PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PANJANG PROVINSI D.I. YOGYAKARTA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION
|
|
- Ratna Budiaman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PANJANG PROVINSI D.I. YOGYAKARTA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION Ricky Ardian Pratama Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya Dr. Lilik Anifah, S.T., M.T Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya Abstrak Peramalan merupakan upaya memprediksikan apa yang terjadi di masa mendatang dengan berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kuantitatif yang dilakukan secara sistematis. Penelitian ini mengkaji tentang Neural Network dengan algoritma Backpropagation untuk peramalan beban listrik jangka panjang Provinsi Yogyakarta. Tujuan penelitian ini adalah untuk mencari hasil peramalan beban listrik jangka panjang pada Provinsi Yogyakarta dan membandingkan hasil peramalan neural network backpropagation dengan hasil peramalan pada RUPTL PLN Tahun Melalui perhitungan dan hasil simulasi peramalan beban listrik jangka panjang Provinsi Yogyakarta pada tahun 2015 hingga 2024 tidak berbeda jauh dengan peramalan Rencana Usaha Penyedia Tenaga Listrik (RUPTL) dengan rata-rata pertumbuhan beban listrik setiap satuan PLN/Provinsi pertahun sebesar 8,1007%. Komparasi hasil peramalan beban listrik menggunakan neural network backpropagation dengan hasil peramalan beban listrik oleh RUPTL PT. PLN menghasilkan rata-rata persentase perbedaan data sebesar 9,8820%. Rata-rata persentase perbedaan data yang menghasilkan nilai positif(+) menunjukkan peramalan neural network backpropagation lebih tinggi dibandingkan dengan RUPTL PT. PLN Kata Kunci: Neural Network Backpropagation, Peramalan, Beban Listrik Abstract Forecasting is an attempt to predict what happens in the future on the basis of data in the past, based on the scientific method and qualitative systematic. This study examines the Backpropagation Neural Network algorithm for long-term load forecasting. The purpose of this study is to find the results of each unit load forecasting electricity of Province Yogyakarta and compares the results with the forecasting results in RUPTL PLN Year Through calculation and simulation results of long-term power load forecasting of Province Yogyakarta in 2015 to 2024 was not much different from forecasting the Electricity Business Plan Provider (RUPTL) with average growth in electrical load of Province Yogyakarta annually at 8,1007 %. Comparison of the results of the electrical load forecasting using a back propagation neural network with electricity load forecasting results by RUPTL PT. PLN resulted in an average percentage difference in the data of 9,8820%. The average percentage difference data to produce a positive value (+) indicates backpropagation neural network forecasting higher than RUPTL PT. PLN Keywords: Neural Network Backpropagation, Forecasting, Load PENDAHULUAN Tenaga listrik merupakan kebutuhan pokok bagi kehidupan masyarakat. Tenaga listrik digunakan oleh beberapa sektor, antara lain sektor rumah tangga, industri, usaha komersial, dan tempat layanan umum. Besar konsumsi listrik pada suatu rentang waktu tidak dapat dihitung secara pasti. Ketidakpastian itu apabila tidak kita perkirakan akan menjadi masalah, karena kebutuhan listrik semakin bertambah tetapi penyediaan listrik kurang (Handoko, 2009). Jika besar konsumsi listrik tidak diperkirakan maka dapat mempengaruhi kesiapan dari unit pembangkit untuk menyediakan pasokan energi listrik kepada konsumen. Ketidakseimbangan daya listrik antara sisi supply dan sisi demand dapat mengakibatkan kerugian. Pada sisi pembangkit dapat terjadi pemborosan apabila daya yang dibangkitkan lebih besar daripada konsumsi listrik. Pada sisi konsumen dapat terjadi pemadaman apabila daya yang dibangkitkan lebih kecil dari kebutuhan listrik konsumen. Oleh karena itu, yang dapat 37
2 Jurnal Teknik Elektro. Volume 05 Nomor 03 Tahun 2016, 0-47 dilakukan adalah meramalkan besar konsumsi listrik (Handoko, 2009). Peramalan (forecasting) merupakan proses untuk memperkirakan kejadian/hal pada masa yang akan datang. Peramalan biasanya diklasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang dilingkupinya. Peramalan jangka pendek meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. Peramalan jangka menengah atau intermediate umumnya mencakup hitungan bulan hingga tiga tahun. Peramalan jangka panjang umumnya untuk perencanaan masa tiga tahun atau lebih (Heizer dan Render, 2009). Di bidang tenaga listrik, peramalan biasanya berupa peramalan beban (load forecasting) meliputi peramalan beban puncak (MW) dan peramalan kebutuhan energi listrik (demand forecasting) (MWh). Peramalan berdasarkan rentang waktu dapat dikategorikan menjadi tiga: jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang (Hamidie, 2009). Peramalan Beban Tenaga Listrik (Electric Power Load Forecasting) adalah proses penting dalam perencanaan industri listrik dan pengoperasian sistem tenaga listrik. Perkiraan akurat mengakibatkan penghematan substansial dalam biaya operasi dan pemeliharaan, peningkatan kehandalan pasokan listrik dan sistem pengiriman, dan keputusan yang benar untuk pembangunan masa depan (Minaye dan Matewose, 2013). Peramalan jangka panjang berawal dari hitungan tahun sampai puluhan tahun. Peramalan memiliki peran penting dalam konteks pembangkitan, transmisi dan perencanaan jaringan distribusi di sistem tenaga. Tujuan utama dari perencanaan sistem tenaga adalah untuk menentukan ekspansi ekonomi dari peralatan dan fasilitas untuk memenuhi kebutuhan listrik masa depan pelanggan dengan tingkat yang dapat diterima keandalan dan kualitas daya (Minaye dan Matewose, 2013). Metoda peramalan untuk kebutuhan tenaga listrik saat sekarang ini telah berkembang dengan pesat. Sistem cerdas (artificial intelligence) merupakan suatu sistem yang paling banyak diaplikasikan oleh para pakar untuk memperkirakan atau meramal kebutuhan tenaga listrik untuk masa yang akan datang (Putra, 2011). Neural Network merupakan salah satu sistem cerdas yang dapat digunakan dalam peramalan tersebut. Jaringan saraf tiruan dapat dipakai untuk meramalkan apa yang terjadi di masa depan berdasarkan pola yang terbentuk di masa lampau. Hal ini dapat dilakukan karena kemampuan jaringan saraf tiruan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah ada sebelumnya (Yahya, 2012). Neural network atau jaringan syaraf tiruan (JST) adalah algoritma penyelesaian masalah komputasi yang prinsip kerjanya menirukan jaringan syaraf manusia. Salah satu jenis dari metode JST yaitu Backpropagation. Metode ini dipilih karena saat output tidak sama dengan target yang diharapkan maka output akan disebarkan mundur (backward) pada hidden layer untuk diteruskan ke unit pada input layer, sehingga akan ada umpan balik untuk memvalidasi hasil keluaran JST (Setiabudi, 2015). Selain itu, metode JST backpropagation dapat diaplikasikan dengan baik dalam bidang peramalan (forecasting) (Jong Jek Siang, 2009). Dalam penelitian ini, metode neural network backpropagation yang akan digunakan untuk meramal beban tenaga listrik. Peramalan dilakukan untuk menghitung total beban per tahun setiap provinsi di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang ada pada Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT. PLN (PERSERO) dan Statistik PT. PLN (PERSERO). KAJIAN PUSTAKA Peramalan Beban Peramalan (forecasting) merupakan proses untuk memperkirakan kejadian/hal pada masa yang akan datang. Peramalan juga merupakan seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa depan. Peramalan memerlukan pengambilan data historis dan memproyeksikannnya ke masa depan dengan beberapa model matematis (Heizer dan Render, 2009). Peramalan biasanya diklasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang dilingkupinya. Horizon waktu terbagi menjadi beberapa kategori (Heizer dan Render, 2009). a. Peramalan jangka pendek. Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. b. Peramalan jangka menengah. Peramalan jangka menengah atau intermediate umumnya mencakup hitungan bulan hingga tiga tahun. c. Peramalan jangka panjang. Umumnya untuk perencanaan masa tiga tahun atau lebih. Beban listrik adalah sesuatu yang harus "dipikul" oleh pembangkit listrik. Dalam aplikasi sehari-hari dapat digambarkan bahwa beban listrik adalah peralatan yang mengunakan daya listrik agar bisa berfungsi. Contoh beban listrik dalam rumah tangga diantaranya televisi, lampu penerangan, setrika, mesin cuci, lemari es dan lain-lain. Peramalan beban listrik adalah penerapan dari ilmu peramalan yang diaplikasikan untuk memprediksikan perubahan beban listrik yang diminta konsumen. Di bidang tenaga listrik, peramalan biasanya berupa peramalan beban (load forecasting) meliputi peramalan beban puncak (MW) dan peramalan
3 kebutuhan energi listrik (demand forecasting) (MWh). Peramalan berdasarkan rentang waktu dapat dikategorikan menjadi tiga: jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang (Hamidie, 2009). Hasil peramalan ini dipergunakan untuk membuat rencana pemenuham kebutuhan maupun pengembangan penyediaan tenaga elektrik setiap saat secara cukup dan baik serta terus menerus. Peramalan permintaan merupakan studi penting untuk setiap industri yang terlibat dalam produksi barang atau jasa. Dalam industri tenaga listrik, beban peramalan memainkan peran penting dalam sistem perencanaan dan operasi yang efektif dari sistem tenaga. Tren peramalan masa depan permintaan listrik penting untuk perencanaan jaringan, pembangunan infrastruktur, ekonomic dispatch, penjadwalan bahan bakar dan satuan pemeliharaan (Alawode dan Oyedeji, 2013). Peramalan beban jangka panjang dari sistem tenaga didasarkan pada peramalan tahunan dan triwulanan. signifikansi adalah untuk membantu menentukan instalasi baru unit pembangkit (termasuk kapasitas ukuran, jenis, lokasi dan waktu) dan perencanaan jaringan, peningkatan kapasitas dan konversi. Jadi peramalan beban jangka panjang dari sistem tenaga merupakan tugas penting dari sektor perencanaan listrik (Ke Zhao, 2012). Secara umum, beban listrik yang dilayani oleh sistem distribusi listrik dibagi dalam beberapa sektor, yaitu sektor perumahan, sektor industri, sektor komersial, dan sektor publik atau umum. Masing masing sektor mempunyai karakteristik yang berbeda. Peramalan beban listrik jangka panjang adalah untuk jangka waktu di atas satu tahun. Ramalan dalam bidang tenaga listrik pada dasarnya merupakan ramalan kebutuhan energi listrik (watt jam) dan ramalan beban tenaga listrik (watt). Keduanya disebut dengan istilah load (demand) forecasting. Hasil peramalan ini nantinya akan digunakan untuk membuat rencana pemenuhan kebutuhan maupun pengembangan dalam penyediaan energi listrik setiap saat secara baik dan kontinyu untuk beberapa tahun kedepan (Setiabudi, 2015). Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Neural Network Backpropagation) Neural Network atau yang biasa disebut dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau adalah suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologi. Ide dasarnya adalah mengadopsi cara kerja otak manusia yang memiliki ciri ciri pararel processing, processing element dalam jumlah besar dan fault tolerance (Setiabudi, 2015). Sebuah fitur penting dari Artificial Neural Network (ANN) adalah kemampuan untuk epeajari data yang kompleks. Untuk beban peramalan, pertama hubungan dasar antara beban dan berbagai faktor variabel yang mempengaruhi mereka. Maka sistem jaringan saraf dilatih dengan input data (fungsi beban masa lalu, cuaca, jam, beban baru-baru ini, tren dalam cuaca yang akan datang). Berdasarkan pengamatan yang tersedia, jaringan saraf yang terlatih dengan baik dapat memprediksi data yang dibutuhkan. Dengan demikian, berdasarkan pelatihan yang baik konvergensi menjadi sangat kecil untuk peramalan beban akurat. Keuntungan utama adalah bahwa ia memiliki respon yang cepat terhadap penyimpangan antara beban yang sebenarnya dan yang diprediksi (Sruthi dan Catherine, 2015) JST dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi, denga asumsi bahwa: a. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron). b. Sinyal dikirm diantara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung. c. Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal. d. Untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi (biasanya bukan fungsi linier) yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang. JST ditentukan 3 hal: a. Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan) b. Metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut metode training/learning/algoritma) c. Fungsi aktivasi Kelemahan JST yang terdiri dari layar tunggal membuat perkembangan JST menjadi terhenti pada sekitar tahun 1970-an. Penemuan backpropagation yang terdiri dari beberapa layar membuka kembali cakrawala. Terlebih setelah berhasil ditemukan berbagai aplikasi yang dapat diselesaikan dengan backpropagation, membuat JST semakin diminati orang. JST dengan layar tunggal memiliki keterbatasan dalam pengenalan pola. Kelemahan ini dapat ditanggulangi dengan menambahkan satu/beberapa layar tersembunyi diantara layar masukan dan keluaran. Meskipun penggunaan lebih dari satu layar tersembunyi memiliki kelebihan manfaat untuk beberapa kasus, tapi pelatihannya memerlukan waktu yang lama. Maka umumnya orang mulai mencoba dengan sebuah layar tersembunyi lebih dahulu. Seperti halnya model JST lain, backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola 39
