Identifikasi BTS terhadap Penggunaan Listrik dengan Mengunakan Metode Forward Chaining
DOI:
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v4i2.119Keywords:
Base Transceiver Station (BTS), Electricity Consumption, Decision, Forward Chaining, Expert SystemAbstract
Kebutuhan terhadap analisa pemakaian listrik untuk mendapatkan keputusan lebih akurasi terhadap BTS. Pengelolaan data pemakaian listrik dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi penting yang tersirat didalamnya. Membantu user dalam mengambil keputusan yang tepat terhadap BTS sehingga memudahkan dalam menentukan tindakan di lapangan. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data yang bersumber dari data pembayaran listrik BTS. Berdasarkan analisis terhadap data, ditemukannya jumlah pemakaian/pembayaran tagihan listrik yang meningkat ataupun menurun secara drastis. Selanjutnya data diolah menggunakan pengolahan data Forward Chaining (pelacakan kedepan). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah sebanyak 20 BTS dalam status pemakaian normal, dan sebanyak 20 BTS dalam status pemakaian anomaly sehingga didapatkan keputusan sebanyak 5 BTS perlu dilakukan pembongkaran dan sebanyak 15 BTS perlu diperbaikan. Data hasil pengujian telah mengambarkan dengan jelas keputusan yang akan dilakukan terhadap BTS tersebut. Ini dapat memudahkan user dalam mengambil keputusan dengan lebih akurasi.
References
Odeh, M. K. (2020). Patenting Inventions Generated by Artificial Intelligence: The Way Forward. SSRN Electronic Journal. doi: 10.2139/ssrn.3910124
Yelagandula, S. K. (2020). Designing an AI Expert System. SSRN Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.3735724
Islah, K. (2018). Peluang dan Tantangan Pemanfaatan Teknologi Big Data Untuk Mengintegrasikan Pelayanan Publik Pemerintah. Jurnal Reformasi Administrasi. doi: 10.31334/reformasi.v5i2.272
Yunita, A. M. (2020). Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Perangkat Base Transceiver Station (BTS) Menggunakan Metode Forward Chaining Pada PT Telkom STO Menes Berbasis WEB. JUTIS doi: 10.33592/jutis.v8i1.699
Sari, R., & Hayuningtyas, R. Y. (2020). Perancangan Sistem Informasi Pencatatan Gizi Balita Dengan Metode Forward Chaining. Evolusi : Jurnal Sains Dan Manajemen, 8(2). doi:10.31294/evolusi.v8i2.8747
Sihombing, E. N., & Adi Syaputra, M. Y. (2020). Implementasi Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Pembentukan Peraturan Daerah. Jurnal Ilmiah Kebijakan Hukum, 14(3), 419. doi:10.30641/kebijakan.2020.v14.419-434
Odeh, M. K. (2020). Patenting Inventions Generated by Artificial Intelligence: The Way Forward. SSRN Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.3910124
Pabubung, M. R. (2021). Epistemologi Kecerdasan Buatan (Ai) dan Pentingnya Ilmu Etika Dalam Pendidikan Interdisipliner. Jurnal Filsafat Indonesia, 4(2), 152. doi:10.23887/jfi.v4i2.34734
Kusuma, A. P., & Sari, M. (2019). Perbandingan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Lele Sangkuriang. Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 13(1), 59–71. doi:10.35457/antivirus.v13i1.727
Panessai, I. Y. (2021). Arsitektur Sistem Pakar: Konsep Sistem Pakar. doi:10.31219/osf.io/h7t3r
Panessai, I. Y. (2021). Arsitektur Sistem Pakar: Pengenalan Sistem Pakar. doi:10.31219/osf.io/8nhwx
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.