Prediksi Ketersediaan Energi Sumber Daya Mineral di Indonesia yang di Optimasi Menggunakan Algoritma Genetika - Siti Saadah; E Handayani; Jondri - (School of Computing, Telkom University, 2016)
Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) sebagai unsur yang merupakan kebutuhan utama pada suatu Negara membutuhkan kajian untuk memprediksi ketersediaannnya. Prediksi ini dilakukan menggunakan model autoregressive yang diimplementasikan pada data time series dan dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan untuk pencarian parameter algoritma genetika, diperoleh parameter terbaik yaitu ukuran populasi pada nilai 100 dan 200 sedangkan probabilitas pindah silang bernilai 0.8 dan probabilitas mutasi nilainya 0.1 dengan akurasi MAPE yang diperoleh di bawah 25%. Prediksi yang menghasilkan MAPE terbaik adalah prediksi yang menggunakan data latih sebesar 85% dan data uji sebesar 15%. Hasil akhir dari prediksi adalah adalah ketersediaan gas alam dan batubara termasuk ke dalam kategori tidak krisis, sedangkan ketersediaan minyak bumi mengalami krisis.Kata kunci: Prediksi, Algoritma Genetika, Energi, autoregressive, time series.