Skripsi

Komparasi peramalan pertumbuhan beban transformator menggunakan metode random forest dan autoregressive integrated moving average (ARIMA) / Aldrich Akbar Assagaf

Abstrak
Perkembangan zaman selalu diiringi oleh meningkatnya jumlah penduduk sehingga kebutuhan pasokan listrik juga terus bertambah. Kehandalan transformator begitu penting dalam mendukung kelancaran distribusi sistem tenaga listrik. Satu diantara upaya untuk mangatasi hal tersebut ialah dengan melakukan perawatan terhadap transformator secara berkala. Peramalan pertumbuhan beban transformator dibutuhkan untuk mengambil keputusan mengenai kenaikan beban dalam jangka pendek panjang serta menengah. Data yang dipakai ialah data beban puncak trafo tipe SFZ11-60000/150 dan data Badan Pusat Statistik Probolinggo berupa jumlah pelanggan listrik dan jumlah penduduk Probolinggo. Menggunakan metode Random Forest Regression dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Berdasarkan perhitungan keselahan dengan metode MAPE MAE MSE SAE dan RMSE didapatkan hasil untuk Random Forest Regression secara berurutan yaitu 4 73 42 91 3605 14 514 99 dan 60 04. Sedangkan untuk ARIMA didapatkan hasil yaitu 1 13 53 16 3497 33 638 dan 59 13. Dengan demikian didapatkan juga hasil peramalan untuk metode Random Forest Regression hasil peramalan ditahun 2024 dan 2025 menunjukkan hasil yang rata (flat) karena data yang tersedia tidak cukup untuk membuat metode tersebut meramalkan pertumbuhan beban dengan baik. Sedangankan untuk metode ARIMA menunjukan hasil pertumbuhan beban yang fluktuatif dengan kondisi transformator yang masih ringan di dua tahun pertama dan kondisi optimal pertama didapat di tahun 2026 bulan oktober.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Elektro, 2024.

Deskripsi Fisik

xv, 37 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

4499/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. PERAMALAN PERTUMBUHAN BEBAN TRANSFORMATOR
2. RANDOM FOREST REGRESSION -AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
3. TRANSFORMER LOAD GROWTH FORECASTING

Pembimbing

1. Langlang Gumilar, S.st., M.t.

Lampiran Berkas