AKMAL, - (2022) PREDIKSI BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (STUDI KASUS: PT PLN RAYON PANAM). Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (929kB)
Preview	Text TUGAS AKHIR AKMAL.pdf Download (8MB) | Preview

Abstract

ABSTRAK Kebutuhan akan energi listrik semakin meningkat seiring dengan adanya kemajuan pembangunan di bidang teknologi, industri, dan informasi dapat menimbulkan permasalahan. Masalah akan timbul apabila daya yang dikirim dari suatu pembangkit listrik jauh lebih besar dari pada permintaan daya pada beban, maka akan terjadi pemborosan energi pada perusahaan listrik dan sebaliknya. Jadi untuk mengantisipasi dampak negatif yang akan timbul, maka perlu dilakukan prediksi beban listrik dengan metode fuzzy time series dan particle swarm optimization. Data yang digunakan merupakan data beban listrik PT PLN Rayon Panam tahun 2021 pada tanggal 1 Mei s/d 31 Mei sebanyak 341 data. Hasil dari pengujian penelitian ini didapatkan bahwa parameter PSO yang optimal adalah parameter dengan jumlah partikel = 70, jumlah iterasi = 50, bobot inersia (w) = 0,7 serta kombinasi nilai c1 dan c2 = 2 dan 2. Sedangkan nilai error atau tingkat kesalahan yang dihitung menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada penelitian ini adalah sebesar 1000 dan 1,404%. Kata Kunci: Beban Listrik, Fuzzy Time Series, Mean Absolute Percentage Error, Mean Square Error, Particle Swarm Optimization, Prediksi

Actions (login required)

View Item