Perpustakaan Digital ITB

Permasalahan yang dikaji dalam Tugas Akhir ini adalah prediksi beban listrik maksimum harian untuk PLN P2B Jawa Bali dengan menggunakan data historis beban maksimum, minimum, dan rata-rata. Tugas Akhir ini ingin menemukan model yang tepat untuk melakukan prediksi dan mengembangkan aplikasi pendukung prediksi berdasarkan model tersebut. Selain data historis, digunakan juga data jenis hari, jenis hari libur, dan pemisahan berdasarkan daerah untuk mendukung prediksi. Dari teknik-teknik yang biasa digunakan untuk prediksi beban listrik dipilih jaringan saraf tiruan dan model SARIMAX. Pada Tugas Akhir ini dilakukan eksperimen dengan kedua teknik untuk mencari konfigurasi yang tepat agar model hasil teknik tersebut dapat memodelkan beban listrik dengan baik. Konfigurasi tersebut kemudian dievaluasi dan dibandingkan satu sama lain dan dengan target PLN. Kedua model dalam hal ini belum dapat mencapai Mean Absolute Percentage Error sebesar 2% yang ditargetkan PLN. Hasil prediksi model SARIMAX dalam hal ini lebih akurat dengan MAPE 2,4% jika dibandingkan jaringan saraf tiruan dengan MAPE 2,7% berdasarkan data uji. Evaluasi dari segi kecepatan pembangunan model dan simpangan baku dari kesalahan juga menunjukkan bahwa model SARIMAX bekerja lebih baik. Kemudian setelah evaluasi dari model dilakukan, dikembangkan aplikasi yang dapat membangun model serupa untuk melakukan prediksi. Aplikasi ini pada akhirnya berperan memudahkan prediksi untuk dilakukan. Kemudahan prediksi dalam hal ini dipastikan dengan melakukan pengujian terhadap kebutuhan fungsional dari aplikasi. Dari keseluruhan pengerjaan Tugas Akhir ini dapat disimpulkan jaringan saraf tiruan dan model SARIMAX dapat digunakan untuk melakukan prediksi beban listrik walau MAPE model hasil kedua teknik belum mencapai target. Selain itu, aplikasi yang dikembangkan sudah memfasilitasi prediksi agar lebih mudah untuk dilakukan.