Rancang Bangun dan Evaluasi Sistem Pipeline Asinkron untuk Pengelolaan dan Analitik Data Meteorologi dan Panel Surya

Abstract

Penelitian ini menghadirkan solusi terjangkau dengan mengembangkan sistem Data Pipeline ETL asinkron yang mampu memproses data cuaca dan radiasi matahari untuk menganalisis serta memprediksi kinerja panel surya secara real-time. Sistem ini memanfaatkan teknologi open-source seperti RabbitMQ, Celery, dan PostgreSQL, yang terbukti hemat biaya dan mudah diimplementasikan (deployable). Pipeline ini diuji sebagai proof-of-concept yang berhasil memproses sekitar 35.000 entri timeseries data secara modular dan paralel, mendukung pemrosesan data besar dengan kecepatan dan akurasi tinggi. Model XGBoost yang digunakan menunjukkan performa terbaik dalam prediksi kinerja panel surya, sementara teknik K-Means menghasilkan segmentasi data cuaca, awan, dan suhu yang relevan. Pipeline ini juga dirancang sebagai scalable solution, memungkinkan ekspansi sistem dan integrasi data IoT di masa depan. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini mampu mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan memberikan dasar kuat untuk pengembangan aplikasi energi surya berkelanjutan di Indonesia. Dengan demikian, pipeline ini tidak hanya menawarkan efisiensi biaya tetapi juga menjadi solusi praktis dan fleksibel dalam mendorong transisi energi hijau nasional.