TUGAS KOMPUTASI CERDAS
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN ( Artificial ( Artificial Neural Network ) DAN ALGORITMA GENETIKA (Genetic ( Genetic Algorithm) Algorithm ) PADA TEKNIK ELEKTRO ( Electrical Engineering )
Dosen Pembimbing : I! Y"s"# Ism$i% Is m$i% N$&'o$ N$&' o$ M!T!
Disusuh oleh : Ikhzanul Ba Bagus Ariyanto (1312048) Ilham Nana !angga "us#ara (1312033)
TEKNIK ELEKTRO S*+ INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG ,-+.
KATA PENGANTAR
$u%i $u%i syuk syukur ur &enu &enuli liss &an% &an%at atka kan n ke hai haira ratt Allah llah ' ' yang yang tela telah h melim&ahkan rahma serta hiayah*Nya+ sehingga &enulis a&at menyelesaikan tugas tugas mata mata kuliah kuliah kom& kom&utas utasii ,eras ,eras yang -er%uul -er%uul .A&likasi .A&likasi /aringan /aringan 'yara 'yara iruan( Artificial Algoritma tma !enetika !enetika((Genetic Artificial Neural Network ) an Algori Genetic Algorithm Algorithm) &aa eknik eknik lektro ( Electrical ) tan&a aa suatu ham-atan a&a&un Electrical Engineering ) $enulis %uga mengu,a&kan -anyak terima kasih ke&aa -a&ak Ir usu Ismail Nakhoa+ 5 selaku osen &em-im-ing yang telah menuntun &enulis alam menyelesaikan tugas iniiak lu&a %uga &enulis mengu,a&kan terima kasih ke&aa teman*teman yang selama ini senantiasa mem-erikan saran an masukan 6 masukan yang menukung kelan,aran tugas ini $enu $enuli liss meny menya aar arii -ah# -ah#aa &eny &enyel eles esai aian an tuga tugass ini ini masi masih h %auh %auh ari ari sem&urna+ sem&urna+ untuk itu kritik an saran ari &em-a,a sangat &enulis hara&kan untuk &er-aikan tugas ini in i
5alang+
/uni 2017
$enulis+
2
KATA PENGANTAR
$u%i $u%i syuk syukur ur &enu &enuli liss &an% &an%at atka kan n ke hai haira ratt Allah llah ' ' yang yang tela telah h melim&ahkan rahma serta hiayah*Nya+ sehingga &enulis a&at menyelesaikan tugas tugas mata mata kuliah kuliah kom& kom&utas utasii ,eras ,eras yang -er%uul -er%uul .A&likasi .A&likasi /aringan /aringan 'yara 'yara iruan( Artificial Algoritma tma !enetika !enetika((Genetic Artificial Neural Network ) an Algori Genetic Algorithm Algorithm) &aa eknik eknik lektro ( Electrical ) tan&a aa suatu ham-atan a&a&un Electrical Engineering ) $enulis %uga mengu,a&kan -anyak terima kasih ke&aa -a&ak Ir usu Ismail Nakhoa+ 5 selaku osen &em-im-ing yang telah menuntun &enulis alam menyelesaikan tugas iniiak lu&a %uga &enulis mengu,a&kan terima kasih ke&aa teman*teman yang selama ini senantiasa mem-erikan saran an masukan 6 masukan yang menukung kelan,aran tugas ini $enu $enuli liss meny menya aar arii -ah# -ah#aa &eny &enyel eles esai aian an tuga tugass ini ini masi masih h %auh %auh ari ari sem&urna+ sem&urna+ untuk itu kritik an saran ari &em-a,a sangat &enulis hara&kan untuk &er-aikan tugas ini in i
5alang+
/uni 2017
$enulis+
2
DAFTAR ISI "A "AA $N!ANA $N!ANA ii ii DA9A DA9A I'I I'I iii iii DA9A DA9A !A5BA !A5BA DA9A DA9A AB; AB; i i BAB I I 1 1 $NDA<=;=AN1 11;atar 11 ;atar Belakang Belakan g 1 1 12u%uan1 BAB II II 2 2 A$;I"A'I /AIN!AN 'AA9 I=AN ( Artificial Neural Network )2 )2 AB'A" AB'A" 2 2 21 $NDA<=;=AN A$;I"A'I A$;I"A'I /AIN!AN 'A 'AA9 A9 I=AN2 211 "onse& Dasar /aringan 'yara iruan3 212 9ungsi Aktiasi /' /' 4 4 213 $em-ela%aran /'4 214 Algoritma Ba,k&ro&agation7 217 Algoritma esilient Ba,k&ro&agation (&ro&)> 21> $erkiraan $en%ualan Be-an ;istrik 5engunakan /' &ro&? 22 5@D 5@D 8 8 23
331 $engkoean17 332 Inisialisasi $o&ulasi17 333 9itness 5ultio-%ekti =ntuk $enem&atan an $enentuan "a&asitas D!1> 334 e&rouksi1? 337 $inah 'ilang (Crossover )18 33> 5utasi18 33? litisme18 338 'trategi @&timasi $enem&atan an $enentuan "a&asitas D!1 34
"A$A'IA'
D!20 BAB IC27 "'I5$=;AN27 DA9A $='A"A2?
