PREDIKSI KONSUMSI LISTRIK BANGUNAN GEDUNG MENGGUNAKAN MODEL LSTM UNTUK EFISIENSI ENERGI DAN MITIGASI LINGKUNGAN - Ahmad Rofii; Muhammad Sobirin; Jemie Muliadi (SEMINAR NASIONAL KONSORSIUM UNTAG SE INDONESIA, 2024)
Penggunaan daya listrik di sektor bangunan gedung merupakan salah satu penyumbang terbesar dalam konsumsi energi dan dampak lingkungan. Oleh karena itu penggunaan listrik harus terencana, perencanan perlu memprediksi kondisi dimasa akan datang. model LSTM relevan untuk memprediksi data time series, pada peneltian ini data time series penggunaan daya listrik yang digunakan berasal dari platform kaggle.com dengan data yang terdiri dari 525598 baris dan 11 fitur, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil prediksi penggunaan daya pada peralatan pada bangunan gedung. Metrik kinerja yang digunakan, termasuk Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), menunjukkan bahwa model LSTM dapat menangkap pola penggunaan daya listrik secara efektif. Hasil penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan tentang perilaku konsumsi energi, tetapi juga berkontribusi pada upaya mitigasi lingkungan dengan memungkinkan pengelolaan energi yang lebih efisien. Dengan memprediksi konsumsi listrik secara akurat, manajemen pengelola dapat mengambil langkah-langkah untuk mengurangi pemborosan energi, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan meminimalkan dampak negatif terhadap lingkungan. Penelitian ini menekankan pentingnya integrasi teknologi prediksi dalam strategi manajemen energi untuk mencapai keberlanjutan yang lebih baik.