4 Jurnal Teknik Elektro. Volume 05 Nomor 03 Tahun 2016, 0-47 masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk mengubah niai bobot-bobotnya dalah arah mundur (backward). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju (forward propagation) harus dierjakan terlebih dahulu (Kusumadewi, 2004). Secara garis besar, mengapa algoritma ini disebut sebagai propagasi balik, karena ketika JST diberikan pola masukan sebagai pola pelatihan maka pola tersebut menuju ke unit-unit pada lapis tersembunyi untuk diteruskan ke unit-unit lapis keluaran. Kemudian unitunit lapis keluaran memberikan tanggapan yang disebut sebagai keluaran JST. Saat keluaran JST tidak sama dengan keluaran yang diharapkan maka keluaran akan disebarkan mundur (backward) pada lapis tersembunyi diteruskan ke unit pada lapis masukan. Oleh karenanya maka mekanisme pelatihan tersebut dinamakan backpropagation (propagasi balik) (Purnomo dan Kurniawan, 2006). Tahap pelatihan ini merupakan langkah untuk melatih suatu JST, yaitu dengan cara melakukan perubahan penimbang (sambungan antar lapis yang membentuk JST melalui masing-masing unitnya). Sedangkan penyelesaian masalah, akan dilakukan jika proses peltihan tersebut telah selesai, fase ini disebut sebagai fase mapping atau proses pengujian/testing (Purnomo dan Kurniawan, 2006). Arsitektur Backpropagation Backpropagation memiliki beberapa unit yang ada dalam satu atau lebih layar tersembunyi (hidden layer). Gambar 2.1 adalah arsitektur backpropagation dengan n buah masukan (ditambah sebuah bias), sebuah layar tersembunyi yang terdiri dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m unit keluaran. V ji merupakan bobot garis dari unit masukan x i ke unit layar tersembnyi z j (v j0 merupakan bobot garis yang menghubungkan bias di unit masukan ke unit layar tersembunyi z j ). W kj merupakan bobot dari unit layar tersembunyi z j ke unit keluaran y k (w k0 merupakan bobot dari bias di layar tersembunyi ke unit keluaran z k ). Gambar 1. Arsitektur Backpropagation Fungsi Aktivasi Backpropagation Dalam backpropagation, fungsi aktivasi yang dipakai harus memenuhi beberapa syarat yaitu: kontinu, terdiferensial dengan mudah dan merupakan fungsi yang tidak turun. Salah satu fungsi yang memenuhi ketiga syarat tersebut sehingga sering dipakai adalah fungsi sigmoid biner yang memiliki range (0, 1). f(x) =...(1) dengan turunan f (x) = f (x) ( 1 f (x))...(2) Grafik fungsinya tampak pada gambar 2 Gambar 2. Grafik Fungsi Sigmoid Biner Fungsi lain yang sering dipakai adalah fungsi sigmoid bipolar yang bentuk fungsinya mirip dengan fungsi sigmoid biner, tapi dengan range (-1, 1). f(x) = 1...(3) dengan turunan f (x) = ( ) ( ) Grafik fungsinya tampak pada gambar 3...(4) Gambar 3. Grafik Fungsi Sigmoid Bipolar
5 Fungsi sigmoid memiliki nilai maksimum =1. Maka untuk pola yang targetnya >1, pola masukan dan keluaran harus terlebih dahulu ditransformasikan sehingga semua polanya memiliki range yang sama seperti fungsi sigmoid yang dipakai. Alternatif lain adalah menggunakan fungsi aktivasi sigmoid hanya pada layar yang bukanlayar keluaran. Pada layar keluaran, fungsi aktivasi yang dipakai adalah fungsi identitas: f(x) = x. Pelatihan Standar Backpropagation Pelatihan Backpropagation meliputi 3 fase. Fase pertama adalah fase maju. Pola masukan dihitung maju mulai dari layar masukan hingga layar keluaran menggunakan fungsi aktivasi yaditentukan. Fase kedua adalah fase mundur. Selisih antara keluaran jaringan dengan target yang diinginkan merupakan kesalahan yang terjadi. Kesalahan tersebut dipropagasikan mundur, dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit-unit di layar keluaran. Fase ketiga adalah modifikasi bobot untuk menurunkan kesalahan yang terjadi. 1) Fase I : Propagasi Maju Selama propagasi maju, sinyal masukan (= x i ) dipropagasikan ke layar tersembunyi menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan. Keluaran dari setiap unit layar tersembunyi (= z j ) tersebut selanjutnya dipropagasikan maju lagi ke layar tersembunyi di atasnya menggunakan fungsi lagi ke layar tersembunyi di atasnya menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan. Demikian seterusnya hingga menghasilkan keluaran jaringan (= y k ). Berikutnya, keluaran jaringan (=y k ) dibandingkan dengan target yang harus tercapai (= t k ). Selisih t k y k adalah kesalahan yang terjadi. Jika kesalahan ini lebih kecil dari batas toleransi yang ditentukan, maka iterasi dihentikan. Akan tetapi apabila kesalahan masih lebih besar dari batas toleransinya, maka bobot setiap garis dalam jaringan akan dimodifikasi untuk mengurangi kesalahan yang terjadi. 2) Fase II : Propagasi Mundur Berdasarkan kesalahan t k y k, dihitung faktor δ k (k = 1, 2,..., m) yang dipakai untuk mendistribusikan kesalahan di unit yk ke semua unit tersebut yang terhubung langsung dengan y k. δ k juga dipakai untuk mengubah bobot garis yang berhubungan langsung dengan unit keluaran. Dengan cara yang sama, dihitung faktor δ j di setiap unit di layar tersembunyi sebagai dasar perubahan obot semua garis yang berasal dari unit tersembunyi di layar di bawahnya. Demikian seterusnya hinga semua faktor δ di unit tersembunyi yang berhubungan langsung dengan unit masukan dihitung. 3) Fase III : Perubahan Bobot Setelah semua faktor δ dihitung, bobot semua garis dimodifikasi bersamaan. Perubahan bobot suatu garis didasarkan atas faktor δ neuron di layar atasnya. Sebagai contoh, perubahan bobot garis yang menuju ke layar keluaran didasarkan atas δ k yang ada di unit keluaran. Ketiga fase tersebut diulang-ulang terus hingga kondisi penghentian yang sering dipakai adalah jumlah iterasi atau kesalahan METODE PENELITIAN Penelitian ini mengembangkan model peramalan beban listrik jangka panjang pada setiap satuan PLN/Provinsi di Indonesia. Tahapan perancangan penelitian secara garis besar di jelaskan dalam gambar 4. Mulai Studi Literatur Pengambilan Data Analisis Data Desain Sistem Konfigurasi Neural Network Training Testing Produk Selesai Gambar 4. Flowchart Metode Penelitian Gambar 4 merupakan suatu flowchart yang menjelaskan metode penelitian pada peramalan beban listrik jangka panjang. Penjelasan dari flowchart adalah sebagai berikut: 1. Mulai Membuat proposal penelitian 2. Studi Literatur Mencari referensi melalui buku dan jurnal penelitian 3. Pengambilan Data Data didapatkan dari: 41
6 Jurnal Teknik Elektro. Volume 05 Nomor 03 Tahun 2016, 0-47 a) RUPTL PT. PLN tahun , , , dan b) Statistik PT.PLN tahun 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 dan Analisis Data Menganalisis data yang akan di gunakan untuk peramalan beban. a) Data beban listrik tahunan dengan satuan TWh b) Data persentase (%) energi terjual di setiap satuan PLN/provinsi. c) Data beban listrik dan data persentase energi terjual di setiap satuan PLN/provinsi yang akan digunakan merupakan data historis. d) Data akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan (training) dan data pengujian (testing). e) Data yang akan diramal ada dua, yaitu data beban listrik seluruh Indonesia dan data persentase energi terjual di setiap satuan PLN/provinsi 5. Desain Sistem a) Perancangan flowchart metode penelitian b) Perancangan flowchart training neural network c) Perancangan flowchart testing neural network 6. Konfigurasi Neural Network a) Membangun jaringan neural network backpropagation menggunakan bantuan software. b) Inialisasi awal jaingan neural network backpropagation menggunakan bantuan software. 