prediksi pemakaian daya listrik ... - .peranan listrik sangat penting bagi kehidupan masyarakat,

Download PREDIKSI PEMAKAIAN DAYA LISTRIK ... - .Peranan listrik sangat penting bagi kehidupan masyarakat,

Post on 16-Jun-2019

217 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

PREDIKSI PEMAKAIAN DAYA LISTRIK

MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR

REGRESSION (SVR)

(Studi Kasus: PT. PLN (Persero) Rayon Seririt)

Tugas Akhir

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1

Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun oleh :

Rima Mediana Mashita

201310370311303

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

2017

ii

iii

iv

v

LEMBAR PERSEMBAHAN

Penulis mengucapakan terima kasih yang setinggi-tingginya kepada pihak-

pihak yang telah secara langsung maupun tidak langsung membantu penulis

dalam penyusunan Tugas Akhir ini.

1. Allah SWT yang selalu memberikan pertolongan dan memberikan saya

kesabaran dalam mengerjakan tugas akhir ini.

2. Orang tua saya, H. Ir. F Tajuddin Massaud dan Hj. Susanna Hakim, S.H,

yang selalu memberikan semangat dan terima kasih atas doa, dukungan

moril maupun materil selama ini.

3. Bapak Setio basuki dan ibu Nur Hayatin. Selaku dosen pembimbing yang

telah dengan sabar memberikan arahan dalam membimbing saya untuk

menyelesaikan tugas akhir ini.

4. Bapak Sofyan Arifiyanto dan Yufis Azhar. Selaku dosen penguji.

5. Bapak Ketua Jurusan Teknik Informatika, beserta seluruh dosen Universitas

Muhammadiyah Malang.

6. Kakak dan adik saya yang selalu memotivasi dan menyemangati dalam

menyelesaikan tugas akhir ini.

7. Kepada bapak Luky Hadiyanto PH Manager di PT. PLN (Persero) Rayon

Seririt yang telah memberikan ijin dalam melakukan penelitian dan

mengambil data penelitian di PT. PLN (Persero) Rayon Seririt.

8. Teman seperjuangan dalam mengerjakan skripsi, Qoriatun Nisak.

9. Pranan prasetya, vida mufida, dika, yang selalu memberi doa dan semangat

tanpa henti-henti.

10. Semua pihak yang telah membantu kelancaran dalam penyusunan tugas akhir

ini yang tidak dapat penyusun sebutkan satu persatu.

vi

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Allah SWT atas segali limpahan rahmat dan

hidayah-Nya, serta shalawat dan salam kepada Rasulullah SAW sehingga penulis

dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul:

PREDIKSI PEMAKAIAN DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN

METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)

(Studi Kasus: PT. PLN (Persero) Rayon Seririt)

Penulisan tugas akhir ini diuraikan pokok-pokok pembahasan yang meliputi

regresi, fungsi kernel, nilai akurasi, dan juga penerapan algoritma pembelajaran

Support Vector Regression (SVR) untuk memprediksikan pemakaian daya listrik.

Penulisan tugas akhir ini dimaksudkan sebagai salah satu syarat kelulusan

dari pembelajaran jenjang S1 pada Program Studi Teknik Informatika di

Universitas Muhammadiyah Malang.

Penulis menyadari bahwa penulisan Tugas Akhir ini masih banyak

kekurangan. Oleh karena itu penulis mengharapkan saran yang membangun agar

tulisan ini dapat bermanfaat bagi nusa dan bangsa.