4
DAFTAR GAM/AR
!am-ar 1 5oel Neuron3 !am-ar 2 9ungsi () E 1?17 anh (2F3 )4 !am-ar 3 Arsitektur /' &erkiraan &en%ualan -e-an listrik8 !am-ar 4 $er-aningan ata real engan ata hasil keluaran /'11 !am-ar 7 'trategi @&timasi1 !am-ar > !raik hasil o&timasi &enem&atan an &enentuan ka&asitas untuk 8 unit D!22 !am-ar ? Bar hart hasil o&timasi &enem&atan an &enentuan ka&asitas untuk 8 unit D!22 !am-ar 8 !raik hasil o&timasi &enem&atan an &enentuan ka&asitas untuk 3 unit D!24 !am-ar Bar hart hasil o&timasi &enem&atan an &enentuan ka&asitas untuk 3 unit D!24
5
DAFTAR TA/EL a-el 1 5' erke,ilGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG a-el 2 $ersentase error tia& unitGGGGGGGGGGGGGGGGGGG a-el 2 'esuah @&timasi 8 D! $aa I 14 BusGGGGGGGGGGGG a-el 3 'esuah @&timasi 3 D! $aa I 30 BusGGGGGGGGGGGG
6
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
/A/ I PENDA0ULUAN +!+
L$1$ /e%$&$ng
"e-utuhan akan hasil &eramalan yang akuratlah yang menorong &ara ilmu#an untuk terus -erinoasi an mengem-angkan metoe &eramalan 'alah satu teknik &eramalan yang ikem-angkan aalah engan &enekatan %aringan syara tiruan khususnya i-iang teknik elektro /aringan syara tiruan (/') ialah &emoelan sistem %aringan syara manusia untuk menyelesaikan -e-era&a &ermasalahan non*linear engan ,ara mem&erhitungkan se,ara matematis hu-ungan antara masukan (input ) an keluaran (output ) &aa &roses &elatihan 5akalah ini akan mem-ahas salah satu /aringan syara tiruan engan algoritma yang igunakan untuk melakukan &reiksi
( forecasting )
&en%ualan
-e-an listrik yaitu algoritma resilient
backpropagation (&ro&)
Algoritma genetika (A!) se-agai salah satu ,a-ang keilmuan ke,erasan -uatan (artificial intelligence) meru&akan &roses &enyelesaian &ermasalahan engan mensimulasikan &roses geneti, makhluk hiu&+ meli&uti ka#in silang (crossover )+ mutasi+ an seleksi alam $aa A!+ nilai fitness igunakan untuk mengealuasi hasil &elatihan $enelitian tentang &eramalan ke-utuhan sistem tenaga listrik yang ilakukan oleh 'yarizal+ kk+ 2008 mam&u menghasilkan akurasi ham&ir menekati 0H
+!,
T"2"$n
u%uan ari tugas ini aalah mem&ela%ari tentang A&likasi %aringan syara tiruan ( Artificial Neural Network ) an Algoritma !enetika (Genetic Algoritmh) &aa eknik lektro ( Electrical Engineering )
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
/A/ II
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN ( Artificial Neural Network ) 3Penem4$1$n $n Penen1"$n K$4si1$s Pemb$ng&i1 Ke5i% Teseb$ Megg"n$&$n A%goi1m$ Gene1i&$ /eee M"%1iob2e&1i#6
Abs1$& PERKIRAAN PENJUALAN /E/AN LISTRIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILENT /ACKPROPAGATION (RPROP)
$erkiraan atau &reiksi ilakukan untuk mem&erkirakan &erilaku ata -erasarkan analisis an &engolahan ata historis (ata time series) Banyak metoe &erkiraan yang telah ikem-angkan untuk mena&atkan hasil &erkiraan yang o&timal /aringan syara tiruan (/') aalah salah satu metoe yang saat ini ikem-angkan untuk mena&atkan hasil &erkiraan yang menekati engan ata se-enarnya Dalam makalah ini i&a&arkan im&lementasi %aringan syara tiruan resilient backpropagation (&ro&) untuk mem&reiksi &en%ualan -e-an listrik Data yang igunakan alam &erkiraan aalah %umlah &elanggan+ -iaya -e-an+ -iaya &emakaian an -iaya kele-ihan &emakaian ari unit Blim-ing+ Dinoyo+ "ota an "e-on Agung &erioe /anuari 2003 sam&ai engan Desem-er 200?
,!+
PENDA0ULUAN APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN $erusahaan
;istrik
Negara
($;N)
melakukan
&engem-angan
&engo&erasian aya listrik an melakukan &eren,anaan alam meningkatkan &elayanan ke&aa &ara &elanggan listrik $erkiraan atau &reiksi &en%ualan -e-an listrik a&at mem-antu $;N mem-uat ke&utusan an mem-uat ren,ana &engem-angan &engo&erasian aya listrik /aringan 'yara iruan (/') aalah salah satu teknik yang igunakan untuk melakukan &erkiraan Dalam
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
makalah ini akan i-ahas salah satu algoritma melakukan
&reiksi ( forecasting ) &en%ualan
yang igunakan
untuk
-e-an listrik yaitu algoritma
resilient backpropagation (&ro&) ,!+!+
Konse4 D$s$ J$ing$n S7$$# Ti"$n
/aringan syara tiruan (/') aalah suatu moel yang men,o-a meniru struktur an ,ara ker%a %aringan syara &aa otak manusia @tak manusia -erisi -er%uta*%uta sel syara (neurons) yang -ertugas untuk mem&roses inormasi 5asing*masing neuron terhu-ung engan neuron lain mem-entuk hu-ungan yang ise-ut synapsis (hu-ungan) 'truktur /' teriri ari neuron+ -o-ot an ungsi aktiasi Neuron meru&akan -agian &enerima inormasi an meneruskan hasil olahan inormasi "ekuatan inormasi yang masuk ke neuron itanai engan aanya -o-ot 9ungsi aktiasi aalah ungsi yang igunakan untuk menentukan -esarnya output 5oel neuron a&at ilihat &aa !am-ar 1 /' iran,ang agar memiliki kemam&uan se&erti otak manusia "emam&uan otak manusia yaitu mam&u mem&roses inormasi+ mengingat inormasi+ melakukan iselesaikan
engan
&erhitungan Be-era&a &ermasalahan yang sering /'
aalah
&reiksi+
klasiikasi+
o&timasi
an
&engenalan &ola Berasarkan kemam&uan yang imiliki+ /' a&at igunakan untuk &em-ela%aran an menggunakan hasil &em-ela%aran untuk menemukan solusi ari suatu &ermasalahan
