MINIMALISASI SUSUT ENERGI PADA JARINGAN DISTRIBUSI TAK SEIMBANG MENGGUNAKAN METODE SENSITIVITAS DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK BERDASARKAN FAKTOR LOSSES - WELBI RENALDI SUKRISNA; UNIT THREE KARTINI (Universitas Negeri Surabaya, 2020)
Kebutuhan energi listrik yang tinggi menuntut optimalnya efisiensi system penyaluran pada jaringan distribusi tenaga listrik. Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh Perusahaan Listrik Negara (PLN) adalah besarnya kerugian energi listrik yang terjadi pada jaringan, dalam hal ini jaringan tegangan menengah penyulang Ahmad Yani. Penyulang Ahmad Yani merupakan salah satu penyulang radial yang terdiri dari 86 transformator distribusi dan panjang saluran mencapai 255 km. Pada penelitian ini menggunakan metode hybrid Sensitivitas – Feed Forward Neural Network (S-FFNN) sebagai metode perhitungan susut energi listrik yang digunakan untuk meminimalisasi susut energi. Hasil dari perhitungan susut energi berdasarkan data PLN didapatkan nilai sebesar 72.658,94 kWh atau 1.6% dengan efisiensi penyaluran 98.4%. Sedangkan dengan menggunakan metode hybrid Sensitivitas – FeedForward Neural Network (S-FFNN) didapat nilai susut energi sebesar 66.640,42 kWh atau 1.5% dengan efisiensi penyaluran 98.5%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode hybrid S-FFNN dapat meminimalisasi susut energi sebesar 0.1%.