Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Variabel tidak Pasti pada Kontrol Putaran Kincir Angin
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1194Keywords:
Kontrol, Kincir Angin, JST, Variabel Tidak Pasti, Tekanan UdaraAbstract
Pemanfaatan sumber energi angin memberikan keuntungan dalam hal ramah lingkungan, menjadi sumber energi yang bisa diandalkan. Pemanfaatan kincir angin di dalam penggunaannya dibutuhkan kontrol agar penggunaannya dapat efisien. untuk putaran kincir angin. Dalam penelitian ini diimplementasikan pada model Jaringan Saraf Tiruan untuk Variabel Tidak Pasti yang diharapkan dapat memberikan solusi dalam menyelesaikan permasalahan terkait kincir angin. Pemanfatan kincir angain ini sebagai solusi dari pemanfaatan energi baru terbarukan, dari dampak emisi gas berbahaya dari sumber bahan bakar fosil. Serta Penggunaan minyak bumi, batu bara dan sumber energi fosil lainnya yang semakin lama semakin berkurang. Selanjuitnya model Jaringan Saraf Tiruan untuk Variabel Tidak Pasti ini menggunakan teknik probabilitas, derajat keanggotaan, fungsi logika OR, linear programing dan jarak euclidean untuk mengurangi proses pembelajaran. Pada penelitian terkait kontrol kincir angin ini menggunakan variabel tekanan udara, penyinaran matahari dan suhu untuk menentukan apakah kincir angin bergerak atau tidak. Akhirnya penelitian ini dengan model Jaringan Saraf Tiruan untuk Variabel Tidak Pasti ini diharapkan kedepan dapat menghasilkan sistem kontrol putaran kincir angin cerdas yang dapat digunakan untuk memprediksi terkait kontrol putaran kincir angin dengan data input yang bebeda.
Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] V. L. Narayanan and R. Ramakrishnan, “Pitch Control of a Digital Hydraulics Pitch System for Wind Turbine Based on Neuro-Fuzzy Digital Pitch Controllerâ€, Int. J. Renew. Energy Res., vol. 11, no. 1, pp. 417–425, 2021.
[2] M. Urrahmi, N. E. Putri, P. Pada, P. Kota, and P. Tahun, “Implementasi Pengembangan Energi Baru Terbarukan Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (Pltmh) Oleh Dinas Energi dan Sumber Daya Mineral Provinsi Sumatera Barat di Solok Selatanâ€, vol. 2, no. 2, pp. 9–17, 2020.
[3] M. Saputra, “Kajian Literatur Sudu Turbin Angin Untuk Skala Kecepatan Angin Rendahâ€, Dosen Tek. Mesin - Univ. Teuku Umar - Meulaboh, vol. 2, no. 1, pp. 74–83, 2016.
[4] J.Wignesh and S. C. A, “Design and fabrication of vertical axis wind mill with solar systemâ€, Mater. Today Proc.,may 2019, vol. 21, no., p.10-14,2020 [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214785319311526.
[5] S. Widyanto, S. Wisnugroho, and M. Agus, “Pemanfaatan Tenaga Angin Sebagai Pelapis Energi Surya pada Pembangkit Listrik Tenaga Hibrid di Pulau Wangi-Wangiâ€, Semin. Nas. Sain dan Teknol, Oktober 2018, pp. 1–12, 2018.
[6] S. Hernowo, “Rancang bangun turbin angin sumbu horizontal sederhana dengan panjang sudut 1 meter sigit hernowoâ€, J. Voering, vol. 5, no. 1, pp. 15–21, 2020.
[7] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar Sistem pakar dan Metode. Mitra Media Wacana, 2017.
[8] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar jaringan saraf tiruan ( introduction to artificial neural network). Mitra Media Wacana, 2021.
[9] Z. Azmi and H. Mawengkang, “Perceptron Genetic to Recognize Openning Strategy Ruy Lopezâ€, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., Agustus 2017.vol. 300, no. 1, 2018.
[10] H. Kukreja, “An introduction to artificial neural networks,†Hardw. Archit. Deep Learn"., no. 5, pp. 3–26, 2020.
[11] Z. Azmi, E. B. N. BN, H. Mawengkang, and M. Zarlis, “Neuron Model for Input Uncertaintyâ€, J. Telemat. dan Informatics, vol. 6, no., pp. 166–172, 2018.
[12] Z.- Azmi, M. K. M. Nasution, H. Mawengkang, and M. Zarlis, “Uncertainty Ontology for Module Rules Formation Waterwheel Control,†Sci. J. Informatics, vol. 5, no. 1, p. 66, 2018.
[13] Sugiyono, Metode penelitian pendidikan:(pendekatan kuantitatif, kualitatif dan R & D, Bandung CV. Alfabeta: CV. Alfabeta, 2008.
[14] Z. Azmi, “Model Jaringan Saraf Tiruan Untuk Variabel Tidak Pasti,†Medan, 2020.
[15] Z. Azmi, M. Zarlis, and H. Mawengkang, “Uncertain Input Selection Model For Neuron,†JATIT, vol. 97, no. 21, p. 2982, 2019.
[16] H. P Dida, S. Suparman, and D. Widhiyanuriyawan, “Pemetaan Potensi Energi Angin di Perairan Indonesia Berdasarkan Data Satelit QuikScat dan WindSatâ€, J. Rekayasa Mesin, vol. 7, no. 2, pp. 95–101, 2016.
[17] A. & H. Pujiastuti, “Sistem Perhitungan Lama Penyinaran Matahari ( Studi Kasus : ST . Klimatologi Barongan )â€, Jur. Ilmu Komputer, FMIPA UGM, vol. 5, 2016.