7. Training Tujuan dari pelatihan (training) adalah untuk melakukan proses pembelajaran dengan backpropagation untuk menentukan nilai bobot baru. Data input dan data output dilatih untuk mendapatkan suatu nilai bobot baru. Parameter yang diperhatikan dalam inisialisasi jaringan pada jaringan adalah: a) Maksimum error b) Toleransi error c) Menentukan fungsi aktivasi d) Menentukan iterasi (epoch) e) Menentukan hidden layer dan output layer f) Menentukan fungsi pelatihan jaringan g) Menentukan learning rate Semua tahapan pelatihan (training) ini akan dilakukan berulang-ulang untuk mendapatkan bobot terbaik dengan error terkecil. Bobot terbaik tersebut akan digunakan untuk melakukan pengujian (testing). 8. Testing Proses pengujian (testing) adalah proses melakukan tes pembelajaran dengan menggunakan bobot terlatih untuk melakukan peramalan. Dalam proses pengujian ada dua data yang diuji, yaitu data beban listrik seluruh Indonesia dan data persentase energi terjual di setiap satuan PLN/Provinsi. 9. Produk Produk penelitan ini adalah data peramalan beban listrik setiap satuan PLN/Provinsi di Indonesia untuk tahun 2015 hingga tahun Peramalan beban listrik setiap satuan PLN/Provinsi didapatkan dari peramalan beban listrik seluruh Indonesia dan dikalikan dengan data peramalan persentase konsumsi energi listrik setiap satuan PLN/Provinsi. Lalu produk akan dibandingkan dengan peramalan beban yang ada pada RUPTL PLN Peramalan Beban Listrik Indonesia (TWh) Peramalan Persentase Energi Terjual Setiap Satuan PLN/Provinsi (%) Gambar 5 Skema Pencarian Hasil Peramalan Gambar 5 merupakan suatu flowchart yang menjelaskan skema pencarian hasil peramalan. Hasil peramalan beban listrik Indonesia akan dikalikan dengan hasil peramalan persentase energi terjual setiap satuan PLN/provinsi untuk menghasilkan peramalan beban listrik setiap satuan PLN/provinsi. 10. Selesai Melakukan cetak hasil HASIL DAN PEMBAHASAN Peramalan Beban Listrik Indonesia Tabel 1 merupakan inialisasi yang digunakan dalam peramalan beban listrik Indonesia. Inialisasi ini digunakan dalam proses training neural network backpropagation peramalan beban listrik Indonesia. Tabel 1. Arsitektur Jaringan Peramalan Beban Listrik Indonesia Arsitektur Jaringan Neural Network Peramalan Beban Listrik Indonesia Jumlah Layer : 2 Neuron Layer ke-1 : 5 Neuron Layer ke-2 : 1 Fungsi Layer ke-1 : tansig Fungsi Layer ke-2 : purelin Fungsi Pelatihan : traingdx Maksimum Epoch : 500 Target Error (MSE) : 0,001 Learning Rate : 0,01 Momentum : 0,08 Peramalan Beban Listrik Setiap Satuan PLN/Provinsi (TWh)
7 peramalan beban listrik Indonesia, apakah baik (sesuai target) atau tidak (tidak mencapai target). MSE mencapai target error pada epoch 260 dengan MSE 0, Gambar 6. Training Neural Network Backpropagation Peramalan Beban Listrik Indonesia Gambar 6 merupakan tampilan utama proses training pada program neural network backpropagation peramalan beban listrik Indonesia. Gambar 6 menunjukkan arsitektur jaringan dan konfigurasi yang digunakan dalam proses training program neural network backpropagation dalam peramalan beban listrik Indonesia. Dalam gambar tersebut juga menunjukkan hasil training dengan performance 0, Hasil training telah mencapai target error yaitu sebesar 0,001. Target error telah tercapai dalam 260 iterasi dengan waktu 7 detik. Gambar 8. Plot Training State Peramalan Beban Listrik Indonesia Gambar 8 merupakan tampilan grafik perubahan gradient, jumlah validation checks dan perubahan learning rate pada proses training pada program neural network backpropagation peramalan beban listrik Indonesia. Grafik terhenti pada epoch 260 karena pada epoch 260 target error proses training telah tercapai. Gradient 0, pada epoch 260, validation checks 0 pada epoch 260 dan learning rate 0,30019 pada epoch 260. Valiation check menunjukkan nilai 0, menunjukkan bahwa tidak ada kesalahan pada proses training dan semua data dapat dilatih dengan baik oleh neural network backpropagation. Gambar 7. Plot Performance Training Peramalan Beban Listrik Indonesia Gambar 7 merupakan tampilan grafik performa proses training pada program neural network backpropagation peramalan beban listrik Indonesia. Dalam gambar 7 menunjukkan penurunan MSE (Mean Squared Error). MSE digunakan sebagai acuan performa training program neural network backpropagation dalam Gambar 9. Plot Regression Training Peramalan Beban Listrik Indonesia Gambar 9 merupakan tampilan grafik regresi proses training pada program neural network backpropagation peramalan beban listrik Indonesia. Dalam gambar 9 menunjukkan hubungan output pada proses training 43
8 Jurnal Teknik Elektro. Volume 05 Nomor 03 Tahun 2016, 0-47 dengan target. Pada gambar 9 terlihat bahwa perbedaan output dengan target sangat kecil. Tingkat keakuratan ouput dengan target ditunjukkan dengan nilai R yang sebesar 0, Nilai R yang hampir mencapai nilai 1 menunjukkan bahwa proses training berjalan dengan sangat baik, dengan nilai error sebesar 0, Gambar 10. Plot Hasil Pengujian (Testing) Peramalan Beban Listrik Indonesia Gambar 10 merupakan tampilan grafik hasil proses pengujian (testing) pada program neural network backpropagation peramalan beban listrik Indonesia. Dalam gambar 10 menunjukkan hubungan output pada proses testing dengan target. Pada gambar 10 terlihat bahwa perbedaan output dengan target sangat kecil. Hasil pengujian tidak jauh berbeda dengan target. Perbedaan besar terlihat pada data ke-6 hingga ke-9. Tabel 2. Hasil Peramalan Beban Listrik Indonesia Hasil Peramalan Beban Tahun Listrik Indonesia (TWh) , , , , , , , , , ,0250 MSE 0, Tabel 2 merupakan tabel hasil peramalan beban listrik Indonesia dari tahun 2015 hingga tahun 2024 dengan menggunakan metode neural network backpropagation. Peramalan beban listrik Indonesia ini menghasilkan nilai MSE (Mean Squared Error) sebesar 0, Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Tabel 3. Arsitektur Jaringan Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Arsitektur Jaringan Neural Network Peramalan Persentase Energi Terjual D.I Yogyakarta Jumlah Layer : 2 Neuron Layer ke-1 : 5 Neuron Layer ke-2 : 1 Fungsi Layer ke-1 : tansig Fungsi Layer ke-2 : purelin Fungsi Pelatihan : traingdx Maksimum Epoch : 500 Target Error (MSE) : 0,001 Learning Rate : 0,01 Momentum : 0,5 Tabel 3 merupakan inialisasi yang digunakan dalam peramalan beban listrik Indonesia. Inialisasi ini digunakan dalam proses training neural network backpropagation peramalan persentase penjualan energi listrik Provinsi D.I. Yogyakarta. Gambar 11. Training Neural Network Backpropagation Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Gambar 11 merupakan tampilan utama proses training pada program neural network backpropagation peramalan persentase energi terjual Provinsi D.I. Yogyakarta. Dalam gambar 11 menunjukkan hasil training dengan performance 0, Hasil training telah mencapai target error yaitu sebesar 0,001. Target error telah tercapai dalam 45 iterasi dengan waktu 1 detik.
