Implementasi Algoritma Facebook Prophet Model dalam Memprediksi Penggunaan Daya Listrik Harian

Phillies Wijaya, Reyhan (2024) Implementasi Algoritma Facebook Prophet Model dalam Memprediksi Penggunaan Daya Listrik Harian. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (762kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (218kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (659kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (307kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (206kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (216kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (230kB)

Abstract

Emisi karbon dari pembangkit listrik tenaga batu bara merupakan salah satu sumber utama emisi gas rumah kaca, yang signifikan terhadap pemanasan global dan mendorong terjadinya perubahan iklim. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi penggunaan listrik, sehingga menyebabkan peningkatan maupun penurunan konsumsi listrik. Pengembangan model timeseries forecasting dilakukan terhadap data penggunaan energi listrik harian di Tetouan, Maroko. Data yang digunakan adalah data konsumsi energi listrik dari tahun 2017 yang terbagi ke dalam tiga zona yaitu Quads, Smir, dan Boussafou. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan algoritma Facebook Prophet, dengan mempertimbangkan beberapa variabel tambahan seperti temperature, humidity, wind speed, general difuse flow dan difuse flow, serta melakukan integrasi komponen "seasonality" dan efek "holidays". Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini dapat menghasilkan prediksi konsumsi listrik harian yang akurat dengan rata-rata dari seluruh zona dengan nilai MAE sebesar 1596.00, MSE sebesar 4416402.31, RMSE sebesar 2092.03, dan MAPE sebesar 7.91%, yang hasilnya lebih rendah setelah penambahan variabel tambahan. Dengan hasil rata-rata akurasi prediksi dari ketiga zona mencapai 92,09%. Namun, dataset yang digunakan, yaitu data satu tahun dengan interval 1 jam, dianggap kurang memadai untuk menangkap pola musiman yang signifikan, sehingga akurasi prediksi model dapat ditingkatkan lebih lanjut. Algoritma Facebook Prophet dapat diandalkan untuk melakukan analisis prediksi konsumsi listrik harian dengan interval data yang lebih lebar untuk mengidentifikasi pola musiman yang lebih jelas.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Facebook Prophet, Konsumsi listrik, Prediksi, Maroko, Time series forecasting, Tetouan.
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	09 Nov 2024 11:09
Last Modified:	09 Nov 2024 11:09
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/33744

Actions (login required)

View Item