Hidayatullah, Rama Hasan (2022) PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN OPELM (OPTIMALLY PRUNED EXTREME LEARNING MACHINE) PADA SISTEM KELISTRIKAN CILEGON, BANTEN. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.

	Text (Fulltext) Skripsi Rama Hasan Hidayatullah (3332160036).pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Abstrak) Abstrak Laporan Skripsi Rama Hasan Hidayatullah (3332160036).pdf Download (19kB)

Abstract

Peramalan beban listrik jangka pendek merupakan faktor yang sangat penting dalam perencanaan dan pengoperasian sistem tenaga listrik. Tujuan dari peramalan beban listrik adalah agar permintaan listrik dan penyediaan listrik dapat seimbang. Karakteristik beban di wilayah Cilegon sangat fluktuatif sehingga pada penelitian ini digunakan metode OPELM (Optimally Pruned Extreme Learning Machine) untuk meramalkan beban listrik. Kelebihan OPELM ada pada learning speed yang cepat dan pemilihan model yang tepat meskipun datanya mempunyai pola tidak linier. Keakuratan metode OPELM dapat diketahui dengan menggunakan data aktual. Kriteria keakuratan yang digunakan adalah MAPE (Mean Absolute Percent Error). Error rata-rata hasil pengujian peramalan paling minimum menunjukkan MAPE sebesar 2,1252%.

Item Type:	Thesis (S1)
Contributors:	Contribution Contributors NIP/NIM Thesis advisor Santoso, Iman UNSPECIFIED Thesis advisor Martiningsih, Wahyuni UNSPECIFIED
Uncontrolled Keywords:	Peramalan Beban, OPELM, Sistem Kelistrikan
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	03-Fakultas Teknik > 20201-Jurusan Teknik Elektro
Depositing User:	Perpustakaan FT
Date Deposited:	12 Jul 2024 12:51
Last Modified:	12 Jul 2024 12:51
URI:	http://eprints.untirta.ac.id/id/eprint/38319

Actions (login required)

View Item