OPTIMASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN GENETIC ALGORITHM PADA PREDIKSI DEBIT INFLOW WADUK SENGGURUH

<em>Waduk merupakan salah satu sumber daya yang memiliki banyak fungsi, diantaranya sebagai sumber energi dalam pengelolaan Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), irigasi lahan pertanian, pasokan persediaan Perusahaan Air Minum dan berfungsi sebagai pencegah banjir. Dengan vitalnya peran waduk...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Yandria Elmasari, Nurhadi Nurhadi
Format: Article
Language:Indonesian
Published: STKIP PGRI Tulungagung 2019-12-01
Series:JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Online Access:https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/article/view/1442
Description
Summary:<em>Waduk merupakan salah satu sumber daya yang memiliki banyak fungsi, diantaranya sebagai sumber energi dalam pengelolaan Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), irigasi lahan pertanian, pasokan persediaan Perusahaan Air Minum dan berfungsi sebagai pencegah banjir. Dengan vitalnya peran waduk tersebut diperlukan suatu strategi pengelolaan waduk agar mendapatkan hasil yang optimal dalam pengoperasiannya, salah satunya dengan meramalkan debit inflow (debit masuk). Pada penelitian ini digunakan Jaringan Syaraf Tiruan sebagai model peramalan debit inflow dengan metode pelatihan Algoritma Genetika. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan Algoritma Genetika dilakukan dengan mengkodekan bobot dan bias jaringan kedalam kromosom dan nilai fitness  didapat dari error hasil proses feedforward. Pada penelitian ini dapat diketahui parameter genetika mampu mempengaruhi besar nilai fitness diantaranya probabilitas crossover dan jumlah generasi.Hasil dari pengujian didapatkan nilai fitness terkecil adalah 0,157</em>
ISSN:2540-8984