Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro
Vol. 16 No. 3 (2022)

Prediksi Beban Listrik Jangka Pendek dengan Metode Arimax dan Artificial Neural Network Backpropagation di Gardu Induk Metro

Zulmiftah Huda (University of Lampung)
khairudin (Unknown)
Lukmanul Hakim (Unknown)
Dwi Agus Riyanto (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Sep 2022

Abstract

Kebutuhan listrik yang selalu meningkat baik domestik, komersil maupun industri membutuhkan pelayanan yang baik dan berkualitas, peningkatan kebutuhan listrik banyak dipengaruhi oleh meningkatnya populasi penduduk, perkembangan sektor industri dan pola hidup masyarakat. Perubahan temperature udara panas juga mempengaruhi pola masyarakat untuk menggunakan Air Conditioner (AC) sebagai alat pendingin ruangan. Kebutuhan listrik tersebut harus didukung dengan prediksi beban yang tepat dan penjadwalan pembangkitan yang sesuai dengan kebutuhan. Penelitian ini melakukan prediksi beban listrik jangka pendek menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variable (ARIMAX) di Gardu Induk Metro. Data yang digunakan berupa data historikal beban listrik dan temperatur udara selama periode 6 bulan dan 2 tahun untuk mendapatkan hasil prediksi pada satu minggu terahir. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa prediksi beban listrik jangka pendek menggunakan metode ARIMAX data historis selama 2 tahun menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,5 persen, hasil lebih baik dibandingkan hasil prediksi dengan data historis 6 bulan yang menghasilkan MAPE sebesar 13,6 persen.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

ojs

Publisher

Subject

Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Focus and Scope Publication of scientific research results in the field of electrical engineering which covers: ~ Power system analysis ~ Electrical energy conversion ~ High voltage technology ~ Electronics ~ Control system ~ Telecommunication system ~ Computer and interfacing ~ Information ...