Prediksi Besar Daya Listrik Tenaga Gelombang Laut Metode Oscillating Water Coloumn (PLTGL-OWC) di Banyuwangi Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM)

Bunga Yuwa Phiadelvira; Dina Zatusiva Haq; Dian C Rini Novitasari; Fajar Setiawan

doi:10.15294/ujm.v11i1.50967

Afifah, L. N. N., & Safira, I. T. (2020). Optimalisasi Desain Turbin Wells pada Sistem Osilasi Kolom Air Pembangkit Listrik Tenaga Gelombang Laut Sebagai Upaya Meningkatkan Potensi Supply Energi Terbarukan pada Masyarakat Pesisir. Jurnal Offshore: Oil, Production Facilities and Renewable Energy, 4(2).
Amin, A. (2019). Pengaruh Variasi diameter pulley terhadap daya listrik yang dihasilkan pada prototype turbin pelton. Jurnal Teknik Mesin, 12(01), 7.
Ashar, N. M., Cholissodin, I., & Dewi, C. (2018). Penerapan Metode Extreme Learning Machine ( ELM ) Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Pipa Yang Layak ( Studi Kasus Pada PT . KHI Pipe Industries ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(11), 4621–4628.
Baharuddin, R. (2021). Rancang Bangun Sistem Mini Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Portable. JTT (Jurnal Teknologi Terpadu), 9(1), 65–70.
Chandra, R. A., Santoso, E., & Adinugroho, S. (2018). Optimasi Metode Extreme Learning Machine Dalam Penentuan Kualitas Air Sungai Menggunakan Algoritme Genetika. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(10), 3265–3273.
Darma, Y. Y. E., Prasetya, I. S., Inprasetyobudi, H., Hidayat, M. N., & Nurwahyudi, D. (2020). Purwarupa Pembangkit Listrik Tenaga Ombak dengan Konsep Oscillating Water Coloumn Untuk Mendukung Kemandirian Energi Kabupaten Banyuwangi. Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV), 6(1), 88–95.
Ervina, M. E., Silvi, R., & Wisisono, I. R. N. (2018). Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di Indonesia dengan Resilient Back-Propagation (Rprop) Neural Network. Jurnal Matematika “MANTIK,” 4(2), 90–99. https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.2.90-99
Faizal, R., Setiawan, B., & Cholissodin, I. (2019). Prediksi Nilai Cryptocurrency Bitcoin menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN, 2548, 964X.
Fayaz, M., & Kim, D. (2018). A prediction methodology of energy consumption based on deep extreme learning machine and comparative analysis in residential buildings. Electronics (Switzerland), 7(10). https://doi.org/10.3390/electronics7100222
Fikriya, Z. A., Irawan, M. I., & Soetrisno, S. (2017). Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 6(1), A1–A6.
Giusti, A., Widodo, A. W., & Adinugroho, S. (2018). Prediksi Penjualan Mi Menggunakan Metode Extreme Learning Machine ( ELM ) di Kober Mie Setan Cabang Soekarno Hatta. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(8), 2972–2978.
Himawanto, D. A. (2021). Peluang Peluang dan tantangan pengembangan teknologi Oscilating Water Column (OWS) di Indonesia. Jurnal Energi Dan Teknologi Manufaktur (JETM), 4(01), 37–42.
Ikhtisholiyah, I. (2017). Optimasi Besarnya Suhu pada Ladle untuk Baja Low Carbon dengan Metode Fuzzy–Mamdani (Studi Kasus PT. Ispatindo). Zeta-Math Journal, 3(2), 41–45.
Mosabeth, C., Furqon, M. T., & Wihandika, R. C. (2018). Prediksi Harga Pasar Daging Sapi Di Kota Malang Dengan Menggunakan Prediksi Harga Pasar Daging Sapi Di Kota Malang Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine ( ELM ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2 (December), 6362–6369.
Setiyawan, S., & Abdulrahim, N. (2021). Pembangkit Listrik Tenaga Gelombang Laut Dengan Menggunakan Teknologi Oscilating Water Column (OWC) di Perairan Marana. REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development, 59–68.
Vetrovsky, T., Siranec, M., Marencakova, J., Tufano, J. J., Capek, V., Bunc, V., & Belohlavek, J. (2019). Validity of six consumer-level activity monitors for measuring steps in patients with chronic heart failure. PLoS One, 14(9), e0222569.
Widiyarini. (2016). Penggunaan Metode Peramalan dalam Produksi Kayu untuk Penentuan Total Permintaan (Konsumen). Sosio-e-Kons, 8(1), 54–61.
Xu, Z., Yao, M., Wu, Z., & Dai, W. (2016). Incremental Regularized Extreme Learning Machine and It’s Enhancement. Neurocomputing, 174, 134–142. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.01.097

Abstract viewed - 655 times
PDF downloaded - 817 times

Affiliations

Bunga Yuwa Phiadelvira
UIN Sunan Ampel Surabaya

Dina Zatusiva Haq
UIN Sunan Ampel Surabaya

Dian C Rini Novitasari
UIN Sunan Ampel Surabaya

Fajar Setiawan
Sta. Met. Kelas II Maritim Tanjung Perak, BMKG, Surabaya

Content Top

Prediksi Besar Daya Listrik Tenaga Gelombang Laut Metode Oscillating Water Coloumn (PLTGL-OWC) di Banyuwangi Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM)

Bunga Yuwa Phiadelvira ,
Dina Zatusiva Haq ,
Dian C Rini Novitasari ,
Fajar Setiawan

Vol 11 No 1 (2022)

DOI 10.15294/ujm.v11i1.50967

Submitted: Oct 18, 2021

Published: May 30, 2022

Abstract

Peningkatan kebutuhan listrik harus diiringi dengan pengingkatan sumber daya listrik, namun pada kenyataannya sumber energi listrik yang ada ternyata semakin lama semakin menurun. Menurunnya tingkat sumber energi listrik disebabkan karena sumber energi yang digunakan selama ini berasal dari bahan bakar fosil yang sifatnya tidak dapat diperbaharui, sehingga jika digunakan terus-menerus akan sumber energi tersebut akan habis, maka dari itu dibutuhkan sumber energi alternatif yang sifatnya dapat diperbaharui dan tidak akan habis jika digunakan secara terus-menerus. Sumber energi alternatif yang dapat digunakan untuk sumber energi listrik salah satunya yaitu gelombang laut dengan memanfaatkan sistem PLTGL-OWC yang mampu merubah menghasilkan energi listrik dari gelombang laut. Pada penelitian dilakukan peramalan terhadap energi listrik yang dihasilkan untuk menghindari ketidsksesuaian saat memasok energi listrik ke konsumen. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan jumlah node pada hidden layer sebanyak 100 yang menghasilkan nilai MAPE sebesar 2.3367%.