PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAGSEL BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN - Emidiana, Emidiana (JURNAL AMPERE, 2016)
Dengan  semakin  meningkatnya  kebutuhan  tenaga  listrik  dan  beragamnya  karakteristikpelanggan,  perusahaan penyedia tenaga listrik harus mampu memprediksi  jumlah kebutuhan energilistrik pada  periode tertentu agar  pelayanan  kepada  pelanggan tetap handal  dan ekonomis.  Energitenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, berarti energi yang dibangkitkan dan disalurkanharus sesuai dengan kebutuhan.  Jika listrik yang tersedia melebihi kebutuhan maka frekwensi sistemakan naik,  sedangkan jika kurang maka frekwensi sistem akan turun. Karena kebutuhan listrik tidaklinier, maka diperlukan suatu metode yang dapat  memprediksi  kebutuhan listrik dengan tepat.  Salahsatu  metode  tersebut  adalah  Artificial  Neural  Network  (Jaringan  Syaraf  Tiruan)  yang  mempunyaikemampuan  pendekatan yang  baik terhadap ketidaklinieran.  Pada  penelitian ini  dilakukan prediksibeban  listrik  jangka  pendek  di  wilayah  Sumbagsel  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  denganprogram Matlab. Hasil prediksi dibandingkan dengan data aktual. Rata-rata MAPE hasil prediksi adalahsebesar  3,2471%.  Error  peramalan  masih  dalam batas  toleransi  deviasi  peramalan  beban  yangditentukan oleh PLN yaitu sebesar ± 5%.