Bab I I.1
Pendahuluan
Latar Belakang
Salah satu energi alternatif yang jumlahnya tak terbatas, kontinu, terdapat dimanamana, tidak menimbulkan polusi dan gratis adalah sinar matahari. Kini, energi matahari yang dipancarkan ke planet bumi 15.000 kali lebih besar dibandingkan dengan penggunaan energi global dan 100 kali lebih besar dibandingkan dengan cadangan batubara, gas dan minyak bumi. Menurut laporan PBB satu dekade yang lalu, kebutuhan energi global 30 tahun ke depan meningkat dari dua kali lipat per tahun menjadi tiga kali lipat per tahun atau setara dengan energi 20 miliar ton minyak bumi. Indonesia yang tiap tahun disinari energi matahari 2.500 kilo watt per jam berpotensi besar untuk keluar dari ketergantungan terhadap energi fosil. Selain itu, energi matahari tidak menghasilkan CO 2 , SO 2 dan gas beracun lainnya (KOMPAS, 28 Juli 2007). Mengingat potensinya yang besar, Indonesia menetapkan energi matahari sebagai salah satu energi alternatif yang dikembangkan dan terus diperluas pemanfaatannya seperti telah dirumuskan dalam Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2007 tentang Rencana Pembangunan Jangka Panjang Nasional 2005-2025. Dalam Undang-Undang tersebut disebutkan bahwa Pembangunan sarana dan prasarana energi dan ketenagalistrikan diarahkan pada pengembangan sarana dan prasarana energi untuk meningkatkan akses dan pelayanan konsumen terhadap energi, diantaranya melalui: 1. pengembangan diversifikasi energi untuk pembangkit listrik yang baru terutama pada pembangkit listrik yang berbasis batubara dan gas secara terbatas dan bersifat jangka menengah agar dapat menggantikan penggunaan bahan bakar minyak dan dalam jangka panjang akan mengedepankan energi terbarukan, khususnya bioenergi, geothermal, tenaga air, tenaga angin, tenaga matahari. 2. pengembangan sarana dan prasarana pembangkit panas bumi dan energi alternatif terbarukan, terutama mikrohidro dan energi matahari.
Pengembangan energi alternatif terbarukan khususnya pemanfaatan energi matahari, perlu didukung dengan tersedianya data radiasi matahari yang akan menggambarkan ketersediaan energi yang dapat dimanfaatkan. Ketersediaan data
1
radiasi matahari yang memadai hanya dapat dipenuhi bila didukung dengan pengukuran yang memadai pula. Pengukuran yang memadai memerlukan investasi yang cukup besar untuk membangun sejumlah stasiun pengukuran yang representatif dan tersebar merata di seluruh wilayah. Di Indonesia, Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) memang memiliki sejumlah stasiun pengukuran yang tersebar di sejumlah daerah, namun stasiun yang dilengkapi dengan peralatan ukur radiasi matahari jumlahnya sangat terbatas. Keterbatasan tersebut dapat diatasi salah satunya dengan metode pemodelan, selain pengadaan alat secara fisik yang memerlukan biaya. Keuntungan menggunakan metode pemodelan adalah selain hemat biaya juga dapat mengidentifikasi pola dan karakteristik radiasi matahari di masa lampau. Dengan mengetahui pola dan karakteristik tersebut, selanjutnya dapat dilakukan simulasi dan prediksi radiasi matahari untuk masa mendatang.
Informasi mengenai ketersediaan energi matahari merupakan hal penting dalam rangka mendukung usaha pemanfaatan energi matahari secara optimal. Pengetahuan mengenai besarnya radiasi matahari pada suatu lokasi merupakan suatu hal penting dalam beberapa aplikasi energi matahari seperti, desain arsitektur dan kenyamanan termal bangunan, sistem pemanfaatan energi matahari (photovoltaic/PV, solar concentrator, solar collector) dan lain-lain (Mubiru, 2008). Radiasi global pada bidang horisontal pada suatu lokasi merupakan suatu parameter penting dalam desain dan prediksi unjuk kerja suatu sistem peralatan berbasis energi matahari (Mellit, 2008). Radiasi langsung yang merupakan salah satu komponen radiasi global merupakan suatu parameter penting dalam aplikasi photovoltaic (PV) (Kumar dan Umanand, 2005). Berdasarkan beberapa hal diatas, maka penelitian mengenai radiasi matahari di wilayah Indonesia perlu terus dilakukan.
