Artikel Ilmiah : H1A018017 a.n. AJENG YUGO PANGESTU
| NIM | H1A018017 |
|---|---|
| Namamhs | AJENG YUGO PANGESTU |
| Judul Artikel | ANALISIS PERKIRAAN KONSUMSI ENERGI LISTRIK HARIAN BERBASIS MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY DI RUKO DARMAWANGSA, JAKARTA SELATAN |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Dalam penelitian ini dilakukan peramalan konsumsi energi listrik ruko dengan pasokan listrik 1-phase yang berasal dari satu trafo distribusi di area ruko Dharmawangsa, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan selama satu bulan yaitu pada bulan Juli 2022 menggunakan metode artificial neural network (ANN) yaitu arsitektur Long Short Term Memory (LSTM) yang berbasis Machine Learning. Dari model LSTM yang dibentuk menggunakan framework tensorflow keras. Model memiliki 100 buah node input yang dapat dilihat pada input shape dan sekaligus sebagai layer pwrtama. Untuk layer keduanya yaitu dropout dengan nilai input pada layer-nya yaitu (0.2) dan untuk layer ketiga adalah dense dengan nilai inputnya yaitu 1. Pada hasil pengujian didapat nilai prediksi pada interval waktu 400 jam pertama dan untuk pengujian kedua didapat nilai prediksi pada interval waktu 100 jam dimana 100 jam ini terletak diantara interval waktu jam ke 200 sampai jam ke 300. Dari hasil pengujian kedua waktu prediksi tersebut didapat performansi nilai RMSE sebesar 0.042 dan nilai loss function sebesar 0.036. Dengan nilai RMSE dan nilai loss function tersebut, maka dapat dikatan nilai hasil prediksi tersebut . |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | In this study, it was carried out forecasting the electricity consumption of shophouses with 1 phase electricity supply originating from a distribution transformer in the Dharmawangsa shophouse area, Kebayoran Baru, South Jakarta for one month, namely in July 2022 using an artificial neural network (ANN) is architecture Long Short Term Memory (LSTM) method based on Machine Learning. From the LSTM model that is formed using a hard tensorflow framework. The model has 100 input nodes that can be seen in the input shape and also as the first layer. The second layer is dropout with the input value on the layer (0.2) and for the third layer is dense with the input value is 1. In the test results, the prediction value is obtained at the first 400 hour time interval and for the second test, the prediction value is obtained at the 100 hour time interval where 100 hours is located between the 200 hour time interval to the 300 hour time interval. RMSE is 0.042 and the loss function value is 0.036. With the RMSE value and the loss function value, it can be said that the predicted value is quite good and optimal. |
| Kata kunci | artificial neural network, smart meter, IoT, Long Short Term Memory |
| Pembimbing 1 | Prof. Dr. Eng. Suroso, S.T., M.Eng. |
| Pembimbing 2 | Hari Prasetija, S.T., M.T. |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2022 |
| Jumlah Halaman | 16 |
| Tgl. Entri | 2022-08-20 00:03:45.33776 |