PENGARUH FAKTOR TURBIN ANGIN TERHADAP DAYA OUTPUT SISTEM DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
Rindho Ananta Samat
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2023-08-18 02:02:40
Abstract :
Turbin angin banyak digunakan untuk mengakomodasi kebutuhan listrik masyarakat. Turbin angin tentu saja tidak akan menampilkan data parameter tanpa adanya sistem monitoring. Data parameter dalam hal ini adalah kecepatan angin, tegangan kontroler, dan arus kontroler. Pada sistem monitoring ingin dibuat pengelompokan performa turbin angin berdasarkan 3 kelompok maka digunakan K-Means Clustering. Penelitian ini dimulai dari merancang dan membangun basis data yang digunakan untuk aplikasi. Selanjutnya penulis merancang tampilan antarmuka aplikasi menggunakan figma. Setelah merancang tampilan, aplikasi akan dibangun menggunakan Vue.js dan Lumen. Selanjutnya akan dibuat proses klasterisasi dengan K-Means Clustering pada Lumen. Akhirnya hasil klasterisasi akan ditampilkan menggunakan line chart pada Vue.js. Penelitian ini berhasil merancang dan membangun basis data, aplikasi monitoring, serta performa turbin angin dengan K-Means Clustering. Hasil dari klasterisasi mempunyai 3 label yaitu ?Rendah?, ?Sedang?, dan ?Tinggi?. Dari tampilan line chart sangat jelas bahwa performa turbin angin pada klaster ?Tinggi? menghasilkan daya turbin angin yang paling tinggi.
Turbin angin banyak digunakan untuk mengakomodasi kebutuhan listrik masyarakat. Turbin angin tentu saja tidak akan menampilkan data parameter tanpa adanya sistem monitoring. Data parameter dalam hal ini adalah kecepatan angin, tegangan kontroler, dan arus kontroler. Pada sistem monitoring ingin dibuat pengelompokan performa turbin angin berdasarkan 3 kelompok maka digunakan K-Means Clustering. Penelitian ini dimulai dari merancang dan membangun basis data yang digunakan untuk aplikasi. Selanjutnya penulis merancang tampilan antarmuka aplikasi menggunakan figma. Setelah merancang tampilan, aplikasi akan dibangun menggunakan Vue.js dan Lumen. Selanjutnya akan dibuat proses klasterisasi dengan K-Means Clustering pada Lumen. Akhirnya hasil klasterisasi akan ditampilkan menggunakan line chart pada Vue.js. Penelitian ini berhasil merancang dan membangun basis data, aplikasi monitoring, serta performa turbin angin dengan K-Means Clustering. Hasil dari klasterisasi mempunyai 3 label yaitu ?Rendah?, ?Sedang?, dan ?Tinggi?. Dari tampilan line chart sangat jelas bahwa performa turbin angin pada klaster ?Tinggi? menghasilkan daya turbin angin yang paling tinggi.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
