Email: teguh-iryanto@kemenperin.go.id DOI: http://dx.doi.org/10.37209/jtbbt.v9i2.105

## PEMODELAN JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KONSUMSI LISTRIK MESIN UJI PADA LABORATORIUM OTOMOTIF

## MODELING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR ELECTRICAL CONSUMPTION PREDICTION TEST MACHINE IN AUTOMOTIVE LABORATORY

## Teguh Iryanto*, Mas’ud Adhi Saputra
Balai Besar Bahan dan Barang Teknik
Jl. Sangkuriang No. 14, Bandung Diterima: 8 Juli 2019 Direvisi: 30 Juli 2019 Disetujui: 7 Agustus 2019

## ABSTRAK
Energi listrik menjadi kebutuhan utama manusia saat ini. Konsumsi terbesar adalah penggunaan energi listrik pada  bangunan  baik  pabrik,  gedung,  maupun  hunian  tinggal.  Manajemen  energi  diperlukan  untuk  efisiensi penggunaan  energi  listrik.  Prediksi  penggunaan  energi  listrik  bertujuan  untuk  mengetahui  berapa  beban  di  masa yang  akan  datang  sehingga  membantu  penyedia  energi  listrik  untuk  mempersiapkan  sumber  energi  listrik  yang memadai.  Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  digunakan  dengan  algoritma  pelatihan backpropagation untuk  membuat pemodelan  sistem  cerdas  yang  mampu  memprediksi  penggunaan  listrik  pada  saat  pengujian  dalam  jangka  waktu satu  jam.  Pengambilan  data  penelitian  dibatasi  pada  penggunaan  listrik  laboratorium  otomotif  Balai  Besar  Bahan dan Barang Teknik, Kota Bandung, Propinsi Jawa Barat. Arsitektur JST menggunakan 6 neuron pada layer input, 3 layer tersembunyi  dengan  neuron  12  dan  1 layer output.  Fungsi  aktivasi  logsig  dan  purelin  digunakan  untuk membangun pemodelan JST. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa prediksi menggunakan JST  menghasilkan nilai mean square error (MSE) 0,00043.
Kata Kunci: backpropagation, energi , jaringan saraf tiruan , prediksi

## ABSTRACT
Electric energy is becoming a major human need today. The biggest consumption is the use of electric energy in  factories, buildings, and residential dwellings. Energy management is needed for efficient use of electric energy. Electric energy prediction aims to find out how much load in the future so as to help providers of electric energy to prepare adequate sources. Artificial neural network (ANN) was used with a backpropagation learning algorithm to make intelligent system modeling to predict electricity usage during testing hourly. Retrieval of research data  was limited  to  the  use  of  automotive  laboratories  in  Center  for  Material  and  Technical  Product,  Bandung  City,  West Java Province. ANN architecture used 6 neuron at input layer, 3 hidden layer with 12 neuron and 1 output layer. The  logsig  and  purelin  activation function  was  used  to  construct  ANN  modeling.  The  results  of  modeling  showed that predictions using ANN got a mean square error (MSE) of 0,00043.
Keywords: backpropagation, energy, artificial neural network, prediction

