Analisis Perkiraan peluang Hemat Energi di Gedung B Menggunakan Neural Network

yoyong, Nurul Priambudi (2022) Analisis Perkiraan peluang Hemat Energi di Gedung B Menggunakan Neural Network. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

[img] Text
A. PENDAHULUAN.pdf
Download (1MB)
[img] Text
B. ABSTRAK.pdf
Download (306kB)
[img] Text
C. BAB I.pdf
Download (291kB)
[img] Text
D. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (765kB) | Request a copy
[img] Text
E. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (417kB) | Request a copy
[img] Text
F. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB) | Request a copy
[img] Text
G. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (172kB) | Request a copy
[img] Text
H. DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (171kB)
[img] Text
I. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
J. JURNAL .pdf
Download (1MB)

Abstract

Energi berperan penting dalam kehidupan manusia dalam penggunaan energi listrik. Sedangkan energi ini sangat terbatas di muka bumi. Oleh karena itu, efisiensi penggunaan energi diperlukan. Gedung B di Universitas Muhammadiyah Jember merupakan salah satu gedung dengan 3 fakultas yang sampai saat ini aktif dalam proses belajar mengajar serta mengambil peran aktif dalam menyukseskan program penghematan energi, yaitu dengan melakukan audit energi. Salah satu parameter audit energi adalah intensitas konsumsi energi (IKE) yang menentukan konsumsi energi. Berdasarkan penggunaan peralatan elektronik di tiap ruangan di lantai 1 sampai lantai 3 nilai IKE sangat efisien, yaitu kurang dari 8,5. Ada peralatan elektronik yang bisa dilakukan penghematan, antara lain lampu TL dan lampu CFL yang bisa diganti dengan lampu LED, juga kapasitas AC yang bisa diturunkan dengan penyesuaian kebutuhan ruangan. Setelah diberi rekomendasi peluang hemat energi (PHE) tiap ruangan bisa terjadi penurunan IKE berkisar 11%-63% nilai IKE ini selanjutnya dikonversikan dalam kWh dan tarif listrik. Melalui implementasi neural network akan dilakukan forecasting IKE menggunakan input data konsumsi energi dari PLN dan target data konsumsi energi dari pengamatan langsung pada Bulan September 2019. Dengan demikian didapat hasil forecasting IKE Bulan Oktober 2019 berkisar 0,2086 (sangat efisien) dengan tingkat kesalahan MSE (Mean Squared Error) sebesar 0,00323.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Intensitas konsumsi energi, peluang hemat energi, forecasting, neural network.
Subjects: 600 Technology and Applied Science > 690 Planning, Anaysis, Engineering Design > 696 Energy and Environmental of Building
Depositing User: nurul priambudi
Date Deposited: 20 Jan 2022 06:08
Last Modified: 20 Jan 2022 06:13
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/12519

Actions (login required)

View Item View Item