JOURNAL

Layanan journal yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma

Algoritme Genetika untuk Peningkatan Prediksi Kebutuhan Permintaan Energi Listrik

Judul Artikel:Algoritme Genetika untuk Peningkatan Prediksi Kebutuhan Permintaan Energi Listrik
Judul Terbitan:JNTETI JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO DAN TEKNOLOGI INFORMASI
ISSN:2301-4156
Bahasa:IND
Tempat Terbit:YOGYAKARTA
Tahun:0000
Volume:Vol. 5 Issue 2 0000
Penerbit:Universitas Gajah Mada
Frekuensi Penerbitan:1 x 1 tahun
Penulis:Oman Somantri , Catur Supriyanto
Abstraksi:Memprediksi kebutuhan permintaan energi listrik dengan tingkat akurasi yang tinggi sangatlah diharapkan. Pen era pan model yang sesuai dengan metode yang tepat akan sang at berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan. Model Neural Network (NN) dan Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk memprediksi kebutuhan permintaan listrik. Model yang digunakan mempunyai kekurangan yaitu kedua model tersebut masih sulit dalam menentukan nilai parameter yang digunakan, sehingga berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan. Algoritma Genetika (GA) diusulkan sebagai metode untuk mengoptimasi nilai parameter NN dan SVM dalam memprediksi permintaan energi listrik. Hasil menunjukkan bahwa model NN dan GA memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan SVM dan GA.
Kata Kunci:listrik; Neural Network; Support Vector Machine; Algoritma Genetika.
Lokasi:P108
Terakreditasi:belum