## PENDAHULUAN
Energi merupakan kebutuhan utama manusia  pada  era  digital  saat  ini.  Bangunan tempat manusia beraktivitas memerlukan konsumsi  energi  yang  besar.  Apalagi  jika  di bangunan  tersebut  terdapat  mesin-mesin  yang membutuhkan  daya  listrik  besar.    Penggunaan energi listrik harus diatur dengan baik. Penggunaan  energi  listrik  dimasa  yang  akan datang  dapat  diprediksi  menggunakan  metode
ilmiah.  Prediksi  tersebut  dilakukan  berdasarkan data  dan  fakta  yang  diperoleh  pada  masa sebelumnya.  Prediksi  penggunaan  energi  listrik dapat  membantu  manajemen  energi  sehingga akan  mengurangi  emisi  yang  dihasilkan  oleh pembangkit  listrik  maupun  emisi  CO 2 dari gedung  yang  beroperasi  secara  berlebihan. Manajemen  Energi  yang  baik  juga  dapat meningkatkan  penghematan  energi.  Gedung dimasa  depan  akan  mempunyai  sebuah  sistem manajemen  energi  cerdas.  Sistem  ini  mampu
memberikan  data  konsumsi  energi  gedung  pada masa  sekarang,  masa  lampau  dan  prediksi  pada masa  yang  akan  datang.  Sistem  manajemen energi cerdas juga mampu memberikan rekomendasi penghematan energi.
Prediksi  penggunaan  energi  listrik  juga dapat  digunakan  sebagai  persiapan  bagian keuangan  untuk  melakukan  pembayaran  tagihan listrik.  Dengan  mengetahui  perkiraan  daya terpakai, maka biaya dapat pula diprediksi.
Data pemakaian energi listrik diambil pada laboratorium  otomotif  Balai  Besar  Bahan  dan Barang  Teknik.  Data  pemakaian  selama  ini belum  terekam  secara  digital.  Padahal  pada laboratorium ini terdapat satu mesin uji drum test mobil  yang  konsumsi  energinya  terbesar  dengan rating breaker 160A. Penggunaan harus terpantau  agar  lebih  efisien  sesuai  dengan pekerjaan yang ditugaskan.
Metode  jaringan  saraf  tiruan  (JST) digunakan  sebagai  metode  prediksi  berdasarkan pada  data-data  yang  diperoleh  dari  sistem monitoring  energi.  Metode  kecerdasan  buatan merupakan  pengolahan  lanjut  setelah  sistem monitoring  energi.  Data  monitoring  energi  ini akan  terekam  secara  kontinyu.  Penggunaan  JST karena  mempunyai  arsitektur  yang  lebih  detail dalam  perhitungan  jika  dibandingkan  dengan penghitungan  data  secara  konvensional  [1]. Perangkat  lunak  Matlab  digunakan  untuk melakukan  prediksi  konsumsi  energi  listrik menggunakan JST metode backpropagation .
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengetahui arsitektur  JST  yang  paling  efektif  dalam memprediksi  konsumsi  listrik  dalam  jangka waktu per-jam.

## BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  sistem  monitoring  energi ini  dilakukan  langkah-langkah  pengambilan  data sampai  dengan  pemodelan  sistem  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Langkah-langkah penelitian sebagai berikut.

