:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Studi analisis peramalan kebutuhan energi jangka panjang menggunakan metode neural network pada wilayah Jamali = Study analysis of long term demand forecasting using neural network in Jamali

Muhammad Pandu Rizkhi Prasetyo; Agus R. Utomo, supervisor; I Made Ardita Y., examiner; Faiz Husnayain, examiner (Universitas Indonesia, 2015)

 Abstrak

Pertumbuhan ekonomi dan populasi menyebabkan peningkatan konsumsi energi listrik. Oleh karena itu, konsumsi energi dan penyediaan daya di masa mendatang perlu diprakirakan sejak dini. Terdapat beberapa metode yang telah diterapkan, namun dalam hal ini penulis melakukan peramalan kebutuhan energi menggunakan metode Neural Network (NN) berdasarkan data-data meliputi rasio elektrifikasi, energi terjual pelanggan, PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) serta jumlah penduduk pada wilayah Jamali (Jawa Madura Bali). Adapun simulasi NN dilakukan pada software Matlab. Walaupun demikian, peramalan kebutuhan energi kali ini hanya dapat dilakukan pada waktu yang terbatas, karena tingkat kepercayaan ramalan menurun mengikuti kenaikan tahun dimana tingkat kepercayaan maksimum R2 = 0,9852 diperoleh pada peramalan kebutuhan energi selama 6 tahun ke depan.

Economic and population growth led to increased consumption of electrical energy. Therefore, energy consumption and power supply in the future need to be predicted early on. There are several methods that can be applied, but this study will use artificial Neural Network (ANN) for demand forecasting based on data that consist of electrification ratio, energy-sold customers, GDP (Gross Domestic Product) and the number of residents in the area of Jamali. The simulation is done by using Matlab. However, the peak demand forecasting can only be done in a limited time, because the confidence level forecast to decline following the year in which the increase in the maximum confidence level R2 = 0.9852 is obtained on demand forecasting for the next 6 years.

 File Digital: 1

Shelf
 S58442-muhammad pandu rizkhi .pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S58442
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Penerbitan : Depok: Universitas Indonesia, 2015
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : x , 46 pages : illustration ; 29 cm
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S58442 14-21-570817164 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20402346