Rancang Bangun Sistem Peramalan Konsumsi Daya Listrik dengan Artificial Neural Network Backpropagation

*Radini Sinta -  Magister Sistem Informasi Program Pascasarjana Universitas Diponegoro, Indonesia
Rahmat Gernowo -  Magister Sistem Informasi Program Pascasarjana Universitas Diponegoro, Indonesia
Suryono Suryono -  Magister Sistem Informasi Program Pascasarjana Universitas Diponegoro, Indonesia
Published: 2 Apr 2013.
Open Access
Citation Format:
Article Info
Section: Research Articles
Language: ID
Full Text:
Statistics: 474 982
Abstract

Jaringan saraf tiruan model jaringan layar jamak yang diimplementasikan dengan menggunakan program komputasi untuk menyelesaikan masalah yang kompleks melalui proses perhitungan dengan algoritma Backpropagation. Salah satu masalah yang dapat dipecahkan adalah sistem peramalan berdasarkan data time series, data time series untuk data masukan adalah data konsumsi daya listrik dalam satuan kWh pada LWBP dan WBP, data okupansi tahun 2011. Jaringan yang sudah dilatih menghasilkan akurasi peramalan MSE pada LWBP     7,48738e-12, MSE pada WBP 1,11035e-10, dan MAPE pada LWBP 1,6141e-9%, MAPE pada WBP 2,50e-8%, untuk jaringan yang tidak dilatih dapat meramalkan konsumsi daya listrik dengan uji validitas pada LWBP R = 0,837, dan pada WBP R = 0,835. Pada pelatihan dan pengujian sistem optimal dengan 8 neuron pada lapisan tersembunyi.

 

Katakunci: Jaringan Saraf Tiruan; algoritma Backpropagation; data time series; sistem peramalan.

 

Article Metrics: