Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Rencana pengembangan sistem tenaga listrik dimulai dengan suatu peramalan untuk mengetahui lehih dulu kebutuhan tenaga listrik dan beban dimasa yang akan datang. Peramalan dari keduanya diperlukan saat memutuskan perencanaan yang etektif. Peramalan yang dimaksud disini adalah merupakan pernyataan apa yang akan terjadi bila kondisi tertentu atau kecenderungan terus menerus dengan anggapan bahwa penyebab kejadian tersebut dapat diatur oleh manusia, sehingga bila hasil ramalan tidak seperti yang diinginkan masih mungkin dengan kemampuan manusia untuk merubahnya. Peramalan kebutuhan tenaga listrik untuk setiap sektor pelanggan menggunakan metode hasilnya diuji secara statistik. Variabel-variabel bebas sepeti jumlah pelanggan, produk domestik regional bruto dan harga listrik diramalkan juga dengan metode ekonometrik baik dengan penyelesaian regresi berganda ataupun sederhana serta di uji secara statistik. Jumlah penduduk diramalkan dengan trend eksponensial dan ratio elektrifikasi diramalkan dengan metode Gompertz. Data skunder yang digunakan adalah data tahun 1989 sampai dengan tahun 1997 kecuali tjntuk produk domestik regional bruto menggunakan data tahun 1989 sampai dengan tahun 1996. Data primer yang digunakan dianggap berlaku selama selang waktu peramalan. Peramalan yang diperoleh adalah peramalan kebutuhan tenaga listrik dan beban puncaknya dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2007.

Abstrak :
Listrik adalah penggerak utama dari aktifitas ekonomi suatu negara Di Indonesia bahan bakar dari sistem kelistrikan berasal dari sumber daya alam. Batam yang mempunyai posisi strategis di antara daerah lain Indonesia memiliki rasio elektrifikasi yang tertinggi karena Batam terhubungkan dengan gas pipa yang membuat Batam memiliki pasokan gas untuk menghasilkan listrik dan ke depan untuk memenuhi permintaan Singapura untuk mengekspor listrik. Tesis ini mendiskusikan untuk memperkirakan risiko dan keuntungan dalam menghasilkan listrik di Batam untuk keperluan dalam negeri dan untuk ekspor ke Singapura dengan menggunakan Efficient Frontier. Kegiatan ekspor listrik ke Singapura akan menyempurnakan sistem kelistrikan di Indonesia meningkatkan nilai keuntungan dari pembangkit listrik di Indonesia dan menciptakan lapangan kerja baru di Indonesia serta memaksimalkan penggunaan sumber daya alam untuk keperluan dalam negeri. ...... Electricity is the main driver of the economic activity in a country In Indonesia the fuel of electricity system is still coming from the natural resources. Batam has strategic position among other areas in Indonesia to have the highest electrification ratio as it has connected with the gas pipeline which enable to supply gas to Batam for generating electricity and further to meet the request by Singapore to export electricity. This thesis discussed on the forecasting risk and return to provide electricity in Batam for domestic purpose and to export to Singapore by using Efficient Frontier. Exporting electricity to Singapore will improve the electricity system in Indonesia increase the profitability of the power plant in Indonesia create employment in Indonesia and maximize the natural resources for domestic usage Key words Electricity fuel power generation risk and return efficient frontier.

Abstrak :
Saat ini peramalan beban listrik hanya menggunakan acuan data historis sebagai masukan pada metode peramalan beban. Berbagai jenis metode digunakan untuk menghasilkan peramalan beban yang akurat dan presisi dengan harapan daya yang disalurkan tepat ukuran sesuai dengan kebutuhan beban listrik konsumen. Skripsi ini membahas teknik kombinasi metode permodelan Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang dikaitkan dengan metode regresi linear dari hubungan suhu dan beban listrik untuk menghasilkan metode peramalan yang lebih akurat dan presisi dari sekedar peramalan beban yang mengacu pada data historis saja. Berdasarkan hasil, terlihat bahwa MAPE kombinasi peramalan (4,19%) lebih baik dibanding menggunakan metode ARIMA (5,16%) dan Regresi Linear (5,28%) saja. ......Nowadays electrical load forecasting uses historical data as a reference input on load forecasting method. Various types of this methods used to produce an accurate load forecasting and precision in the hope that appropriate resources are distributed according to the size of electrical load demand of consumers. This research will discuss combination technique of Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), which is associated with linear regression method from the relationship of temperature and electrical load to produce a more accurate and precise than a load forecasting based on historical data only. The final results show that combination technique gives MAPE 4,19%, better than ARIMA (5,16) and Linear Regression (5,28%).

