PERAMALAN SUSUT ENERGI JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK BERDASARKAN KESEIMBANGAN BEBAN - Mahendra, Puguh Ady; Kartini, Unit Three; Haryudo, Subuh Isnur; aribowo, widi (JURNAL TEKNIK ELEKTRO, 2021)
Abstrak Pada proses penyaluran energi listrik terdapat suatu faktor rugi-rugi daya atau susut (losses). Susut (losses) adalah hilangnya energi listrik yang mempengaruhi keandalan kualitas energi listrik yang dipasok ke pelanggan. Salah satu permasalahan Perusahaan Listrik Negara (PLN) adalah tingginya nilai susut energi listrik akibat adanya ketidakseimbangan beban antar fasa pada jaringan distribusi tegangan rendah. Untuk mengurangi potensi susut energi yang tinggi di masa depan, dilakukan peramalan susut energi berdasarkan keseimbangan beban. Analisis keseimbangan beban pada jaringan distribusi tegangan rendah dilakukan guna mengurangi susut (losses) akibat adanya arus netral pada transformator. Penelitian ini menjelaskan metode peramalan berdasarkan keseimbangan beban. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah Fuzzy Logic dan Feed Forward Neural Network. Peramalan susut energi jangka pendek merujuk pada perhitungan harian susut energi. Tujuan penelitian ini adalah memahami perhitungan susut energi berdasarkan keseimbangan beban dan mengetahui nilai susut energi yang terjadi selama satu hari kedepan. Penelitian ini memiliki kebaruan yaitu dilakukan peramalan susut energi jangka pendek menggunakan metode Fuzzy Logic dan Feed Forward Neural Network (F-FFNN) berdasarkan keseimbangan beban. Variabel masukan yang digunakan adalah data beban aktual PLN area Surabaya Barat. Berdasarkan hasil dari peramalan jangka pendek didapatkan hasil perhitungan nilai MSE sebesar 0,000131627 dan nilai MAPE sebesar 0,029797424%. Sehingga dengan menggunakan metode Fuzzy Logic dan Feed Forward Neural Network (F-FFNN) didapatkan hasil peramalan yang maksimal dan lebih akurat selama satu hari kedepan. Hasil peramalan nantinya dapat digunakan oleh instansi terkait sebagai bahan pertimbangan guna meminimalisir kerugian energi listrik yang terjadi di masa depan. Kata Kunci: Feed Forward Neural Network, Fuzzy Logic, Keseimbangan Beban, Peramalan, Susut Energi