KLASIFIKASI KERUSAKAN DENGAN JARINGAN SYARAF BACKPROPAGATION PADA PERMUKAAN SOLAR PANEL

Penulis

  • Ninuk Wiliani Institut Teknologi dan Bisnis BRI
  • Asrul Sani STMIK Widuri
  • Achmad Taufiq Andyanto Teknik Informatika Institut Sains dan Teknologi Nasional

DOI:

https://doi.org/10.33480/jitk.v5i1.662

Kata Kunci:

Solar Panel, Damage, Artificial Neural Networks, Statistical

Abstrak

Solar panel terdiri dari beberapa sel yang dapat merubah cahaya menjadi listrik. Kerusakan pada permukaan solar panel sering terjadi di akibatkan banyak hal. Ketidaktahuan dari petugas menyebabkan kerusakan tidak dapat diatasi lebih awal sehingga menyebabkan kejadian yang lebih parah. Penelitian yang dilakukan adalah mengidentifikasi awal dari beberapa kerusakan yang sering terjadi. Dengan menggunakan metode stastistik yang di aplikasikan ke dalam Jaringan Syaraf Tiruan yang menggunakan Mean, variance, dan skewness untuk mengetahui nilai akurasi dari pengujian sample. Subjek yang digunakan adalah image yang terdiri dari gambar gambar panel yang rusak. Kerusakan yang diidentifikasi dalam penelitian ini adalah Kerusakan akibat goresan, noda dan pecah. Hasil dari penelitian ini mempunyai nilai akurasi sebesar 90%. Sehingga diharapkan dapat dideteksi lebih awal untuk melihat kejadian kerusakan dari solar panel.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2019-07-30

Cara Mengutip

[1]
N. Wiliani, A. Sani, dan A. T. Andyanto, “KLASIFIKASI KERUSAKAN DENGAN JARINGAN SYARAF BACKPROPAGATION PADA PERMUKAAN SOLAR PANEL”, jitk, vol. 5, no. 1, hlm. 89–94, Jul 2019.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama