PERAMALAN JANGKA PENDEK BEBAN TENAGA LISTRIK PADA PT. PJB UP GRESIK MENGGUNAKAN METODE CONSTRUCTIVE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK SERTA PREDIKSI KEBUTUHAN BAHAN BAKAR GAS PEMBANGKITAN

Abstract

Aktivitas manusia dalam penggunaan listrik dari waktu ke waktu akan terus mengalami peningkatan. Hal ini diakibatkan karena listrik sudah menjadi bagian penting bagi kemajuan peradaban manusia di berbagai bidang, baik bidang ekonomi, teknologi, sosial dan budaya manusia. Peramalan beban listrik dibutuhkan karena tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, karenanya tenaga ini harus disediakan pada saat dibutuhkan. Akibatnya muncul persoalan dalam menghadapi kebutuhan daya listrik yang tidak tetap dari waktu ke waktu. Berdasarkan uraian tersebut maka dalam penelitian ini akan dirancang sebuah penelitian yang berjudul “Peramalan Jangka Pendek Beban Tenaga Listrik Pada PT. PJB UP Gresik Menggunakan Metode Constructive Backpropagation Neural Network Serta Prediksi Kebutuhan Bahan Bakar Gas Pembangkitan”. Penggunaan metode Constructive Backpropagation Neural Network pada penelitian ini diharapkan mampu meningkatkan akurasi dari sistem peramalan beban tenaga listrik. Hasil yang didapatkan memiliki rata-rata error 1,7% untuk peramalan beban dan 0,6% untuk peramalan bahan bakar.