PERAMALAN BEBAN JANGKA PENDEK PADA HARI LIBUR DI BALI MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) - Doan Wihardono, Juniar; Dharma, Agus; Mataram, I Made (Jurnal SPEKTRUM; Vol 3 No 2 (2016): Jurnal SPEKTRUM, 2016)
Peramalan beban merupakan suatu kegiatan untuk memperkirakan kondisi beban pada hari yang akan datang. Kondisi beban pada saat hari libur merupakan suatu fenomena yang sangat menarik untuk diketahui. Fenomena ini terjadi di Bali yaitu pada saat hari Raya Nyepi. Karena, kondisi beban pada hari Raya Nyepi akan mengalami penurunan yang sangat drastis. Kondisi tersebut perlu diketahui agar operasi sistem tenaga listrik dapat berjalan secara optimal. Metode peramalan beban pada penelitian ini menggunakan metode Generalized Regression Neural Nework (GRNN) yang dibandingkan dengan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Data pada proses peramalan menggunakan data beban puncak harian pada hari libur di Bali antara tahun 2010 sampai 2014. Pemilihan data difokuskan pada data beban puncak pada 5 hari sebelum hari libur (h-4) sampai hari libur (h). Metode GRNN menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.020089 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2.01%. sedangkan metode RBFNN menghasilkan MSE sebesar 0.022757 dan MAPE sebesar 2,28%.
Keywords: Peramalan Beban, Hari libur, Metode GRNN, Metode RBFNN