Penelitian ini mengembangkan model prediksi berbasis Multi-Layer Perceptron (MLP) untuk output energi piezoelectric smart carpet, dengan fokus pada lima variasi pola langkah manusia: lari, jalan cepat, normal, lambat, dan hentak. Berbeda dari penelitian sebelumnya yang menggunakan pola langkah seragam, penelitian ini memodelkan keberagaman gait sebagai variabel laju gerak (Rate of Motion) dinamis untuk mencerminkan perilaku pejalan kaki yang lebih realistis. Data eksperimental dikumpulkan dari 5 subjek dengan variasi berat 54–98 kg menggunakan konfigurasi rangkaian seri-paralel piezoelectric. Model MLP dirancang dengan arsitektur 3 hidden layer (64, 32, 16 neuron), learning rate 0.001, dan mekanisme early stopping, dengan input berat subjek dan laju gerak serta output tegangan, arus, dan daya. Hasil evaluasi menunjukkan R² sebesar 0.8654 (tegangan), 0.8759 (arus), dan 0.8873 (daya), dengan MAPE masing-masing 9.55%, 10.42%, dan 30.22%. Nilai MAPE daya yang lebih tinggi merupakan konsekuensi matematis dari propagasi error pada P = V × I. Analisis korelasi mengkonfirmasi laju gerak sebagai faktor dominan (r = 0.706–0.721) dibanding berat (r = 0.303–0.491). Model ini diarahkan untuk implementasi di pintu masuk Gedung Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya.
Copyrights © 2026