Peramalan Jangka Pendek Beban Listrik Pada Hari Libur Di Jawa Tengah Dengan Metode Long Short Term Memory

Andreas, Novemi Uki (2022) Peramalan Jangka Pendek Beban Listrik Pada Hari Libur Di Jawa Tengah Dengan Metode Long Short Term Memory. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6032201127-Master_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Beban listrik di Indonesia dikategorikan dalam empat jenis konsumen dari jumlah terbesar adalah kosumen rumah tangga, komersil, industri dan fasilitas umum. Beban listrik sangat bervariasi hal ini dipengaruhi oleh aktifitas penduduk, cuaca atau iklim, ekonomi, kegiatan sosial, perencanaan kawasan industri dan demografi. Prakiraan atau peramalan beban yang akan terjadi di masa yang akan datang merupakan salah satu faktor dalam menentukan rencana operasi tenaga listrik untuk mencapai kaidah tujuan operasi sistem tenaga listrik. Akurasi dalam peramalan beban akan bermanfaat dalam meningkatkan efisiensi, menekan biaya pokok penyediaan tenaga listrik, pengaturan sistem transmisi dan distribusi atau perencanaan manajemen energi. Kondisi pembebanan pada hari libur di Jawa Tengah, Indonesia menarik untuk diamati khususnya adanya anomali kurva beban pada hari libur nasional, dimana terdapat lonjakan aktifitas diluar rumah yang berdampak pada penurunan beban tenaga listrik rumah tangga. Pada penelitian ini, peramalan beban dilakukan dengan mengoilah data historis beban listrik di Jawa Tengah, Indonesia selama 24 jam dengan pengambilan data per 30 menit dalam periode waktu 01 Januari 2018 - 31 Desember 2021. Dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) data dioleh untuk meramalkan beban jangka pendek pada hari raya idul fitri di waktu yang akan datang. Hasil uji peramalan dengan menggunakan LSTM didapatkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 361,0572 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,0786602, dari hasil tersebut metode ini dapat digunakan oleh operator tenaga listrik dalam meramalkan beban dengan melaukan modifikasi pada batasan nilai maximum dan minimum beban yang akan diramalkan. Sejalan dengan rencana organisasi dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komputer, metode ini dapat digunakan oleh operator sistem tenaga listrik dalam menjawab tantangan efisiensi operasi dan kehandalan pasokan listrik dapat terpenuhi, dalam peramalan kebutuhan beban jangka pendek dilakukan secera cepat dan akurat.
==============================================================================================================================
The electricity load in Indonesia is categorized into four types of consumer households with the largest number of households; commercial, industrial and public facilities. The electricity load varies greatly. This is influenced by population activities, weather or climate, economy, social activities, industrial estate planning and demographics. Forecasting or forecasting the load that will occur in the future is one of the factors in determining the electric power operation plan to achieve the operating goals of the electric power system. Accuracy in load forecasting will be beneficial in improving efficiency, reducing the basic costs of providing electricity, regulating transmission and distribution systems or planning energy management. The condition of loading on holidays in Central Java, Indonesia is interesting to observe, especially the anomaly of the load curve on national holidays, where there is a surge in activities outside the home which has an impact on reducing the burden of household electricity. In this study, load forecasting was carried out by processing historical data on electricity loads in Central Java, Indonesia for 24 hours by taking data per 30 minutes in the time period 01 January 2018 - 31 December 2021. By using the Long Short-Term Memory (LSTM) method, data is obtained to predict short-term burdens on Eid al-Fitr in the future. The results of the forecasting test using LSTM obtained a Root Mean Square Error (RMSE) value of 361.0572 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 0.0786602. From these results, this method can be used by electric power operators in forecasting the load by making modifications to the maximum and minimum value limits of the load to be predicted. In line with the organization's plan of utilizing information and computer technology, this method can be used by electric power system operators in responding to the challenges of operating efficiency and reliability of electricity supply that can be met and in forecasting short-term load needs is carried out as quickly and accurately.

Item Type:	Thesis (Masters)
Additional Information:	RTMT 658.403 55 And p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Peramalan Beban, Hari Libur, Metode LSTM. Expense Forecasting, Holidays, LSTM Method.
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Interdisciplinary School of Management and Technology (SIMT) > 61101-Master of Technology Management (MMT)
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	08 Jul 2026 04:09
Last Modified:	08 Jul 2026 04:09
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/134498

Actions (login required)

View Item