Bab ini membahas landasan teori penelitian, dimulai dengan produksi energi PLTS yang mengkonversi energi matahari menjadi listrik melalui efek fotovoltaik, memerlukan inverter untuk mengubah arus DC ke AC. Pemodelan PVlib digunakan untuk mensimulasikan kinerja sistem photovoltaic, membutuhkan data seperti GHI, DHI, DNI, suhu, dan kecepatan angin. Data DNI dimodelkan menggunakan DNN berdasarkan GHI dan timestamp, lalu dihitung DHI. Big data analytics menggunakan metode CRISP-DM untuk menemukan pola bermakna dalam data, meliputi pemahaman bisnis, data, persiapan, pemodelan, evaluasi, dan deployment. Informed machine learning mengintegrasikan pengetahuan sebelumnya, seperti keluaran daya AC dari model PVlib, ke dalam alur pembelajaran. Deep Neural Network (DNN) dikembangkan dari ANN dengan hidden layer, meniru neuron otak biologis, dan performanya dievaluasi menggunakan metrik seperti MAE, RMSE, dan NRMSE.