Ramadhan Teja Kusuma Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2026 id Indonesia

Theses

Prediksi konsumsi energi listrik merupakan aspek penting dalam manajemen sistem kelistrikan karena berperan dalam mendukung efisiensi perencanaan dan keandalan distribusi daya. Pola konsumsi energi listrik di wilayah Banda Aceh bersifat fluktuatif dan non-linear, sehingga diperlukan metode prediksi yang mampu merepresentasikan karakteristik data tersebut secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi konsumsi energi listrik berbasis data historis menggunakan algoritma Decision Tree Regression (DTR). Data yang digunakan merupakan data konsumsi energi listrik dalam tiga skala waktu, yaitu jam-jaman, harian, dan mingguan, tanpa melibatkan variabel eksternal seperti suhu dan indikator ekonomi. Metode penelitian meliputi pengumpulan dan praproses data, pemisahan data menjadi data pelatihan dan pengujian, pelatihan model DTR, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model DTR menghasilkan tingkat akurasi yang relatif tinggi pada seluruh titik pengamatan, dengan nilai R² berkisar antara 0,958 hingga 0,999. Secara kuantitatif, model menghasilkan MAE dan RMSE masing-masing sebesar 59,745 dan 77,456 pada TD 1 Lambaro; 51,840 dan 72,689 pada TD 2 Lambaro; 279,183 dan 416,694 pada TD 3 Lambaro; 19,804 dan 26,345 pada GI Jantho; serta 167,803 dan 347,474 pada GI Ulee Kareng. Hasil ini menunjukkan bahwa model DTR memiliki performa sangat baik terutama pada unit dengan pola beban yang fluktuatif seperti TD 1 dan TD 2 Lambaro, serta mampu mengikuti pola beban puncak secara adaptif dibandingkan regresi linier. Dengan demikian, model DTR berbasis data historis terbukti efektif digunakan sebagai alat bantu perencanaan dan pengambilan keputusan operasional dalam pengelolaan distribusi energi listrik. Kata kunci: Prediksi konsumsi energi, decision tree regression, data historis, Banda Aceh, time-series. ELECTRIC POWER - MEASUREMENT ALGORITHMS 621.374 5 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1710287 2026-01-23 16:29:26 2026-02-09 15:07:40 machine generated