Abstrak :
Sebagai dasar dalam perencanaan operasi, dibutuhkan prakiraan yang tepat untuk mengetahui kebutuhan tenaga listrik dalam periode waktu tertentu. Prakiraan biasanya berupa prakiraan beban load forecasting meliputi beban puncak MW, dan prakiraan kebutuhan energi listrik MWh. Dalam melakukan prakiraan telah berkembang berbagai macam metode, salah satunya metode koefisien yang digunakan oleh PT PLN Persero- P2B untuk memprakirakan beban harian dan mingguan dengan data realisasi 3 tahun sebagai pengembangan dari metode autoregresi. Metode prakiraan ini merupakan metode yang relatif akurat dengan tingkat kesalahan terhadap nilai-nilai beban aktual berkisar 5 - 10.

---

A basis for operations planning, precise forecasts are needed to determine the demand for electricity over a period of time. Forecasts usually includes load forecasting including peak load MW, and forecasts for electrical energy MWh. In doing the work has evolved a variety of methods, one of which is the coefficient method used by PT PLN Persero P2B to forecast daily and weekly loads with 3 years realization data as the development of the autoregression method. This forecasting method is a relatively accurate method with an error rate against actual load values ranging from 5 10.

Abstrak :
Listrik merupakan salah satu kebutuhan yang paling penting bagi kehidupan sehari-hari. Mengingat begitu besar kebutuhan beban listrik yang terus meningkat seiring dengan berjalannya waktu, oleh karena itu diperlukan peramalan beban listrik untuk menjaga kestabilan sistem tenaga listrik. Dalam skripsi ini, data historis digunakan sebagai data acuan dan peramalan dilakukan menggunakan metode koefisien beban untuk meramalkan beban puncak mingguan dari tahun 2017 sampai 2020 pada sistem interkoneksi Jawa-Bali. Hasil analisa menunjukan nilai beban puncak untuk empat tahun terakhir tahun terjadi pada pekan ke 42 yaitu pada tahun 2017 sebesar 26.173 MW, tahun 2018 sebesar 25.630 MW, tahun 2019 sebesar 26.219 MW, dan tahun 2020 sebesar 26.822 MW. Di sisi lain persentase kesalahan peramalan beban puncak tertinggi pada tahun 2017 sebesar 12,717 yang terjadi pada hari raya idul fitri. Tingkat akurasi pada metode koefisien beban dapat dikatakan cukup baik karena rata-rata persentase kesalahan pada tahun 2017 bernilai rendah yaitu sebesar 1,66. ...... Electricity is one of the most important needs for everyday life. Given the huge demand for electrical loads that increase continously over time, therefore the electrical load forecasting is required to maintain the stability of the electrical system. In this paper, historical data used as the reference and the load coefficient method is used to forecast weekly peak load from 2017 to 2020 on Jawa Bali system interconnection. The result of the analysis shows the peak load value for the last four years occurred in the 42nd week. In 2017 the peak load value is 26,173 MW, in 2018 the peak load value is 25,630 MW, the peak load value in 2019 is 26,219 MW, and the peak load value in 2020 is 26,822 MW. On the other hand, the highest error percentage of peak load in the year 2017 amounted to 12.29 which occurred on Idul Fitri holidays. The accuracy of the load coefficient method can be quite good because the average error percentage in 2017 is at the low catagorized on 1.66.

Abstrak :
Skripsi ini melakukan peramalan beban persetengahjam untuk tanggal 25 Desember tahun 2017 dan 2018 menggunakan metode koefisien beban dengan data historis tiga dan empat tahun sebelumnya sebagai acuan. Peramalan beban untuk tanggal 25 Desember 2018 bertujuan untuk mengetahui profil singkat beban persetengahjam pada tanggal tersebut. Dengan membandingkan data peramalan dengan data realisasi, penelitian ini menyatakan bahwa metode koefisien beban dianggap cukup akurat dalam melakukan peramalan pada tanggal 25 Desember 2017; peramalan beban persetengahjam dengan metode koefisien beban memperoleh nilai persentase galat APE sebesar 2,17 ; beban puncak harian pada tanggal 25 Desember 2018 akan terjadi pada pukul 18.30 dengan nilai beban 21.068 MW, sedangkan beban terendahnya akan terjadi pada pukul 07.00 dengan nilai beban 16.364,81 MW. ...... The focus of this study is to do the electrical forecasting every half hour on December 25th 2017 and 2018 using load coefficient method reference to the historical data. Load forecasting on December 25th, 2018 aims to find out the simple profile of load every half hour on the day. By comparing the forecasting data we have with the realization one, this study indicate that the load coefficient method is considered to be quite accurate for load forecasting on December 25th 2017 peak loads occur half an hour earlier than the forcasting load forecasting every half an hour by load coefficient method obtains absolute percentage error APE of 2,17 daily peak load on December 25th, 2018 will occur at 06.30 PM with load value of 21.068MW, while the lowest load will occur at 07.00 AM with load value of 16.364,81 MW.