Pemodelan Tenaga Surya Menggunakan Internet of Things dan Bidirectional Long Short-Term Memory Neural Networks - Dalam bentuk buku karya ilmiah
BETARI ANGELI
Informasi Umum
Kode
25.04.7082
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Tugas Akhir
Dilihat
55 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Tugas Akhir ini bertujuan untuk memodelkan sistem tenaga surya menggunakan <i>Internet of Things</i> (IoT) dan <i>Bidirectional Long Short-Term Memory</i> (BiLSTM) <i>Neural Networks</i>. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan akurasi prediksi dan optimalisasi produksi tenaga surya melalui panel surya. Metodologi yang digunakan menggabungkan teknologi IoT untuk mengumpulkan data lingkungan berupa <i>Global Solar Radiation</i> (GSR), suhu, dan kelembapan relatif (RH<b>)</b>. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan algoritma BiLSTM. Hasil yang diharapkan dari model ini adalah prediksi output energi surya yang lebih akurat sehingga dapat mendukung peningkatan efisiensi produksi tenaga surya dibandingkan metode konvensional.
- CBK4BAA4 - Tugas Akhir
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | BETARI ANGELI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Ikke Dian Oktaviani, Hilal Hudan Nuha |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknologi Informasi |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
