## Prediksi Tegangan Catu Daya
Automatic Rain

## Gauge berdasarkan Seasonality
Algoritma Prophet

## ERICH PUTRA RAMDHANI, HAPSORO AGUNG NUGROHO
Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Indonesia Email: hapsoro.agung@stmkg.ac.id
Received 20 September 2023 | Revised 11 Oktober 2023 | Accepted 29 Oktober 2023

## ABSTRAK
Automatic Rain Gauge (ARG) adalah sebuah alat yang digunakan untuk melakukan pemantauan dan mengukur curah hujan pada suatu daerah dengan satuan waktu secara otomatis. ARG mampu merekam data curah hujan secara kontinu selama 24 jam. Salah satu elemen kunci dari ARG adalah komponen catu daya. Jika terjadi gangguan  pada  komponen  ini,  hal  tersebut  dapat  menghambat  proses pengamatan  curah  hujan  yang  dijalankan  oleh  BMKG.  Penelitian  ini  dilakukan untuk meminimalisir terjadinya permasalahan pada catu daya dengan merancang model untuk memprediksi tegangan catu daya ARG dengan memanfaatkan data hasil monitoring menggunakan sensor INA219. Proses prediksi dilakukan dengan menggunakan  parameter  seasonality  daily  true,  seasonality  weekly  false,  dan seasonality false dan seasonality mode additive dimana diperoleh nilai MAE sebesar 0.21 dan MAPE sebesar 1.67%.
Kata kunci : curah hujan, automatic rain gauge, prediksi, tegangan

## ABSTRACT
The Automatic Rain Gauge (ARG) is a device utilized to automatically monitor and measure  rainfall  in  a  specific  area  over  time  intervals.  ARG  is  capable  of continuously recording rainfall data for 24 hours. A key element of the ARG is its power supply component. If there is a disruption to this component, it can hinder the  process  of  rainfall  observation.  Carried  out  by  BMKG.  This  research  is conducted  to  minimize  issues  with  the  power  supply  by  designing  a  model  to predict the voltage of the ARG's power supply using data obtained from monitoring using the INA219 sensor. The prediction process is carried out using parameters such as daily seasonality true, weekly seasonality false, and yearly seasonality false and  additive  seasonality  mode.  The  obtained  MAE  value  is  0.21  and  the  MAPE value is 1.67%.
Keywords : rainfall, automatic rain gauge, predict, voltage

## 1. PENDAHULUAN
Curah  hujan  merupakan  ketinggian  air  hujan yang  tidak  menguap, meresap,  dan  mengalir pada suatu tempat yang datar (Ajr & Dwirani, 2019) . Pengumpulan informasi mengenai curah hujan adalah salah satu tugas yang dilakukan oleh Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), yang berperan sebagai sumber data yang bernilai dalam berbagai sektor (Rafi, dkk, 2018) . Proses pengumpulan informasi curah hujan yang dilakukan oleh BMKG dilakukan  dengan  menggunakan  peralatan,  seperti  penakar  hujan  OBS,  penakar  hujan hellman, automatic  weather  station,  dan  automatic  rain  gauge  (ARG) (Hakim  &  Dewi, 2021) . ARG merupakan alat pengamatan curah hujan secara otomatis dalam satuan waktu tertentu (Istiana, dkk, 2020) . Dalam sebuah ARG diperlukan empat komponen utama, yaitu sensor, data logger, sistem komunikasi, dan catu daya. Catu daya pada ARG memiliki peran penting untuk mensuplai daya kepada komponen lainnya. Catu daya pada sebuah ARG terdiri dari sebuah baterai, solar panel, dan solar charge controller. Apabila terdapat kendala pada catu  daya,  komponen  lain  dalam  ARG  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik  dan  dapat mengganggu  proses  pengumpulan  informasi  curah  hujan (Rifai,  2021). Perbaikan  atau perawatan perlu dilakukan sedini mungkin untuk menghindari kerusakan atau kendala dalam catu daya (Setiawan, 2021) .
