PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAGSEL BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN - Emidiana, Emidiana (Universitas PGRI Palembang, 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%.