Sudah banyak teknik prediksi yang dikembangkan, namun belum ditemukan suatu model prediksi yang mampu memberikan hasil prediksi dengan akurasi tinggi dan stabil, dalam arti dapat diterapkan dalam skala ruang dan waktu yang berbeda. Sejak dicetuskan pertama kali oleh Prof. A. Zadeh pada tahun 1987, soft-
2
computing mulai banyak digunakan untuk memecahkan berbagai permasalahan dalam dunia nyata. Awalnya soft-computing digunakan untuk mendefinisikan segolongan metode mampu mengenali dan mengolah suatu model data dengan baik meski di dalamnya mengandung ketidakpastian dan kebenaran yang parsial. Karakteristik tersebut, kemudian menempatkan soft-computing sebagai salah satu solusi untuk memecahkan berbagai permasalahan dalam dunia nyata. Oleh karena itu, tidak mengherankan bila aplikasi soft-computing banyak ditemukan dalam berbagai bidang, misalnya kedokteran, teknik, ekonomi, pertanian, meteorologi dan lain-lain. Salah satu model yang banyak digunakan adalah model Adaptif Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS merupakan salah satu model untuk mengidentifikasi sekaligus menduga/memprediksi suatu model data baik secara kuantitatif maupun kualitatif. Suatu teknik optimasi digunakan dalam ANFIS dengan menggabungkan konsep jaringan syaraf tiruan (neural-network) dan logika samar (fuzzy logic). Jaringan syaraf tiruan (neural-network) bertugas mengenal/mengidentifikasi pola-pola dan menyesuaikan pola terhadap perubahan lingkungan, sedangkan logika samar (fuzzy logic) menggabungkan cara berfikir manusia (logika) dan menarik kesimpulan untuk membuat suatu keputusan. Oleh karena itu, ANFIS banyak digunakan untuk memprediksi deret waktu yang bersifat chaos dan dapat diterapkan secara langsung dalam bidang pemodelan, pengolahan sinyal, pengambilan keputusan dan kontrol (Jang, 1997).
Hasil penelitian dengan menggunakan model ANFIS pada berbagai bidang, menunjukkan bahwa model ANFIS dapat mengidentifikasi dan memprediksi suatu model data, beberapa diantaranya adalah Mellit (2008), Tulcan-Paulescu dan Paulescu (2007), Gernowo (2001), Ruminta (2001) dan Rosyid (2002). Mellit (2008) melakukan pemodelan dan prediksi indeks kecerahan rata-rata bulanan (the mean monthly clearness index) dan data radiasi matahari harian untuk lokasi terpencil menggunakan beberapa arsitektur jaringan syaraf tiruan, yaitu: MLPN (multi-layer percepton network), RBFN (radial basis function network), RNN (recurrent neural network) dan model ANFIS. Hasil yang diperoleh adalah bahwa model ANFIS relatif lebih baik dibanding ketiga model lainnya (MPLN, RBFN dan RNN). Kemudian Tulcan-Paulescu dan Paulescu (2007) menggunakan model
3
ANFIS untuk pemodelan radiasi matahari berdasarkan data temperatur lingkungan dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Selain itu model ANFIS juga banyak digunakan untuk tujuan pemodelan dan prediksi parameter meteorologi yang lain seperti curah hujan (Gernowo, 2001; Ruminta, 2001; Rosyid, 2002) dan kecepatan angin (Rosyid, 2002). Mengingat hal tersebut, maka dalam penelitian ini model ANFIS dipilih untuk mengidentifikasi model radiasi matahari dan memprediksi ketersediaan energi matahari di wilayah Indonesia.
I.2
Maksud dan Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model radiasi matahari bulanan dengan tingkat akurasi terbaik di beberapa wilayah Indonesia yang ditinjau menggunakan ANFIS. Kemudian berdasarkan hasil indentifikasi tersebut, selanjutnya digunakan untuk memprediksi radiasi matahari bulanan, sehingga dapat diketahui pula ketersediaan energi matahari. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi daerah-daerah potensial di Indonesia yang memiliki potensi energi matahari yang besar. Dengan teridentifikasinya daerahdaerah potensial tersebut, maka kesalahan pemilihan lokasi dapat dihindarkan, terutama dalam aplikasi pemanfaatan energi matahari pada suatu lokasi. Untuk memperoleh gambaran pemanfaatan model secara aplikatif, akan dicoba menggunakan output hasil pemodelan menggunakan ANFIS tersebut untuk perencanaan sebuah sistem pemompaan air menggunakan photovoltaic (PV).
Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan masukan dan pertimbangan dalam kebijakan energi nasional, khususnya pemanfaatan energi terbarukan yang akan semakin intens dan meluas seiring dengan meningkatnya kebutuhan energi. Peningkatan kebutuhan energi akan terpenuhi bila didukung dengan upaya untuk menemukan sumber energi baru maupun diversifikasi energi. Pemanfaatan energi matahari merupakan salah satu langkah pengembangan diversifikasi energi. Namun dalam operasional di lapangan perlu didukung dengan informasi yang memadai mengenai potensi dan ketersediaan energi matahari di suatu lokasi. Dengan mengetahui potensi dan ketersediaan energi matahari tersebut, maka kesalahan pemilihan lokasi dapat dihindari.
4
I.3
Ruang Lingkup dan Batasan Masalah
Mengingat permasalahan radiasi matahari sangat kompleks dan adanya keterbatasan data dan waktu, maka penelitian ini dibatasi hanya meliputi : a. Analisis variabilitas radiasi matahari dan Lama Penyinaran Matahari (LPM). Kemudian analisis korelasi antara konstanta matahari (solar constant) dengan bilangan sunpot dan sinar kosmik. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui kestasioneran data yang dianalisis dan tingkat keterkaitan (korelasi) antara parameter-parameter yang ditinjau. b. Identifikasi model radiasi matahari bulanan di beberapa wilayah Indonesia yang ditinjau menggunakan ANFIS dengan tingkat akurasi terbaik. c. Pengujian kelayakan model radiasi matahari hasil identifikasi ANFIS dengan menggunakan nilai RMSE. d. Prediksi/pendugaan radiasi matahari bulanan menggunakan model radiasi matahari yang ‘layak’ dengan tingkat akurasi terbaik. e. Melakukan perancangan sebuah sistem pemompaan air menggunakan photovoltaic (PV) untuk tujuan aplikasi model. f. Analisis potensi energi matahari di wilayah Indonesia untuk menemukan lokasi potensial/cocok untuk penerapan sistem pemompaan air menggunakan photovoltaic (PV).
Mengingat adanya keterbatasan data, maka penelitian ini terbatas secara spasial dan temporal untuk wilayah Indonesia dengan koordinat batas 6°LU - 11°LS dan 90°BT - 140°BT dalam kurun waktu 1994 – 2003.
I.4
Hipotesis
Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah terdapat model radiasi matahari hasil identifikasi ANFIS dengan tingkat akurasi terbaik sehingga dapat digunakan untuk memprediksi besarnya radiasi matahari di wilayah Indonesia. Selanjutnya hasil prediksi radiasi matahari dapat digunakan dalam perancangan sistem pemompaan air menggunakan photovoltaic (PV) dan analisis potensi energi matahari di wilayah Indonesia untuk menemukan lokasi potensial/cocok untuk penerapan sistem pemompaan air tersebut. 5
I.5
Sistematika Pembahasan
Pembahasan pada tugas akhir ini terbagi dalam lima bab disertai dengan lampiran. Adapun sistematika penulisan adalah sebagai berikut: •
Bab I Pendahuluan: berisi latar belakang masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, hipotesis dan sistematika pembahasan.
•
Bab II Tinjauan Pustaka: terdiri dari teori-teori yang relevan dengan penelitian seperti spektrum radiasi matahari, aktivitas matahari, sinar kosmik, konstanta matahari (solar constant), korelasi antara konstanta matahari, aktivitas matahari dan sinar kosmik, model ANFIS serta photovoltaic (PV) sebagai salah satu sumber energi.
•
Bab III Data dan Metodologi: berisi tentang penjelasan data dan metodologi yang digunakan dalam penelitian.
•
Bab IV Hasil dan Analisis: berisi hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil yang diperoleh.
•
Bab V Kesimpulan dan Saran: berisi kesimpulan dari penelitian dan saran untuk menyempurnakan pekerjaan yang masih belum dicakup dalam penelitian.
6