Gangguan  yang  mungkin  terjadi  pada  tegangan  listrik  meliputi  kondisi  tegangan  lebih ( overvoltage),  kondisi  tegangan  kurang  (undervoltage),  ketidakseimbangan  tegangan ( unbalance  voltage),  fluktuasi  tegangan  (sag  dan  swell),  dan  gangguan  pemutusan ( interruption) (Widarsono, dkk, 2019) . Gangguan-gangguan tersebut menunjukkan adanya penyimpangan tegangan dari kondisi ideal. Gangguan yang sering terjadi pada sebuah catu daya adalah overvoltage dan undervoltage. Overvoltage merupakan kondisi ketika tegangan listrik mengalami peningkatan yang melebihi 110% dari tegangan nominal selama lebih dari 1 menit. Overvoltage mampu memicu terjadinya kabel terbakar dan mengakibatkan gangguan maupun  kerusakan  pada  perangkat  lainnya (Firmansyah,  dkk,  2016) .  Penyebab overvoltage  dapat  berkaitan  dengan  kelemahan  sistem  dalam  mengatur  tegangan  yang diinginkan  atau  ketidakmemadainya  kontrol  tegangan (Putri,  dkk,  2022) .  Di  sisi  lain, undervoltage terjadi  ketika  tegangan  listrik mengalami  penurunan lebih dari  90% dari nilai nominalnya  dalam  jangka  waktu  yang  cukup  lama,  yaitu  lebih  dari  1  menit (Triyanto  & Syaepudin, 2023). Fenomena ini juga mencakup gangguan berdurasi panjang. Tegangan rendah  ini  seringkali  muncul  akibat  dari  perubahan  sirkuit,  yang  merupakan  kebalikan  dari peristiwa yang menyebabkan overvoltage. Selain itu, kelebihan beban pada sirkuit juga bisa menjadi penyebab undervoltage (Arsyad, dkk, 2019) .
Penelitian terkait sistem prediksi menggunakan algoritma Prophet diperlukan sebagai referensi untuk  memperoleh  hasil  yang  maksimal.  Terdapat  beberapa  referensi  prediksi  dengan menggunakan algoritma Prophet untuk memprediksi penggunaan listrik yang dilakukan oleh (Mosavi,  dkk,  2022) .  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh (Nasser,  dkk,  2022) menggunakan algoritma Prophet dan Neural Prophet untuk memprediksi penggunaan daya photovoltaic. Penelitian-penelitian tersebut menggunakan data tegangan listrik sebagai acuan pelatihan model prediksi. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Oisy, 2019) terkait prediksi tegangan pada baterai menggunakan metode Graph Neural Network (GNN) didapatkan hasil prediksi dengan nilai Mean Average Error (MAE) sebesar 0.56 dengan data sebanyak 127 dan nilai  MAE  0.87  dengan  menggunakan  32  data.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Tian, dkk, 2022) dengan  topik  penelitian  prediksi  kapasitas  tegangan  pada  baterai  menggunakan metode Seq2seq mendapatkan nilai MAE sebesar 5.27, 14.21, dan 22.99 dan metode Rain Forest mendapatkan nilai MAE sebesar 5.40, 19.60, dan 35.21. Dalam penelitian ini, prediksi tegangan pada catu daya dengan menggunakan algoritma Prophet dilakukan sebagai salah
satu  solusi  dalam  melakukan  perawatan  pada  catu  daya  ARG  dan  mendapatkan  nilai  MAE sebesar 0.21 dimana nilai tersebut lebih baik dari ketiga metode yang disebutkan sebelumnya.

## 2. METODE

## 2.1 Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  untuk  prediksi  tegangan  catu  daya  ARG  yaitu  laptop  dengan prosessor AMD A10-7400P dengan sistem operasi windows 10 64 bit. Program pendukung lain yang digunakan yaitu Visual Studio Code, DBeaver, bahasa Python, dan SQL. Spesifikasi dari ARG yang digunakan adalah sebagai berikut Raspberry pi 4, Baterai VA12-18, Sensor Tipping Bucket,  Smartsolar  Charge  Controller  MPTT  75/15,  dan  Solar  Panel.  Data  yang  digunakan untuk  proses training  dan  testing  adalah  data  tegangan  dan  arus  listrik  hasil  pengukuran menggunakan sensor INA219 dari Desember 2022 sampai April 2023 dengan parameter yang digunakan adalah tanggal, waktu, tegangan, dan arus listrik. Berikut adalah gambar dari ARG yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 1. Automatic Rain Gauge
Berdasarkan Gambar 1 di atas dapat dilihat komponen catu daya terdiri solar panel, smartsolar charge controller, dan baterai. Baterai adalah bagian utama dari catu daya untuk memberi suplai tegangan listrik ke komponen lain pada ARG. Seiring berjalannya waktu maka kapasitas dari baterai akan menurun. Digunakannya solar panel adalah untuk mengisi kembali baterai sehingga  tegangan  pada  baterai  tidak  mengalami undervoltage.  Tegangan  yang  dihasilkan oleh solar  panel  merupakan  tegangan  alternating  current  (AC)  sedangkan  tegangan  yang dimiliki oleh baterai adalah direct current (DC). Oleh karena itu, smartsolar charge controller digunakan untuk  mengkonversi  tegangan  yang diberikan  oleh solar panel  kedalam baterai. Smartsolar  charge  controller  yang  digunakan  pada  ARG  tersebut  memiliki  fungsi  khusus, dimana smartsolar charge controller tersebut mampu merekam data tegangan yang dihasilkan oleh solar panel dan tegangan pada baterai.
Data  validasi  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  hasil monitoring menggunakan sensor INA219. Data hasil monitoring dikirimkan menggunakan protokol MQTT. Protokol MQTT dapat melakukan pengiriman data dengan cepat pada bandwidth yang kecil,
protokol ini dapat digunakan pada perangkat dengan sumber daya minimum (Nugroho, dkk, 2019) .
2.2 Time Series
Seri data rangkaian waktu atau yang lebih dikenal dengan time series merujuk pada jenis data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan kronologis dalam suatu interval waktu yang ditentukan (Lista, dkk, 2014) . Metode menggunakan data time series merupakan metode analisis prakiraan dengan memanfaatkan pola hubungan antara variabel yang ingin diprediksi dan variabel waktu yang memengaruhinya. Prediksi untuk masa yang akan datang dibentuk dengan bergantung pada nilai variabel dari periode sebelumnya atau kesalahan yang terjadi pada periode sebelumnya sebagai titik acuan. Tujuan utama dari metode prediksi time series adalah untuk mengidentifikasi pola yang terdapat dalam data historis dan menerapkan pola- pola tersebut ke masa depan melalui teknik ekstrapolasi (Robial, 2018) . Data time series mencerminkan perubahan variabel yang diamati dalam interval waktu yang telah ditetapkan sebelumnya. Data time series dapat terdiri pengamatan berulang yang serupa terhadap suatu objek atau unit dalam jangka waktu yang tetap, tanpa ada campur tangan yang memengaruhi objek tersebut.
2.3 Prophet Prophet  menggunakan additive  regression  model  dan  decomposable  time  series  sehingga Prophet mampu melakukan prediksi berdasarkan riwayat data untuk mengetahui pola yang berulan  dengan  tiga  model  utama,  yaitu trends,  seasonal,  dan  event  effect (Taylor  & Letham, 2017) . Prophet  mampu  memberikan hasil  yang  baik dengan menggunakan data time  series  yang  memiliki  efek  musiman  yang  kuat  dan  beberapa  riwayat  musiman.  Hasil prediksi Prophet didapatkan dengan menggunakan Persamaan (1) berikut:
y(t) = g(t)+s(t)+h(t)+ ε(t) (1)
Keterangan: y = Forecast/additive regressive model g = Growth/trend factor
s = Seasonality trend component
h = Holiday trend component
ε = Error term
Dari  persamaan  yang  disebutkan,  model  Prophet  memanfaatkan  informasi  dari trend, seasonality, holiday, serta error untuk menghasilkan prediksi. Trend dalam data mengacu pada perubahan  non-periodik  dalam time  series,  sementara  seasonality  mencakup  variasi  yang terjadi  secara  periodik,  seperti  pola  harian,  mingguan,  atau  tahunan.  Komponen holiday menggambarkan pengaruh dari hari libur yang berdasarkan kalender, dan error mencerminkan fluktuasi yang tidak dapat dijelaskan oleh model. Model Prophet dapat memprediksi data time series secara lebih akurat dengan mempertimbangkan semua komponen tersebut.

## 2.4 Error
Error  atau  kesalahan  merupakan  perbedaan  antara  nilai  yang  terukur  dengan  nilai  yang sebenarnya (Faradiba, 2020) . Terdapat berbagai metode untuk mengukur error, bergantung pada  situasi  dan  tujuan  analisis  yang  ada.  Beberapa  metode  yang  digunakan  untuk menghitung error dalam suatu prediksi, yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Mean Absolute Error (MAE) (Azmi, dkk, 2020) . Pendekatan umum yang digunakan untuk mengukur error dalam prediksi adalah
MAE untuk mengukur kesalahan dalam skala absolut dan MAPE untuk mengukur kesalah dalam skala persentase (Gustriansyah, 2017) . 1)  MAE
MAE  adalah  rata-rata  absolut  dari  selisih  antara  kedua  variabel,  perbedaan  muncul  ketika terdapat  variasi  antara  rata-rata  nilai  dari  kedua  variabel  tersebut.  MAE  dihitung  dengan Persamaan (2), (Willmott and Matsuura dalam Ismunarti, dkk, 2020) :
𝑀𝐴𝐸 = | | (2)
Keterangan:
𝑋 = Nilai sebenarnya pada periode t 𝑋 = Nilai prediksi pada periode t
n = Jumlah data
2) MAPE MAPE digunakan untuk menilai tingkat akurasi prediksi. Metrik ini menghitung nilai kesalahan absolut pada setiap periode, kemudian membaginya dengan nilai actual dari periode tersebut, dan akhirnya menghasilkan rata-rata persentase dari nilai nilai absolut tersebut. Nilai MAPE dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (3) berikut (Hajjah & Marlim, 2021) :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | | % (3)
Keterangan:
𝑋 = Nilai sebenarnya pada periode t 𝑋 = Nilai prediksi pada periode t
n = Jumlah data
Nilai  akhir  MAPE  menjelaskan  bahwa  semakin  rendah  hasil  yang  diperoleh,  semakin  baik prediksi yang dihasilkan. Berikut adalah kriteria umum untuk nilai MAPE (Hudiyanti, dkk, 2019).
Tabel 1. Kriteria Nilai MAPE No. Nilai MAPE (%) Kriteria 1 <10 Sangat Baik 2 10-20 Baik 3 20-50 Cukup 4 >50 Buruk

## 2.5 Diagram Alir Prediksi
Tahap proses prediksi tegangan catu daya ditunjukan pada Gambar 2 berikut.
Mulai Input Data Pengaturan Parameter Seoasonality dan seasonality mode Prediksi Tegangan Catu Daya Output Estimasi Tegangan Selesai
Gambar 2. Flowchart Skema Proses Prediksi Tegangan Catu Daya
Meninjau flowchart program prediksi pada Gambar 2 di atas. Proses prediksi menggunakan algoritma  Prophet  pada  Visual  Studio  Code. Input  data  yang  digunakan  terdiri  dari  data pengukuran sensor INA219 selama periode Desember 2022 hingga April 2023 untuk prediksi tegangan  satu  minggu  berikutnya.  Parameter seasonality  yang  akan  digunakan  adalah seasonality daily, seasonality weekly, dan seaonality yearly dengan melakukan pengujian pada setiap seasonality.  Model  dengan  hasil  terbaik  pada  pengujian  parameter  seasonality  akan digunakan pada proses pengujian parameter seasonality mode. Parameter seasonality mode yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah seasonality  mode  additive  dan  seasonality mode  multiplicative.  Pengaturan  parameter  seasonality  dan  seasonality  mode  terbaik  akan digunakan untuk prediksi tegangan catu daya. Output program diperoleh estimasi tegangan catu daya untuk satu minggu berikutnya. Pembaruan parameter seasonality perlu dilakukan untuk proses prediksi dengan data monitoring yang semakin banyak pada waktu yang akan datang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakksanakan di Gedung E BMKG Pusat dengan objek penelitian yaitu tegangan listrik  catu  daya  ARG.  Penelitian  dilakukan  analisis  parameter seasonality    dan  parameter seasonality mode algoritma Prophet untuk tegangan catu daya ARG satu minggu yang akan datang.  Analisis  data  menggunakan  algoritma  Prophet  yang  diakses  menggunakan  Visual Studio Code. Parameter seasonality yaitu daily, weekly, dan yearly dengan seasonality tersebut on dan off. Berikut hasil dan pembahasan penelitian ini yang disajikan dalam dua bagian yaitu training dan validasi. Parameter seasonality pada algoritma Prophet adalah parameter yang berfungsi  untuk  menentukan  pola trend  dari  data.  Hasil  pengujian  parameter  seasonality selanjutnya digunakan pada pengujian parameter seasonality mode.
