PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING DECOMPOSITION FEED FORWARD NEURAL NETWORK (FMADM-Dec-FFNN) - Habbib Rakhasiwi Aminulloh; Unit Three Kartini (Universitas Negeri Surabaya, 2020)
Seiring berjalannya waktu, energi listrik yang sekarang dapat dimanfaatkan merupakan kebutuhan pokok dalam kehidupan sehari-hari. Kebutuhan tenaga listrik digunakan dalam beberapa sektor, antara lain sektor rumah tangga, industri, usaha komersial, dan tempat layanan umum. Konsumsi listrik pada suatu rentang waktu tidak dapat dihitung secara pasti. Oleh karena itu, dilakukan permalan konsumsi energi listrik yang bertujuan menghindari kekurangan persediaan energi listrik. Pada penelitian ini digunakan metode hybrid fuzzy multi-attribute making decision decomposition Feed Forward Neural Netwok (FMADM-Dec-FFNN) selama satu minggu kedepan. menggunakan variable masukan yakni data beban aktual pada PLN area Surabaya barat, pelanggan golongan bisnis dan industri bulan November 2019 data dari BMKG. Dan mendapati hasil MSE sebesar 0.0000300489 untuk golongan bisnis dan 0.0009681912 untuk golongan industri pada pola 2 dan untuk pola 3 mendapat nilai MSE sebesar 0.0006187315 untuk golongan bisnis dan 0.0009176792 untuk golongan industri. Kata Kunci: Peramalan Jangka Pendek, FMADM, Decomposition, Feed Forward Neural Network, Beban Listrik