## 1. Layer Pengambilan Data
Pada layer ini  dilakukan  pemasangan sensor arus dan tegangan pada breaker incoming PLN yang merupakan penyuplai  energi listrik ke laboratorium  otomotif.  Tegangan  menggunakan 3-phase  380VAC  dengan rating breaker 250A. Aliran listrik yang melalui breaker ini merupakan penyedia energi listrik bagi kebutuhan laboratorium  otomotif  Balai  Besar  Bahan  dan
Barang  Teknik,  Bandung.  Bagan  pengambilan data dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1 . Metode Penelitian
Gambar 2 . Bagan Konfigurasi Peralatan Pengambilan Data
Pengambilan  data  tegangan  dan  arus menggunakan sensor current transformer dengan rating 300A. Data tegangan dan arus dibaca oleh power  meter.  Selanjutnya  power  meter  akan terhubung  dengan ethernet gateway untuk mengkonversi  sistem  komunikasi  ke  jaringan ethernet sehingga  bisa  dibaca  oleh  komputer. Komputer  server  akan  membaca  data  tegangan dan  arus  melalui ethernet gateway .  Pengambilan data dimulai pada bulan April 2019.
2. Layer Pemrosesan Awal
Data tegangan dan arus ditampilkan dalam bentuk  web dashboard .  Data  ini  kemudian digunakan  untuk  mengetahui  beban  listrik  setiap 5 menit. Data  yang terekam akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data input (x) dan data target (y) JST.  Cuplikan  data  tiga  puluh  menit  pertama digunakan  sebagai data  input ,  sedangkan cuplikan  data  kelipatan  enam  puluh  menit digunakan sebagai data target. Data-data ini juga dapat  disimpan  dalam  bentuk Excel sehingga dapat  diolah  dan  dievaluasi  lebih  lanjut.  Data akan  diamati  kesesuaiannya.  Jika missing  value ditemukan  maka  digunakan  metode  yang diperbolehkan  untuk  menggantikannya.  Data akan  diabaikan  jika missing  value dalam  jumlah besar,  sedangkan  jika  ada missing  value pada salah  satu  cuplikan  data  maka  akan  digunakan nilai rata-rata pada nilai yang berdekatan.
Data input JST  akan  dinormalisasi  agar penghitungan  bobot  dan  error  menjadi  mudah. Normalisasi  data  akan  dikonversi  pada  nilai antara 0 dan 1 dengan rumus sebagai berikut [2],
𝑍 𝑖 = 𝑋 𝑖 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 (1)
Keterangan : i : banyaknya dataset (i=1,2,3,…,n) 𝑍 𝑖 : merupakan data hasil normalisasi,
𝑋 𝑖 : data aktual,
𝑋 𝑚𝑖𝑛 : nilai terkecil pada dataset,
𝑋 𝑚𝑎𝑥 : nilai terbesar pada dataset.
Data  hasil  normalisasi  dibagi  menjadi  dua yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  bulan  Mei digunakan  sebagai  data  latih  sedangkan  bulan selanjutnya digunakan sebagai data uji.
3. Layer Prediksi Algoritma backpropagation yang digunakan  merupakan  algoritma  yang  mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron pada lapisan  tersembunyi. Error output  digunakan untuk  mengubah  nilai  bobot  dalam  arah  mundur ( backward ).  Untuk  mendapatkan  error  ini,  tahap perambatan  maju  ( forward propagation )  akan dikerjakan  terlebih  dahulu  dengan  mengaktifkan fungsi  aktivasi  pada neuron layer tersembunyi [3].
Pada  tahap  ini  jaringan  akan  dilatih menggunakan metode pelatihan algoritma backpropagation .  Algoritma  ini  terdiri  dari  3 layer /lapisan utama : layer input, berfungsi untuk masuknya  data; layer tersembunyi  berfungsi sebagai tempat memproses data; dan layer output yang merupakan hasil akhir dari pengolahan data [4].
Pelatihan  menggunakan  algoritma  Powel Beale conjugate gradient backpropagation (traincgb)  dan gradient descent momentum and adaptive learning rate backpropagation (traingdx).  Kedua  metode  ini  paling  sering  dan cocok  digunakan  dalam  hal  memprediksi menggunakan  metode  JST  [1].  Pelatihan  JST menggunakan  metode  supervisi.  Pada  pelatihan ini  dataset  akan  memandu  dan  mengajari  JST agar  menghasilkan  keluaran  yang  sesuai  dengan data target [5]. Variasi jumlah layer tersembunyi dan  jumlah  neuron  akan  diuji  coba  untuk menghasilkan  hasil  prediksi  terbaik.  Hasil  dari pelatihan  kedua  algoritma  ini  akan  dibandingkan untuk mencari akurasi prediksi paling tinggi.
Pengolahan dan pemodelan JST menggunakan  Matlab  R2016a  yang  dijalankan pada  spesifikasi  komputer  Intel  Core  i5-7300HQ 2.5 GHz, memori RAM 8192 MB, dan hardisk 1 TB dengan kecepatan 5400 rpm.