Pengujian model akan dilakukan menggunakan data hasil monitoring dengan data waktu yang memiliki interval 1 menit. Pengujian seasonality dilakukan untuk memeriksa performa model dalam  memprediksi  data  dengan  pola  harian,  mingguan,  dan  tahunan,  serta  mengevaluasi apakah model tersebut dapat mengenali pola yang dimiliki oleh data dengan baik. Pengujian seasonality  mode  dilakukan  untuk  menentukan  bagaimana  pengaruh  dari  seasonality ditambahkan  kedalam trend  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi. Terdapat  dua  operasi  pada pada seasonality mode, yaitu additive dan multiplicative.

## 3.1 Training
Berdasarkan parameter seasonality yang ditentukan dalam penelitian ini yaitu tiga parameter pelatihan, dua kondisi berbeda, delapan kombinasi parameter, maka keseluruhan ada delapan model  prediksi  yang  diteliti.  Adapun  hasil training  semua  variasi  parameter  seasonality ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai dan Persentase Error Training Parameter Seasonality Seasonality MAE MAPE (%) Daily Weekly Yearly False False False 0.34 2.80 True False False 0.21 1.67 False True False 0.34 2.77 False False True 11.17 91.79 True True False 0.21 1.69 True False True 12.62 103.76 False True True 11.47 94.30 True True True 11.40 93.75
Berdasarkan Tabel 2 parameter seasonality yang memiliki nilai error terbaik adalah model yang menggunakan  gabungan  parameter seasonality  daily  true,  weekly  false,  dan  yearly  false. Model  tersebut  mendapatkan  nilai  MAE  sebesar  0.21  dan  MAPE  sebesar  1.67.  Selain  itu, berdasarkan  Tabel  2  model  dengan  nilai error  terbesar  adalah  model  yang  menggunakan gabungan  parameter seasonality  daily  true,  weekly  false,  dan  yearly  true.  Model  tersebut mendapatkan nilai MAE sebesar 12.62 dan MAPE 103.76. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data hasil monitoring selama lima bulan yang dimulai dari bulan Desember 2022 sampai April 2023. Dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan data yang kurang dari dua tahun dan menggunakan parameter seasonality yearly true akan mengakibatkan model mengalami  kesulitan  dalam  mengenali  pola trend  data.  Sebaliknya  karena  data  monitoring adalah  data  dengan  interval  waktu  1  menit.  Data  lebih  dekat  kedalam seasonality  daily sehingga pola trend data dapat dengan mudah dipahami oleh model.
