Show simple item record

dc.contributor.authorPrisai Barus, Andika
dc.date.accessioned2024-08-02T07:05:20Z
dc.date.available2024-08-02T07:05:20Z
dc.date.issued2024-08-02
dc.identifier.urihttps://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/11975
dc.description.abstractPerancangan ini tentang meramalkan beban 1 minggu ke depan pada sistem JAMALI menggunakan metode MK-ELM dengan tujuan memberikan hasil ramalan yang akurat. Kebutuhan energi listrik yang terus meningkat secara dinamis, menjadikan peramalan beban listrik yang akurat menjadi sangat penting untuk perencanaan dan pengelolaan sistem distribusi listrik. MK-ELM merupakan pengembangan dari metode extreme learning machine (ELM) yang menggabungkan teknik kernel untuk meningkatkan kemampuan generalisasi dan akurasi model. Data yang digunakan dalam perancangan ini ialah data beban listrik historis sistem JAMALI tanggal 1 Agustus 2022 sampai tanggal 18 September 2022. Hasil perancangan menunjukkan bahwa metode MK-ELM mampu memberikan hasil peramalan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode ELM dan metode regresi linear sederhana. Metode MK-ELM dengan penggunaan parameter kombinasi kernel RBF=30, linear=1, dan polynomial=1, nilai regularization coefficient=30, kernel sum=1, dan nilai gamma RBF=1 diperoleh nilai MSE sebesar 0,0058, MAE sebesar 0,0556, dan MAPE sebesar 0,312%. Perancangan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem manajemen energi yang lebih efektif dan efisien.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.subjectPeramalan Beban Listrik, MK-ELM, ELM, Regresi Linear Sederhanaen_US
dc.titlePERAMALAN BEBAN LISTRIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI KERNEL EXTREME LEARNING MACHINEen_US
dc.typeThesisen_US


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record