Perbandingan Prediksi Penggunaan Listrik dengan Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Recurrent Neural Network (RNN) - Nurfatima Selle; Novanto Yudistira; Candra Dewi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Energi listrik telah menjadi salah satu kebutuhan yang sangat penting dan membantu kehidupan manusia di era modern saat ini. Energi listrik yang tidak dapat disimpan dalam waktu yang lama dan harus dapat selalu tersalurkan menyebabkan penyedia energi listrik harus dapat mampu menyediakan energi listrik dengan tepat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu melakukan prediksi terhadap penggunaan listrik dengan memanfaatkan data historis penggunaan listrik sebelumnya. Sehingga PT. PLN selaku penyedia energi listrik harus dapat mampu menyesuaikan jumlah listrik yang harus disediakan dengan permintaan kebutuhan pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short Term Memory (LSTM) yang merupakan metode pembelajaran deep learning. Kedua metode ini mampu mengolah data dan melakukan prediksi dengan format data time series. Proses implementasi yang dilakukan yaitu normalisasi data, transformasi data, pembangunan model, training, testing, denormalisasi, dan pengujian hasil prediksi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Berdasarkan penerapan metode LSTM dan pengujian pada fitur data siang dan malam, didapatkan kondisi terbaik pada penggunaan untuk fitur data siang dengan panjang sequence 20, hidden size 8, 3 LSTM layer, dan 70% data training menghasilkan rata-rata RMSE 46,72, sedangkan untuk fitur data malam didapatkan panjang sequence 30, hidden size 8, 1 LSTM layer, dan 80% data training menghasilkan rata-rata RMSE 51,05. Perbandingan antar RNN dan LSTM menghasilkan LSTM mampu menghasilkan kinerja yang lebih baik pada penggunaan deret waktu yang lebih panjang.