G$mb$ +! Moe% Ne"on
'e%umlah sinyal masukan yaitu 1+ 2+ + m ikalikan engan
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
masing*masing -o-ot yang -ersesuaian yaitu k1+ k2+ + km Dilakukan &en%umlahan ari seluruh hasil &erkalian menghasilkan nilai keluaran (Ck) Nilai Ck iaktikan engan suatu ungsi aktiasi (J ()) untuk menentukan sinyal output (k ) ,!+!,
F"ngsi A&1i8$si JST
9ungsi aktiasi aalah ungsi yang igunakan untuk menentukan keluaran &aa neuron 9ungsi aktiasi yang igunakan alam /' sangat -anyak 9ungsi aktiasi yang igunakan untuk mem&er,e&at &em-ela%aran aalah ungsi tangen hiperbolik (!am-ar 2) 9ungsi itun%ukkan oleh $ersamaan 1 an ungsi turunan itun%ukkan oleh &ersamaan 2
G$mb$ , F"ngsi #(9) +!;+.< T$n' (,=> 9) ,!+!> Pembe%$2$$n JST
$em-ela%aran /' meru&akan &roses &en,arian konigurasi -o-ot*-o-ot alam tia& layer 'elama &roses &em-ela%aran+ ter%ai &eru-ahan &aa -o-ot -o-ot tia& synapsis Berasarkan &em-ela%arannya K4L+ /' i-agi men%ai:
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
1 Supervised $aa sistem &em-ela%aran ini+ %aringan i-eri masukan tertentu an keluarannya
(target) itentukan arget akan i-aningkan engan output
%aringan $er-eaan antara target an output ise-ut error A&a-ila %aringan menghasilkan error yang masih -esar+ maka &erlu ilakukan &em-ela%aran lagi sam&ai ia&atkan error yang ,uku& ke,il Be-era&a metoe&em-ela%aran supervised antara lain single layer perceptron+ multi layer perceptron an backpropagation
2. nsupervised 'istem &em-ela%aran unsupervised tiak memerlukan target keluaran sehingga
%aringan akan
mengatur
seniri
keluarannya
5etoe
&em-ela%aran unsupervised antara lain metoe kohonen+ hopfield + !adial "asis #unction an lain se-againya
,!+!? A%goi1m$ /$5&4o4$g$1ion
Algoritma "ackpropagation meru&akan algoritma &em-ela%aran yang tera#asi engan -anyak la&isan (multilayer ) $aa &em-ela%aran tera#asi+ tera&at target yang akan i-aningkan engan keluaran %aringan "etika %aringan i-eri sinyal masukan+ sinyal ini akan menu%u ke unit* unit &aa la&isan tersem-unyi kemuian iteruskan ke unit*unit &aa la&isan keluaran A&a-ila keluaran %aringan tiak sama engan target+ akan ilakukan langkah munur &aa la&isan tersem-unyi iteruskan ke la&isan masukan (input )
$elatihan se-uah %aringan backpropagation teriri ari tiga langkah yaitu &elatihan &ola+ input se,ara feedforward + backpropagation ari kum&ulan kesalahan an &enyesuaian -o-ot ("ristanto+ 2004) $elatihan ilakukan -erulang*ulang an -erhenti %ika telah men,a&ai -atas iterasi maksimum yang itentukan an nilai error kurang ari $ean S%uare Error (5') "ete&atan algoritma backpropagation itentukan engan $ean S%uare Error (5') 'emakin ke,il nilai 5' maka a&at iangga& -ah#a arsitektur %aringan
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
semakin -aik+ emikian &ula se-aliknya 5' ihitung engan $ersamaan 3 ,!+!. A%goi1m$ Resi%ien1 /$5&4o4$g$1ion (R4o4)
Algoritma
&ro&
meru&akan
hasil
&engem-angan
algoritma
-a,k&ro&agation $eru-ahan -o-ot &aa -a,k&ro&agation i&engaruhi oleh learning rate (la%u &em-ela%aran) an tergantung ari kemiringan kura error ( ∂E ∂Wij ) 'emakin ke il learning rate (la%u $em-ela%aran) $roses &em-ela%aran semakin lama 'eangkan semakin -esar learning rate+ nilai -o-ot akan %auh ari -o-ot minimum =ntuk mengatasi hal terse-ut+ ikem-angkan algoritma -aru yang ise-ut &ro& Algoritma ini menggunakan tana (&ositi atau negati) ari gradient untuk menun%ukkan arah &enyesuaian -o-ot 'eangkan ukuran &eru-ahan -o-ot itentukan engan nilai &enyesuaian ( Mo ) Nilai &enyesuaian mem&unyai -atas -a#ah ( min) an -atas atas ( ma) Be-era&a &enelitian menggunakan min E 10*> an ma E 70 $arameter !prop yang lain aalah a,tor &enurun (O*) an aktor &enaik (OP) atau a&at ikatakan se-agai la%u &em-ela%aran se&erti &aa backpropagation Nilai la%u &em-ela%aran yang sering igunakan aalah 12 untuk nilai OP an 07 untuk nilai O* Aturan nilai &enyesuaian:
Dimana: O* E learning rate &enurun (aktor &enurun) OP E learning rate &enaik (aktor &enaik) 0Q O*Q1Q OP E kemiringan kura error tehaa& -o-ot ( gradient ) &aa iterasi saat ini kemiringan kura error tehaa& -o-ot ( gradient ) &aa iterasi
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
se-elumnya
,!+!@ Pe&i$$n Pen2"$%$n /eb$n Lis1i& Meng"n$&$n JST R4o4
$erkiraan &en%ualan -e-an listrik engan menggunakan metoe /' memerlukan
input -eru&a ata %umlah &elanggan+ -iaya -e-an+ -iaya
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
&emakaian an -iaya kele-ihan &emakaian 'e-agai output (keluaran) aalah tagihan listrik untuk -ulan -erikutnya Arsitektur %aringan syara yang igunakan aalah 4 unit neuron &aa la&isan input + 1 unit neuron &aa la&isan output /umlah unit neuron &aa la&isan hidden se-anyak n unit+ itentukan
engan melakukan moiikasi untuk mena&atkan arsitektur %aringan yang sesuai untuk melakukan &erkiraan Arsitektur /' &erkiraan &en%ualan -e-an listrik a&at ilihat &aa !am-ar 3
G$mb$ >! Asi1e&1" JST 4e&i$$n 4en2"$%$n beb$n %is1i&
