Peramalan konsumsi listrik di daerah Balikpapan menggunakan metode extreme learning machine

Penggunaan listrik seiring berkembangnya zaman meningkat sejalan dengan kenaikan listrik di setiap waktu, sehingga dalam penyediaan tenaga listrik yang digunakan disediakan dengan tepat agar listrik untuk konsumen bisa terpenuhi tanpa adanya hambatan. penelitian ini bertujuan untuk membuat model peramalan dengan bantuan metode jaringan syaraf tiruan extreme learning machine. ELM mampu mengatasi masalah dalam proses pembelajarannya yaitu proses pembelajarnya yang cepat dapat menghasilkan nilai akurasi yang kecil dalam pengujian MSEnya. Data diperoleh dari data historis di PLN Balikpapan. Data inputan berupa data kelompok pelanggan PLN yaitu kategori Rumah Tangga Kecil, dan Rumah Tangga Medium tahun (2011-2019) dengan jumlah pelanggan 1000. Data tersebut di bagi menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data uji. Menghasilkan nilai MSE sebesar 0,03313 dengan kecepatan training 9,72 detik di percobaan hidden layer ke 6. Pengujian untuk membandingkan data aktual dengan data hasil peramalan, mendapatkan nilai akurasi MAPE 7.79% dimana untuk nilai kriteria MAPE kurang dari 10% merupakan kriteria peramalan yang sangat baik. diharapkan penelitian ini dapat memberikan masukan dalam peramalan kepada PLN tentang peningkatan konsumsi listrik pelanggan di masa mendatang. Kata Kunci : Listrik¸ Peramalan, EL

The problem of selection and evaluation criteria for automated design

Приведена градація систем автоматизованого проектування та особливості кожного рівня. Представлена класифікація критеріїв щодо вибору засобу автоматизованого проектування при розробці САПР, приведені основні характеристики кожного критерія та їх ознаки. Визначені головні підходи до вирішення проблеми вибору засобу автоматизованого проектуванняCurrent issues becomes the integration of a wide range of capabilities of computer-aided design, which automates not individual items, and the whole process of design, construction and manufacturing. The emphasis is on the increase in capacity and efficiency of the individual phases of design methods using genetic algorithms, neural networks and database systems. Growth CAD functionality while increasing complexity of some functions has led to the problem of choosing the optimal means of automation based on human factors and user interface. The article provides a gradation of CAD systems and features of each level. The classification criteria for selecting a computer-aided design in the development of CAD, the main characteristics of each criterion and their signs. The main approaches to solving the problem of choosing means of automated desig