Date Log
Transformasi Data Solarman Untuk Pengungkapan Informasi dan Pola PLTS dengan Metode Semi-Supervised Learning
Corresponding Author(s) : M. Adhit Dwi Yuda
Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi,
Vol. 1 No. 2 (2023): Maret
Abstract
Saat ini EBT (Energy Baru Terbarukan) merupakan peluang sekaligus tantangan bagi berbagai elemen, baik masyarakat sebagai prosumer, pemerintah sebagai regulator, hingga pengelola sistem tenaga listik terutama PLTS (pembangkit listrik tenaga surya) di masa mendatang. Penyebaran informasi saat ini bisa melalui berbagai platform. SolarmanPV sebagai penyimpan data iot gratis yang berlokasi di Huishan district, wuxi, jiangsu, china adalah satu platform logging PLTS dunia. Permasalahan bagaimana cara menyampaikan informasi dalam meningkatkan minat penggunaan PLTS. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan informasi berupa Visualisasi Peta, dan Ranking penggunaan PLTS yang akurat mengenai pola informasi teselubung dari data solarmanPV. Metode data analisis terdiri dari data cleansing, data transformasi, dan visualisasi peta dengan folium, serta tambahan visualisasi peta menggunakan perangkat lunak google earth pro dan visualisasi ranking dengan perangkat lunak tableau. Pengungkapan informasi dan pola sebaran datanya secara informatif dapat meningkatkan kualitas informasi terkait penggunaan dan kapasitas PLTS terpasang di berbagai benua dan negara yang dapat di zoom out/zoom in sebagai proses rollup/drilldown.
Keywords
Download Citation
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)BibTeX
- S. Ayu Arsita, G. Eko Saputro, and S. Susanto, “Perkembangan Kebijakan Energi Nasional dan Energi Baru Terbarukan Indonesia,” Jurnal Syntax Transformation, vol. 2, no. 12, pp. 1779–1788, Dec. 2021, doi: 10.46799/jst.v2i12.473.
- M. A. Julianto et al., “How to cite: LISTRIK TENAGA SURYA (PLTS) SOLAR FOTOVOLTAIK”.
- N. W. Utami et al., “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGETAHUI POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI STMIK PRIMAKARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING.”
- R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes.”
- S. Riyanto, E. Marlina, H. Subagyo, H. Triasih, and A. Yaman, “METODE PENILAIAN KUALITAS DATA SEBAGAI REKOMENDASI SISTEM REPOSITORI ILMIAH NASIONAL,” BACA: JURNAL DOKUMENTASI DAN INFORMASI, vol. 41, no. 1, p. 11, May 2020, doi: 10.14203/j.baca.v41i1.544.
- R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 37–46, Jun. 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
- K. Nisa, D. Sugiarto, and T. Siswanto, “Perancangan Data Warehouse Harga Pangan Di Wilayah Perumda Pasar Jaya,” vol. 12, 2021.
- M. Faeshol Umam et al., “Performance Analysis of 120 kWp Grid-Connected Rooftop Solar Photovoltaic System in Central Java”, doi: 10.37525/ABSTRACT.
- A. R. Uin and A. Banjarmasin, “Analisis Data Kualitatif,” 2018.
- A. Prasetyo et al., “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS DAPOERIN’S) Program Studi Sistem Informasi [2],” vol. VIII, no. 2.
- I. G. N. D. Paramartha, I. N. H. Kurniawan, G. B. Subiksa, and A. S. Kartika, “Arsitektur Internet of Things (IoT) Berskala Industri dengan fitur Over The Air Update,” TIERS Information Technology Journal, vol. 2, no. 2, pp. 31–36, Dec. 2021, doi: 10.38043/tiers.v2i2.3311.
- Y. Karyadi, R. Eko Indrajit, and E. Dazki, “Penerapan Arsitektur Enterprise Berkelanjutan Untuk Perusahaan Sistem Integrator Teknologi Informasi”.
- D. Hendrycks, N. Mu, E. D. Cubuk, B. Zoph, J. Gilmer, and B. Lakshminarayanan, “AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty,” Dec. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1912.02781
- H. Mao, M. Schwarzkopf, S. B. Venkatakrishnan, Z. Meng, and M. Alizadeh, “Learning scheduling algorithms for data processing clusters,” in SIGCOMM 2019 - Proceedings of the 2019 Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication, Aug. 2019, pp. 270–288. doi: 10.1145/3341302.3342080.
- M. Sholeh, S. #2, and D. Andayati, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Machine Linear untuk Analisis Regresi Linier Biaya Asuransi Kesehatan dengan Menggunakan Python Jupyter Notebook,” 2022, [Online]. Available: www.data.jakarta.go.id.
- A. Yuniarti, A. Yasin, and Y. A. Nugroho, “Efektifitas Algoritma Data Mining dalam Menentukan Pendonor Darah Potensial,” 2022.