## 4. Layer Evaluasi Performance
Pengujian  akurasi  JST  dilakukan  dengan penentuan mean square error (MSE). Penghitungan rumus MSE yaitu:
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝐸 2 𝑛 (2)
Keterangan :
∑ 𝐸 2 : selisih antara nilai target dengan nilai keluaran prediksi (dikuadratkan)
𝑛 : banyaknya data.
Nilai  target  akan  dibandingkan  dengan nilai  prediksi  untuk  menentukan  ketepatan prediksi. Penghitungan MSE dan akurasi dihitung untuk  menentukan  kinerja  JST  dan  penentuan variabel  pelatihan  agar  JST  mampu  mencapai target  dengan  baik  [6].  Pengujian  JST  akan menggunakan data bulan Juni 2019. Hasil output prediksi  dalam  rentang  0  dan  1  akan  dikonversi kembali  menjadi  nilai  daya  dalam  satuan watt . Hasil  output  prediksi  akan  dibandingkan  dengan nilai sebenarnya/target.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  pengambilan  data  diperoleh data seperti pada Gambar 3, 4, 5 dan 6. Cuplikan setiap  5  menit  sekali  untuk  setiap  aktivitas pengujian  mesin  uji  sehingga  ketika  tidak  ada aktivitas  pengujian  daya  listrik  akan  dianggap sebagai  0.  Pengambilan  data  dilakukan  sesuai dengan  jam  kerja  pegawai  dari  jam  7:30  sampai dengan jam 16:00 pada hari Senin sampai Jumat. Dataset target ditentukan per-jam yaitu untuk jam 8, 9, 10, 11 dan seterusnya.
Gambar 3 . Data Perekaman Tegangan
Gambar 4 . Data Perekaman Arus
Gambar 5 . Data Perekaman Power Faktor
Gambar 6 . Data Perekaman Daya
Dataset  JST  diperoleh  dari  bulan  April, Mei, Juni dan seterusnya. Data ini tergantung dari order pekerjaan pada mesin di laboratorium. Data sampling  30  menit  pertama  digunakan  sebagai data input (x1,x2,x3,x4,x5,x6)  sedangkan  data pada  menit  ke  60  digunakan  sebagai  data  target (y)  seperti  pada  Gambar  10.  Pada  bulan  April 2019 diperoleh 858 cuplikan data. Setelah diolah menggunakan Excel menghasilkan  70  pola  input dan  target.  Pada  bulan  Mei  2019  menghasilkan 134  pola  input  dan  target.  Pada  bulan  Juni  2019 menghasilkan 27 pola input dan target.
Data cuplikan bulan Mei 2019 ditampilkan pada  Gambar  3,  4,  5  dan  6.  Gambar  10 menunjukkan data input dan target setelah proses normalisasi.
Salah  satu  arsitektur  jaringan  yang digunakan  dalam  pemodelan  JST  ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 . Arsitektur JST 6-6-1
382 384 386 388 390 392 394 396 6:40 6:45 6:50 6:55 7:00 7:05 7:10 7:15 7:20 7:25 7:30 8:00 V o lt Waktu 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 6:40 6:45 6:50 6:55 7:00 7:05 7:10 7:15 7:20 7:25 7:30 8:00 Waktu 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6 :4 0 6 :4 5 6 :5 0 6 :5 5 7 :0 0 7 :0 5 7 :1 0 7 :1 5 7 :2 0 7 :2 5 7 :3 0 8 :0 0 W at t Waktu 0 2 4 6 8 10 12 6:40 6:45 6:50 6:55 7:00 7:05 7:10 7:15 7:20 7:25 7:30 8:00 A m pe re Waktu
Percobaan  pelatihan  JST  menggunakan algoritma gradient  descent  momentum  and adaptive learning rate backpropagation (traingdx)  menggunakan  parameter  pelatihan seperti  pada  Gambar  8.  Sedangkan  parameter pelatihan dengan algoritma Powel Beale conjugate  gradient (traincgb)  ditunjukkan  pada Gambar  9.  Kedua  algoritma backpropagation tersebut menggunakan fungsi aktivasi logsig pada hidden layer dan  fungsi  aktivasi  purelin  pada layer output.  Arsitektur  menggunakan  6  neuron input,  variasi  neuron  pada hidden layer dan  satu neuron pada layer output. Variasi dilakukan pada jumlah layer tersembunyi  diharapkan  akan  lebih banyak  dilakukan  penghitungan  sehingga  data semakin akurat.