[18] S. Arsyad, "Ilmu Iklim dan Pengairan", Jakarta: CV. Yasaguna, 1983.
[2] M. Urrahmi, N. E. Putri, P. Pada, P. Kota, and P. Tahun, “Implementasi Pengembangan Energi Baru Terbarukan Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (Pltmh) Oleh Dinas Energi dan Sumber Daya Mineral Provinsi Sumatera Barat di Solok Selatanâ€, vol. 2, no. 2, pp. 9–17, 2020.
[3] M. Saputra, “Kajian Literatur Sudu Turbin Angin Untuk Skala Kecepatan Angin Rendahâ€, Dosen Tek. Mesin - Univ. Teuku Umar - Meulaboh, vol. 2, no. 1, pp. 74–83, 2016.
[4] J.Wignesh and S. C. A, “Design and fabrication of vertical axis wind mill with solar systemâ€, Mater. Today Proc.,may 2019, vol. 21, no., p.10-14,2020 [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214785319311526.
[5] S. Widyanto, S. Wisnugroho, and M. Agus, “Pemanfaatan Tenaga Angin Sebagai Pelapis Energi Surya pada Pembangkit Listrik Tenaga Hibrid di Pulau Wangi-Wangiâ€, Semin. Nas. Sain dan Teknol, Oktober 2018, pp. 1–12, 2018.
[6] S. Hernowo, “Rancang bangun turbin angin sumbu horizontal sederhana dengan panjang sudut 1 meter sigit hernowoâ€, J. Voering, vol. 5, no. 1, pp. 15–21, 2020.
[7] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar Sistem pakar dan Metode. Mitra Media Wacana, 2017.
[8] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar jaringan saraf tiruan ( introduction to artificial neural network). Mitra Media Wacana, 2021.
[9] Z. Azmi and H. Mawengkang, “Perceptron Genetic to Recognize Openning Strategy Ruy Lopezâ€, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., Agustus 2017.vol. 300, no. 1, 2018.
[10] H. Kukreja, “An introduction to artificial neural networks,†Hardw. Archit. Deep Learn"., no. 5, pp. 3–26, 2020.
[11] Z. Azmi, E. B. N. BN, H. Mawengkang, and M. Zarlis, “Neuron Model for Input Uncertaintyâ€, J. Telemat. dan Informatics, vol. 6, no., pp. 166–172, 2018.
[12] Z.- Azmi, M. K. M. Nasution, H. Mawengkang, and M. Zarlis, “Uncertainty Ontology for Module Rules Formation Waterwheel Control,†Sci. J. Informatics, vol. 5, no. 1, p. 66, 2018.
[13] Sugiyono, Metode penelitian pendidikan:(pendekatan kuantitatif, kualitatif dan R & D, Bandung CV. Alfabeta: CV. Alfabeta, 2008.
[14] Z. Azmi, “Model Jaringan Saraf Tiruan Untuk Variabel Tidak Pasti,†Medan, 2020.
[15] Z. Azmi, M. Zarlis, and H. Mawengkang, “Uncertain Input Selection Model For Neuron,†JATIT, vol. 97, no. 21, p. 2982, 2019.
[16] H. P Dida, S. Suparman, and D. Widhiyanuriyawan, “Pemetaan Potensi Energi Angin di Perairan Indonesia Berdasarkan Data Satelit QuikScat dan WindSatâ€, J. Rekayasa Mesin, vol. 7, no. 2, pp. 95–101, 2016.
[17] A. & H. Pujiastuti, “Sistem Perhitungan Lama Penyinaran Matahari ( Studi Kasus : ST . Klimatologi Barongan )â€, Jur. Ilmu Komputer, FMIPA UGM, vol. 5, 2016.
[18] S. Arsyad, "Ilmu Iklim dan Pengairan", Jakarta: CV. Yasaguna, 1983.
Downloads
Published
2021-11-27
Issue
Section
Articles
How to Cite
[1]
Z. Azmi and I. Ishak, “Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Variabel tidak Pasti pada Kontrol Putaran Kincir Angin”, MATRIK, vol. 21, no. 1, pp. 169–178, Nov. 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1194.
Similar Articles
- Fiby Nur Afiana, Rifqi Alfathul Adhim, IMPLEMENTASI APLIKASI ZAKAT PADA LAZIS AL IRSYAD AL ISLAMIYAH PURWOKERTO , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)
- Muhammad Yunus, Desain Model Penjadwalan Pelajaran dan Media Ajar Berbasis Komputer pada Pondok Pesantren Al-Intishor Mataram , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 2 (2018)
- Argo Wibowo, Perancangan Aplikasi Konsultasi Ibu Hamil Berbasis Cloud Computing , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 2 (2018)
- B. Herawan Hayadi, I Gede Iwan Sudipa, Agus Perdana Windarto, Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Christofer Satria, Tinjauan Kritis Jurnal Ilmiah: Pengembangan dan Evaluasi Formatif Studi Kasus Multimedia untuk Siswa Desain dan Teknologi Pembelajaran , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 1 (2018)
- Aditya Dwi Putro, Arief Hermawan, Pengaruh Cahaya dan Kualitas Citra dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Mardiana Mardiana, Implementasi User Satisfaction Model Dalam Mengukur Kualitas Website , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
- Moch. Syahrir, Fatimatuzzahra Fatimatuzzahra, Association Rule Integrasi Pendekatan Metode Custom Hashing dan Data Partitioning untuk Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Abdurraghib Segaf Suweleh, Dyah Susilowaty, Hairani Hairani, Khairan Marzuki, Penanganan Ketidak Seimbangan Kelas Menggunakan Pendekatan Level Data , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Anthony Anggrawan, Satuang Satuang, Mokhammad Nurkholis Abdillah, Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
