A MODEL SISTEM DETEKSI KONDISI ABNORMAL PADA KONSUMSI ENERGI LISTRIK DI JARINGAN DISTRIBUSI 1 PHASE MENGGUNAKAN ANFIS - Jimmy Lukita (Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro, 2026)
Adaptive Neuro- Duzzy Inference System (ANFIS) terbukti mampu mengklasifikasikan pola konsumsi energi listrik degan akurasi rata-rata 66,64% dan tingkat kesalahan 33,36%. Variasi presisi terlihat pada setiap label, dimana label 1 dan 4 memiliki nilai rendah, sementara label 2,3,dan 5 menunjukkan performa lebih baik. Presisi tertinggi mencapai 94,28% pada lable 5 menandakan kemampuan ANFIS dalam mengenali pola konsumsi tertentu dengan lebih tepat. Keandalan model diperkuat melalui evaluasi menggunakan RMSE,MAE dan MBE tersebut menunjukkan kecenderungan underestimasi dalam skala yang sangat kecil. Selain itu, penerapan normalisasi data memberikan dampak positif terhadap performa model, dengan perbedaan signifikan dibandingkan data mentah, yaitu seilis RMSE sebesar 0,5022 dan MAE sebesar 0,3595. Temuan ini menekankan bahwa pemilihian fungsi keanggotaan yang terpat serta normalisasi data berperan penting dalam meningkatkan efektivitas anfis untuk deteksi anomali konsumsi listrik.