Hasil  model  dengan  nilai error  terbaik  tersebut  akan  digabungkan  dengan  parameter seasonality  mode  untuk  menentukan  operasi  yang  akan  digunakan  dalam  mengolah  data trend.  Proses  training  ini  terdiri  dari  dua  model  yang  akan  diteliti,  yaitu  model  parameter seasonality  terbaik  dengan  menggunakan  operasi  additive  dan  operasi  multiplicative.  Hasil proses training parameter seasonality mode ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai dan Persentase Error Training Parameter Seasonality Mode Seasonality Mode MAE MAPE (%) Additive 0.21 1.67 Multiplicative 0.21 1.68
Berdasarkan Tabel 3 kedua parameter seasonality mode mendapatkan hasil yang hampir sama pada MAPE dengan selisih dimana additive mendapatkan nilai MAPE 0.1% lebih kecil dari nilai MAPE  yang  didapatkan  oleh multiplicative.  Nilai  MAE  yang  didapatkan  oleh  kedua  opsi seasonality mode adalah sama yaitu 0.21. Dapat disimpulkan bahwa proses operasi terhadap nilai trend seasonality tidak memiliki pengaruh besar dengan menggunakan data monitoring pada  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  nilai  prediksi  tegangan. Seasonality  additive  pada sebuah  data  merupakan  pola  sebuah data yang selalu  konstan  dengan trend  dimana  pada data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  pola  data  yang  sama  setiap  hari  nya. Sementara itu, seasonality multiplicative adalah pola data yang ikut berkembang dengan trend data,  misal data memiliki  pola yang sama  namun  memiliki  peningkatan seiring berjalannya waktu.

## 3.2 Validasi
Tahap  validasi  dilakukan  untuk  menguji  hasil  parameter seasonality  dan  seasonality  mode dengan nilai error terbaik terhadap data tes. Data tes yang digunakan pada proses validasi merupakan data hasil monitoring selama dua minggu. Parameter yang digunakan pada proses validasi adalah parameter seasonality daily true, weekly false, dan yearly false dan parameter seasonality mode additive. Gambar 2 menunjukkan nilai  error dan perbandingan data hasil prediksi dan data hasil monitoring dalam sebuah grafik.
Gambar 2. Grafik Validasi Hasil Prediksi dan Hasil Monitoring
Berdasarkan Gambar 2 hasil validasi model yang sudah dilakukan menggunakan gabungan ketiga parameter seasonality dan parameter seasonality mode dengan hasil terbaik pada tahap training, menunjukkan bahwa hasil validasi baik nilai MAE dan MAPE mendapatkan nilai yang dapat  dibilang  memuaskan.  Nilai  MAE  dan  MAPE  yang  didapatkan  dengan  menggunakan gabungan ketiga parameter seasonality dan parameter seasonality mode tersebut adalah 0.21 dan 1.67%  nilai  tersebut sama dengan  hasil training  parameter seasonality mode additive. Pada proses ini memiliki nilai MAPE yang termasuk kedalam kriteria akurasi yang sangat baik untuk prediksi tegangan catu daya ARG karena memiliki nilai MAPE <10%.
Gambar 2 menunjukkan hasil prediksi yang mampu mengikuti pola dan mampu memprediksi tegangan catu daya yang semakin melemah seiring berjalannya waktu. Penurunan tegangan di bawah 11.5 Volt mampu diprediksi oleh model. Hasil monitoring menunjukkan beberapa kali lonjakan tegangan yang melewati batas 13 Volt. Dalam hal tersebut hasil prediksi masih belum mampu  untuk  melakukan  prediksi  kapan  terjadinya overvoltage.  Hasil  prediksi  yang didapatkan oleh Prophet dapat digunakan sebagai acuan kapan tegangan pada baterai akan menurun.  Prediksi  dengan  menggunakan  Prophet  dapat  dilakukan  dengan  relative  cepat dibandingkan dengan metode lainnya dan menghasilkan nilai prediksi dengan error yang lebih baik  dari  model  lain.  Prophet  dapat  dengan  mudah  dilakukan  konfigurasi  terhadap  setiap parameter  yang  akan  digunakan  dalam  prediksi.  