PREDIKSI PENGGUNAAN ENERGI LISTRIK MENGGUNAKAN
METODE FEEDFORWARD NEURAL NETWORK

ALIFTI HAMMAINES

Informasi Umum

Kode

21.04.4392

Klasifikasi

621.382 - Artificial intelligence, Big data. Electrical engineering.

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

323 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Memprediksi total biaya penggunaan energi listrik dengan tingkat akurasi yang tinggi sangatlah penting. Penerapan metode yang sesuai sangat berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan dalam prediksi. Dalam prediksi ini menggunakan metode Feedforward Neural Network (FFNN) dengan algoritma Backpropagation. Dalam Tugas Akhir ini akan membuat sistem berbasis web untuk melakukan prediksi penggunaan energi listrik dengan model neural network. feed forward neural network (FFNN) merupakan model yang lebih sering digunakan karena dikenal memiliki kemampuan pendekatan yang baik dan bersifat universal. Selain itu, metode FFNN telah dikenal akan keunggulannya, yaitu memiliki nilai prediksi yang sangat mendekati nilai aktualnya sehingga menghasilkan error yang kecil serta memiliki kemampuan untuk mendeteksi atau melakukan analisis untuk permasalahan yang bersifat sangat kompleks. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Feedforward Neural Network dalam memprediksi total biaya penggunaan energi listrik dengan dipengaruhi oleh jumlah unit neuron pada hidden layer, yang meungkinkan nilai error yang di dapat lebih kecil. Keakuratannya pada metode ini bisa di lihat dengan menggunakan MSE (Mean Square Error). Pada Tugas Akhir ini menggunakan data history penggunaan kWh Gedung P Fakultas Teknik Elektro. Hasil pengujian FFNN menggunakan parameter terbaik yaitu dengan partisi data 70% data training 30% data testing, learning rate 0.001, dan epoch sebesar 80 sehingga menghasilkan nilai MSE sebesar 0.35037. Kata Kunci: Prediksi, Feedforward Neural Network (FFNN), error.