Percobaan  pemodelan  dilakukan  sebanyak 16  model  dengan  variasi  pada  algoritma,  jumlah hidden layer dan  jumlah  neuron  pada hidden layer .  Tabel  1  menunjukkan  hasil  percobaan dengan  membandingkan  MSE  pada  masing- masing  arsitektur.  Pemodelan  dengan  algoritma traincgb,  arsitektur  6-12-12-12-1,  fungsi  aktivasi logsig-purelin menghasilkan  MSE  paling  kecil. Arsitektur  ini  diuji  menggunakan  dataset  bulan Juni  2019.  Data  uji  ini  diluar  data  yang digunakan pada saat pelatihan.
Hasil  prediksi  arsitektur  terbaik  ini dibandingkan  dengan  data  sebenarnya  seperti ditunjukkan pada Tabel 2. Hasil prediksi mampu untuk mengikuti data sebenarnya seperti ditunjukkan pada Gambar  11.
Tabel 1 .  Hasil Percobaan Pemodelan JST No  Algoritma Input Hidden Layer Output Fungsi Aktivasi Training Best Validation Performance Tes Neuron  Jumlah  Neuron  Neuron MSE Epoch MSE 1 traingdx 6 1 6 1 logsig-purelin 0,0010792 4997 0,002185 2 traingdx 6 1 12 1 logsig-purelin 0,00092468 4932 0,001989 3 traingdx 6 1 18 1 logsig-purelin 0,010098 172 0,001353 4 traingdx 6 4 6 1 logsig-purelin 0,006631 3027 0,003133 5 traingdx 6 4 12 1 logsig-purelin 0,00029117 4826 0,001017 6 traingdx 6 8 6 1 logsig-purelin 0,00061921 4014 0,002334 7 traingdx 6 8 12 1 logsig-purelin 0,0018118 176 0,002759 8 traincgb 6 2 6 1 logsig-purelin 0,0015336 46 0,001497 9 traincgb 6 2 12 1 logsig-purelin 0,00038818 30 0,001597 10 traincgb 6 2 20 1 logsig-purelin 0,0013348 12 0,001008 11 traincgb 6 4 6 1 logsig-purelin 0,0013286 20 0,001117 12 traincgb 6 4 12 1 logsig-purelin 0,00046402 35 0,000430 13 traincgb 6 4 20 1 logsig-purelin 0,0045439 84 0,005225 14 traincgb 6 8 6 1 logsig-purelin 0,00059759 178 0,001399 15 traincgb 6 8 12 1 logsig-purelin 0,00032821 101 0,001276 16 traincgb 6 16 6 1 logsig-purelin 0,0023783 23 0,004378
Gambar 8 . Parameter Pelatihan Traingdx
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya,
Hasim melakukan percobaan prediksi daya harian menggunakan  metode backpropagation dengan hasil traincgb menunjukkan paling optimal. Rata- rata error 5,81% pada pengujian data selama satu minggu [7].
Gambar 9 . Parameter Pelatihan Traincgb
Gambar 10 . Pola Input JST
Gambar 11 . Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Real
Arifah  dkk  melakukan  penelitian  untuk memperkirakan  konsumsi  beban  listrik  jangka panjang  di  Kabupaten  Ponorogo  menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation algoritma gradient descent dengan  momentum  dan adaptive learning rate (traindgx).  Penelitian  ini  memprediksi  konsumsi listrik  tiap  bulan.  Hasil  dari  implementasi  JST menghasilkan MSE sebesar 0.7% [8].
Rodrigues,  dkk.  juga  menggunakan  JST algoritma  Levenberg-Marquardt  untuk  prediksi konsumsi  energi  listrik  pada  93  rumah  dalam periode  jam  dan  harian  [9].  Zagrebina,  dkk. melakukan penelitian untuk memprediksi
konsumsi  energi  listrik  tujuh  distrik  di  Rusia menggunakan  metode  recurrent  neural  netwok (RNN).  Hasil  prediksi  menggunakan  RNN menunjukkan  rata-rata relative  error lebih  baik 2,10% jika dibandingkan memprediksi menggunakan metode regresi [10].
Tabel 2 . Keluaran Hasil Prediksi menggunakan JST No. Data Real (W) Data Hasil Prediksi (W) galat ( error ) 1 5888,31 5888,98 0,01% 2 5738,38 5403,88 5,83% 3 5580,38 5579,88 0,01% 4 2918,29 2580,08 11,59% 5 2953,66 2960,12 0,22% 6 2639,43 2641,32 0,07% 7 2780,72 2773,64 0,25% 8 2787,86 2779,03 0,32% 9 3056,80 3053,24 0,12% 10 3162,82 3100,75 1,96% 11 3106,47 3106,09 0,01% 12 2486,28 2545,82 2,39% 13 2447,02 2483,56 1,49% 14 2476,71 2424,75 2,10% 15 2427,84 2384,72 1,78% 16 2234,75 2247,49 0,57% 17 1786,37 1787,27 0,05% 18 1694,33 1695,10 0,05% 19 1737,30 1744,36 0,41% 20 1733,77 1734,32 0,03% 21 2068,50 2062,08 0,31% 22 5124,69 5124,38 0,01% 23 5177,57 5176,35 0,02% 24 4489,70 4460,66 0,65% 25 4348,19 4477,59 2,98% 26 4411,74 4538,10 2,86% 27 4500,44 4499,96 0,01% Rata-rata 1,34% aaaaaaaaa

