UMM Institutional Repository

PRAKIRAAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK PADA GKB 2 UMM MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

HAKIM, IKHWANUL (2015) PRAKIRAAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK PADA GKB 2 UMM MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS). Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-ikhwanulha-39158-1-daftari-i.pdf

Download (761kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-ikhwanulha-39158-2-babi.pdf

Download (97kB) | Preview

Abstract

Prakiraan beban listrik merupakan salah satu hal yang sangat penting dalam sistem tenaga listrik. Hal ini dilakukan untuk dapat mengetahui daya listrik yang dibutuhkan di masa mendatang. Ada banyak metode yang bisa dan sudah banyak digunakan dalam melakukan prakiraan beban listrik, salah satunya adalah metode ANFIS. Dalam tugas akhir ini dilakukan prakiraan beban listrik jangka pendek yaitu prakiraan beban listrik harian selama seminggu pada GKB 2 UMM. Prakiraan dilakukan menggunakan m-file pada MATLAB yang berarti menggunakan cara manual. Pada program m-file terdapat 2 data masukan untuk 1 data target dengan laju pembelajaran 0.4 dan menggunakan epoh sebanyak 50 kali. Dari simulasi yang dilakukan didapatkan MAPE prakiraan pada hari senin sampai minggu secara berurutan sebesar 0.7371%, 0.7909%, 0.8576%, 0.8993%, 0.9508%, 2.314% dan 1.226%. Dari hasil yang didapatkan tersebut dapat dikatakan bahwa prakiraan beban listrik harian menggunakan ANFIS memiliki akurasi yang sangat baik karena dibawah 25%.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering (20201)
Depositing User: CKO Repository
Date Deposited: 22 Mar 2016 12:30
Last Modified: 22 Mar 2016 12:30
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/21605

Actions (login required)

View Item View Item
UMM Official

© 2008 UMM Library. All Rights Reserved.
Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang East Java Indonesia - Phone +62341464318 ext. 150, 151 - Fax +62341464101
E-Mail : infopus[at]umm.ac.id - Website : http://lib.umm.ac.id - Online Catalog : http://laser.umm.ac.id - Repository : http://eprints.umm.ac.id

Web Analytics

UMM Institutional Repository is powered by :
EPrints Logo