OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI KONSUMSI ENERGI LISTRIK

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konsumsi energi listrik di Gorontalo dan melakukan prediksi terhadap penggunaan energi listrik. Konsumsi dan beban listrik di Gorontalo menjadi pokok bahasan dalam penelitian ini. Metode yang digunakan dalam melakukan prediksi yakni SVM dan Optimasi PSO. Algoritma ini dipilih karena memiliki nilai akurasi yang tinggi dengan tingkat error yang rendah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SVM-PSO mampu melakukan prediksi dengan data time-series dengan error yang kecil. Selain itu, hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk mempersiapkan pasokan listrik jangka panjang serta dapat mensosialisasikan penggunaan listrik yang baik kepada masyarakat. Energi alternatif juga dapat menjadi solusi bagi pemerintah guna menambah pasokan energi listrik sehingga kebutuhan masyarakat akan listrik dapat terpenuhi.