Memprediksi total biaya penggunaan energi listrik dengan tingkat akurasi
yang tinggi sangatlah penting. Penerapan metode yang sesuai sangat berpengaruh
terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan dalam prediksi. Dalam prediksi ini
menggunakan metode Feedforward Neural Network (FFNN) dengan algoritma
Backpropagation.
Dalam Tugas Akhir ini akan membuat sistem berbasis web untuk melakukan
prediksi penggunaan energi listrik dengan model neural network. feed forward
neural network (FFNN) merupakan model yang lebih sering digunakan karena
dikenal memiliki kemampuan pendekatan yang baik dan bersifat universal. Selain
itu, metode FFNN telah dikenal akan keunggulannya, yaitu memiliki nilai prediksi
yang sangat mendekati nilai aktualnya sehingga menghasilkan error yang kecil
serta memiliki kemampuan untuk mendeteksi atau melakukan analisis untuk
permasalahan yang bersifat sangat kompleks.
Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Feedforward Neural Network
dalam memprediksi total biaya penggunaan energi listrik dengan dipengaruhi oleh
jumlah unit neuron pada hidden layer, yang meungkinkan nilai error yang di dapat
lebih kecil. Keakuratannya pada metode ini bisa di lihat dengan menggunakan MSE
(Mean Square Error). Pada Tugas Akhir ini menggunakan data history penggunaan
kWh Gedung P Fakultas Teknik Elektro. Hasil pengujian FFNN menggunakan
parameter terbaik yaitu dengan partisi data 70% data training 30% data testing,
learning rate 0.001, dan epoch sebesar 80 sehingga menghasilkan nilai MSE
sebesar 0.35037.
Kata Kunci: Prediksi, Feedforward Neural Network (FFNN), error.