PREDIKSI KAPASITAS PRODUKSI AIR BERSIH PDAM DI KOTA PADANG MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

ANGGRILA YUSANDRA, ANGGRILA YUSANDRA (2021) PREDIKSI KAPASITAS PRODUKSI AIR BERSIH PDAM DI KOTA PADANG MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Diploma thesis, Universitas Andalas.

Preview	Text (COVER DAN ABSTRAK) COVER DAN ABSTRAK.pdf - Published Version Download (89kB) | Preview
Preview	Text (BAB 1 PENDAHULUAN) BAB 1.pdf - Published Version Download (47kB) | Preview
Preview	Text (BAB 5 PENUTUP DAN KESIMPULAN) BAB 5 PENUTUP & KESIMPULAN.pdf - Published Version Download (39kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (41kB) | Preview
	Text (TA_ANGGRILA_1611521008 FULL TEXT) TA_ANGGRILA_1611521008 FULL TEXT.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) Kota Padang adalah Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) yang mempunyai tugas dalam memberikan pelayanan air bersih untuk masyarakat di Kota Padang. PDAM Kota Padang memiliki peran untuk mengatur dan merencanakan tingkat kebutuhan air bersih seiring dengan tingkat pertumbuhan penduduk di Kota Padang. Pemakaian air oleh masyarakat yang tidak terkendali membuat PDAM Kota Padang harus bekerja keras untuk melakukan pemenuhan kapasitas produksi air di setiap daerah Kota Padang.Oleh karena itu, PDAM Kota Padang membutuhkan suatu solusi untuk mengoptimalkan prediksi penyedian air bersih bagi masing-masing kelompok konsumen yang tersebar di setiap daerah rayon agar penyediaan air bersih sesuai dengan kebutuhan konsumen. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu menggunakan Data Mining. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data pemakaian air bersih pada PDAM Kota Padang pada tahun 2017-2019. Ada beberapa macam metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal dalam pelayanan air bersih di PDAM, salah satunya adalah metode jaringan syaraf tiruan. Metode jaringan syaraf tiruan dipilih karena merupakan suatu learning system yang mampu belajar seperti halnya otak manusia berdasarkan knowledge base. Jaringan Syaraf Tiruan adalah merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi atau data yang didesain dengan meniru cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Algoritma yang digunakan adalah algoritma backpropagation. Backpropagation adalah algoritma yang menggunakan metode pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan yang terbimbing (supervised learning). Sistem diimplementasikan menggunakan bahasa pemograman python. Tahapan yang dilakukan pada penelitian adalah pengumpulan data, pre-pocessing, prediksi dengan metode, dan pengujian yang dilakukan sesuai dengan rancangan model prediksi. Hasil pengujian dengan prediksi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan mendapatkan nilai loss 0,0001016 dengan proses pelatihan menggunakan epoch 8900 dengan nilai akurasi 99.62013626098633%.

Actions (login required)

View Item