LUTHFI HIDAYATI, 081211232017 (2016) HYBRIDRADIAL BASIS FUNCTION(RBF) DENGAN ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING UNTUK PREDIKSI KONSUMSI LISTRIK. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
|
Text (HALAMAN DEPAN)
1. HALAMAN DEPAN.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
2. BAB I PENDAHULUAN.pdf Restricted to Registered users only Download (330kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB II)
3. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (614kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
4. BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (407kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
5. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
6. BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Registered users only Download (320kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
7. DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (326kB) | Request a copy |
|
|
Text (LAMPIRAN)
8. LAMPIRAN .pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Prediksi konsumsi listrik merupakan suatu usaha untuk memperkirakan penggunaan listrik di masa yang akan datang berdasarkan pada data konsumsi listrik yang sudah ada sebelumnya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah prediksi adalah Radial Basis Function (RBF) yang merupakan salah satu metode jaringan saraf tiruan (JST). Tujuan dari skripsi ini adalah untuk menerapkan Hybrid Radial Basis Function dengan Algoritma Genetika dan Simulated Annealing untuk memprediksi konsumsi listrik. Data yang digunakan adalah data bulanan konsumsi listrik sektor rumah tangga wilayah Jawa Timur mulai dari bulan Januari tahun 2010 hingga bulan Mei tahun 2015. Pada pelatihan jaringan diperoleh hasil MSE pelatihan sebesar 0,00447664 dengan jumlah individu (popsize) yang digunakan adalah sebanyak 10, learning rate = 0,9, probabilitas crossover (Pc) = 0,9, probabilitas simulated annealing (Psa) = 0,01, dan lapisan hidden = 4. Nilai MSE yang diperoleh relatif kecil sehingga bobot optimal yang dihasilkan mampu mengenali pola dengan baik. Hal tersebut terlihat dari nilai selisih rata-rata yang dihasilkan sebesar 4,692452189 %. Hasil selisih rata-rata tersebut menunjukkan bahwa hasil uji validasi memiliki nilai yang mendekati nilai data yang sebenarnya.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | KKC KK MPM. 50/16 Hid h | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Prediksi, Jaringan Saraf Tiruan, Radial Basis Function, Algoritma Genetika, Simulated Annealing, dan Hybrid | |||||||||
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.73. Computer algorithms and Data structures | |||||||||
| Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika | |||||||||
| Creators: |
|
|||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Depositing User: | sukartini sukartini | |||||||||
| Date Deposited: | 07 Jun 2016 03:26 | |||||||||
| Last Modified: | 07 Jun 2016 03:26 | |||||||||
| URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/32940 | |||||||||
| Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
 |
View Item |