PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM

Arfiansyah Rahman

Abstract


Makalah ini memaparkan hasil penelitian tentang prakiraan beban puncak jangka panjang berbasis kecerdasan buatan menggunakan algoritma ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Data masukan yang digunakan adalah faktor-faktor utama yang mempengaruhi kenaikan beban listrik dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2008. Hasil prakiraan beban puncak pada akhir tahun 2025 dengan aplikasi ANFIS  (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) tidak berbeda jauh dengan prakiraan dalam Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional (RUKN), yaitu masing-masing sebesar 79.134MW dan 79.920 MW, dengan kelajuan rata - rata sekitar 6,93%  setiap tahunnya.

Kata kunci: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, beban puncak, perkiraan beban jangka panjang, 


References


Nurhayati, W. ,2007, Model prakiraan beban listik jangka pendek menggunakan aplikasi ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM), Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia. [2] Kuncoro, A., H., 2005. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Peramalan Listrik Jangka Panjang Pada System Kelistrikan Indonesia. Bekasi: Universitas Indonesia. [3] Abdullah, A., G., 2005. Perencanaan dan Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Prediksi Beban Listrik Harian Berbasis Logika Fuzzy. Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia. [4] Jang, J., S., R., Sun, C., T., Mizutani,E., 1997 , Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall International, New Jersey. [5] Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu,Yogyakarta. [6] Adi, A., S. , 2000, Studi dan Penerapan Model Neuro-Fuzzy Dalam Prakiraan Cuaca, Skripsi S1 Jurusan Teknik Fisika ITB. [7] Anonim, Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional, Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral, Jakarta, 25 April 2005.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.