IZHA, Rahadian Muhammad (2025) Penggunaan Machine Learning Dan Sistem Informasi Geografis Untuk Menentukan Lokasi Ideal Pemasangan PLTS Studi Kasus Daerah Purbalingga. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Download (87kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Download (174kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 7 February 2026. Download (198kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 7 February 2026. Download (336kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 7 February 2026. Download (768kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Download (166kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Rahadian Muhammad Izha-H1A019065-Skripsi-2025.pdf Download (179kB) |
Abstract
Di tengah meningkatnya intensitas dan frekuensi cuaca ekstrem di Indonesia yang dipicu oleh pemanasan global dan aktivitas manusia mengundang perlunya solusi inovatif dan berkelanjutan. Energi terbarukan seperti tenaga surya yang melimpah menjadi pilihan alternatif untuk mengatasi tantangan ini. Daerah seperti Jawa Tengah, khususnya Purbalingga, memiliki potensi tenaga surya yang besar. Sayangnya, pemanfaatan potensi tenaga surya masih sangat minim. Oleh sebab itu, Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) diperlukan untuk memanfaatkan potensi tenaga surya yang ada. Hal ini memerlukan pertimbangan yang matang dalam menentukan lokasi pembangunan PLTS supaya tepat sasaran. Demi tujuan tersebut, pendekatan Machine Learning (ML) dan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat menjadi kombinasi teknologi yang baik untuk memprediksi daerah-daerah potensial untuk pemasangan PLTS di Purbalingga. ML menawarkan pendekatan yang inovatif dan efisien. Salah satu keunggulan utama ML adalah kemampuannya untuk mengolah data dalam skala yang besar dan diversifikasi. Sementara pendekatan berbasis SIG dan data spasial sangat cocok untuk pemilihan lokasi ideal PLTS karena kemampuan SIG dalam menangani dan menganalisis data geografis yang kompleks dan multidimensional. Penelitian ini menghasilkan model ML regresi untuk memprediksi potensi radiasi matahari di Purbalingga dan menganalisis titik lokasi tertentu yang mendapatkan radiasi paling banyak dan konsisten. Kemudian, titik lokasi tersebut akan diintegrasikan dengan SIG untuk mendapatkan lokasi pemasangan PLTS yang ideal. Penelitian ini akan membantu mengurangi emisi gas rumah kaca dan efek negatifnya terhadap perubahan iklim dengan mempromosikan penggunaan PLTS sebagai sumber energi bersih dan berkelanjutan, yang mana sejalan dengan upaya global untuk memerangi pemanasan global dan mengurangi dampak ekstrem cuaca.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | H25032 |
| Uncontrolled Keywords: | Pembangkit Listrik Tenaga Surya, Pembelajaran Mesin, Sistem Informasi Geografis, Energi Terbarukan, Pemilihan Lokasi, Random Forest, Histogram Gradient Boosting |
| Subjects: | E > E149 Electricity I > I139 Information systems S > S481 Solar energy |
| Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro |
| Depositing User: | Mr Rahadian Muhammad Izha |
| Date Deposited: | 07 Feb 2025 07:57 |
| Last Modified: | 07 Feb 2025 07:57 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/32103 |
Actions (login required)
 |
View Item |