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Dari hasil pemodelan JST dapat disimpulkan  bahwa  algoritma backpropagation dapat  digunakan  sebagai  metode  prediksi berdasarkan  pada  data  sebelum  kejadian.  Pada kasus penelitian ini didapatkan algoritma traincgb arsitektur  6-12-12-12-1  dengan  fungsi  aktivasi
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Pola 1 Pola 2 Pola 3 Pola 4 Pola 5 Pola 6 Pola 7 Pola 8 Pola 9 N il ai N o rm ali sa si x1 x2 x3 x4 x5 x6 y 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 Po w er ( W at t) Dataset Target Prediksi
logsig  dan  pureline  mampu  memberikan  hasil prediksi yang paling optimal.
Penggunaan  dataset  latih  dalam  jumlah banyak  akan  makin  baik  dalam  proses  pelatihan JST.  Makin  banyak  pola  yang  digunakan  dalam pelatihan  akan  membuat  JST  makin  mudah dalam  mengingat  pola  input  dan  target.  Data bulan  Mei  2019  yang  memiliki  paling  banyak pola  digunakan  sebagai  data  latih  JST  sehingga dapat melakukan pengenalan dengan menghasilkan MSE 0,00043.

## Saran
Penelitian dapat dilanjutkan untuk prediksi secara real  time .  Data  dari  sistem  akuisisi  data dapat  langsung  diolah  secara web  based . Penghitungan  dapat  juga  dilanjutkan  pada penghitungan  dampak  ekonominya.  Sedangkan pada  bagian  metode  prediksi  dapat  juga dibandingkan  dengan  metode  kecerdasan  buatan yang  lain.  Perbandingan  ini  untuk  mencari metode prediksi yang paling optimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  Ka. Balai  Besar  Bahan  dan  Barang  Teknik  atas dukungannya  dalam  penelitian  ini  dan  rekan- rekan  laboratorium  otomotif  atas  kerjasamanya dalam kegiatan pemasangan peralatan monitoring energi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. Fan, Y. Sun, Y. Zhao, M. Song, and J. Wang,  “Deep  learning-based  feature engineering methods for improved building  energy prediction,”  vol. 240, no.
January, pp. 35–45, 2019.
[2] I.  Prediction,  “The  General  Regression Neural  Network  Based  on  the  Fruit  Fly Optimization  Algorithm  and  the  Data
Inconsistency Rate for Transmission  Line
Icing Prediction,” 2017.
[3] S.  Kusumadewi, Membangun  Jaringan Saraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  & EXCEL  LINK ,  Pertama.  Yogyakarta:
Graha Ilmu, 2004.
[4] Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, and E. R. Persulessy,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf
Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa  SMA (  Studi kasus:  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4
Ambon  ),”  vol.  11,  no.  2,  pp.  149–160,
2015.
[5] C.  Hopmann,  C.  Augusto  Santos  Silva Eng  Christian  Luft,  J.  de  Saldanha Gonçalves  Matos  Supervisor,  and  C. Augusto Santos Silva, “Machine Learning to  improve  indoor  climate  and  building energy  performance  Energy  Engineering and Management Examination Committee,” no. October, 2017. [6] N.  M.  Sukarno,  P.  W.  Wirawan,  and  S.
Adhy,  “Perancangan  dan  implementasi jaringan saraf tiruan,” vol. 5, pp. 9–18.
[7] A.  Hasim,  “Prakiraan  Beban  Listrik  Kota Pontianak  Dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan (Artificial  Neural  Network),” Cent.  Libr. Bogor Agric. Univ. , p. 1, 2008.
[8] Arifah,  N.,  T.,  A.  Murnomo,  and  A. Suryanto,  “Implementasi  Neural  Network pada  Matlab  untuk  Prakiraan  Konsumsi Beban  Listrik  Kabupaten  Ponorogo  Jawa Timur,” vol. 9, no. 1, 2017.
[9] F.  Rodrigues,  C.  Cardeira,  and  J.  M.  F. Calado,  “The  Daily  and  Hourly  Energy Consumption and Load Forecasting Using Artificial  Neural  Network  Method:  A Case Study Using a Set of 93 Households in  Portugal,” Energy  Procedia ,  vol.  62, pp. 220–229, 2014.
[10] S. A. Zagrebina, V. G. Mokhov, and V. I. Tsimbol,  “ScienceDirect  ScienceDirect ScienceDirect Electrical Energy Consumption Prediction is based Electrical Energy Consumption Prediction is based on the Recurrent Neural Network on  the  Recurrent  Neural  Network,”  vol. 00, 2019.