PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI AIR
Authors
Muhammad Halmi Dar
Universitas Al Washliyah Labuhanbatu, Sumatera Utara
Jl. Sempurna Linkar By Pass Rantauprapat, Sumatera Utara
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk memprediksi jumlah produksi air. Â Data yang diperolah berasal dari laporan bulanan PDAM Tirta Bina Rantauprapat selama 5 tahun, mulai dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2014. Â Variabel masukan yang digunakan adalah data jumlah pelanggan berdasarkan kelompok rumah tangga, volume kebocoran air di pengolahan, volume distribusi air, volume air terjual dan volume kehilangan air. Â Sedangkan yang menjadi variabel target adalah volume produksi air. Â Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh sebuah model arsitektur prediksi dengan jumlah neuron lapisan masukan 5, jumlah neuron lapisan tersembunyi 3, jumlah neuron lapisan keluaran 1, dengan nilai MSE 0.000999, MAE 0.017096, dan rata-rata nilai akurasi sebesar 98,29 %.
