PEMODELAN REGRESI NON LINEAR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PREDIKSI KEBUTUHAN AIR PDAM KOTA MALANG 

Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB
© 2016 by Doro Jurnal
Volume 8 - Number 12
Year of Publication: 2016
Vitara Nindya Putri Hasan dan Wayan Firdaus Mahmudy
Download Article

 


Abstract

Kota Malang adalah kota yang selalu mengalami peningkatan jumlah penduduk setiap tahunya karena banyaknya penduduk yang memilih transmigrasi dan menetap tinggal diMalang.  Hal ini disebabkan oleh lokasi Kota Malang yang berada didataran tinggi dan dikelilingi oleh pegunungan sehingga memiliki iklim yang sejuk, selain itu  Kota Malang dijuluki sebagai kota pendidikan. Seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk di Kota Malang maka meningkat pula kebutuhan konsumen air bersih dari PDAM.  Perubahan pemakaian air tersebut jika tidak diolah dengan baik maka akan menyebabkan beberapa persoalan diantaranya apabila PDAM terlalu banyak mendistribusikan air bersih ke konsumen maka akan berakibat pemborosan air  dan sebaliknya apabila distribusi air bersih PDAM kurang maka konsumen akan kekurangan air bersih.  Oleh karena itu dibutuhkan suatu estimasi untuk memperkirakan dengan tepat seberapa besar volume air yang diperlukan di tahun-tahun berikutnya.  Permasalahan tersebut akan dimodelkan dengan persamaan regresi non linear yang terdiri dari variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y). Solusi yang dapat diberikan adalah dengan memberikan koefisien regresi terbaik menggunakan konsep Algoritma Genetika. Proses reproduksi menggunakan one-point-crossover dan random mutation, untuk proses seleksinya menggunakan model elitism selection. Dari Algoritma Genetika tersebut didapatkan parameter terbaik yaitu ukuran populasi sebanyak 225, generasi terbaik sebanyak 1750 generasi, kombinasi cr : mr adalah 0,6 : 0,4 dengan nilai fitness tertinggi yaitu 107.997.  Hasil akhir berupa variabel yang menjadi model regresi.

Keywords

Regresi Non Linear, Algoritma Genetika, Prediksi, Pemakaian air.