Fadilah, Asnain Norma Ayu (2022) Peramalan jumlah kebutuhan air menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation di PDAM Kabupaten Ponorogo. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
18650015.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
ABSTRAK
Dengan pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat di setiap daerah di Indonesia Salah satu penyebab dari meningkatnya permintaan kebutuhan air adalah jumlah penggunaan air yang tinggi pada kehidupan sehari-hari sedangkan persediaan air bersih itu sendiri jumlahnya terus berkurang. Oleh karena itu, sangat diperlukan suatu sistem yang mampu memprediksi jumlah kebutuhan air yang di produksi. Sistem dibuat dengan melakukan implementasi metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa performa dari metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dalam memprediksi jumlah kebutuhan air di PDAM Kabupaten Ponorogo berdasarkan nilai MSE (Mean Square Error) dan MAPE (Mean Absolute Precentage Error). Adapun intput yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data jumlah air terjual yang ada di 14 Kecamatan yang ada di Kabupaten Ponorogo selama 29 bulan. Penelitian ini dilakukan dengan mengubah nilai parameter Jumlah neuron dan learning rate yang berbeda-beda. Dari beberapa uji coba yang dilakukan didapatkan hasil nilai MSE yang terkecil yaitu ada pada model 8 dengan arsitektur jumlah neuron 6→7, dengan nilai parameter learning rate 0,04 dan nilai epoch 10000. MAPE(%) terkecil yang dihasilkan yaitu sebesar 10.978%. Perfoma dipengaruhi oleh learning rate, dan juga kualitas dan seberapa banyak data training yang digunakan.
ABSTRACT
Increasing population growth in every region in Indonesia, one of the causes of the increasing demand for water is the high amount of water used in daily life, while the supply of clean water itself continues to decrease. Therefore, it is very necessary to have a system that can predict the amount of water needed in production. The system is created by implementing the Backpropagation Artificial Neural Network method. The purpose of this study was to analyze the performance of the Backpropagation Neural Network method in predicting the amount of water demand in PDAM Ponorogo Regency based on the MSE (Mean Square Error) and MAPE (Mean Absolute Precentage Error) values. The input used in this study is data on the amount of water sold in 14 sub-districts in Ponorogo Regency for 29 months. This research was carried out by changing the parameter values of the number of neurons and the different learning rates. From several trials conducted, the results showed that the smallest MSE value was in model 8 with the architecture of the number of neurons 6→7, with a learning rate parameter value of 0.04 and an epoch value of 10000. The smallest MAPE(%) produced were 10.978%. Performance is affected by the learning rate, as well as the quality and how much training data is used.
مستخلص البحث
مع تزايد النمو السكاني في كل منطقة في إندونيسيا ، فإن أحد أسباب الطلب المتزايد عل المياه هو الكمية الكبيرة من المياه المستخدمة في الحياة اليومية ، بينما يستمر الإمداد بالمياه النظيفة نفسها في الانخفاض. لذلك ، من الضروري جدًا أن يكون لدينا نظام يمكنه التنبؤ بكمية المياه اللازمة للإنتاج. يتم إنشاء النظام من خلال تطبيق طريقة Neural Network Backpropagation الغرض من هذه الدراسة هو تحليل أداء طريقة الشبكة العصبيةBackpropagation في التنبؤ بكمية الطلب على المياه فيPDAM Ponorogo بناءً على قيم MSE (متوسط الخطأ المربع) و MAPE (متوسط نسبة الخطأ المطلق). المدخلات المستخدمة في هذه الدراسة هي بيانات عن كمية المياه المباعة في 14 منطقة فرعية في المقاطعات Ponorogo لمدة 29 شهرًا. تم إجراء هذا البحث عن طريق تغيير قيم المعلمات لعدد الخلايا العصبية مستوىLearning Rate . من عدة تجارب تم إجراؤها ، أظهرت النتائج أن أصغرMSE في النموذج 8 بهندسة عدد الخلايا العصبية 6 → 7 , بقيمة معلمة معدل Learning Rate 0.04 والقيمة epoch10000. MSE و MAPE أصغر إنتاج يساوي 0.022430593 و MAPE(%) كبير مثل 10.978%. يتأثر الأداء مستوى Learning Rate وكذلك جودة ومقدار بيانات التدريب المستخدمة.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Aziz, Okta Qomaruddin and Imamudin, Mochamad | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation; Neural Network; Peramalan Jumlah Kebutuhan Air; Mean Square Error; Mean Absolute Precentage Error; Backpropagation Neural Networks; Neural Networks; Forecasting the Amount of Water Needs; Mean Square Error; Mean Absolute Precentage Error; العكسية العصبية; التنبؤ بكمية الطلب على المياه; متوسط الخطأ لتربيعي،متوسط الخطأ النسبي المطلق | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Asnain Norma Ayu Fadilah | |||||||||
Date Deposited: | 20 Feb 2023 10:17 | |||||||||
Last Modified: | 05 Jul 2023 14:31 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/43123 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |