiasi matahari.
SVM, JST, ELM dan GB adalah yang paling banyak dikutip (lebih dari tiga kali) dan, oleh karena itu, memahami prinsip dan detail di baliknya sangat penting untuk mengembangkan sains menuju model yang lebih tepat [17].
SVM adalah sekelompok metode pembelajaran terawasi yang berguna untuk klasifikasi data,  regresi,  dan  deteksi  outlier.  Dengan  cara  yang  disederhanakan,  SVM  menguraikan hyperplane atau satu set hyperplane untuk memisahkan atau mengklasifikasikan data ke dalam kelas  yang  berbeda.  Ketika  jarak  antara  hyperplanes  ini  dan  titik  data  terdekat  bertambah, kesalahan pengklasifikasi berkurang, dan kualitas model diperkuat. SVM efektif untuk klasifikasi linier dan non-linier dan penggunaannya telah terbukti efektif untuk kategorisasi teks, segmentasi gambar, dan mendukung kimia, biologi, dan ilmu lainnya.

## Makalah Penting Untuk Peramalan Matahari Menggunakan Pembelajaran Mesin
Seiring  berkembangnya  algoritma  ML,  makalah  inovatif  yang  berbeda  memberikan peluang  untuk  menggunakan  algoritma  untuk  menyelesaikan  variabilitas  pembangkit  tenaga surya. Perhatikan bahwa menarik untuk diperhatikan bahwa meskipun beberapa proyek mengarah pada  tujuan  yang  sama  –  membantu  mengurangi  variabilitas  dan  meningkatkan  efisiensi pembangkitan  listrik  –  pendekatan  yang  berbeda  diusulkan,  mengatasi  masalah  dari  berbagai perspektif:  pemeliharaan  pembangkit  listrik,  kemungkinan  memasang  lokasi  pembangkit  di tempat yang berbeda lokasi, dan model peramalan terintegrasi, antara lain.
Sebagai bagian dari SLR ini, 41 makalah membahas setiap kriteria yang disebutkan dan dipertimbangkan  dalam  analisis  ini.  Namun,  dari  semua  makalah  ini  yang  menggunakan  ML untuk  mengatasi  variabilitas  matahari,  10  makalah  utama  dipilih  karena  metodologi  mereka menggunakan  radiasi  dan  data  meteorologi  untuk  melatih  rangkaian  model  yang  berbeda  dan untuk mengevaluasi kemampuan peramalan listrik tenaga surya mereka. Jumlah makalah yang
membahas masalah dengan cara yang sama menunjukkan kesepakatan yang cukup besar dalam komunitas ilmiah suatu metodologi.
Para  penulis  dari  Pusat  Penelitian  Atmosfer  Nasional  Amerika[18]    percaya  bahwa peramalan yang tepat  dari pola meteorologi seperti radiasi matahari adalah masalah  data  yang besar.  Namun,  masalah  ini  membutuhkan  jumlah  model,  variable  atau  data,  dan  kecerdasan komputasi  yang  konsisten  untuk  menyampaikan  informasi  waktu  nyata  (real  time).  Makalah mereka menyajikan model SunCast, yang memiliki dua komponen berbeda untuk prediksi jangka pendek  dan  jangka  panjang.  Meskipun,  penulis  menyajikan  beberapa  detail  komputasi,  model yang  sesuai  dengan  ramalan  pembangkitan  listrik  dengan  data  radiasi  matahari  menggunakan algoritma pohon regresi ML.

## 4. KESIMPULAN
Perancangan sistem manajemen baterai sangat penting untuk mengatur pengambilan arus daya  baterai  yang  maksimal  yang  diutamakan  agar  pengisian  baterai  lebih  maksimal.  Dan penggunaan model big data untuk memprediksi pembangkitan listrik tenaga surya diinvestigasi oleh  Systematic  Literature  Review  ini.  Evaluasi  motivasi  di  balik  makalah,  pendekatan  yang sering diajukan oleh peneliti dan karakteristik data terkait dilakukan. Pencarian sistematis, dengan mempertimbangkan  string  pencarian  sebelumnya  yang  diterapkan  pada  database  ilmiah  yang dipilih dan kriteria yang ditentukan, akhirnya menghasilkan 41 makalah untuk dievaluasi.
ELM  tampaknya  menjadi algoritma  yang menjanjikan  untuk  menggantikan  JST  untuk peramalan  tenaga  surya.  Melatih  algoritma  ML  ini  dengan  mempertimbangkan  beberapa parameter atau setelah mengelompokkan data mentah, secara umum, menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

## 5. SARAN
Mempertimbangkan  hasil  SLR  ini,  beberapa  penelitian  berkonsentrasi  pada  penerapan berbagai kategori algoritma untuk membuat prediksi radiasi matahari.
Meskipun cukup banyak kutipan mengenai pembersihan—cleansing--dan kontrol data, namun  mereka  secara  langsung  kurang  mengamati  dampak  kualitas  data  pada  prakiraan  ini. Konsekuensinya adalah kekurangan investigasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Mohammad Suhaimi, S. Abdul-Rahman, S. Mutalib, N. H. Abdul Hamid, and A. Hamid, “Review on Predicting Students’ Graduation Time Using Machine Learning Algorithms,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 11, no. 7, pp. 1–13, 2019, doi: 10.5815/ijmecs.2019.07.01.
[2]  L. Siguang and Z. Chengning, “Study on battery management system and lithium-ion battery,” Proc. - 2009 Int. Conf. Comput. Autom. Eng. ICCAE 2009 , pp. 218–222, 2009, doi: 10.1109/ICCAE.2009.11.
[3]  S. Steinhorst, M. Lukasiewycz, S. Narayanaswamy, M. Kauer, and S. Chakraborty, “Smart cells for embedded battery management,” Proc. - 2nd IEEE Int. Conf. Cyber-Physical Syst. Networks, Appl. CPSNA 2014 , pp. 59–64, 2014, doi: 10.1109/CPSNA.2014.22.
[4]  K. Battams, “Stream mining for solar physics: Applications and implications for big solar data,” Proc. - 2014 IEEE Int. Conf. Big Data, IEEE Big Data 2014 , pp. 18–26, 2015, doi: 10.1109/BigData.2014.7004400.
[5]  Y. Li and L. Zhen, “Battery management system,” 2010 Int. Conf. Meas. Technol. Mechatronics Autom. ICMTMA 2010 , vol. 1, pp. 739–741, 2010, doi: 10.1109/ICMTMA.2010.270.
[6]  Q. Gu and X. Cheng, “Research on battery identification of electric vehicle battery management system,” Proc. - 2010 Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICCIS 2010 , no. 3, pp. 928–931, 2010, doi:
10.1109/ICCIS.2010.229.
[7]  T. Yamada and T. Matsumura, “Battery-aware IT control method for effective battery use during power outage,” Proc. - 2012 IEEE Int. Conf. Green Comput. Commun. GreenCom 2012, Conf. Internet Things, iThings 2012 Conf. Cyber, Phys. Soc. Comput. CPSCom 2012 , pp. 565–572, 2012, doi: 10.1109/GreenCom.2012.76.
[8]  B. Kitchenham et al. , “Systematic literature reviews in software engineering-A tertiary study,” Inf. Softw. Technol. , vol. 52, no. 8, pp. 792–805, 2010, doi: 10.1016/j.infsof.2010.03.006.
[9]  M. Tao, G. Sun, and T. Wang, “Urban mobility prediction based on LSTM and discrete position relationship model,” Proc. - 2020 16th Int. Conf. Mobility, Sens. Networking, MSN 2020 , pp. 473– 478, 2020, doi: 10.1109/MSN50589.2020.00081.
[10]  J. Thiébaut, “Deuxième note sur quelques plantes de la flore libano-syrienne,” Bull. la Soc. Bot. Fr. , vol. 82, no. 2, pp. 189–196, 1935, doi: 10.1080/00378941.1935.10832973.
[11]  A. J. M. Kell, A. S. McGough, and M. Forshaw, “Optimizing a domestic battery and solar photovoltaic system with deep reinforcement learning,” 2022 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data) , pp. 4495–4502, 2021, doi: 10.1109/BigData55660.2022.10021028.
[12]  Z. Horvath and I. Jenak, “Battery Consumption of Smartphone Sensors,” Proc. - 11th Int. Conf. Signal-Image Technol. Internet-Based Syst. SITIS 2015 , pp. 48–52, 2016, doi: 10.1109/SITIS.2015.10.
[13]  C. F. Chiasserini and R. R. Rao, “Energy efficient battery management,” IEEE J. Sel. Areas Commun. , vol. 19, no. 7, pp. 1235–1245, 2001, doi: 10.1109/49.932692.
[14]  H. Kim and K. G. Shin, “Scheduling of battery charge, discharge, and rest,” Proc. - Real-Time Syst. Symp. , pp. 13–22, 2009, doi: 10.1109/RTSS.2009.38.
[15]  C. Voyant et al. , “Machine learning methods for solar radiation forecasting: A review,” Renew. Energy , vol. 105, pp. 569–582, 2017, doi: 10.1016/j.renene.2016.12.095.
[16]  M. Yesilbudak, M. Colak, and R. Bayindir, “A review of data mining and solar power prediction,” 2016 IEEE Int. Conf. Renew. Energy Res. Appl. ICRERA 2016 , vol. 0, pp. 1117–1121, 2016, doi: 10.1109/ICRERA.2016.7884507.
[17]  L. Adhianto et al. , “HPCTOOLKIT: Tools for performance analysis of optimized parallel programs,” Concurr. Comput. Pract. Exp. , vol. 22, no. 6, pp. 685–701, 2010, doi: 10.1002/cpe.
[18]  S. E. Haupt and B. Kosovic, “Big data and machine learning for applied weather forecasts: Forecasting solar power for utility operations,” Proc. - 2015 IEEE Symp. Ser. Comput. Intell. SSCI 2015 , pp. 496–501, 2015, doi: 10.1109/SSCI.2015.79.