PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA MENENGAH DI WILAYAH TELUK KUANTAN DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHENG
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Kebutuhan terhadap energi listrik saat ini semakin meningkat karena sebagian besar aspek kehidupan manusia bergantung pada ketersediaan energi listrik. Akibatnya pihak penyalur listrik harus mempersiapkan kebutuhan energi listrik yang semakin meningkat tersebut. Pihak penyalur listrik harus memiliki perencanaan yang baik dan tepat dalam pendistribusian energi listrik. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk membantu perencanaan tersebut adalah melakukan peramalan beban listrik untuk waktu yang akan datang. Metode fuzzy time series (FTS) Cheng merupakan salah satu metode yang dapat dilakukan untuk peramalan data time series yang menggunakan prinsip-prinsip fuzzy sebagai dasarnya. Pada penelitian ini dilakukan peramalan beban listrik jangka menengah di wilayah Taluk Kuantan dengan metode FTS Cheng untuk beberapa bulan ke depan. Hasil peramalan yang diperoleh tersebut dihitung tingkat akurasi peramalannya dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 4.45%, yang artinya hasil peramalan beban listrik jangka menengah di wilayah Taluk Kuantan dengan metode FTS Cheng dikatakan sangat baik karena tingkat akurasi yang kurang dari 10%.Kata Kunci: Time Series, Beban Listrik, Fuzzy Time Series Cheng
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it