Optimalisasi Forecasting Pembebanan Gardu Induk Jember Menggunakan Perbandingan Metode Time Series dan Fuzzy Sebagai Dasar Uprating Trafo - Galih Cahyaning Pratiwi; Muhammad A'an Auliq; Aji Brahma Nugroho (Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM), 2020)
Forecasting pembebanan jangka panjang dalam industri listrik diperlukan, karena menyediakan industri dengan permintaan daya masa depan yang berguna dalam menghasilkan, mentransmisikan dan mendistribusikan daya secara andal dan ekonomis. Belakangan ini, banyak teknik yang telah digunakan dalam forecasting, adapun teknik konvensional (deret waktu dan regresi), ada pula teknik kecerdasan buatan (fuzzy dan jaringan syaraf tiruan). Dalam tugas akhir ini perkiraan pembebanan jangka panjang disajikan dalam model deret waktu (time series) dan logika fuzzy yang dibandingkan tingkat akurasinya sebelum digunakan untuk forecasting jangka panjang. Model time series menggunakan histori data pembebanan Gardu Induk Jember, sedangkan model fuzzy dikembangkan berdasakan peningkatan jumlah penduduk, infrastruktur pendidikan, infrastruktur kesehatan dan histori pembebanan Gardu Induk Jember. Kedua model digunakan untuk forecasting pada tahun penelitian berlangsung, yang dibandingkan tingkat akurasinya untuk forecasting pembebanan tahun 2019-2027. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa antara 2 model yang diusulkan, model fuzzy lebih akurat. Analisis hasil forecasting menunjukkan bahwa transformator I mendekati batas maksimum pada tahun 2024 dengan pembebanan berkisar 42,9MVA, transformator II tidak diketahui tahun pembebanan mendekati batas maksimumnya, transformator III mendekati batas maksimum pada tahun 2023 dengan pembebanan berkisar 47,5MVA, transformator IV mendekati batas maksimum pada tahun 2021 dengan pembebanan berkisar 43,5MVA.