Prophet  sendiri  dirancang  secara  khusus dengan  tujuan  pengguna  dapat  menggunakan  model  tersebut  tanpa  perlu  memiliki pengetahuan pemrograman.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  pemodelan seasonality  dan  seasonality  mode Prophet terbaik untuk memprediksi tegangan catu daya ARG satu minggu yang akan datang pada  proses training  adalah  seasonality  daily  true,  weekly  false,  dan  yearly  false  dan seasonality mode additive dengan nilai MAE sebesar 0.21 dan MAPE sebesar 1.67%, model Prophet dengan hasil error terbesar adalah dengan parameter seasonality daily true, weekly false,  dan  yearly  true.  Serta  pada  tahap  validasi  model  Prophet  menggunakan  gabungan terbaik ketiga parameter seasonality dan seasonality mode tersebut mendapatkan nilai MAE sebesar  0.21  dan  MAPE  sebesar  1.67%.  Model  Prophet  mampu  melakukan  prediksi  untuk penurunan tegangan yang akan terjadi pada waktu yang akan datang dan mampu mengikuti pola tegangan catu daya yang terjadi sebelumnya dengan ditunjukkan pada pola penurunan dan peningkatan tegangan yang mengikuti pola hasil monitoring. Penelitian lebih lanjut perlu dilakukan  dengan  menggunakan  parameter  lain  pada  algoritma  Prophet.  Parameter  yang digunakan  dapat  memengaruhi  nilai error  yang  dihasilkan.  Analisis  lebih  lanjut  terhadap pengaruh perubahan waktu siang dan malam perlu dilakukan untuk mendapatkan pengaruh tegangan yang dihasilkan oleh solar panel pada waktu malam hari. Selain itu, analisisdata lebih lanjut pada masing-masing komponen catu daya dapat dilakukan dengan tujuan mendapatkan data yang lebih detail pada setiap komponen catu daya.

## DAFTAR RUJUKAN
Ajr, E. Q., & Dwirani, F. (2019). Menentukan Stasiun Hujan Dan Curah Hujan Dengan Metode Polygon Thiessen Daerah Kabupaten Lebak. Jurnalis, 2(2), 139–146.
Arsyad, B. M., Sofwan, A., & Nugroho, A. (2019). Perancangan Sistem Kontrol Over/Under Voltage  Relay  Berbasis  Mikrokontroler  Pada  Saluran  Tegangan  220Vac. Transmisi, 21(1), 25. https://doi.org/10.14710/transmisi.21.1.25-32

## Erich Putra Ramdhani dan Hapsoro Agung Nugroho
Azmi,  U., Hadi,  Z.  N., & Soraya,  S.  (2020). ARDL  METHOD: Forecasting Data  Curah  Hujan Harian NTB. Jurnal Varian, 3(2), 73–82. https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.627 Faradiba.  (2020).  Buku  Materi  Pembelajaran  Metode  Pengukuran  Fisika. Buku  Materi Pembelajaran Metode Pengukuran Fisika, 1–223.
Firmansyah, R. A., Suheta, T., & Sutopo, K. (2016). Perancangan dan Pembuatan Alat Proteksi Terhadap  Gangguan  Tegangan  Lebih  Berbasis  Mikrokontroler. Prosiding  Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, (pp. 103–110).
Gustriansyah,  R.  (2017).  Analisis  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dengan  Brown Exponential  Smoothing  Pada  Studi  Kasus  Memprediksi  Kuantiti  Penjualan  Produk Farmasidi Apotek. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia, (7–12).
Hajjah,  A.,  &  Marlim,  Y.  N.  (2021).  Analisis  Error  Terhadap  Peramalan  Data  Penjualan.
Techno.Com, 20(1), 1–9. https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4054
Hakim, A. L., & Dewi, R. (2021). Automatic Rain Detection System Based on Digital Images of CCTV Cameras Using Convolutional Neural Network Method. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 893(1).
Hudiyanti,  C.  V.,  Bachtiar,  F.  A.,  &  Setiawan,  B.  D.  (2019).  Perbandingan  Double  Moving Average  dan  Double  Exponential  Smoothing  untuk  Peramalan  Jumlah  Kedatangan Wisatawan  Mancanegara  di  Bandara  Ngurah  Rai. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(3), 2667–2672.
