PERAMALAN BEBAN PUNCAK JANGKA PENDEK KHUSUS HARI LIBUR NASIONAL BERBASIS ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING, STUDI KASUS DI JAWA – BALI
ABSTRAK: Peramalan merupakan
upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada
masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan secara
sistematis.Penelitian ini mengkaji tentang algoritma Fuzzy Subtractive
Clustering (FSC) untuk peramalan beban puncak harian jangka pendek. Tujuan dari
penelitian ini adalah membandingkan hasil peramalan beban puncak antara
algoritma FSC dengan metode PLN, yaitu Koefisien Beban. Data historis
menggunakan data pengeluaran beban listrik dari P3B PT.PLN (Persero) Area III
Jawa Barat UPB-Cigereleng tahun 2006 sampai dengan 2012, setiap 30 menit dalam
6 jam mulai dari pukul 17.00 sampai dengan 22.00 WIB. Cara perhitungan
dilakukan dengan menggunakan algoritma FSC untuk mengetahui tingkat akurasi
prediksi dan nilai rata-rata error peramalan beban puncak. Melalui perhitungan
dan hasil simulasi didapatkan rata-rata error peramalan beban puncak dengan
menggunakan metode Koefisien Beban sebesar 3,11% dan rata-rata error peramalan
beban puncak dengan menggunakan algoritma FSC sebesar 0,002%. Sehingga dapat
menyimpulkan, bahwa peramalan beban menggunakan algoritma FSC memberikan hasil
peramalan yang lebih akurat dibanding dengan algoritma Koefisien Beban.
Kata kunci: Fuzzy Subtractive Clustering (FSC), Koefisien Beban,
Prediksi Beban Puncak Jangka Pendek
Penulis: A. TAUPIK RAHMAN,
NASRUN HARIYANTO, SABAT ANWARI
Kode Jurnal: jptlisetrodd140583