Malang, 19 Oktober 2017

Penulis

vii

ABSTRAKSI

Peranan listrik sangat penting bagi kehidupan masyarakat, begitu

pentingnya peranan listrik tentu saja berdampak pada kebutuhan listrik yang

begitu besar, maka PT. PLN (Persero) Rayon Seririt sebagai penyedia tenaga

listrik harus bisa memprediksi besarnya peggunaan listrik rumah tangga setiap

harinya. Selain itu menyebabkan semakin besar pula pemakian daya listik, apabila

pemakaian daya listrik tidak diolah dengan baik akan menimbulkan beban energi

listrik yang tidak terbendung. Dengan permasalahan yang telah diuraikan,

penelitian ini menerapkan algoritma Support Vector Regression dalam prediksi

pemakain daya listrik untuk mengetahui besarnya pemakaian daya listrik yang

akan datang. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, hasil nilai akurasi

terbaik MAE sebesar 84466,8, RMSE sebesar 122015,2, dan Koefisien Korelasi

sebesar 57,3 % pada kernel polynomial. Sehingga algoritma Support Vector

Regression dan fungsi kernel polynomial cocok digunakan dalam memprediksi

pemakaian daya listrik.

Kata Kunci: PT. PLN (Persero) Rayon Seririt, Pemakain Daya Listrik, Support

Vector Regression (SVR), Fungsi Kernel, Mean Absolute Error (MAE), Root

Mean Squared Error (RMSE), dan Koefisien Korelasi

viii

ABSTRACT

The role of electricity is really significant for societies' live and it brings

the huge impacts on the needs of electricity. This circumstance makes PT. PLN

(Persero) Rayon Seririt as the provider of electricity must be able to predict the

amount of household electricit usage steadily. This also causes the greater use of

energy electricity, if the use of energy electricity is not treated properly, it will

cause the burden of electrical energy is unstoppable. Through the problems that

have been elaborated, this study implements the Support Vector Regression

algorithm in the prediction of energy electricity usage to know the amount of

energy electricity usage that will come. Based on the results of tests that have

been conducted, the result of best accuracy value Mean Absolute Error (MAE)

equal to 84466,8, Root Mean Squared Error (RMSE) equal to 122015,2, and

Correlation Coefficient equal to 57,3 % at Polynomial kernel. It means, the

Support Vector Regression algorithm and Polynomial are suitable to predict the

use of energy electricity.

Keywords: PT. PLN (Persero) Rayon Seririt, Electrical Energy Usage, Support

Vector Regression (SVR), Kernel Function, Mean Absolute Error (MAE), Root

Mean Squared Error (RMSE), and Correlation Coefficient

ix

DAFTAR ISI

LEMBAR PERSETUJUAN.............................................................................ii

LEMBAR PENGESAHAN.............................................................................iii

LEMBAR PERNYATAAN.............................................................................iv

LEMBAR PERSEMBAHAN...........................................................................v

KATA PENGANTAR.....................................................................................vi

ABSTRAKSI..................................................................................................vii

ABSTRACT..................................................................................................viii

DAFTAR ISI...................................................................................................ix

DAFTAR GAMBAR......................................................................................xii

DAFTAR TABEL.........................................................................................xiii

BAB I PENDAHULUAN.................................................................................1

1.1 Latar Belakang ......................................................................................1

1.2 Rumusan Masalah .................................................................................3

1.3 Tujuan Penelitian ...................................................................................3

1.4 Batasan Masalah ...................................................................................3

1.5 Metode Penelitian .................................................................................4

1.5.1 Studi Pustaka ..............................................................................4

1.5.2 Definisi dan Analisa Kebutuhan Sistem......................................4

1.5.3 Perancangan Arsitektur ..............................................................4

1.5.4 Pengujian ....................................................................................5

1.6 Sistematika Penulisan ...........................................................................5

BAB II LANDASAN TEORI............................................................................7

2.1 Sejarah Singkat Perusahaan ....................................................................7

2.1.1 Sejarah Umum PT PLN (Persero) ................................................7

2.2.1 Visi, Misi, dan Motto PT PLN (Persero) .........................................8

x

2.2 Daya dan KWH Listrik .......................................................................9

2.3 Data Mining ........................................................................................9

2.4 Algoritma Support Vector Regression (SVR) ....................................10

2.5 Kernel ................................................................................................10

2.6 Ukuran Error ......................................................................................10

BAB III DATA DAN PERANCANGAN SISTEM.......................................13

3.1 Dataset......................................... ...................................................13

3.2 Perancangan Alur Kerja Sistem.......................................................14

3.2.1 Data Pemakaian Daya Listrik...............

Recommended

View more >