FTMM NEWS – Energi surya merupakan salah satu sumber energi terbarukan yang berpotensial di Indonesia karena intensitas penyinaran matahari yang tinggi sepanjang tahun. Energi surya merupakan salah satu sumber energi terbarukan yang berpotensial di Indonesia karena intensitas penyinaran matahari yang tinggi sepanjang tahun. Namun, efisiensi sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) masih menghadapi tantangan besar akibat keterbatasan prediksi produksi energi. Oleh karena itu, peneliti menggunakan metode machine learning dalam pengoptimalan proses prediksi dan produksi energi surya secara akurat.
Peneliti banyak membuktikan penerapan machine learning pada sistem energi surya dapat meningkatkan keandalan prediksi output daya. Peneliti menggunakan model Random Forest dan Gradient Boosting untuk memprediksi keluaran energi surya berdasarkan variabel cuaca. Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi data meteorologi dengan algoritma machine learning mampu menurunkan error rate (Lari et al., 2025). Sehingga, hasil membuktikan bahwa teknologi sains data berperan besar dalam membantu pengambilan keputusan yang lebih efisien di bidang energi terbarukan.
Kombinasi Model Prediksi untuk Penelitian
Selain prediksi, penelitian lain berfokus pada penerapan kombinasi machine learning, deep learning, dan chaotic models untuk mengoptimalkan output energi. Kemudian, hasil model hibrida berbasis Artificial Intelligence (AI) mampu menyesuaikan parameter operasi sistem PLTS secara dinamis sesuai perubahan lingkungan. Efisiensi energi bisa mencapai 12% lebih tinggi (Saadati & Barutcu, 2025). Kemampuan adaptif ini membuat sistem pembangkit lebih responsif dan berkelanjutan.
Penelitian lain juga menekankan pentingnya akurasi prediksi dan efisiensi algoritma dalam konteks keberlanjutan energi yang semakin kompleks. Kombinasi Support Vector Regression dan Long Short-Term Memory menghasilkan prediksi jangka pendek yang stabil untuk sistem fotovoltaik (Alam et al., 2024). Selain itu, penelitian lanjutan memperlihatkan bahwa integrasi model prediktif berbasis machine learning mampu menyesuaikan perubahan kondisi lingkungan. Kemampuan adaptif ini membantu sistem energi bekerja lebih efisien dan stabil di berbagai situasi. Hasil membuktikan bahwa machine learning meningkatkan efisiensi teknis serta membantu pengambilan keputusan strategis energi nasional (Benitez & Singh, 2025).
Kunci Efisiensi Energi Terbarukan Masa Depan
Integrasi machine learning dalam sistem energi surya mampu mengoptimalkan produksi sekaligus efisiensi energi terbarukan. Kemudian, penerapan green data science menjadikan setiap proses analisis lebih komprehensif dan mendukung kebijakan energi bersih. Alhasil, riset di bidang ini terus berkembang pesat dan membuka peluang kolaborasi lintas disiplin. Teknologi Sains Data berperan penting dalam mendukung kebijakan pemerintah untuk mewujudkan transformasi energi bersih dan berkelanjutan di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA
Alam, M. A., Sharker, M. N., Tamal, M. B. A., & Sazib, M. I. (2024). Short-Term Solar Power Prediction using Machine Learning Algorithms : A High Performing approach. GUB Journal of Science and Engineering, 9(1), 82–95. https://doi.org/10.3329/gubjse.v9i1.74890
Benitez, I. B., & Singh, J. G. (2025). A comprehensive review of machine learning applications in forecasting solar PV and wind turbine power output. Journal of Electrical Systems and Information Technology, 12(1). https://doi.org/10.1186/s43067-025-00239-4
Lari, A. J., Sanfilippo, A. P., Bachour, D., & Perez-Astudillo, D. (2025). Using Machine Learning Algorithms to Forecast Solar Energy Power Output. Electronics (Switzerland), 14(5), 1–22. https://doi.org/10.3390/electronics14050866
Saadati, T., & Barutcu, B. (2025). Optimized Solar Energy Forecasting for Sustainable Development Using Machine Learning, Deep Learning, and Chaotic Models. International Journal of Energy Economics and Policy, 15(1), 110–120. https://doi.org/10.32479/ijeep.17766
Penulis: Amanda Salsabila, Teknologi Sains Data
Editor: Andri Hariyanto