,!,! METODE aha&an alam &erkiraan &en%ualan -e-an listrik aalah: 1 5enentukan sum-er ata Dalam &enelitian ini ata iam-il ari $ $;N ($'@) Distri-usi /a#a imur A$/ 5alang Data yang i&eroleh aalah ata yang -erasal ari la&oran &en%ualan tenaga listrik oleh =nit $elayanan (=$) Blim-ing+ =$ Dinoyo+ =$ "ota an =$ "e-on Agung Data teriri ari %umlah &elanggan+ -iaya -e-an+ -iaya &emakaian+ -iaya kele-ihan &emakaian kCAh an
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
tagihan Data ari masing*masing =$ alam skala -ulan imulai ari -ulan /anuari 2003 sam&ai engan -ulan Desem-er 200? 2 $enentuan &ola &elatihan $ola &elatihannya aalah %umlah &elanggan (1)+ -iaya -e-an (2)+ -iaya &emakaian (3) an -iaya kele-ihan &emakaian kCAh (4) &aa tia& =$ engan targetnya (t) aalah tagihan listrik
3 $elatihan /' &ro& Data yang i&akai &aa &elatihan ini se-esar 0 H ari ata yang igunakan alam &enelitian ini yaitu ata ari /anuari 2003 sam&ai engan Desem-er 200> /aringan teriri ari satu la&isan input engan em&at neuron+ satu la&isan hidden (tu%uh sam&ai se&uluh neuron) an satu la&isan output engan satu neuron Data ilatihkan ke %aringan hingga error
minimum+ %ika kesalahan men,a&ai nilai minimum maka -o-ot akan isim&an alam ata &enyim&anan (ataset)
4 $engu%ian Data yang i&akai untuk &engu%ian aalah 10H ari seluruh ata yaitu ata tahun 200? (/anuari sam&ai Desem-er) $erkiraan ilakukan &aa masing* masing =$ yaitu =$ Blim-ing+ =$ Dinoyo+ =$ "ota an =$ "e-on Agung
7 aluasi $aa langkah ini untuk mengealuasi -era&a nilai &enyesuaian yang ter-aik sehingga ia&atkan kesalahan minimum aluasi ilakukan engan
men,o-akan
-e-era&a
nilai &enyesuaian
yaitu
mulai 001
sam&ai 0 'erta memoiikasi %umlah neuron &aa la&isan hidden yaitu tu%uh sam&ai se&uluh 'eangkan nilai aktor &enaik (OP) an aktor &enurun (O*) teta& yaitu masing*masing iset 12 an 07 =%i ,o-a ilakukan engan
mengu-ah
%umlah neuron &aa
la&isan
tersem-unyi
an
menggunakan nilai &enyesuaian yang -er-ea*-ea =%i ,o-a ilakukan &aa tia&*tia& unit se-anyak lima kali u%i ,o-a an ari lima kali &er,o-aan iam-il nilai rata*ratanya
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
,!>! 0ASIL DAN PEM/A0ASAN "e-erhasilan /' &ro& iukur engan $ean S%uare Error (5') 'emakin ke,il nilai 5'+ maka kiner%a /' semakin -agus a-el 1 aalah ta-el 5' terke,il tia& unit setelah ilakukan u%i ,o-a se-anyak lima kali
a-el 1 5' erke,il Dari a-el 1+ ia&atkan arsitektur /' &ro& =ntuk unit Blim-ing+ Dinoyo an "e-on Agung aalah 4**1
nilai ini i&eroleh engan melakukan u%i ,o-a terhaa& -e-era&a nilai &enyesuaian yaitu 001+ 003+ 007+ 00?+ 00+ 01 Berasarkan &enelitian+ nilai ini suah a&at me#akili untuk melakukan &elatihan
'etelah melakukan
ia&atkan
arsitektur+
/'
a&at
igunakan
untuk
&erkiraan Berasarkan !am-ar 4 yaitu &er-aningan antara nilai
ata se-enarnya engan ata keluaran /'+ a&at ilihat -ah#a ata hasil &reiksi a&at mengikuti &ola meski&un masih tera&at selisih (error ) Nilai persentase error + a&at ilihat &aa a-el 2 Dari a-el 2 a&at ilihat -ah#a persentase error yang ihasilkan oleh tia&*tia& unit sangat ke,il
menun%ukkan -ah#a /' &ro& telah a&at igunakan untuk melakukan &erkiraan
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
G$mb$ ?! Peb$ning$n $1$ e$% eng$n $1$ '$si% &e%"$$n JST
a-el 2 $ersentase error tia& unit
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
/A/ III
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA(Genetic Algoririthm) 3Penem4$1$n $n Penen1"$n K$4si1$s Pemb$ng&i1 Ke5i% Teseb$ Megg"n$&$n A%goi1m$ Gene1i&$ /eee M"%1iob2e&1i#6
Abs1$& PENEMPATAN DAN PENENTUAN KAPASITAS PEM/ANGKIT KECIL TERSE/AR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA /REDDER MULTIO/JEKTIF
$enelitian ini menggunakan metoe algoritma genetika -reeer (A!B) untuk &enem&atan an &enentuan ka&asitas &em-angkit ke,il terse-ar (D!) -erkonstrain tegangan -us $ermasalahan alam &enelitian ini iormulasikan alam -entuk ungsi multio-%ekti+ yang mana o-%ek terse-ut -iasanya kontraiksi satu sama lain @&timasi engan ungsi multio-%ekti yang iusulkan yaitu keanalan D! an &enghematan -ahan -akar D! "eeektian 5etoe yang iusulkan akan itun%ukan ari hasil simulasi &aa sistem I 14 an 30 -us K$1$ K"n5i : $em-angkit ke,il terse-ar (D!)+ algoritma genetika -reeer+ &emrograman multio-%ekti
>!+
PENDA0ULUAN APLIKASI ALGORITMA GENETIKA 'aat ini+ ke-utuhan listrik untuk sistem yang le-ih leksi-el+ &eru-ahan
alam &eraturan an skenario ekonomi serta &entingnya &emanaatan energi an meminimalkan am&ak lingkungan telah mem-erikan orongan untuk &engem-angan &em-angkit ke,il terse-ar $em-angkit ke,il terse-ar -iasa ikenal se-agai &istributed Generation (D!) =ntuk alasan ini+ D! i&reiksikan untuk memainkan &eran &eningkatan aya listrik &aa sistem kelistrikan alam #aktu ekat
Dalam hal manaat -agi sistem &em-angkit+ D! a&at mem-erikan -er-agai layanan untuk utilitas an konsumen+ termasuk se-agai &em-angkit
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
siaga+ &em-angkit &enukung -e-an &un,ak+ &em-angkit untuk -e-an asar+ &enukung &enyeiaan aya akti+ &enukung &enyeiaan aya reakti+ &enukung tegangan+ sta-ilitas %aringan+ ,aangan -er&utar+ an a&at %uga menurunkan rugi aya &aa %aringan
=ntuk
menukung
manaat
D!
