Analisis Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek di Kota XYZ Menggunakan Metode Koefisien dan Jaringan Syaraf Tiruan

Authors

  • Sri Rahayu Aida Putri Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia
  • Samratul Fuady Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia
  • Dasrinal Tessal Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia
  • Andre Rabiula Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia

Keywords:

Beban Listrik, Jaringan Syaraf Tiruan, Koefisien, Peramalan

Abstract

Penelitian ini akan membahas tentang perbandingan antara metode jaringan syaraf tiruan (JST) dan metode koefisien dalam meramalkan beban listrik jangka pendek di Kota XYZ. Hasil penelitian menunjukkan perbandingan error hari Minggu, 24 Oktober 2021 ialah 3,12% pada metode JST dan 24,78% pada metode koefisien, untuk hari Senin, 25 Oktober 2021 memperoleh hasil error 1,61% pada metode JST dan 23,97% pada metode koefisien, untuk hari Selasa, 26 Oktober 2021 memperoleh hasil error 1,90% pada metode JST dan 25,09% pada metode koefisien, untuk hari Rabu, 27 Oktober 2021 memperoleh hasil error 1,66% pada metode JST dan 23,97% pada metode koefisien, untuk hari Kamis, 28 Oktober 2021 memperoleh hasil error 4,19% pada metode JST dan 20,65% pada metode koefisien, untuk hari Jum’at, 29 Oktober 2021 memperoleh hasil error 2,12% pada metode JST dan 23,46% pada metode koefisien dan untuk hari Sabtu, 30 Oktober 2021 memperoleh hasil error 1,69% pada metode JST dan 27,92% pada metode koefisien. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa perbandingan error yang dihasilkan sangat signifikan dan dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi yang baik ialah dengan menggunakan metode JST.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Apriliyah,Mahmudy,W.F.,&Widodo,A.W.(2008). Perkiraan Penjualan Beban Listrik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Resilent Backpropagation (RPROP). Ilmiah KURSOR, 4(2), 41–47.

BPS Kota XYZ, D. angka. (2017). Kota XYZ dalam angka (B.P.S.K.XYZ (ed.)). BPS Kota XYZ.

BPS Kota XYZ, D. angka. (2021). Kota XYZ dalam angka (B.P.S.K.XYZ (ed.)). BPS Kota XYZ.

Effendi, H. (2009). Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Peramalan Beban Listrik Jangka. Teknik Elektro, XII(1), 52–58.

Sari,dinar atika.(2011).Peramalan Kebutuhan Beban Jangka Pendek Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Universitas Diponegoro, 1–12.

Yosefin, Y. (2020). Short Term Load Forecasting Menggunakan Metode Koefisien. Kilat, 9(1), 28–35. Https://Doi.Org/10.33322/Kilat.V9i1.761

Nyoman, I. S., & Setiawan, W. (2013). Perbandingan Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Support Vector Machine Dan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik. Teknologi Elektro, 12(2), 24–28.

Hasibuan, A., Siregar, W. V., (2020). Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik Kota Subulussalam Sampai Tahun 2020 Menggunakan Metode Analisis Regresi. Teknik Elektro, 1(2), 57–61.

Downloads

Published

2022-11-30

How to Cite

Putri, S. R. A., Fuady, S., Tessal, D., & Rabiula, A. (2022). Analisis Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek di Kota XYZ Menggunakan Metode Koefisien dan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Engineering, 4(2), 74-86. Retrieved from https://online-journal.unja.ac.id/JurnalEngineering/article/view/21991