9 Gambar 12. Plot Performance Training Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Gambar 12 merupakan tampilan grafik performa proses training pada program neural network backpropagation peramalan persentase energi terjual D.I. Yogyakarta. Dalam gambar 12 menunjukkan penurunan MSE (Mean Squared Error). MSE digunakan sebagai acuan performa training program neural network backpropagation dalam peramalan, apakah baik (sesuai target) atau tidak (tidak mencapai target). MSE mencapai target error pada epoch 45 dengan MSE 0, Gambar 14. Plot Regression Training Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Gambar 14 merupakan tampilan grafik regresi proses training pada program neural network backpropagation peramalan persentase energi terjual Provinsi D.I. Yogyakarta. Pada gambar 14 terlihat bahwa perbedaan output dengan target sangat kecil. Tingkat keakuratan ouput dengan target ditunjukkan dengan nilai R yang sebesar 0, Nilai R yang hampir mencapai nilai 1 menunjukkan bahwa proses training berjalan dengan sangat baik, dengan nilai error sebesar 0, Gambar 13. Plot Training State Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Gambar 13 merupakan tampilan grafik perubahan gradient, jumlah validation checks dan perubahan learning rate pada proses training pada program neural network backpropagation peramalan persentase energi terjual Provinsi D.I. Yogyakarta. Grafik terhenti pada epoch 45 karena pada epoch 45 target error proses training telah tercapai. Gradient 0,05497, validation checks 0 dan learning rate 0,08985 pada epoch 45. Gambar 15. Plot Hasil Pengujian (Testing) Peramalan Persentase Energi Provinsi D.I. Yogyakarta Gambar 15 merupakan tampilan grafik hasil proses pengujian (testing) pada program neural network backpropagation peramalan persentase energi terjual Provinsi D.I. Yogyakarta. Dalam gambar 15 menunjukkan hubungan output pada proses testing dengan target. 45
10 Jurnal Teknik Elektro. Volume 05 Nomor 03 Tahun 2016, 0-47 Tabel 4. Hasil Peramalan Persentase Energi Terjual Provinsi D.I. Yogyakarta Hasil Peramalan Tahun Persentase Penjualan Energi Listrik Provinsi D.I. Yogyakarta (TWh) , , , , , , , , , ,1919 MSE 0, Tabel 4 merupakan tabel hasil peramalan persentase energi terjual Provinsi D.I. Yogyakarta dari tahun 2015 hingga tahun 2024 dengan menggunakan metode neural network backpropagation. Peramalan ini menghasilkan nilai MSE (Mean Squared Error) sebesar 0, Peramalan Beban Listrik Provinsi D.I. Yogyakarta Setelah didapatkan hasil peramalan beban listrik Indonesia dan peramalan persentase energi terjual Provinsi D.I. Yogyakarta, langkah selanjutnya adalah mencari peramalan beban listrik Provinsi D.I. Yogyakarta. Tabel 5. Hasil Peramalan Beban LIstrik Provinsi D.I. Yogyakarta Tahun Hasil Peramalan Beban Listrik (TWh) Kelajuan Data (%) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,7546 Rata-Rata Kelajuan Data (%) 8,1007 Tabel 5 merupakan tabel hasil peramalan beban listrik Provinsi D.I. Yogyakarta dari tahun 2015 hingga tahun 2024 dengan menggunakan metode neural network backpropagation. Dengan rata-rata kelajuan data sebesar 8,1007 % tiap tahun. Tabel 6. Hasil Perbandingan Peramalan Beban LIstrik Provinsi D.I.Yogyakarta Thn RUPTL PLN (TWh) Neural Network (TWh) Perbedaan Data (%) Ratarata (%) ,552 2, , ,735 2, , ,939 2, , ,161 3, , ,400 3, , ,651 4, , ,918 4, , ,203 4, , ,507 5, , ,831 5, ,484 9,882 Tabel 6 merupakan perbandingan peramalan beban listrik pada Provinsi D.I Yogyakarta dari mulai tahun 2015 hingga tahun Perbedaan data terendah antara NN dengan RUPTL terjadi pada tahun 2017 sebesar 0,0485TWh atau sebesar 1,6502% dari RUPTL. Perbedaan data tertinggi antara NN dengan RUPTL terjadi pada tahun 2022 sebesar 0,7166TWh atau sebesar 17,0497% dari RUPTL. Rata-rata perbedaan data peramalan NN dengan data peramalan RUPTL sebesar 9,8820%. Hasil peramalan NN rata-rata lebih tinggi dibandingkan dengan RUPTL karena perbedaan data menghasilkan nilai positif(+). Energi Terjual (TWh) Perbandingan Peramalan Provinsi D.I Yogyakarta Tahun Gambar 16. Skema Pencarian Hasil Peramalan Gambar 16 merupakan grafik perbandingan peramalan Provinsi D.I Yogyakarta. Data pada grafik berasal dari tabel 6. Grafik berwarna biru merupakan hasil peramalan NN dan grafik berwarna merah merupakan hasil peramalan RUPTL. Grafik NN lebih NN RUPTL
11 tinggi, menunjukkan bahwa peramalan NN lebih tinggi dibandingkan hasil peramalan RUPTL. Pada gambar 16 menunjukkan bahwa perbedaan data mulai terlihat semakin besar mulai tahun 2019 dan perbedaan data terbesar terlihat pada tahun Pada tahun 2015 hingga tahun 2018 perbedaan data masih kecil. PENUTUP Simpulan Dari hasil penelitian peramalan beban listrik jangka panjang satuan PLN/Provinsi di Indonesia pada sistem kelistrikan menggunakan neural network backpropagation dapat disimpulkan sebagai berikut : Peramalan beban listrik Provinsi D.I, Yogyakarta menghasilkan rata-rata kelajuan data sebesar 8,1007% setiap tahunnya. Dengan kelajuan data tertinggi terjadi pada tahun 2021 yaitu sebesar 10,6345% dan kelajuan data terendah terjadi pada tahun 2017 yaitu sebesar 5,4811%. Komparasi hasil peramalan beban listrik menggunakan neural network backpropagation dengan hasil peramalan beban listrik oleh RUPTL PT. PLN menghasilkan rata-rata persentase perbedaan data sebesar 9,882%. Rata-rata persentase perbedaan data yang menghasilkan nilai positif (+) menunjukkan peramalan neural network backpropagation lebih tinggi dibandingkan dengan RUPTL PT. PLN Saran Penelitian ini hanya menggunakan data historis tahunan beban listrik Indonesia dan persentase energi terjual Provinsi Yogyakarta sebagai data acuan untuk peramalan. Disarankan untuk melanjutkan penelitian dengan variabel yang mempengaruhi konsumsi energi listrik seperti pertumbuhan jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi dan rasio elektrifikasi. DAFTAR PUSTAKA Alawode, Kahinde O dan Oyedeji, Mojeed O A Comparison of Neural Network Models for Load Forecasting in Nigerian Power System. International Journal of Research in Engineering and Technology (IJRET). Vol.2. No.5. Hamidie, Kafahri Arya Metode Koefisien Energi Untuk Peramalan Beban Jangka Pendek Pada Jaringan Jawa Madura Bali. Jurnal. Handoko, Bagus Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek Pada Sistem Kelistrikan Jawa Timur Dan Bali Menggunakan Fuzzy Time Series. Jurnal. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) Surabaya. Heizer, Jay dan Render, Barry Manajemen Operasi. Edisi 9. Terjemahan Chriswan Sungkono. Jakarta: Salemba Empat. Jong Jek Siang Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: ANDI. Ke Zhao, dkk Application of Combination Forecast Model in The Medium and Long term Power Forecast. International Journal of Computer Science Issues (IJCSI). Vol. 9. No.3. Kusumadewi, Sri Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan MATLAB & EXCEL LINK. Yoyakarta: Graha Ilmu. Minaye, Emiyamrew dan Matewose, Melaku Long Term Load Forecasting of Jimma Town for Sustainble Energy Supply. International Journal of Science and Research (IJSR). Purnomo, Mauridhi Hery dan Kurniawan, Agus Supervised Neural Networks dan Aplikasinya. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu. Putra, Iwan Perdana Aplikasi Logika Fuzzy Pada Peramalan Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang Di Provinsi Sumatera Barat. Tugas Akhir tidak diterbitkan. Padang: PPs Universitas Andalas. Setiabudi, Dodi Sistem Informasi Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang di Kabupaten Jember Menggunakan JST Backpropagation. Jurnal SMARTICS. Vol. 1 (1). Sruthi, Ja dan Catherine, R.L. Helen A Review on Electrical Load Forecasting in Energy Management. International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology (IJISET). Vol. 2. Issues 3. Yahya, Sofian Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm & Knowledge Based Expert System and Computatioal Intelligence. Kelompok Bidang Keahlian Pengendalian Daya & Mesin Listrik Departemen Teknik Elektro. Bandung: Politeknik Negeri Bandung. 47
VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PDAM TIRTA BUKIT SULAP KOTA LUBUKLINGGAU) Robi Yanto STMIK Bina Nusantara
Lebih terperinciPREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
Lebih terperinciT 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX
T 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX Oleh: Intan Widya Kusuma Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Negeri yogyakarta
Lebih terperinciPrediksi Beban Listrik Pulau Bali Dengan Menggunakan Metode Backpropagasi
Prediksi Beban Listrik Pulau Bali Dengan Menggunakan Metode Backpropagasi Qoriatul Fitriyah 1),Didi Istardi 2) 1) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Batam, Batam 29461, email: fitriyah@polibatam.ac.id Jurusan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER PERCEPTRON PADA APLIKASI PRAKIRAAN CUACA
Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Multilayer Perceptron (Joni Riadi dan Nurmahaludin) APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER PERCEPTRON PADA APLIKASI PRAKIRAAN CUACA Joni Riadi (1) dan Nurmahaludin
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan suatu sistem informasi yang mempunyai cara kerja dan karakteristik menyerupai jaringan syaraf pada
Lebih terperinciUJM 3 (1) (2014) UNNES Journal of Mathematics.
UJM 3 (1) (2014) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PERAMALAN BEBAN PUNCAK DISTRIBUSI LISTRIK DI WILAYAH PEMALANG
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Forecasting Forecasting (peramalan) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM Ayu Trimulya 1, Syaifurrahman 2, Fatma Agus Setyaningsih 3 1,3 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PRAKIRAAN CUACA
ANALISIS PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PRAKIRAAN CUACA Nurmahaludin (1) (1) Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Banjarmasin Ringkasan Kebutuhan
Lebih terperinciPREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dwi Marisa Midyanti Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Pontianak Jl Prof.Dr.Hadari Nawawi, Pontianak
Lebih terperinciPengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Erlangga, Sukmawati Nur Endah dan Eko Adi Sarwoko Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Erlangga, Sukmawati Nur Endah dan Eko Adi Sarwoko
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN REGRESI PADA PERAMALAN WAKTU BEBAN PUNCAK
Jurnal POROS TEKNIK, Volume 6, No. 2, Desember 2014 : 55-10 PERBANDINGAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN REGRESI PADA PERAMALAN WAKTU BEBAN PUNCAK Nurmahaludin (1) (1) Staff Pengajar Jurusan
Lebih terperinciPEMODELAN DAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI KAPASITAS PEMBANGKIT LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK (SEKTOR RUMAH TANGGA)
PEMODELAN DAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI KAPASITAS PEMBANGKIT LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK (SEKTOR RUMAH TANGGA) Salmawaty Tansa 1, Bambang Panji Asmara 2 Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN
Feng PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK... 211 PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN Tan
Lebih terperinciPenerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6 Sari Indah Anatta Setiawan SofTech, Tangerang, Indonesia cu.softech@gmail.com Diterima 30 November 2011 Disetujui 14 Desember 2011
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN LISTRIK MENGGUNAK AN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE KOHONEN ABSTRAK
PERAMALAN BEBAN LISTRIK MENGGUNAK AN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE KOHONEN Galang Jiwo Syeto, Arna Fariza, S.Kom, M.Kom, Setiawardhana, S.T Program DIV Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika
Lebih terperinciBACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA
BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA Anggi Purnama Undergraduate Program, Computer Science, 2007 Gunadarma Universiy http://www.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK
BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK 2.1 KONSEP DASAR Pada penelitian ini, penulis menggunakan beberapa teori yang dijadikan acuan untuk menyelesaikan penelitian. Berikut ini teori yang akan digunakan penulis
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Kerangka Pemikiran Perusahaan dalam era globalisasi pada saat ini, banyak tumbuh dan berkembang, baik dalam bidang perdagangan, jasa maupun industri manufaktur. Perusahaan
Lebih terperinciPERKIRAAN PENJUALAN BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILENT BACKPROPAGATION (RPROP)
PERKIRAAN PENJUALAN BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILENT BACKPROPAGATION (RPROP) Apriliyah, Wayan Firdaus Mahmudy, Agus Wahyu Widodo Program Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika, Amik Royal, Kisaran E-mail: havid_syafwan@yahoo.com ABSTRAK:
Lebih terperinciPENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION
PENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION Amriana 1 Program Studi D1 Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik UNTAD ABSTRAK Jaringan saraf tiruan untuk aplikasi
Lebih terperinciANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION Eka Irawan1, M. Zarlis2, Erna Budhiarti Nababan3 Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera
Lebih terperinciPerbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation
65 Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation Risty Jayanti Yuniar, Didik Rahadi S. dan Onny Setyawati Abstrak - Kecepatan angin dan curah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy sebenarnya merupakan penggabungan dari dua studi utama yaitu fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
Lebih terperinciBAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
BAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami konsep Jaringan Syaraf Tiruan Sub Kompetensi : 1. Dapat mengetahui sejarah JST 2. Dapat mengetahui macam-macam
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, M. Rhifky Wayahdi 2 1 Dosen Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Yang Digunakan Dalam melakukan penelitian ini, penulis membutuhkan data input dalam proses jaringan saraf tiruan backpropagation. Data tersebut akan digunakan sebagai
Lebih terperinciImplementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series Oleh: ABD. ROHIM (1206 100 058) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT Jurusan Matematika
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN)
JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN) Marihot TP. Manalu Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) L K Widyapratiwi 1, I P A Mertasana 2, I G D Arjana 2 1 Mahasiswa Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciMuhammad Fahrizal. Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan
IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI SERVICE KENDARAAN RODA 4 DENGAN METODE BACKPROPAGATION (STUDI KASUS PT. AUTORENT LANCAR SEJAHTERA) Muhammad Fahrizal Mahasiswa Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciPREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK
Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol.18, No.4, Oktober 2015, hal 151-156 PREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK Zaenal
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Titik Misriati AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan titik.tmi@bsi.ac.id ABSTRACT
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dielaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini, sehingga dapat diadikan sebagai landasan berpikir dan akan mempermudah dalam hal pembahasan
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA Pembimbing: Desi Fitria Utami M0103025 Drs. Y. S. Palgunadi, M. Sc
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu representasi buatan dari otak manusia yang dibuat agar dapat mensimulasikan apa yang dipejalari melalui proses pembelajaran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Semua negara mempunyai mata uang sebagai alat tukar. Pertukaran uang dengan barang yang terjadi disetiap negara tidak akan menimbulkan masalah mengingat nilai uang
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang
Lebih terperinciKLASIFIKASI POLA HURUF VOKAL DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Dhita Azzahra Pancorowati
KLASIFIKASI POLA HURUF VOKAL DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dhita Azzahra Pancorowati 1110100053 Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi
Lebih terperinciAPLIKASI LOGIKA FUZZY PADA PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK JANGKA PANJANG DI PROVINSI SUMATERA BARAT SAMPAI TAHUN 2018 TUGAS AKHIR
APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK JANGKA PANJANG DI PROVINSI SUMATERA BARAT SAMPAI TAHUN 2018 TUGAS AKHIR Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Program Stratum-1 (S1)
Lebih terperinciKenyo Puspito Rini 1), Ir. Usman Effendi, MS. 2), Dhita Morita Ikasari, STP, MP. 2)
PERAMALAN PERMINTAAN MINUMAN KESEHATAN INSTAN JAHE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN dan METODE TIME SERIES (Studi Kasus di Agroindustri Minuman Kesehatan Instan DIA Malang) Kenyo Puspito Rini 1), Ir.
