PERBANDINGAN DAYA OUTPUT ACTUAL & PREDICTION PADA PANEL SURYA YANG MENGGUNAKAN SOLAR TRACKER DENGAN METODE DECISION TREE = COMPARISON OF ACTUAL & PREDICTION OUTPUT POWER ON SOLAR PANELS USING SOLAR TRACKER WITH THE DECISION TREE METHOD

Berdasarkan peta insolasi matahari, wilayah Indonesia memiliki intensitas radiasi harian matahari sebesar 4,69 kW/m2 per hari. Intensitas matahari tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan energi listrik melalui panel surya. Energi listrik yang dihasilkan panel surya dapat diprediksi menggunakan algoritma decision tree dengan mengumpulkan data sekunder dari penelitian sebelumnya (Matongan,2021). Penelitian terdahulu menggunakan pembangkit listrik tenaga surya dengan solar tracker dan pembangkit listrik tenaga surya tanpa menggunakan solar tracker. Dari data penelitian sebelumnya diperoleh kenaikan energi sebesar 20,32 Watt atau 58,94% menggunakan solar tracker. Data tersebut digunakan untuk mencari formula pada algoritma decision tree untuk dapat memprediksi daya output yang dihasilkan oleh pembangkit listrik tenaga surya tersebut. Dari penelitian yang dilakukan memperoleh nilai daya output actual pada PLTS yang menggunakan solar tracker adalah sebesar 15,23 Watt sedangkan nilai daya output prediction pada PLTS ynag menggunakan solar tracker adalah sebesar 16,91 Watt. Selisih keduanya adalah sebesar 1,68 Watt pada hari ke-1. Dengan persentase kesalahan sebesar 11,07%. Sesuai dengan MAPE range maka algoritma decision tree berada dalam kategori kemampuan prediksi yang baik sehingga layak digunakan untuk memprediksi daya output pada PLTS yang menggunakan solar tracker.

Kata Kunci: PLTS, Solar Tracker, Decision Tree, Tingkat Akurasi, MAPE