Anggraeni Susanti (2015) Hybrid Multi Layer Perceptron Dengan Firefly Algorithm Untuk Memprediksi Konsumsi Listrik. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (506kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (197kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (432kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (292kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (637kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (529kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (737kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULA DAN SARAN) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (269kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (192kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (581kB) | Request a copy
Preview	Text gdlhub-gdl-s1-2015-susantiang-41579-5.-abstr-k.pdf Download (197kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) MPM.71-15 Sus h.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Listrik hingga saat ini memang erat hubungannya dengan kehidupan sehari-hari. Pertumbuhan penduduk serta pertumbuhan ekonomi yang mengalami peningkatan sangat berpengaruh terhadap ketersediaan listrik di masa yang akan datang. Jumlah penduduk yang terus meningkat mengakibatkan produksi listrik yang dihasilkan juga harus sesuai dengan jumlah yang dibutuhkan penduduk atau lebih besar dari jumlah yang dibutuhkan penduduk. Hal ini menyebabkan perlu dilakukan prediksi konsumsi listrik. Prediksi konsumsi listrik menggunakan hybrid Multi Layer Perceptron dengan Firefly Algorithm bertujuan untuk mengetahui jumlah listrik yang dikonsumsi, sehingga dapat menyediakan listrik untuk masa yang akan datang. Hal tersebut perlu dilakukan karena masyarakat yang hampir sepenuhnya bergantung pada listrik akan mengakibatkan krisis listrik jika persediaan listrik tidak sesuai dengan jumlah listrik yang dibutuhkan. Multi Layer Perceptron (MLP) merupakan ANN turunan dari Perceptron berupa Artificial Neural Network (ANN) feedforward dengan satu atau lebih hidden layer. Sedangkan Firefly Algorithm (FA) merupakan algoritma yang terinspirasi dengan perilaku kunang-kunang. Pada proses prediksi konsumsi listrik, data yang digunakan sebanyak 65 data konsumsi listrik rumah tangga dari bulan Januari tahun 2010 hingga bulan Mei 2015. Data tersebut merupakan data bulanan dari PT. PLN (Persero) Distribusi Jawa Timur. Data yang digunakan, selanjutnya dilatih kemudian dicari nilai Mean Square Error (MSE) dan bobot yang optimal. Bobot optimal yang diperoleh, selanjutnya diuji dengan uji validasi untuk mengetahui seberapa baik pola yang dikenali. Berdasarkan implementasi pada data konsumsi listrik tersebut, diperoleh nilai MSE hasil pelatihan sebesar 5.47625E-08, dengan arsitektur jaringan yang optimal yaitu jumlah node pada lapisan input sebesar 2, jumlah node pada lapisan tersembunyi (hidden) sebesar 2, dengan nilai selisih rata-rata sebesar 0,06165 %. Berdasarkan nilai selisih rata-rata yang diperoleh dari tahapvalidasi, maka dapat disimpulkan bahwa prediksi yang dilakukan mampu mendekati nilai yang sebenarnya.

Actions (login required)

View Item