Informasi Umum

Kode

21.04.4396

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine - Learning

Dilihat

420 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAK

Peranan listrik sangat penting bagi kehidupan sehari-hari. Begitu pentingnya peranan energi listrik dalam kehidupan sehari-hari, maka dari itu dilakukannya prediksi penggunaan energi listrik setiap harinya. Selain itu pemakaian energi listrik yang semakin besar menyebabkan pemakaian energi listrik yang tidakterkontrol, sehingga menyebabkan biaya yang tidak terbendung. Dalam Tugas Akhir ini, akan dibangun sebuah sistem berbasis web untuk melakukan prediksi penggunaan energi listrik dengan algoritme Support Vector Regression (SVR). Support Vector Regression (SVR) merupakan pengembangan dari metode Support Vector Machine untuk kasus regresi. Metode ini mampu mengatasi overfitting, dalam pemilihan parameter SVR menggunakan algoritma Grid Search. Data yang digunakan pada Tugas Akhir ini menggunakan data history penggunaan kWh Gedung Fakultas Teknik Elektro. Rata-rata dari hasil pengujian SVR menggunakan kernel RBF menghasilkan nilai performansi MSE (Mean Square Error) sebesar 0.24420, MAE (Mean Abosolute Error) sebesar 0.35790, dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 0,00114.

Kata Kunci: Algorima Grid Search, Energi Listrik, Prediksi, Support Vector Regression.

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama DIAN ISLAMMY RIDWAN
Jenis Perorangan
Penyunting Casie Setianingsih, Muhammad Ary Murti
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Kota Bandung
Tahun 2021

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi