Peramalan Beban Listrik Konsumen Jangka PendekMenggunakan MetodeCustomer Baseline Load - Backpropagation Neural Network(CBL-BPNN)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Negeri Surabaya
Author
Deddy Putra Ardyansyah (STUDENT ID : 16050874043)
(LECTURER ID : 0021027602)
(LECTURER ID : 0021027602)
Subject
Teknik
Datestamp
2022-12-23 14:42:56
Abstract :
Energi listrik merupakan kebutuhan pokok masyarakat. Sehingga kebutuhanenergi listrik dimasa yang akan datang harus bisa diramalkan untuk memenuhipermintaan energi listrik yang digunakan oleh masyarakat. Untuk meramalkanbeban listrik tersebut diperlukan peramalan daya yang dikonsumsi olehpelanggan. Metode yang digunakan untuk meramalkan beban listrik konsumen padapenelitian ini terdiri dari CustomerBaseline Load (CBL) dan Backpropagation Neural network (BPNN).Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsumsi energi listrik yangdigunakan oleh pelanggan wilayah kecamatan Karangpilang Surabaya barat denganjenis tarif Bisnis dan Industri satu minggu kedepan (peramalan jangkapendek).Hasil penelitian peramalan beban listrik konsumen jangka pendekmenggunakan metode hybrid Customer Baseline Load Backpropagation NeuralNetwork (CBL-BPNN) didpatkan hasil untuk jenis tarif Bisnis sebesar, MSE = 0.00009465 danMAPE = 0.000269%. Sedangkan untuk jenis tarif Industrisebesar, MSE = 0.000096684 dan MAPE = 0.000245%. Sehingga dengan menggunakan metode hybridCustomer Baseline Load Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN)didapatkan peramalan yang lebih akurat selama satu minggu kedepan.Kata Kunci : CustomerBaseline Load, Backpropagation Neural Network, Beban listrik,peramalan jangka pendek
Energi listrik merupakan kebutuhan pokok masyarakat. Sehingga kebutuhanenergi listrik dimasa yang akan datang harus bisa diramalkan untuk memenuhipermintaan energi listrik yang digunakan oleh masyarakat. Untuk meramalkanbeban listrik tersebut diperlukan peramalan daya yang dikonsumsi olehpelanggan. Metode yang digunakan untuk meramalkan beban listrik konsumen padapenelitian ini terdiri dari CustomerBaseline Load (CBL) dan Backpropagation Neural network (BPNN).Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsumsi energi listrik yangdigunakan oleh pelanggan wilayah kecamatan Karangpilang Surabaya barat denganjenis tarif Bisnis dan Industri satu minggu kedepan (peramalan jangkapendek).Hasil penelitian peramalan beban listrik konsumen jangka pendekmenggunakan metode hybrid Customer Baseline Load Backpropagation NeuralNetwork (CBL-BPNN) didpatkan hasil untuk jenis tarif Bisnis sebesar, MSE = 0.00009465 danMAPE = 0.000269%. Sedangkan untuk jenis tarif Industrisebesar, MSE = 0.000096684 dan MAPE = 0.000245%. Sehingga dengan menggunakan metode hybridCustomer Baseline Load Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN)didapatkan peramalan yang lebih akurat selama satu minggu kedepan.Kata Kunci : CustomerBaseline Load, Backpropagation Neural Network, Beban listrik,peramalan jangka pendek
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
