Show simple item record

dc.contributor.authorKURNIADI, Wahyu Septiyan
dc.date.accessioned2022-07-15T08:57:14Z
dc.date.available2022-07-15T08:57:14Z
dc.date.issued2021-07-16
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/108471
dc.descriptionValidasi unggah file repositori_Ratna Sari Finalisasi unggah file repositori tanggal 15 Juli 2022_Kurnadien_US
dc.description.abstractDiperlukannya suatu sistem peramalan yang akurat sangat dibutuhkan dalam pembangkitan energi listrik dikarenakan mayoritas pembangkitan energi listrik di Indonesia masih menggunakan energi fosil antara lain batu bara 63,92%, BBM 3,05% dan gas bumi 18,08% dengan total 85,05% dari total energi yang dihasilkan hingga Mei 2020. Sistem peramalan beban listrik juga diperlukan untuk mengetahui kapan kapasitas dari jaringan distribusi dan sistem pembangkitan agar dapat diketahui waktu yang tepat untuk penambahan kapasitas dari sistem distribuis dan pembangkitan listrik. Pertumbuhan penduduk dan ekonomi suatu daerah juga memiliki pengaruh yang besar dalam pertumbuhan penggunaan energi listrik suatu daerah dimana semakin tinggi pertumbuhan penduduk dan ekonomi suatu daerah akan membuat pertumbuhan kebutuhan energi listrik semakin besar. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan beban dengan menggunakan data berupa beban historis Kabupaten Jember yang didapat dari PT. PLN(Persero) serta data pertumbuhan penduduk dan ekonomi yang didapat dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Jember yang bertujuan untuk meramalkan pertumbuhan beban beberapa tahun kedepan. Neural Network atau kecerdasarn buatan digunakan sebagai salah satu metode untuk peramalan karena sistem dari neural network yang mendekati jaringak otak manusia yang mampu mnegolah beberapa variabel dalam satu waktu berdasarkan pola yang ditargetkan. Participatory Prospective Analysis merupakan suatu studi tentang kemungkinan – kemungkinan yang terjadi di masa depan. teknik ini digunakan untuk melakukan pengambilan keputusan berdasarkan tren di lapangan dan pendapat para ahli. Hasil dari penelitian ini didapat bahwa hasil pengujian program mendapatkan data berupa beban pada bulan Mei 2020 dengan nilai error terkecil sebesar -0,003717% dan nilai error terbesar sebesar 20,189% pada bulan Oktober 2018 dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percent Error) dari keseluruhan sistem peramalan 2,649%. Hasil dari peramalan pada tahun 2021 memiliki nilai MAPE sebesar 19,2% dengan nilai error terbesar pada bulan Januari 2021 sebesar 42,82% dan error terkecil pada bulan Mei 6,17%, nilai error yang besar pada peramalan beban tahun 2021 dikarenakan danya variabel yang tidak terduga pada tahun 2021 yang sulit di prediksi yaitu pandemi COVID-19 yang membuat penggunaan listrik dilapangan memiliki pola yang berbeda dari umumnya dimana pada masa pandemi COVID-19 penggunaan energi listrik semakin meningkat biarpun perekonomian di Kabupaten jember mengalami kontraksi sebesar -2.98%en_US
dc.description.sponsorshipDosen Pembimbing Utama : Dr. Bambang Sri Kaloko, ST., MT. Dosen Pembimbing Anggota : Dr. Triwahju Hardianto, ST., MTen_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherFakultas Tekniken_US
dc.subjectPeramalan Bebanen_US
dc.subjectMetode Backward Propagation Neural Networken_US
dc.subjectTeknik Participatory Prospective Analysisen_US
dc.titleStudi Peramalan Beban PT. PLN (Persero) APJ Jember dengan Menggunakan Metode Backward Propagation Neural Network dan Teknik Participatory Prospective Analysisen_US
dc.typeOtheren_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record