alam
sistem
&em-angkit
i&erlukan &eren,anaan yang -aik termasuk menentukan lokasi &enem&atan an -esar aya keluaran D! 'istem &em-angkit yang memiliki -us -er%umlah -anyak men%ai kesulitan terseniri alam hal menentukan lokasi unit D!+ aya keluaran+ an %umlah unit D! yang item&atkan "esalahan alam &enentuan yang ise-utkan iatas a&at -er&engaruh terhaa& keanalan unit D!+ eisiensi -ahan -akar (BB5) unit D!+ an rugi aya &aa %aringan listrik
$ermasalahan &enentuan lokasi &enem&atan an -esar aya keluaran D! engan mem&erhatikan keanalan unit D!+ eisiensi -ahan -akar unit D!+ an rugi*rugi saluran akan iselesaikan engan memoelkan ke alam metoe Intelligent om&utation yaitu Algoritma !enetika
>!, PEM/ANGKIT KECIL TERSE/AR
Dalam &eneinisian ka&asitas &em-angkit ke,il terse-ar (D!) tera&at einisi yang -er-ea*-ea an saat ini einisi yang igunakan se-agai -erikut : 1 he le,tri, $o#er esear,h Institute meneinisikan D! se-agai &em-angkit
engan
ka&asitas -e-era&a kilo#att sam&ai engan 70
5 2 5enurut !as esear,h Institute meneinisikan D! se-agai &em-angkit engan ka&asitas antara 27 k an 27 5 3 $reston an astler menentukan ukuran mulai ari -e-era&a kilo#att hingga le-ih ari 100 5 4 arell meneinisikan D! se-agai &em-angkit engan ka&asitas antara 700 k an 1 5
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
7 International oneren,e on ;arge
'elain itu+ tera&at kese&akatan antara &engarang an organisasi yang -er-ea tentang einisi tu%uan D! yaitu tu%uan D! aalah untuk menyeiakan sum-er aya listrik akti Berasarkan einisi tu%uan D! maka D! tiak i-utuhkan alam &enyeiaan sum-er aya listrik reakti
Deinisi lokasi D! &un -erariasi antara &enulis yang -er-ea 'e-agian -esar &enulis menentukan lokasi D! &aa sisi %aringan istri-usi+ -e-era&a &enulis lain menentukan lokasi D! &aa sisi &elanggan -ahkan -e-era&a &enulis lokasi D! men,aku& &aa sisi %aringan transmisi
Aa %enis D! yang -er-ea -erasarkan konstruksi mesin an suut &anang teknologi akan teta&i &em-ahasan iokuskan &aa D! ti&e tur-in combustion 5esin re,i&ro,ating saat ini men%an%ikan -agi sistem &em-angkit
hingga 7 5 Biaya instal untuk mesin*generator alam &enistri-usian aya (R 370 sam&ai R 700 untuk unit iesel+ R >00 hingga R 1000 untuk gas KR 2000L) aalah sekitar setengah -iaya untuk &usat &em-angkit listrik tenaga ua& 'elain -iaya a#al an -iaya siklus*hiu& yang kom&etiti+ mesin mena#arkan leksi-ilitas o&erasi yang tinggi 5esin re,i&ro,ating melakukan tugas se,ara eisien se,ara terus*menerus alam mengakomoasi ariasi -e-an Be-era&a set generator a&at ikonigurasi engan satu atau le-ih unit siklus -er-e-an sehingga a&at terus*menerus menghasilkan nilai aya &enuh untuk kiner%a o&timal an hemat BB5 Be-era&a unit %uga menyeiakan reunansi untuk keaaan arurat an memungkinkan aanya interal &emeliharaan+ men%aga sistem teta& on*line seangkan iniiu unit lainnya men%alankan %a#al &emeliharaan
>!> METODE PENELITIAN 'e-uah Algoritma !enetika (!A) aalah algoritma &en,arian yang iasarkan &aa hi&otesis seleksi alam !A -erasarkan &roses &en,arian
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
eolusi yang imulai engan set &o&ulasi yang sangat -esar se-agai ,alon a#al solusi 'olusi ini mengalami seleksi iasarkan &aa itness an o&erator genetik lain yang -erguna alam &en,arian solusi 5asing*masing kaniat solusi ikenal se-agai kromosom+ an him&unan semua kromosom i-uat ari se-elumnya iteta&kan melalui a&a yang ise-ut o&erator genetik (,rossoer+ mutasi+ turnamen+ ll) Dalam setia& generasi+ kromosom ke-ugaran masing* masing ieinisikan seemikian ru&a sehingga kromosom engan itness tertinggi me#akili titik o&timal alam ruang &en,arian >!>!+ Peng&oe$n
e&resentasi an &elaksanaan !A untuk masalah ini iusulkan se-agai -erikut 'etia& generator D! i#akili oleh ! string -iner ari 7 -it Bit &ertama me#akili ti&e aya output generator D! (1 untuk aya akti+ 0 untuk aya reakti) ersisa 4 -it me#akili tingkat aya output ari generator D! 'e-agai ,ontoh+ string ! E K10000L me#akili se-uah generator D! yang menyu&lai aya akti -eker%a &aa ka&asitas minimum an string ! E K11111L me#akili generator D! yang menyu&lai aya akti -eker%a alam ka&asitas &enuh 'eangkan lokasi D! tergantung %umlah -us alam sistem &em-angkit yang igunakan+ setia& -us i#akili oleh ! string -iner ari 4 -it untuk 14 -us an 7 -it untuk 30 -us >!>!, Inisi$%is$si Po4"%$si