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK JAWA TENGAH DAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN
PERAMALAN BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK JAWA TENGAH DAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN HYBRID AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE NEURAL NETWORK Disusun oleh : Berta Elvionita Fitriani 24010211120005
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 203-209 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD
Lebih terperinciPrediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian Asri Rachmawati 1)*
Prediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian Asri Rachmawati 1)* 1)Stasiun Meteorologi Supadio Pontianak Badan Meteorologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Akhir-akhir ini kita banyak mendengar banyak berita bahwa Perusahaan Listrik Negara (PLN) mengalami kerugian yang sangat besar setiap tahunnya yang disebabkan faktor-faktor
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. universitas swasta yang memiliki 7 Fakultas dengan 21 Program Studi yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Universitas Muhammadiyah Ponorogo merupakan salah satu universitas swasta yang memiliki 7 Fakultas dengan 21 Program Studi yang terdiri dari : 3 program studi
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan. Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum
Jaringan Syaraf Tiruan Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum Susilo Nugroho Drajad Maknawi M0105047 M0105068 M01040 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret
Lebih terperinciALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN POLA KARAKTER HURUF JAWA
Nazla Nurmila, Aris Sugiharto, Eko Adi Sarwoko ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN POLA KARAKTER HURUF JAWA Nazla Nurmila, Aris Sugiharto, dan Eko Adi Sarwoko Prodi Ilmu Komputer
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu ratarata temperatur bumi periode tahun 1880 sampai dengan tahun 2012. 3.2 Jenis dan
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI
PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI Oleh Nama : Januar Wiguna Nim : 0700717655 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciPENERAPAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM Putra Christian Adyanto
PENERAPAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM Putra Christian Adyanto Teknik Informatika, Univesitas Dian Nuswantoro ABSTRACT: Peramalan saham merupakan
Lebih terperinciPeramalan Beban Listrik Jangka Menengah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Sistem Kelistrikan Kota Ambon Soleman Sesa
Beban Listrik Jangka Menengah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Sistem Kelistrikan Kota Ambon Soleman Sesa leman.sesa@yahoo.com Teknik Elektro Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia. Hadi Suyono
Lebih terperinciANALISIS JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION TERHADAP PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH DAN DOLAR
Jurnal Barekeng Vol. 8 No. Hal. 7 3 (04) ANALISIS JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION TERHADAP PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH DAN DOLAR Analysis of Backpropagation Artificial Neural Network to
Lebih terperinciSTUDI ESTIMASI CURAH HUJAN, SUHU DAN KELEMBABAN UDARA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
STUDI ESTIMASI CURAH HUJAN, SUHU DAN KELEMBABAN UDARA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Muh. Ishak Jumarang 1), Lyra Andromeda 2) dan Bintoro Siswo Nugroho 3) 1,3) Jurusan Fisika,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Analisis adalah kemampuan pemecahan masalah subjek kedalam elemen-elemen konstituen, mencari hubungan-hubungan internal dan diantara elemen-elemen, serta mengatur
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan materi yang mendukung dalam pembahasan evaluasi implementasi sistem informasi akademik berdasarkan pengembangan model fit HOT menggunakan regresi linier
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK [1] Meishytah Eka Aprilianti, [2] Dedi Triyanto, [3] Ilhamsyah [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas
Lebih terperinciANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang)
ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang) 1 Musli Yanto, 2 Sarjon Defit, 3 Gunadi Widi Nurcahyo
Lebih terperinci2014 ESTIMASI BEBAN PUNCAK HARIAN BERDASARKAN KLUSTER TIPE HARI BERBASIS ALGORITMA HYBRID SWARM PARTICLE-ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di negara yang memiliki jumlah populasi penduduknya besar dan perkembangan industrinya mengalami peningkatan, tentunya memiliki tingkat kebutuhan akan sumber
Lebih terperinciMODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA
MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA Ramli e-mail:ramli.brt@gmail.com Dosen Tetap Amik Harapan Medan ABSTRAK Jaringan Syaraf Tiruan adalah pemrosesan
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOTIKA
JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOTIKA Dahriani Hakim Tanjung STMIK POTENSI UTAMA Jl.K.L.Yos Sudarso Km 6.5 Tanjung Mulia Medan notashapire@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciJurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari
Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari 2010 50 Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran
Lebih terperinciIDENTIFIKASI VARIETAS UNGGUL BENIH KEDELAI BERDASARKAN WARNA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN
IDENTIFIKASI VARIETAS UNGGUL BENIH KEDELAI BERDASARKAN WARNA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN Galih Probo Kusuma, Dr Melania Suweni Muntini, MT Jurusan Fisika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciPRAKIRAAN BEBAN LISTRIK KOTA PONTIANAK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) AGUS HASIM
PRAKIRAAN BEBAN LISTRIK KOTA PONTIANAK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) AGUS HASIM SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION Alvama Pattiserlihun, Andreas Setiawan, Suryasatriya Trihandaru Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Matematika,
Lebih terperinciPrediksi Jumlah Penjualan Air Mineral Pada Perusahaan XYZ Dengan Jaringan Saraf Tiruan
Prediksi Jumlah Penjualan Air Mineral Pada Perusahaan XYZ Dengan Jaringan Saraf Tiruan Kusuma Dewangga, S.Kom. Jurusan Ilmu Komputer Universitas Gadjah Mada Jl. Bulaksumur, Yogyakarta kusumadewangga@gmail.com
Lebih terperinciJurnal Fisika Unand Vol. 2, No. 4, Oktober 2013 ISSN
PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BEBERAPA FUNGSI PELATIHAN BACKPROPAGATION (Studi Kasus: Stasiun Meteorologi Tabing Padang, Tahun 2001-2012) Cici Oktaviani, Afdal
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Hujan merupakan salah satu unsur iklim yang berpengaruh pada suatu daerah aliran sungai (DAS). Pengaruh langsung yang dapat diketahui yaitu potensi sumber daya air. Besar
Lebih terperinciJurnal Elektro ELTEK Vol. 2, No. 1, April 2011 ISSN:
Perbandingan Penggunaan Metode Radial Basis Function Network () Dari Metode Fuzzy Neural Netwotk () Dalam Memperkirakan Beban Jangka Pendek di GI. Gondang Wetan Pasuruan Rory Asrial, Almizan Abdullah,
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN PUNCAK LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
