Tia Astari, Wahyu (2023) PRAKIRAAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK TAHUN 2022-2027 WILAYAH KOTA SERANG MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK. S1 thesis, UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA.
![[img]](https://eprints.untirta.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (SKRIPSI)
Wahyu Tia Astari_3332160028_Fulltext.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_01.pdf Download (1MB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_02.pdf Download (638kB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_03.pdf Download (257kB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_04.pdf Download (988kB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_05.pdf Download (331kB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_Ref.pdf Download (444kB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_Lamp.pdf Download (386kB) |
|
Text
Wahyu Tia Astari_3332160028_CP.pdf Download (452kB) |
Abstract
The need for electrical energy continues to increase so that the electricity provider needs to make a forecast, in order to take the right policy in the future. In this study, a test analysis was carried out to determine the electrical energy needs of the Serang City area in 2022 - 2027 using the backpropagation artificial neural network method. After several repeated training trials, the best network architecture was obtained with 8 inputs consisting of input data on the number of customers, household, industrial, business, social, government and multipurpose sectors, Population and PDRB of Serang City in 2016 – 2021. Based on the results of forecasting using JST in 2022 of 658.94 GWh and increasing every year until 2027 of 818.18 GWh and average % MAPE is 0.012 %. The forecast results are very accurate, which is smaller < 10%.
| Item Type: | Thesis (S1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
|||||||||
| Additional Information: | Kebutuhan energi listrik terus mengalami peningkatan sehingga pihak penyedia energi listrik perlu melakukan suatu prakiraan atau forecasting, agar dapat mengambil kebijakan yang tepat di masa yang akan datang. Pada penelitian ini dilakukan analisis pengujian untuk mengetahui kebutuhan energi listrik untuk wilayah Kota Serang tahun 2022 s.d. 2027 dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation. Setelah dilakukan beberapa percobaan pelatihan secara berulang-ulang, didapatkan arsitektur jaringan terbaik dengan 8 masukan yang terdiri dari data-data masukan jumlah pelanggan yaitu, sektor rumah tangga, industri, bisnis, sosial, pemerintah dan multiguna, jumlah penduduk serta Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kota Serang tahun 2016 s.d. 2021. Berdasarkan hasil prakiraan menggunakan JST tahun 2022 sebesar 658,94 GWh dan mengalami kenaikan tiap tahun nya sampai pada tahun 2027 sebesar 818,18 GWh dan didapatkan rata-rata % MAPE sebesar 0,012 %. Hasil prakiraan tersebut sangat akurat yakni lebih kecil < 10%. | |||||||||
| Subjects: | Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases |
|||||||||
| Divisions: | 03-Fakultas Teknik 03-Fakultas Teknik > 20201-Jurusan Teknik Elektro |
|||||||||
| Depositing User: | Wahyu Tia Astari | |||||||||
| Date Deposited: | 20 Jan 2023 10:59 | |||||||||
| Last Modified: | 30 Jan 2023 14:05 | |||||||||
| URI: | http://eprints.untirta.ac.id/id/eprint/19939 |
Actions (login required)
 |
View Item |