Nilai kelom&ok &ertama menun%ukan ti&e aya D! Nilai a#al string meru&akan nilai a,ak ter&ilih yang memungkinkan untuk ti&e aya D! yang item&atkan &aa sistem &em-angkit Nilai kelom&ok keua menyatakan rating aya output D!+ i&eroleh engan mengam-il nilai a,ak ari ata rating aya yang telah i&ilih Nilai kelom&ok yang ketiga ari string aalah meru&akan nilai lokasi D! yang i&ilih se,ara a,ak antara -us a#al sam&ai -us akhir =ntuk mem&eroleh semua &o&ulasi a#al+ o&erasi iatas iulang se-anyak nIn kali Akhirnya+ sesuai engan ti&ologi Algoritma !enetika . steay state + &o&ulasi -aru i-entuk mem-aningkan solusi lama engan solusi -aru an memilih mana yang ter-aik antara keua solusi terse-ut Algoritma -erhenti
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
ketika angka maksimum ari generasi i,a&ai atau tegangan -us mele#ati -atas yang itentukan yaitu maksimum 1+07 &u an minimum 0+0 &u
>!>!> Fi1ness M"%1iob2e&1i# Un1"& Penem4$1$n $n Penen1"$n K$4$si1$s DG
Dalam &enyu&laian aya listrik ke -e-an+ &em-angkit -iasanya -ero&erasi engan aya output se-esar 80H ari ka&asitas aya &em-angkit 'emakin -anyak ,aangan ka&asitas aya menun%ukkan -ah#a keanalan &em-angkit alam menyu&lai listrik semakin meningkat $em-angkit ke,il terse-ar (D!) alam -ero&erasi %uga menggunakan &roseur yang telah aa agar keanalan D! teta& ter%aga Dalam hal &enghematan BB5+ &enggunaan BB5 meningkat engan meningkatnya aya output &em-angkit sehingga a&at ikatakan &enghematan BB5 %uga terkait engan keanalan &em-angkit 'e,ara matematis a&at ituliskan hu-ungan antara ,aangan aya (s&inning resere)+ aya output + an &enghematan BB5
Dengan : i
E lokasi D! &aa -us ke*i
$k
E ka&asitas aya
D! $out E aya output D!
$emasangan D! &aa sistem &em-angkit mem&engaruhi rugi aya saluran sehingga -esar rugi aya saluran ihitung kem-ali Dalam &erhitungan rugi aya saluran igunakan sot#are loalo# -er-asis metoe Ne#ton* a&hson
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
Dengan : $!
E otal aya &em-angkitan
$sys
E aya output &em-angkit sistem
$D!
E aya output &em-angkit D!
$loa E aya -e-an $loss E rugi aya saluran
Berasarkan &ersamaan (1)+ (2)+ (3)+ an (4) maka i-entuk itness yang akan igunakan alam algoritma genetika se-agai -erikut K4L :
Dengan : $k D!i
E ka&asitas aya unit D! ke*i
$outD!i E aya keluar ari unit D! ke*i
E aktor -o-ot
>!>!? Re4o"&si
Aalah &roses &emilihan iniiu untuk -er&inah menu%u generasi -aru menurut itnessnya 5etoe seleksi yang igunakan aalah roulette wheel 5asing*masing kromosom menem&ati &otongan lingkaran &aa roa
roulette se,ara &ro&orsional sesuai engan nilai itnessnya "romosom yang memiliki nilai itness yang le-ih -esar menem&ati &otongan lingkaran yang le-ih -esar i-aningkan engan kromosom -ernilai itness renah =ntuk men,egah ter%ainya konergensi &aa o&timum lokal+ maka ilakukan &enskalaan itness+ sehingga itness -eraa &aa Kma 6 minL se-agai -erikut :
Dengan : i
E Nilai itness iniiu ke*i
N
E =kuran &o&ulasi
OP
E Nilai itness maksimum
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
OS
E Nilai itness minimum
>!>!.! Pin$' Si%$ng (Cosso8e)
$inah silang -isa %uga -eraki-at -uruk %ika ukuran &o&ulasinya sangat ke,il Dalam suatu &o&ulasi yang sangat ke,il+ suatu kromosom engan gen*gen yang mengarah ke solusi akan sangat ,e&at menye-ar ke kromosom*kromosom lainnya =ntuk mengatasi masalah ini igunakan suatu aturan -ah#a &inah silang hanya -isa ilakukan engan suatu &ro-a-ilitas tertentu 'c. Artinya &inah silang -isa ilakukan hanya %ika suatu -ilangan ranom (0+1) yang i-angkitkan kurang ari 'c yang itentukan $eluang crossover yang igunakan aalah 0 $inah silang -isa ilakukan alam -e-era&a ,ara -er-ea ang &aling seerhana aalah &inah silang satu titik &otong (one(point crossover ) 'uatu titik &otong i&ilih se,ara ranom+ kemuian -agian &ertama ari orang tua 1 iga-ungkan engan -agian keua ari orang tua 2 >!>!@! M"1$si
5utasi igunakan untuk mem&erkenalkan -e-era&a &enye-aran tiruan alam
&o&ulasi
untuk men,egah konergensi ini &aa titik o&timum lokal