Jurnal Reka Elkomika 2337-439X Oktober 2013 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional TeknikElektro Itenas Vol.1 No.4 PERAMALAN BEBAN PUNCAK LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. IV, No. 2 (2014), Hal ISSN :
Modifikasi Estimasi Curah Hujan Satelit TRMM Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Studi Kasus Stasiun Klimatologi Siantan Fanni Aditya 1)2)*, Joko Sampurno 2), Andi Ihwan 2) 1)BMKG Stasiun
Lebih terperinciPRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM
ISSN 1412 3762 http://jurnal.upi.edu/electrans ELECTRANS, VOL.11, NO.2, SEPTEMBER 2012, 18-26 PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang)
Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang) Hadi Syahputra Universitas Putra Indonesia YPTK Padang E-mail: hadisyahputra@upiyptk.ac.id
Lebih terperinci2.1. Dasar Teori Bandwidth Regression
2.1. Dasar Teori 2.1.1. Bandwidth Bandwidth adalah ukuran kapasitas dari sistem transmisi (Comer, 2004) Bandwidth adalah konsep pengukuran yang sangat penting dalam jaringan, tetapi konsep ini memiliki
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Beban dan Prakiraan Beban Listrik Di dalam sebuah sistem kelistrikan terdapat 2 sisi yang sangat berbeda, yaitu sisi beban dan sisi pembangkitan. Pada sisi beban atau beban
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN PREDIKSI PENYAKIT LUDWIG ANGINA
doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.1207339 JARINGAN SYARAF TIRUAN PREDIKSI PENYAKIT LUDWIG ANGINA Siti Aisyah (1), Abdi Dharma (2), Mardi Turnip (3) Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer
Lebih terperinci2 2 ... v... 3 Santoso... 21 abawa... 29... 37... 53... 59... 67... 77 Yohakim Marwanta... 85... 89... 101 ... 109... 117 D. Jaringan Komputer Amirudd... 135 andha... 141... 151... 165 Syahrir... 171...
Lebih terperinciEstimasi Suhu Udara Bulanan Kota Pontianak Berdasarkan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Estimasi Suhu Udara Bulanan Kota Pontianak Berdasarkan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Andi Ihwan 1), Yudha Arman 1) dan Iis Solehati 1) 1) Prodi Fisika FMIPA UNTAN Abstrak Fluktuasi suhu udara berdasarkan
Lebih terperinciPrediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
1 Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Reza Subintara Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciESTIMASI BEBAN PUNCAK ENERGI LISTRIK PADA SISTEM SULUTGO MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN METODE MOVING AVERAGE ABSTRAK
ESTIMASI BEBAN PUNCAK ENERGI LISTRIK PADA SISTEM SULUTGO MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN METODE MOVING AVERAGE Liberty A. Tarigan 1), Tritiya A. R. Arungpadang 2),Johan S. C. Neyland 3) Jurusan
Lebih terperinciTeknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jalan Kalimantan No. 37 Jember, *
PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN UDANG BEKU PND MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION Forecasting of PND Frozen Shrimp Demand Using Artificial Neural Network Method (ANN) Backpropagation
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA MENENGAH PADA SISTEM KELISTRIKAN KOTA SAMARINDA
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA MENENGAH PADA SISTEM KELISTRIKAN KOTA SAMARINDA Muslimin 1 Abstract: Demand of electric power in Samarinda continuously increasing in line with development of Samarinda city.
Lebih terperinciMEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG)
MEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG) R. Ayu Mahessya, S.Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas
Lebih terperinciPenentuan Error Dalam Peramalan Jumlah Korban Demam Berdarah Dengue Menggunakan Metode Neural Network (Kasus : Rumah Sakit Charitas Palembang)
Penentuan Error Dalam Peramalan Jumlah Korban Demam Berdarah Dengue Menggunakan Metode Neural Network (Kasus : Rumah Sakit Charitas Palembang) Maria Bellaniar Ismiati 1, Latius Hermawan 2 Program Studi
Lebih terperinciANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Seminar Nasional Informatika 0 ANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian, Purwa Hasan Putra Dosen Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perangkat keras komputer berkembang dengan pesat setiap tahunnya selalu sudah ditemukan teknologi yang lebih baru. Meskipun demikian masih banyak hal yang belum dapat
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI LAJU TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PADA PROVINSI JAWA TIMUR
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI LAJU TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PADA PROVINSI JAWA TIMUR Sofi Dwi Purwanto Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik
Lebih terperinciPrediksi Jangka Pendek Debit Aliran Irigasi Seluma dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Prediksi Jangka Pendek Debit Aliran Irigasi Seluma dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Supiyati, Syamsul Bahri dan Iwan Erdi Abstract: Penelitian mengenai prediksi jangka pendek debit aliran irigasi
Lebih terperinciAplikasi yang dibuat adalah aplikasi untuk menghitung. prediksi jumlah dalam hal ini diambil studi kasus data balita
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisa dan Kebutuhan Sistem Analisa sistem merupakan penjabaran deskripsi dari sistem yang akan dibangun kali ini. Sistem berfungsi untuk membantu menganalisis
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tenaga listrik merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi manusia dalam melakukan aktifitasnya sehari-hari. Peralatan rumah tangga maupun industri hampir semuanya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 14, terdiri dari tahap identifikasi masalah, pengumpulan dan praproses data, pemodelan
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM)
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM) Hanura Ian Pratowo¹, Retno Novi Dayawati², Agung Toto Wibowo³ ¹Teknik Informatika,,
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. V, No. 1 (2015), Hal ISSN :
POSITRON, Vol. V, No. (5), Hal. - 5 ISSN : -97 Prediksi Ketinggian Gelombang Laut Perairan Laut Jawa Bagian Barat Sebelah Utara Jakarta dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Prada Wellyantama
Lebih terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PESERTA KB BARU DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE BACKPROPAGATION
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PESERTA KB BARU DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE BACKPROPAGATION Restiana Putri Abstract - On a government agencies Badan Keluarga Berencana
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK DALAM PREDIKSI PERSEDIAAN TERNAK SAPI POTONG ( STUDI KASUS DI WILAYAH SUMATERA BARAT )
JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK DALAM PREDIKSI PERSEDIAAN TERNAK SAPI POTONG ( STUDI KASUS DI WILAYAH SUMATERA BARAT ) Rima Liana Gema, S.Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia
Lebih terperinciPrediksi Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Algoritma Feed Forward Back Propagation dengan Mempertimbangkan Variasi Tipe Hari
Prediksi Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Algoritma Feed Forward Back Propagation dengan Mempertimbangkan Variasi Tipe Hari Ramadani Dwisatya, M.Ramdlan Kirom Program Studi Teknik Fisika Fakultas
Lebih terperinci