(Peer Review + Similarity + Document) Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artifical Neural Network

Rahman, Miftahur (2018) (Peer Review + Similarity + Document) Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artifical Neural Network. Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text Jurnal Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artificial Neural Network.pdf Download (648kB)
	Text Peer Review Miftahur Rahman Fix.pdf Download (405kB)
	Text Plagiasi Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artificial Neural Network.pdf Download (1MB)

Abstract

Setiap saat daya listrik yang digunakan tidak sama disebabkan penggunaan energi yang dipakai
setiap konsumen berbeda. Terjadinya fluktuasi penggunaan energi listrik berdampak pada
pembayaran tagihan listrik setiap bulannya. Hal ini terjadi pada pembayaran biaya tagihan listrik di
Pesantren Sukorejo Jawa Timur. Biaya pembayaran yang dilakukan setiap bulan tidak menentu
tergantung pemakaian dan juga terdapat kekeliruan dalam mengestimasi anggaran. Disebabkan,
dalam melakukan prediksi masih belum ditemukan metode yang tepat. Sehingga, dari data yang ada
ini penting untuk dilakukan analisis prediksi. Prediksi biaya tagihan listrik bertujuan untuk
menghasilkan prediksi yang lebih akurat yang selanjutnya digunakan sebagai pedoman untuk
mengetahui dan merencanakan biaya listrik kedepannya, guna meminimalisir kekeliruan dalam
merencanakan anggaran. Dataset yang digunakan adalah dataset primer time series mulai Bulan
Januari 2011 sampai Bulan Desember 2015. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah
model Artificial Neural Network (ANN). Setelah beberapa kali dilakukan pengujian menghasilkan
performance RMSE 0.090 dengan waktu eksekusi 1 detik. Hasil ini membuktikan bahwa metode
dengan model ANN dapat digunakan sebagai metode untuk melakukan prediksi terhadap
pembayaran tagihan listrik secara lebih akurat.

[error in script]

Item Type:	Peer Review
Subjects:	600 Technology and Applied Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Novan Agung | novanagung8@unmuhjember.ac.id
Date Deposited:	08 Dec 2020 03:35
Last Modified:	16 Feb 2021 02:37
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/7201

Actions (login required)

View Item