“PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK (STUDI KASUS DI PT.PLN AREA DISTRIBUSI JABAR)”

Untuk memenuhi permintaan daya dari konsumen secara ekonomis suatu perusahaan listrik harus bisa memprakirakan beban secara akurat.

Sistem prakiraan beban terbaik di negara-negara maju dengan menggunakan teknologi Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Skripsi ini mengungkap penelitian awal pemakaian JST Backpropagation untuk prakiraan beban di area PT. PLN yang dilakukan penulis dengan biaya sendiri. Keunggulan utama JST adalah kemampuan komputasi yang pararel dengan cara belajar dari pola-pola yang diajarkan. Dalam proses belajarnya JST dapat melakukan Adaptive learning pola-pola beban listrik tiap jam dalam satu hari. Sehingga JST mampu memprakirakan beban listrik pada hari yang akan datang.