Ismunarti, D. H., Zainuri, M., Sugianto, D. N., & Saputra, S. W. (2020). Pengujian Reliabilitas
Instrumen  Terhadap  Variabel  Kontinu  Untuk  Pengukuran  Konsentrasi  Klorofil-  A Perairan. Buletin Oseanografi Marina, 9(1), 1–8. https://doi.org/10.14710/buloma.v9i1.23924
Istiana,  T.,  Mardyansyah,  R.  Y.,  &  Dharmawan,  G.  .  B.  (2020).  Kajian  Pemanfaatan  IoT Berbasis LPWAN Untuk Jaringan Akuisisi Data ARG. Elektron : Jurnal Ilmiah, 12(1), 1– 6. https://doi.org/10.30630/eji.12.1.155
Lista, M.,  Irawan,  M.  I.,  Matematika,  J.,  Matematika,  F.,  &  Alam,  P.  (2014). Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Cheng dan Metode Box-Jenkins untuk memprediksi IHSG. 3(2).
Mosavi, N. S., Freitas, F., Pires, R., Rodrigues, C., Silva, I., Santos, M., & Novais, P. (2022).
Intelligent energy management using data mining techniques at Bosch Car Multimedia Portugal facilities. Procedia Computer Science, 201(C), (pp. 503–510).
Nasser, A., Mansoori, A., Ahmed, F., Ajami, A., & Mousa, M. A. (2022). A Hybrid Time-Series PV  Power  Forecasting  Model  Implementing  Facebook  Prophet  and  Neural  Prophet
Algorithms.
Nugroho, H. A., Pratama, R. H., Suharni, S., Sutanto, A. T., & Hariyanto, H. (2019). Diseminasi Informasi Peringatan Dini Tanah Longsor Berbasis Teknologi Internet of Things. 335– 339. https://doi.org/10.5614/sniko.2018.38
Oisy, N. (2019). L Earning G Raph N Eural N Etworks. Iclr, 1, 1–5.
Putri, T. A., Supriyanto, & Hikmat, Y. P. (2022). Pengaruh Kenaikan Tegangan Pada Penyulang Generator Unit 4 PLTP Kamojang Akibat Pelepasan Beban Menggunakan Software ETAP 12.6. 0. Prosiding The 13th Industrial Research Workshop and National Seminar, (pp. 13–14).
Rafi,  A.  M.,  Bima  Tri  Ariyanto,  Hairatunisa,  &  Agus  Tri  Susanto.  (2018).  Rancang  Bangun Prototype Jaringan Automatic Rain Gauge (ARG) Berbasis Website. Prosiding Seminar Bumi Dan Atmosfer Stmkg 2018, (pp. 72–80).
Rifai,  G.  (2021). Sistem  Pakar  Troubleshooting  Automatic  Rain  Gauge  (Arg)  Menggunakan Metode Dempster Shafer Dengan Tampilan Berbasis Web. February, 6.
Robial,  S.  M.  (2018).  Perbandingan  Model  Statistik  pada  Analisis  Metode  Peramalan  Time Series  (Studi Kasus: PT. Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah SANTIKA, 8(2), 1–17.
Setiawan,  M.  D.  A.  (2021). Rancang  Bangun  Sistem  Predictive  Maintenance  Motor  AC (Alternating Current) pada Peralatan High Volume Air Sampler (HVAS) Menggunakan Machine Learning. 130.
Taylor, S. J., & Letham, B. (2017). Business Time Series Forecasting at Scale. PeerJ Preprints 5:e3190v2, 35(8), 48–90.
Tian,  J.,  Xiong,  R.,  Shen,  W., &  Lu,  J.  (2022). Data-driven  battery  degradation  prediction: Forecasting  voltage-capacity  curves  using  one-cycle  data. EcoMat,  4(5),  1–12. https://doi.org/10.1002/eom2.12213
Triyanto, A., & Syaepudin, W. (2023). Perancangan Sistem Monitoring Tegangan Baterai 110 VDC Berbasis Bylnk Pada Gardu Induk. JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia, 4(1), 353–363.
Widarsono, K., Jauhari, M., & Dzuhuri, A. L. (2019). Relay protection of over voltage, under voltage and unbalance voltage magnitude based on visual basic using Arduino Mega. Seminar Master, 4(1), 39–48.