ESTIMASI BEBAN PENDINGIN UNTUK GEDUNG HEMAT ENERGI MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

Abstract

Untuk mencapai target konservasi energi sebesar 17% di tahun 2025 pemerintah menerapkan aturan management energi bagi industri/penguna energi lebih besar sama dengan 6000 TOE. Di sektor bangunan gedung di Indonesia, konsumsi energi terbesar adalah penggunaan pendingin udara. Salah satu cara untuk melakukan penghematan dalam tata udara dengan menggunakan perangkat yang hemat listrik tanpa mengorbankan kenyamanan penghuni gedung. Penelitian ini menggunakan metode jaringan saraf tiruan untuk memprediksi beban pendingin optimum untuk suatu gedung berdasarkan 8 karakteristik bangunan. Model yang dibuat memberikan hasil yang baik dengan nilai nilai loss 0,4-1,1%

Keywords

• deep learning
• jaringan syaraf tiruan
• konservasi energi
• gedung ramah lingkungan