Perancangan Model Peramalan Konsumsi Energi Listrik Bangunan dengan Clustering dan Artificial Neural Network

Abstract

Proyeksi penggunaan energi listrik di Indonesia untuk sektor industri, rumah tangga, dan komersial diperkirakan akan mengalami peningkatan hingga tahun 2050. Proyeksi peningkatan penggunaan energi listrik perlu diiringi dengan adanya sistem manajemen energi yang baik, sehingga penggunaan energi listrik bangunan di Indonesia dapat dilakukan secara lebih efisien agar dapat membantu penghematan penggunaan energi dan penurunan biaya operasional. Sistem manajemen energi yang baik dapat dicapai dengan adanya peramalan jumlah konsumsi energi listrik bangunan yang akurat. Tingkat akurasi peramalan konsumsi energi listrik bangunan yang tinggi penting untuk perencanaan supply dan demand karena dapat mencegah permasalahan kelebihan dan kekurangan daya. Penelitian dilakukan untuk merancang model peramalan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan menggunakan MultiLayer Perceptron Neural Network (MLP-NN) yang dikombinasikan dengan clustering. Hasil peramalan menggunakan model peramalan MLP-NN tanpa clustering menghasilkan tingkat error yang lebih rendah dibandingkan model peramalan menggunakan clustering. Uji statistik menunjukkan bahwa hasil peramalan tanpa clustering dan dengan clustering signifikan berbeda. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan model peramalan MLP-NN tanpa clustering untuk digunakan dalam meramalkan kebutuhan energi listrik bangunan untuk periode 1 jam ke depan.