Perbandingan Prediksi Penggunaan Listrik dengan Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Recurrent Neural Network (RNN)
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 list...
Saved in:
Main Authors: | Nurfatima Selle, Novanto Yudistira, Candra Dewi |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Indonesian |
Published: |
University of Brawijaya
2022-02-01
|
Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5585 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Prediksi Tipe Kepribadian MBTI Artis K-Pop Berdasarkan Caption Instagram Menggunakan Word2Vec dan Long-Short Term Memory (LSTM)
by: Alfian Hakim, et al.
Published: (2023-10-01) -
Identifikasi Dini Curah Hujan Berpotensi Banjir Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (Lstm) Dan Isolation Forest
by: Ahmad Wijayanto, et al.
Published: (2024-07-01) -
Prediksi Detak Jantung Berbasis LSTM pada Raspberry Pi untuk Pemantauan Kesehatan Portabel
by: Ahmad Foresta Azhar Zen, et al.
Published: (2024-10-01) -
Perbandingan Metode Supervised Machine Learning untuk Prediksi Prevalensi Stunting di Provinsi Jawa Timur
by: M Syauqi Haris, et al.
Published: (2022-12-01) -
Retraction: Advancements in intrusion detection: A lightweight hybrid RNN-RF model.
by: PLOS One Editors
Published: (2025-01-01)