Cover Image

Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Beban Pemanasan Dan Pendinginan Bangunan

Main Author: Fachrony, Alif
Format: Thesis NonPeerReviewed
Terbitan: , 2018
Subjects:
006.31 Machine learning
Online Access: http://repository.ub.ac.id/11295/
ctrlnum 11295
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/11295/</relation><title>Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Beban Pemanasan Dan Pendinginan Bangunan</title><creator>Fachrony, Alif</creator><subject>006.31 Machine learning</subject><description>Konservasi Energi merupakan hal yang sangat penting seiring pertumbuhan zaman dan teknologi. Membuat bangunan yang hemat energi perlu dilakukan dengan cara mengoptimalkan penggunaan alat untuk pendingin dan pemanas ruangan tanpa mempengaruhi kesehatan dan kenyamanan pengguna bangunan tersebut. Bangunan hemat energi dapat dicapai dengan memperhatikan beban pemanasan (HL) dan pendinginan (CL). HL dan CL adalah laju aliran kalor yang harus diambil atau ditambahkan dari suatu ruangan untuk mempertahankan temperatur dan kelembaban udara relatif ruangan pada kondisi yang diinginkan. Prediksi HL dan CL tersebut akan digunakan dalam perhitungan beban daya penggunaan alat pemanas atau pendingin ruangan. Saat ini perhitungan HL dan CL masih memiliki kendala antara lain perhitungan yang sangat rumit, membutuhkan waktu lama sebab banyak disiplin ilmu yang terlibat serta penggunaan parameter yang sangat bervariasi. Diperlukan learning machine untuk memprediksi HL dan CL dengan mudah, dan cepat. Penulis menggunakan algoritma Extreme Machine Learning (ELM) untuk memprediksi HL dan CL. Dalam Analisa pengujian menggunakan algoritma ELM yang dilakukan dengan fungsi aktivasi sigmoid biner, 3 input, 1 hidden neuron, output target sebanyak 2 serta jumlah data 130 menghasilkan Mean Absolute Error Percentage (MAPE) terbaik yaitu 24.73% dengan waktu proses 0.0176 detik.</description><date>2018-01-19</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><identifier> Fachrony, Alif (2018) Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Beban Pemanasan Dan Pendinginan Bangunan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2018/183/051801205</relation><recordID>11295</recordID></dc>
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
author Fachrony, Alif
title Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Beban Pemanasan Dan Pendinginan Bangunan
publishDate 2018
topic 006.31 Machine learning
url http://repository.ub.ac.id/11295/
contents Konservasi Energi merupakan hal yang sangat penting seiring pertumbuhan zaman dan teknologi. Membuat bangunan yang hemat energi perlu dilakukan dengan cara mengoptimalkan penggunaan alat untuk pendingin dan pemanas ruangan tanpa mempengaruhi kesehatan dan kenyamanan pengguna bangunan tersebut. Bangunan hemat energi dapat dicapai dengan memperhatikan beban pemanasan (HL) dan pendinginan (CL). HL dan CL adalah laju aliran kalor yang harus diambil atau ditambahkan dari suatu ruangan untuk mempertahankan temperatur dan kelembaban udara relatif ruangan pada kondisi yang diinginkan. Prediksi HL dan CL tersebut akan digunakan dalam perhitungan beban daya penggunaan alat pemanas atau pendingin ruangan. Saat ini perhitungan HL dan CL masih memiliki kendala antara lain perhitungan yang sangat rumit, membutuhkan waktu lama sebab banyak disiplin ilmu yang terlibat serta penggunaan parameter yang sangat bervariasi. Diperlukan learning machine untuk memprediksi HL dan CL dengan mudah, dan cepat. Penulis menggunakan algoritma Extreme Machine Learning (ELM) untuk memprediksi HL dan CL. Dalam Analisa pengujian menggunakan algoritma ELM yang dilakukan dengan fungsi aktivasi sigmoid biner, 3 input, 1 hidden neuron, output target sebanyak 2 serta jumlah data 130 menghasilkan Mean Absolute Error Percentage (MAPE) terbaik yaitu 24.73% dengan waktu proses 0.0176 detik.
id IOS4666.11295
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2018-06-01T03:05:41Z
last_indexed 2021-10-18T02:15:42Z
recordtype dc
_version_ 1751453671113097216
score 17.538404

Lihat Juga