PERAMALAN DAYA LISTRIK JANGKA PENDEK PADA PLTU GRESIK MENGGUNAKAN METODE DECOMPOSITION FEED FORWARD NEURAL NETWORK BERDASARKAN INDEKS KEANDALAN - DZIKRI MUHAJIR EL FAHMI; UNIT THREE KARTINI (Universitas Negeri Surabaya, 2020)
Energi listrik merupakan kebutuhan masyarakat yang sangat penting. Sehingga energi listrik harus dipersiapkan dengan baik dalam rencana produksi dimasa depan. Untuk mempersiapkan kebutuhan energi listrik diperlukan peramalan daya listrik yang akan diproduksi oleh pusat listrik. Dalam memperkirakan daya listrik harus mengingat masalah keandalan pusat listrik, agar daya yang terhubung dalam sistem selalu tersedia untuk melayani permintaan konsumen. Pada penelitian ini dilakukan peramalan daya listrik jangka pendek pada PLTU Gresik menggunakan metode hybrid Decomposition Feed Forward Neural Network (D-FFNN) berdasarkan indeks keandalan. Dengan menggunakan metode D-FFNN, didapatkan nilai error MAD sebesar 0.22 MW dan MAPE sebesar 0.0006%. Sehingga dengan menggunakan metode hybrid Decomposition Feed Forward Neural Network (D-FFNN) didapatkan hasil peramalan yang lebih akurat selama satu minggu kedepan.