- N. Verbeeck, R. M. Caprioli, and R. van de Plas, “Unsupervised machine learning for exploratory data analysis in imaging mass spectrometry,” Mass Spectrometry Reviews, vol. 39, no. 3. John Wiley and Sons Inc., pp. 245–291, May 01, 2020. doi: 10.1002/mas.21602.
- J. Yandi, T. B. Kurniawan, E. S. Negara, and M. Akbar, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Prediksi Lokasi Titik Panas Kebaran Hutan Menggunakan Model Regresion SVM (Support Vector Machine) pada Data Kebakaran Hutan Daops Manggala Agni Oki Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2019,” vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.30743/infotekjar.v6i1.4101.
- D. Ramandhany and Y. N. Kunang, “VISUALISASI HEAT MAP DATA KECELAKAAN DI KOTA PALEMBANG,” Bina Darma Conference on Computer Science.
- “Visualisasi Data Dari Dataset COVID-19 Menggunakan Pemrograman Python”.
- M. Waskom, “seaborn: statistical data visualization,” J Open Source Softw, vol. 6, no. 60, p. 3021, Apr. 2021, doi: 10.21105/joss.03021.
- N. Hug, “Surprise: A Python library for recommender systems,” J Open Source Softw, vol. 5, no. 52, p. 2174, Aug. 2020, doi: 10.21105/joss.02174.
- Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, Sep. 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
- Y. Bao, Z. Chen, S. Wei, Y. Xu, Z. Tang, and H. Li, “The State of the Art of Data Science and Engineering in Structural Health Monitoring,” Engineering, vol. 5, no. 2, pp. 234–242, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.eng.2018.11.027.
- M. P. Fernando, F. Cèsar, N. David, and H. O. José, “Missing the missing values: The ugly duckling of fairness in machine learning,” International Journal of Intelligent Systems, vol. 36, no. 7, pp. 3217–3258, Jul. 2021, doi: 10.1002/int.22415.
- H. M. Marin-Castro and E. Tello-Leal, “Event log preprocessing for process mining: A review,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 11, no. 22. MDPI, Nov. 01, 2021. doi: 10.3390/app112210556.
- U. Dereci and M. E. Karabekmez, “The applications of multiple route optimization heuristics and meta-heuristic algorithms to solid waste transportation: A case study in Turkey,” Decision Analytics Journal, vol. 4, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.dajour.2022.100113.
- Y. Ouali, C. Hudelot, and M. Tami, “An Overview of Deep Semi-Supervised Learning,” Jun. 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2006.05278
- R. A. Widyanto, M. Hadi Avizenna, N. A. Prabowo, K. Alfata, and A. Ismanto, “Data Mining Predicts the Need for Immunization Vaccines Using the Naive Bayes Method,” Journal of Applied Data Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 93–101, 2021.
- T. Hidayat, “Teknologi Deteksi dan Diagnosis Kerusakan pada PLTS: Review,” Jurnal Teknik Elektro ITP, vol. 9, no. 1, pp. 11–18, Jan. 2020, doi: 10.21063/jte.2020.3133903.
- B. Winardi, A. Nugroho, and E. Dolphina, “Perencanaan Dan Analisis Ekonomi Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Terpusat Untuk Desa Mandiri,” vol. 16, no. 2, p. p-ISSN, 2019.
References
S. Ayu Arsita, G. Eko Saputro, and S. Susanto, “Perkembangan Kebijakan Energi Nasional dan Energi Baru Terbarukan Indonesia,” Jurnal Syntax Transformation, vol. 2, no. 12, pp. 1779–1788, Dec. 2021, doi: 10.46799/jst.v2i12.473.
M. A. Julianto et al., “How to cite: LISTRIK TENAGA SURYA (PLTS) SOLAR FOTOVOLTAIK”.
N. W. Utami et al., “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGETAHUI POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI STMIK PRIMAKARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING.”
R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes.”
S. Riyanto, E. Marlina, H. Subagyo, H. Triasih, and A. Yaman, “METODE PENILAIAN KUALITAS DATA SEBAGAI REKOMENDASI SISTEM REPOSITORI ILMIAH NASIONAL,” BACA: JURNAL DOKUMENTASI DAN INFORMASI, vol. 41, no. 1, p. 11, May 2020, doi: 10.14203/j.baca.v41i1.544.
R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 37–46, Jun. 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
K. Nisa, D. Sugiarto, and T. Siswanto, “Perancangan Data Warehouse Harga Pangan Di Wilayah Perumda Pasar Jaya,” vol. 12, 2021.
M. Faeshol Umam et al., “Performance Analysis of 120 kWp Grid-Connected Rooftop Solar Photovoltaic System in Central Java”, doi: 10.37525/ABSTRACT.
A. R. Uin and A. Banjarmasin, “Analisis Data Kualitatif,” 2018.
A. Prasetyo et al., “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS DAPOERIN’S) Program Studi Sistem Informasi [2],” vol. VIII, no. 2.
