Firliansyah Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Prog. Magister Teknik Elektro Unsyiah 2026 id Indonesia

Theses

Pertumbuhan beban listrik yang terus meningkat menuntut pengelolaan sistem distribusi tenaga listrik yang andal dan adaptif, khususnya dalam upaya meminimalkan Energy Not Supplied (ENS) akibat gangguan sistem, pemeliharaan terencana, dan kondisi tidak normal lainnya. Pada sistem distribusi tegangan menengah 20 kV Kota Banda Aceh, nilai ENS menjadi indikator penting dalam menilai kinerja keandalan dan kualitas pelayanan energi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara kuantitatif pengaruh prediksi beban listrik berbasis kecerdasan artifisial terhadap penurunan ENS pada sistem distribusi 20 kV Banda Aceh. Model prediksi beban dikembangkan menggunakan arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) dengan memanfaatkan data historis pembebanan dari Gardu Induk Lambaro, Jantho, Krueng Raya, dan Ulee Kareng sepanjang tahun 2024. Data beban dipra-pemrosesan untuk menghilangkan anomali dan menangkap pola musiman sebelum digunakan dalam pelatihan dan pengujian model. Hasil prediksi beban selanjutnya digunakan untuk mengestimasi nilai ENS pada berbagai skenario operasi sistem, termasuk kondisi normal dan gangguan, dengan membandingkan nilai ENS yang diperoleh dari pendekatan prediksi LSTM dan metode konvensional. Kinerja model prediksi dievaluasi menggunakan indikator MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu memprediksi beban listrik dengan tingkat akurasi yang tinggi, dengan nilai MAPE terbaik sebesar 2,56% pada Gardu Induk Ulee Kareng. Pemanfaatan hasil prediksi beban berbasis LSTM terbukti mampu menurunkan nilai ENS secara kuantitatif melalui perencanaan operasi dan penjadwalan pemeliharaan yang lebih proaktif, sehingga berkontribusi pada peningkatan keandalan sistem distribusi tenaga listrik di Banda Aceh. Kata kunci: Energy Not Supplied (ENS), Prediksi Beban, LSTM, Sistem Distribusi 20 kV, Keandalan Sistem. ELECTRIC POWER - ENGINERING 621.31 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1709073 2026-01-20 17:08:57 2026-01-21 10:20:56 machine generated