$roseur mutasi sangatlah seerhana an untuk semua gen yang aa %ika -ilangan ranom yang i-angkitkan kurang ari &ro-a-ilitas mutasi ' m ut yang itentukan maka u-ah gen terse-ut men%ai nilai ke-alikannya (alam -inary en,oing+ 0 iu-ah 1+ an 1 iu-ah 0) Biasanya ' mut iset se-agai 1Fn, i mana n aalah %umlah gen alam kromosom Dengan ' mut se-esar ini -erarti mutasi
hanya ter%ai &aa sekitar satu gen sa%a $aa A! seerhana+ nilai ' mut aalah teta& selama eolusi >!>!; E%i1isme
"arena seleksi ilakukan se,ara ranom+ maka tiak aa %aminan -ah#a suatu iniiu -ernilai itness
tertinggi
akan
selalu
ter&ilih
"alau&un iniiu -ernilai itness tertinggi ter&ilih+ mungkin sa%a iniiu terse-ut akan rusak (nilai itnessnya menurun) karena &roses &inah silang =ntuk men%aga agar iniiu -ernilai itness tertinggi terse-ut tiak hilang selama eolusi+ maka &erlu i-uat satu atau -e-era&a ko&inya $roseur ini
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
ikenal se-agai elitisme. >!>!! S1$1egi O41im$si Penem4$1$n $n Penen1"$n K$4$si1$s DG
u%uan o&timasi &enem&atan an &enentuan ka&asitas D! aalah untuk meminimumkan rugi*rugi saluran engan mem&erhatikan keanalan an &enghematan -ahan -akar D! tan&a melam&aui -atas tegangan an arus &aa sistem =ntuk maksu terse-ut+ ari se%umlah D! yang telah itentukan+ i,ari lokasi an ka&asitas yang &aling te&at 'trategi o&timasi i&erlihatkan &aa gam-ar 1
G$mb$ .! S1$1egi O41im$si
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
>!?!
0ASIL
OPTIMASI
PENEMPATAN
DAN
PENENTUAN
KAPASITAS DG Algoritma genetika i-uat engan software 5atla- ersi ?1 untuk men,ari lokasi an ka&asitas o&timum ari D! &aa sistem I 14 -us an I 30 -us
)EEE *+ bus
4 5 meru&akan hasil o&timisasi minimalisasi A! Breeer sehingga ter%ai &enghematan -ahan -akar unit D! an sehu-ungan engan hal itu unit D! men%ai anal se-a- ,aangan aya unit D! terseia se-esar 20 H (1> 5) ari &emakaian se-esar 80 H (>4 5)
)EEE - bus
5) ari &emakaian se-esar 24 H (>4 5)
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
$o#er 9lo# 'olution -y Ne#ton*a&hson 5etho 5aimum $o#er 5ismat,h E 13>>2?e*008 No o Iterations E ? Bus
Coltage
Angle
No
5ag
Degree
1
107
2
1037
3
0
;oa 5(
!enerator 5:ar
'tati, 5:ar
5(
5:ar
PT,F*TlU
1>3202
*7402
0
0
0
*373
21?
12?
40
37?28
*10
101
*10>74
42
1
0
33?
0
4
1011
*?232
4?8
*3
1>
0
0
7
1017
*7844
?>
1>
1>
0
0
>
107
*144
112
?7
0
222?4
*>
?
102
*8814
0
0
0
0
0
8
107
*8814
0
0
0
1014
*>>3
27
1>>
0
0
01
10
1013
*374
78
8
0
0
11
102>
*8804
37
18
0
0
*>
12
103>
*>3
>1
1>
8
0
0
13
1034
*331
137
78
8
0
0
14
1004
*107?4
14
7
8
0
0
27
?37
2>?202
108812
80>?
34
)otal
otal ;oss $akai D!
22712
a-el 2 'esuah @&timasi 8 D! $aa I 14 Bus
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
*10
*3181
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
G$mb$ @! G$#i& '$si% o41im$si 4enem4$1$n $n 4enen1"$n &$4$si1$s "n1"& "ni1 DG
G$mb$ ;! /$ C'$1 '$si% o41im$si 4enem4$1$n $n 4enen1"$n &$4$si1$s "n1"& "ni1 DG
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO /umlah 3 =nit D! $o# er 9lo# 'olution -y Ne# ton* a&hs on 5etho 5a imum $o# er 5is mat, h E 2??342e* 00 8
No o Iter ations E ? Bus
C oltage
A ngle
No
5ag
Degr ee
1 2 3 4 7 > ? 8 10 11 12 13 14 17 1> 1? 18 1 20 21 22 23 24 27 2> 2? 28 2 30
;oa
107 0 1033 * 703 101 * ?1> 1001 * 8>?? 1 * 13?21 1 * 1021? 02 * 1213 1 * 104> 1022 * 12372 100> * 131 1072 * 12372 1032 * 1312 107 * 1312 1017 * 14?0 101 * 14>2? 1014 * 1413 1003 * 142? 0> * 17143 01 * 1724? 04 * 143 04 * 14318 07 * 14277 08 * 1473 0 * 14047 0? * 13>34 0?8 * 140?1 100 * 13101 1 * 10>3 0? * 13782 04 * 13>11 o o tal ;o s s $ ak ai D !
!ener ator
5(
5: ar
5(
0 21? 24 ?> 42 0 228 30 0 78 0 112 0 >2 82 37 32 7 22 1?7 0 32 8? 0 37 0 0 24 10> 2834 1711>
0 12? 12 1> 1 0 10 30 0 2 0 ?7 0 1> 27 18 78 0 34 0? 112 0 1> >? 0 23 0 0 0 1 12>2 13?7
2342? 40 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 282?
a-el 3 'esuah @&timasi 3 D! $aa I 30 Bus
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
5: ar
* 11304 4?4? 0 0 3?427 0 0 3>10? 0 0 232> 0 23207 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17>877
'tati, 5: ar PT, F* TlU
0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 * 87 0 * 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0043 0 0 0 0 0 0 * 182>?