I. G. N. D. Paramartha, I. N. H. Kurniawan, G. B. Subiksa, and A. S. Kartika, “Arsitektur Internet of Things (IoT) Berskala Industri dengan fitur Over The Air Update,” TIERS Information Technology Journal, vol. 2, no. 2, pp. 31–36, Dec. 2021, doi: 10.38043/tiers.v2i2.3311.
Y. Karyadi, R. Eko Indrajit, and E. Dazki, “Penerapan Arsitektur Enterprise Berkelanjutan Untuk Perusahaan Sistem Integrator Teknologi Informasi”.
D. Hendrycks, N. Mu, E. D. Cubuk, B. Zoph, J. Gilmer, and B. Lakshminarayanan, “AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty,” Dec. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1912.02781
H. Mao, M. Schwarzkopf, S. B. Venkatakrishnan, Z. Meng, and M. Alizadeh, “Learning scheduling algorithms for data processing clusters,” in SIGCOMM 2019 - Proceedings of the 2019 Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication, Aug. 2019, pp. 270–288. doi: 10.1145/3341302.3342080.
M. Sholeh, S. #2, and D. Andayati, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Machine Linear untuk Analisis Regresi Linier Biaya Asuransi Kesehatan dengan Menggunakan Python Jupyter Notebook,” 2022, [Online]. Available: www.data.jakarta.go.id.
A. Yuniarti, A. Yasin, and Y. A. Nugroho, “Efektifitas Algoritma Data Mining dalam Menentukan Pendonor Darah Potensial,” 2022.
N. Verbeeck, R. M. Caprioli, and R. van de Plas, “Unsupervised machine learning for exploratory data analysis in imaging mass spectrometry,” Mass Spectrometry Reviews, vol. 39, no. 3. John Wiley and Sons Inc., pp. 245–291, May 01, 2020. doi: 10.1002/mas.21602.
J. Yandi, T. B. Kurniawan, E. S. Negara, and M. Akbar, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Prediksi Lokasi Titik Panas Kebaran Hutan Menggunakan Model Regresion SVM (Support Vector Machine) pada Data Kebakaran Hutan Daops Manggala Agni Oki Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2019,” vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.30743/infotekjar.v6i1.4101.
D. Ramandhany and Y. N. Kunang, “VISUALISASI HEAT MAP DATA KECELAKAAN DI KOTA PALEMBANG,” Bina Darma Conference on Computer Science.
“Visualisasi Data Dari Dataset COVID-19 Menggunakan Pemrograman Python”.
M. Waskom, “seaborn: statistical data visualization,” J Open Source Softw, vol. 6, no. 60, p. 3021, Apr. 2021, doi: 10.21105/joss.03021.
N. Hug, “Surprise: A Python library for recommender systems,” J Open Source Softw, vol. 5, no. 52, p. 2174, Aug. 2020, doi: 10.21105/joss.02174.
Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, Sep. 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
Y. Bao, Z. Chen, S. Wei, Y. Xu, Z. Tang, and H. Li, “The State of the Art of Data Science and Engineering in Structural Health Monitoring,” Engineering, vol. 5, no. 2, pp. 234–242, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.eng.2018.11.027.
M. P. Fernando, F. Cèsar, N. David, and H. O. José, “Missing the missing values: The ugly duckling of fairness in machine learning,” International Journal of Intelligent Systems, vol. 36, no. 7, pp. 3217–3258, Jul. 2021, doi: 10.1002/int.22415.
H. M. Marin-Castro and E. Tello-Leal, “Event log preprocessing for process mining: A review,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 11, no. 22. MDPI, Nov. 01, 2021. doi: 10.3390/app112210556.
U. Dereci and M. E. Karabekmez, “The applications of multiple route optimization heuristics and meta-heuristic algorithms to solid waste transportation: A case study in Turkey,” Decision Analytics Journal, vol. 4, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.dajour.2022.100113.
Y. Ouali, C. Hudelot, and M. Tami, “An Overview of Deep Semi-Supervised Learning,” Jun. 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2006.05278
R. A. Widyanto, M. Hadi Avizenna, N. A. Prabowo, K. Alfata, and A. Ismanto, “Data Mining Predicts the Need for Immunization Vaccines Using the Naive Bayes Method,” Journal of Applied Data Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 93–101, 2021.
T. Hidayat, “Teknologi Deteksi dan Diagnosis Kerusakan pada PLTS: Review,” Jurnal Teknik Elektro ITP, vol. 9, no. 1, pp. 11–18, Jan. 2020, doi: 10.21063/jte.2020.3133903.
B. Winardi, A. Nugroho, and E. Dolphina, “Perencanaan Dan Analisis Ekonomi Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Terpusat Untuk Desa Mandiri,” vol. 16, no. 2, p. p-ISSN, 2019.