EVALUASI PREDIKSI BEBAN LISTRIK YANG TERHUBUNG OLEH TRAFO DAYA 150 KV TERHADAP GARDU INDUK MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING GOOGLE COLAB DENGAN MODEL LONG SHORT-TERM MEMORY MULTIPLE VARIETIES

Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi prediksi beban listrik PLN GIS Cawang Baru kepada pelanggan yang terhubung oleh transformator daya 150 kV terhadap gardu induk menggunakan metode Machine Learning dengan model Long Short-Term Memory (LSTM) multiple varieties di platform Google Colab. Data historis berbagai variabel seperti beban listrik sebelumnya, dan Daya Nyata (MW) digunakan untuk melatih dan menguji model. Evaluasi dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi prediksi model terhadap data aktual. Implementasi LSTM multiple varieties diharapkan dapat meningkatkan ketepatan prediksi beban listrik, yang dapat mendukung perencanaan dan pengelolaan sistem distribusi daya secara efisien.