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
G$mb$ ! G$#i& '$si% o41im$si 4enem4$1$n $n 4enen1"$n &$4$si1$s "n1"& > "ni1 DG
G$mb$ "ni1 DG
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
/A/ IB KESIMPULAN 1 /aringan syara tiruan (/') ialah &emoelan sistem %aringan syara manusia untuk menyelesaikan -e-era&a &ermasalahan non*linear engan ,ara mem&erhitungkan se,ara matematis hu-ungan antara masukan (input ) an keluaran (output ) &aa &roses &elatihan 2 Algoritma genetika (A!) se-agai salah satu ,a-ang keilmuan ke,erasan -uatan (artificial intelligence) meru&akan &roses &enyelesaian &ermasalahan engan mensimulasikan &roses geneti, makhluk hiu&+ meli&uti ka#in silang (crossover )+ mutasi+ an seleksi alam 3 Dari hasil u%i ,o-a 48 &ola ata &elatihan engan %umlah neuron &aa la&isan tersem-unyi yang -erariasi+ ia&atkan arsitektur /' !prop yang -er-ea*-ea Dari a-el 1+ ia&atkan arsitektur /' &ro& untuk unit Blim-ing an unit Dinoyo yaitu 4**1 (4 neuron la&isan input + neuron la&isan tersem-unyi an 1 neuron la&isan output )+ unit "ota aalah 4*8*1 seangkan untuk unit "e-on Agung aalah 4*?*1 $er-eaan arsitektur /' &aa tia&*tia& unit karena -o-ot a#al &elatihan i&eroleh se,ara a,ak
4 'etelah ilakukan &elatihan engan 7000 iterasi (&erulangan)+ ia&atkan nilai 5' yang -er-ea*-ea Nilai 5' yang -er-ea*-ea karena setia& kali &elatihan+ -o-ot a#al i&eroleh se,ara a,ak Dengan mengu%i,o-akan -e-era&a nilai &enyesuaian (001+ 003+ 007+ 00?+ 00 an 01)+ menghasilkan nilai 5' yang -er-ea*-ea an ari tia&*tia& unit iam-il nilai 5' terke,il sehingga ia&atkan nilai &enyesuaian untuk unit Blim-ing an unit Dinoyo aalah 00+ untuk unit "ota aalah 003 an 001 untuk unit "e-on Agung
7
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
persentase rata*rata error atau selisih antara ata se-enarnya an ata
&reiksi 'ersentase rata*rata error 02?H untuk unit Blim-ing+ 1?43H untuk unit Dinoyo+ 07?H untuk unit "ota an 0388H untuk unit "e-on Agung
> Berasarkan hasil o&timasi+ a&at isim&ulkan -ah#a &enam-ahan unit D! kealam sistem &em-angkit engan mem&erhatikan &enghematan -ahan -akar unit D! a&at menye-a-kan rugi*rugi aya saluran menurun an &enghematan -ahan -akar unit D! sangat -er&engaruh terhaa& ,aangan aya unit D! atau sangat -er&engaruh terhaa& keanalan unit D! 'eangkan &enam-ahan unit D! engan aya output yang -erle-ihan a&at menye-a-kan kenaikan magnitue tegangan -us a&a-ila &enem&atan an &enentuan ka&asitas D! tiak te&at
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
DAFTAR PUSTAKA
Ako-ir+ 'hahii 200? $athematical apparatus of the !'rop learning algorithm htt&:FF###-asegrou& r u Fn eur al Fr& ro&en h tm anggal Akses : 7 Noem-er 200?
Anonymous.
/+.
'enggolongan
'elangan
dan
0arif
1arga
2ual.
htt p33www.indo.net.id3 pln3ht docs3 pengol.h tm. 0anggal Akses /- September /4.
"ristanto+ Anri 2004 2aringan Syaraf 0iruan 56onsep &asar, Algoritma dan Aplikasi7!aya 5eia ogyakarta
"usumae#i+ 'ri 2003 Artificial )ntelligence 50eknik dan Aplikasinya7.!raha Ilmuogyakarta
;e,un+ ann an "laus o-ert 5uller 18 Efficient "ackprop I olume 8> No 11
iemiller+ 5 an Braun+ < 12 !'!8' A fast adaptive learning algorithm In$ro,eeings o the 12 International 'ym&osium on om&uter an Inormation ',ien,es+Antalya+ urkey+ &&2?*287
'u-iyanto 2007 Aplikasi 2aringan Syaraf 0iruan sebagai $etode Alternatif 'rakiraan "eban 2angka 'endek
###lektroinonesia,omFelelktroFener2 html anggal Akses:13 Agustus 200?
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA PADA TEKNIK ELEKTRO
Ann*5arie
Bor-ely
an
/an
9
"reer+
.Distri-ute
!eneration
he
$o#er$araigm or the Ne# 5illennium+ $ress ;;+ 9loria+ 2001
#in
"asteel&ark
Aren-erg
10+
B*3001
;euen
(
homas A,kermann an !oran Anersson an ;ennart 'oer+ . Distri-ute !eneration: a einition+;'CI
le,tri,al $o#er 'istem esear,h 7?
(2001) 17*204+ De,em-er 2000
Ai
'oe&ri%anto+umus
9itness
"eanalan*
BB5 &istributed
Generation (D!)+ I'+ 'ura-aya+@kto-er 200
'uyanto+ . Algoritma Genetika dalam $A09A" + Ani @set ogyakarta+ 2007
A iley*Inters,ien,e
&u-li,ation+ ='A+ 18
=mar+ .@&timasi $enem&atan ' an 'C &aa 'istem 700 kC /a#a* 5aura*Bali 5enggunakan Breeer Algoritma !enetika+ esis+ @kto-er 2008
Komputasi Cerdas
eknik lekro '*1
