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

Sandy Bhawana Mulia | Zendy

AI Assistant Blog Pricing

Home ZAIA Blog

Open Access

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

Author(s) -

Sandy Bhawana Mulia

Publication year - 2015

Publication title -

tematik

Language(s) - Slovak

Resource type - Journals

ISSN - 2443-3640

DOI - 10.38204/tematik.v2i2.77

Subject(s) - backpropagation , self organizing map , computer science , artificial intelligence , artificial neural network , matlab , pattern recognition (psychology) , operating system

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.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.

Having issues? You can contact us here

Accelerating Research