Santika, GayatriDwi (2017) Modifikasi Fuzzy Neural System untuk Peramalan Konsumsi Beban Listrik. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Peramalan konsumsi energi listrik merupakan kegiatan penting terutama pada sektor penyedia listrik. Tanpa gambaran yang akurat tentang masa depan, yang mungkin didasarkan pada masa lalu, lebih dari kapasitas atau kekurangan daya dapat mengakibatkan biaya tinggi yang tak terduga. Aktivitas sehari-hari masyarakat mengalami peningkatan dalam hal konsumsi listrik. Hal ini dikarenakan listrik menjadi bagian penting dalam berlangsungnya kegiatan sehari-hari masyarakat. Indonesia berada di garis khatulistiwa yang menyebabkan suhu negara di Inodenesia paling tinggi diantara daerah lainnya di bumi ini. Hal ini mempengaruhi pola kebiasaan masyarakat Indonesia dalam menghadapi kenaikan suhu tersebut. Di era modernisasi banyak peralatan rumah tangga dengan memanfaatkan listrik untuk mengatur suhu lingkungan salah satunya Air Conditioner (AC). Pemakaian alat ini menjadi pola kebiasaan umum bagi masyarakat Indonesia yang memiliki daya konsumsi relative besar dibandingkan dengan daya yang diserap oleh peralatan elektronik lainnya. Hal ini mendasari pentingnya peramalan beban listrik yang dikonsumsi masyarakat. Metode ]peramalan Modifikasi Fuzzy Neural System dipilih karena memiliki tingkat akurasi peramlaan yang tinggi. Arsitektur modifikasi menggunakan pengkodean kromosom dengan bilangan riil, dilanjutkan dengan menetukan jumlah populasi sebanyak 750 populasi, maksimal generasi 1000, parameter reproduksi yang digunakan yaitu cr = 0.6, mr = 0.4, dan metode seleksi Roulette Whell. Metode Modifikasi Fuzzy Neural System menghasilkan akurasi terbaik dengan error 0.000963345. Jika dilihat dari segi efisiensi kecepatan komputasi dan banyak iterasi, Modifikasi Fuzzy Neural System menghasilkan error terkecil dibandingkan dengan lima metode lainnya dengan kesalahan sebesar 0.0000021123.
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/006.32/SAN/m/2017/041700783 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 06 Jun 2017 10:59 |
| Last Modified: | 06 Jun 2017 10:59 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/155436 |
Actions (login required)
 |
View Item |