PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR PDAM MENGGUNAKAN METODE ANN DENGAN OPTIMASI PSO

ahmad akrom, R.A. Pramunendar, D.P. Prabowo

Abstract


Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) merupakan perusahaan milik daerah yang begerak di bidang penyedia, pengolahan, dan pendistribusian air bersih. Sebuah sistem yang akurat untuk prediksi jumlah produksi air untuk masa depan dibutuhkan oleh PDAM untuk menentukan kebijakan dalam bidang produksi air. Penelitian ini menghasilkan sebuah model prediksi untuk  volume produksi air PDAM Kota Semarang. Data yang diolah adalah jumlah penduduk, jumlah pelanggan berdasarkan jenis pelanggan, total volume produksi, kontribusi daerah sumber, volume distribusi, air terjual, dan kehilangan air. Data diperoleh dari laporan bulanan perusahaan selama 6tahun terakhir yaitu mulai tahun 2008-2013. Pendekatan yang digunakan untuk prediksi volume produksi air adalah dengan menggunakan metode Artificial Neural Network dengan optimasi Particle Swarm Optimation. Berdasarkan hasilpenelitian, diperoleh hasil prediksi menggunakanneural network dan particle swarm optimization lebih bagus jika dibandingkan dengan menggunakan neural network saja. Hal ini dibuktikan dengan nilai RMSE menggunakan neural network dan particle swarm optimization sebesar 3,797 sedangkan nilai RMSE dengan neural network saja sebesar 4,943.


Keywords


Artificial Neural Network, Backpropagation, PSO, Prediction of Water Production.

Full Text:

PDF

References


Shah, A. “Water and Development”. Global Issues, June 2010.

Septiarini nindita dan Sya’baniah Nur, Sistem Peramalan Jumlah Produksi Air PDAM Samarinda Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Program Studi Ilmu Komputer FMIPA, Universitas Mulawarman, Jurnal EKSPONENSIAL Volume 3, Nomor 1, Mei 2012 ISSN 2085-7829.

H.Dwi Bhakti (2019) ‘Aplikasi Artificial Neural Network (ANN) untuk Memprediksi

Masa Studi Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik’. Jurnal Explora Informatika.Vol 9 No 1 tahun 2019

Syukri,syamsudin (2019). " Pengujian Algoritma Artificial Neural Network (ANN)

Untuk Prediksi Kecepatan Angin" JURNAL NASIONAL KOMPUTASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI (JNKTI), VOL 2 NO 1 (2019).

Yudha Tirto Pramonoaji; Stefanus Santosa; Ricardus Anggi Pramunendar, Prediksi Produksi Air PDAM dengan Jaringan Syaraf Tiruan, Semantik UDINUS 2013.




DOI: https://doi.org/10.26877/jiu.v7i2.10065

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 ahmad akrom



Creative Commons License
Jurnal Informatika Upgris by Program Studi Informatika UPGRIS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.