PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM

Arfiansyah Rahman, Ade Gaffar Abdullah, Dadang Lukman Hakim

Abstract


Makalah ini memaparkan hasil penelitian tentang prakiraan beban puncak jangka panjang berbasis kecerdasan buatan menggunakan algoritma ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Data masukan yang digunakan adalah faktor-faktor utama yang mempengaruhi kenaikan beban listrik dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2008. Hasil prakiraan beban puncak pada akhir tahun 2025 dengan aplikasi ANFIS  (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) tidak berbeda jauh dengan prakiraan dalam Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional (RUKN), yaitu masing-masing sebesar 79.134MW dan 79.920 MW, dengan kelajuan rata - rata sekitar 6,93%  setiap tahunnya.

Full Text:

PDF

References


Nurhayati, W. ,2007, Model prakiraan beban listik jangka pendek menggunakan aplikasi ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM), Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.

Kuncoro, A., H., 2005. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Peramalan Listrik Jangka Panjang Pada System Kelistrikan Indonesia. Bekasi: Universitas Indonesia.

Abdullah, A., G., 2005. Perencanaan dan Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Prediksi Beban Listrik Harian Berbasis Logika Fuzzy. Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.

Jang, J., S., R., Sun, C., T., Mizutani,E., 1997 , Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall International, New Jersey.

Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu,Yogyakarta.

Adi, A., S. , 2000, Studi dan Penerapan Model Neuro-Fuzzy Dalam Prakiraan Cuaca, Skripsi S1 Jurusan Teknik Fisika ITB.

Anonim, Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional, Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral, Jakarta, 25 April 2005.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.