ABSTRAKSI: Salah satu jenis dari JST adalah Backpropagation, metode ini melatih (bobot) jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Laju pemahaman merupakan konstanta yang berpengaruh pada proses pelatihan. JST Backpropagation dapat dikembangkan dengan beberapa metode, salah satunya adalah dengan Delta Bar Delta. Metode ini digunakan untuk mengatur perubahan laju pemahaman dalam JST.
Untuk mengetahui dan menganalisis bagaimana pengaruh Delta Bar Delta pada JST Backpropagation, akan dilakukan percobaan dengan menggunakan data beban tenaga listrik per jam studi kasus di PT PLN APJ Bandung untuk jangka pendek. Percobaan yang dilakukan menggunakan data latih sebanyak 40 hari dan data testing sebanyak 30 hari.
Dari percobaan tersebut dapat diketahui bahwa dengan menggunakan Delta Bar Delta proses pelatihan dapat menjadi lebih cepat (memerlukan eppoch yang lebih sedikit). Namun belum tentu memiliki keakurasian yang lebih baik pada proses testing.
Kata Kunci : JST, Backpropagation, learning rate, Delta Bar DeltaABSTRACT: One of type from Neural Network is Backpropagation, this method train the weight network to get the balance of between network ability to recognize the pattern used by during training and also network ability to give the real correct respon to similar input pattern ( unegual but) with the pattern weared by during training. Fast of understanding represent the konstanta having an in with training process. Neural Network Backpropagation can be developed with a few method, one of them is with the Bar Delta Delta. This Method is used to arrange the fast change of understanding in Neural Network
To know and analyse how influence Delta of Delta Bar at Neural Network Backpropagation, conducted by attempt by using data of burden of electric power per hour case study in PT PLN APJ Bandung to short-range. Attempt conducted use the data train as much 40 days and testing as much 30 days.
From the attempt knowable that by using Delta of Delta Bar process the training can become quicker ( needing eppoch what more few ). But not yet of course own the better accuration at process of testing.
Keyword: Neural Network, Backpropagation, learning rate, Delta Bar Delta