KOMPARASI MODEL PREDIKSI BEBAN PUNCAK HARIAN LISTRIKANTARA ALGORITMA BACKPROPAGATION DENGAN ALGORITMA KOHONEN MAP

Sandy Bhawana Mulia

Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi
Vol 2 No 2 (2015): TEMATIK : Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi - Desember 2015

Abstrak : Teknologi Soft Computing telah membantu banyak peneliti dalam mengembangkan sebuah penelitiannya. Contohnya adalah pengembangan model prediksi beban listrik harian non linier berbasis kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma Backporpagation dan algoritma Kohonen Map. Kode computer yang dikembangkan menggunakan software Matlab R2008b dari Mathwork Corp. Dapat dilihat dari hasil perhitungan bahwa keakuratan model Backpropagation 99,83 % sedangkan model Kohonen Map hanya 97,53 %. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model prediksi menggunakan algoritma Backpropagation lebih baik tingkat akurasinya dibandingkan dengan model prediksi menggunakan metoda Kohonen Map.