Analisis Pemakaian Peralatan Listrik Rumah Tangga Dan Estimasi Biaya Berbasis Matlab

Abstract

Analisis daya listrik dan estimasi biaya listrik penting dalam berbagai konteks, dari perencanaan bisnis hingga pengelolaan keuangan rumah tangga. Dalam era di mana energi listrik menjadi sumber utama aktivitas manusia, pemahaman tentang pola penggunaan daya dan estimasi biaya menjadi krusial. Analisis ini memungkinkan pemahaman konsumsi energi dari skala individu hingga nasional, serta mendukung perencanaan kebijakan energi yang efisien. Estimasi biaya memberikan gambaran tentang pengeluaran yang akan dikeluarkan oleh konsumen atau perusahaan, memungkinkan perencanaan keuangan yang efektif. Penelitian dan pengembangan model prediksi yang akurat menjadi penting untuk memberikan informasi yang berguna bagi industri energi dan masyarakat umum. Penelitian ini mengevaluasi kinerja model prediksi daya listrik menggunakan metode regresi linier, dengan MAE sebesar 0.0567, MSE sebesar 0.0041, dan RMSE sebesar 0.0642. Hasil menunjukkan bahwa model mampu memberikan prediksi daya listrik dengan tingkat akurasi yang baik, berpotensi menjadi alat yang andal dalam manajemen daya listrik dan pengelolaan keuangan. Kontribusinya sangat penting dalam industri energi dan kehidupan sehari-hari, menyediakan wawasan yang diperlukan untuk meningkatkan efisiensi energi dan pengelolaan anggaran. Dengan demikian, penelitian ini memberikan solusi yang relevan dan bermanfaat bagi masyarakat dan industri dalam pengelolaan energi dan keuangan. Electrical power analysis and electricity cost estimation are important in a variety of contexts, from business planning to household financial management. In an era where electrical energy is the main source of human activity, understanding power usage patterns and cost estimates is crucial. This analysis allows understanding energy consumption from individual to national scales, and supports efficient energy policy planning. Cost estimates provide an idea of the expenses that a consumer or company will incur, enabling effective financial planning. Research and development of accurate prediction models is important to provide useful information to the energy industry and the general public. This research evaluates the performance of the electric power prediction model using the linear regression method, with MAE of 0.0567, MSE of 0.0041, and RMSE of 0.0642. The results show that the model is able to provide electrical power predictions with a good level of accuracy, potentially becoming a reliable tool in electrical power management and financial management. Its contributions are critical to the energy industry and everyday life, providing the insights needed to improve energy efficiency and budget management. Thus, this research provides relevant and beneficial solutions for society and industry in energy and financial management.