Pondes Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2026

Theses

Kebutuhan energi listrik di Kabupaten Pidie terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk dan bertambahnya aktivitas rumah tangga, bisnis, industri, sosial dan pemerintahan. menimbulkan tantangan dalam penyusunan perencanaan energi yang akurat. Namun, pola konsumsi listrik di Kabupaten Pidie tidak selalu stabil. Faktor eksternal seperti perubahan musim, kondisi iklim, serta pola aktivitas masyarakat sering kali memengaruhi tingkat penggunaan energi. Kompleksitas faktor-faktor tersebut menjadikan prediksi konsumsi energi listrik sebagai tantangan tersendiri. Metode berbasis statistik kerap kali tidak mampu menangkap hubungan nonlinier dan kompleks antar variabel konsumsi energi, sehingga akurasi prediksi menjadi rendah. Permasalahan ini mendorong perlunya penerapan metode kecerdasan artifisial yang lebih adaptif dan presisi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi model prediksi konsumsi energi berbasis algoritma Random Forest yang dioptimalkan melalui Grid Search untuk menentukan parameter terbaik dan divalidasi menggunakan Cross Validation agar performa model tetap konsisten pada berbagai kondisi data. Model yang diusulkan diharapkan mampu menghasilkan prediksi yang stabil, akurat, serta mampu menyesuaikan diri terhadap variasi pola konsumsi energi, sehingga dapat digunakan sebagai dasar perencanaan energi listrik kabupaten Pidie yang lebih efisien, andal, dan berkelanjutan. Kata kunci: Model Prediksi, konsumsi energi, Random Forest, Grid Search, Cross Validation 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1709617 2026-01-21 17:52:00 2026-01-22 09:57:04 machine generated