Studi Karakteristik Profile Beban Kelistrikan Area Jaringan Tangerang Menggunakan Analisa Multivariate

Adella Wendy Putri; Adri Senen

Authors

Adella Wendy Putri Institut Teknologi PLN
Adri Senen Institut Teknologi PLN

Keywords:

Beban listrik, Principal Component Analysis(PCA), K-means, Regresi Linear

Abstract

Analisis multivariat pada profil beban listrik adalah pendekatan yang penting untuk memahami pola penggunaan energi secara holistik dan mendalam. Dengan mengintegrasikan berbagai faktor yang mempengaruhi konsumsi energi listrik. Studi ini bertujuan untuk melakukan profilisasi beban listrik menggunakan metode analisis komponen utama (Principal Component Analysis, PCA) dan algoritma K-Means, serta mengevaluasi pemodelan dengan Regresi Linier Berganda dan menganalisis korelasi antara variabel-variabel terkait. Data beban listrik dari suatu wilayah tertentu dikumpulkan dan diolah menggunakan teknik PCA untuk mengidentifikasi pola utama dalam distribusi beban. Selanjutnya, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan pola-pola tersebut menjadi kategori yang lebih terdefinisi. Model Regresi Linier Berganda kemudian diterapkan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel-variabel beban listrik dengan faktor-faktor yang memengaruhinya. Analisis korelasi digunakan untuk mengeksplorasi keterkaitan antara variabel beban listrik dan faktor-faktor lingkungan atau ekonomi yang dapat memengaruhi konsumsi energi. Hasil dari penelitian ini variabel PDRB,Jumlah Rumah tangga, beban listrik pada sektor bisnis dan perumahan memiliki korelasi yang dapat dikategorikan kuat yang melebihi nilai koefisien korelasi diangka 0,6. Reduksi duabelas variabel menggunakan PCA yang mempengaruhi konsumsi energi listrik menjadi empat variabel utama yaitu PDRB,Jumlah Rumah tangga, beban listrik pada sektor bisnis dan perumahan. Pemodelan yang menggunakan metode PCA mempunyai hasil yang baik dengan nilai RMSE 1.09

References

Senen, A., Widyastuti, C., Handayani, O., & Putera, P. (2021). Development of Micro-Spatial Electricity Load Forecasting Methodology Using Multivariate Analysis for Dynamic Area in Tangerang, Indonesia. Pertanika Journal of Science & Technology, 29(4).

Anggaini, D., Senen, A., & Putri, T. W. O. (2022). Analisis Multivariat untuk Penentuan Pola Kebutuhan Beban Listrik secara Spasial Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression. PROSIDING-SNEKTI, 3.

Adityawan, R., & Umar, S. T. (2020). Analisis Faktor Beban dan Kebutuhan Daya Listrik di Wilayah PLN APJ Madiun dengan Objek Pelanggan Bisnis. Doctoral Dissertation. Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Damara, D. B. O., & Yasa, I. N. M. (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Energi Listrik di Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana, 8(1), 211-238.

Damara, D. B. O., & Yasa, I. N. M. (2019). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan energi listrik di Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana, 8(1), 211-238.

Fernandes, K. C., Sardinha, R., Rebelo, S., & Singh, R. (2019, April). Electric load analysis and forecasting using artificial neural networks. In 2019 3rd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI), 1274-1278.

Granato, D. (2018). Use Of Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) for Multivariate Association Between Bioactive Compounds and Functional Properties in Foods: A Critical Perspective. Trends in Food Science & Technology, 72, 83-90.

Hayqal, H. H. Q., Soesanto, O., & Sukmawaty, Y. (2022). K-Means Clustering dan Principal Component Analysis (PCA) Dalam Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Untuk Klasifikasi Data Multivariat. Journal of Mathematics: Theory and Applications, 1-7.

Johannesen, N. J., Kolhe, M. L., & Goodwin, M. (2021). Comparing recurrent neural networks using principal component analysis for electrical load predictions. In 2021 6th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech) (pp. 1-6). IEEE.

Kurniawati, U. F., Handayeni, K. D. M. E., Nurlaela, S., Idajati, H., Firmansyah, F., Pratomoadmojo, N. A., & Septriadi, R. S. (2020). Pengolahan Data Berbasis Sistem Informasi Geografis (Sig) Untuk Kebutuhan Penyusunan Profil di Kecamatan Sukolilo. Sewagati, 4(3), 190-196.

Leny, E. M., & Haryudo, S. I. (2019). Sistem Current Limitter Dan Monitoring Arus Serta Tegangan Menggunakan Sms Untuk Proteksi Pada Penggunaan Beban Rumah Tangga. Jurnal Teknik Elektro, 8(1).

Nisa, S. K., Sawitri, D. R., & Suprijono, H. Identifikasi Karakteristik Sinyal Arus Motor Induksi Tiga Fase Akibat Ketidakseimbangan Tegangan (Unbalance Voltage).

Rais, M., Goejantoro, R., & Prangga, S. (2021). Optimalisasi K-Means Cluster dengan Principal Component Analysis pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Kalimantan Berdasarkan Indikator Tingkat Pengangguran Terbuka. EKSPONENSIAL, 12(2), 129-136.

Rizki, R. (2022). Pengaplikasian matlab pada perhitungan matriks. Papanda Journal of Mathematics and Science Research, 1(2), 81-93.

Wustqa, D. U., Listyani, E., Subekti, R., Kusumawati, R., Susanti, M., & Kismiantini, K. (2018). Analisis Data Multivariat dengan Program R. Jurnal Pengabdian Masyarakat MIPA Dan Pendidikan MIPA, 2(2), 83-86.

Yuniarti, E., Saputra, A. A., Malulu, A., & Santoso, B. (2020). Profil Beban Penyulang Pandu Pada Gardu Induk Talang Kelapa 150 kV/20 kV. SNPPM-2 (Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat) Tahun 2020.

Faruque, M.O., & Mohd Radzi, M.A. (2019). Load Profiling and Analysis for Residential, Commercial, and Industrial Sector: A Review. Energies, 12(8), 1444.

Jain, P., Tyagi, B., Kumar, A., & Tyagi, S. (2019). Load Profile and Its Classification: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 112, 354-366.

Sari, F., & Firmansyah, A. (2022). Analisis Multivariate untuk Mendeteksi Pola Konsumsi Listrik Rumah Tangga di Kota Bandung. Jurnal Teknik Elektro dan Informatika, 9(2), 89-101.

Nugroho, B., & Raharja, S. (2022). K-Means Clustering untuk Identifikasi Pola Pemakaian Listrik Rumah Tangga di Perkotaan Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 9(2), 112-125