Text

MODEL DECISION SUPPORT SYSTEM UNTUK FAULT DETECTION PADA OPERASIONAL SISTEM PHOTOVOLTAIC BERBASIS INTERNET OF THINGS DI WILAYAH DESA TERPENCIL

---

Penilaian

---

ABSTRAK MODEL DECISION SUPPORT SYSTEM UNTUK FAULT DETECTION PADA OPERASIONAL SISTEM PHOTOVOLTAIC BERBASIS INTERNET OF THINGS DI WILAYAH DESA TERPENCIL Penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan dan deteksi kesalahan (fault detection) pada sistem fotovoltaik (PV) berbasis Internet of Things (IoT) yang diterapkan di wilayah terpencil, tepatnya di Desa Pandan Arang, Kecamatan Kandis, Kabupaten Ogan Ilir. Sistem PV ini dilengkapi dengan berbagai sensor seperti DHT-22, PZEM-017, BH1750, dan DS18B20 yang digunakan untuk memantau parameter lingkungan dan sistem PV yang penting, termasuk suhu, kelembapan, kecepatan angin, intensitas cahaya, dan beban listrik. Data yang dikumpulkan oleh sensor-sensor tersebut kemudian dikirimkan melalui koneksi nirkabel jaringan seluler ke server cloud Adafruid untuk pemantauan secara real�time, serta disimpan dalam data logger untuk cadangan dan analisis lebih lanjut. Berdasarkan input data variabel lingkungan dan sistem PV diproses menggunakan model prediksi Multiple Linear Regression (MLR) menghasilkan output perkiraan daya keluaran panel 1 (P1) dan panel 2 (P2). Hasil prediksi MLR kemudian dianalisis lebih lanjut menggunakan Fuzzy Logic (FL) untuk menangani ketidakpastian yang ditimbulkan oleh kondisi lingkungan yang berubah-ubah, serta decision support system (DSS) dengan model MLR dan FL memberikan rekomendasi pengisian baterai dan mendeteksi potensi kesalahan sistem, seperti suhu panel yang terlalu tinggi atau rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi sistem IoT, MLR, dan FL dapat mendeteksi fault detection pada operasional sistem PV di wilayah terpencil, berhasil memprediksi kinerja sistem PV dan mendeteksi kesalahan berdasarkan data yang terkumpul dari berbagai sensor lingkungan dan sistem PV menggunakan data logger berbasis IoT secara kontinu meskipun dalam kondisi infrastruktur yang terbatas. Kata Kunci : PV system, IoT, data logger, Multiple Linear Regression, Fuzzy Logic

---

Availability

Inventory Code	Barcode	Call Number	Location	Status
2507003253	T174253	T1742532025	Central Library (Reference)	Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title

-

Call Number

T1742532025

Publisher

: Prodi Doktor Ilmu Teknik, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya., 2025

Collation

xiii, 83 hlm.; ill.; tab.; 29 cm.

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

620.07

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Ilmu Teknik

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

EM

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment