Analisis Kebutuhan Air Bersih di PDAM Kota Pontianak Menggunakan Metode Levenberg–Marquardt

Eva Nurrizma, Muliadi Muliadi, Iklas Sanubary
{"title":"Analisis Kebutuhan Air Bersih di PDAM Kota Pontianak Menggunakan Metode Levenberg–Marquardt","authors":"Eva Nurrizma, Muliadi Muliadi, Iklas Sanubary","doi":"10.26418/pf.v7i1.32077","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kebutuhan air bersih di PDAM Kota Pontianak untuk golongan pelanggan sosial, nonniaga, niaga, dan industri telah dianalisis dengan menggunakan metode Levenberg-Marquardt. Hasil analisis menunjukan bahwa fungsi matematika terbaik untuk pelanggan sosial adalah polinomial orde 5 dengan nilai korelasi sebesar 0,905 dan RMSE sebesar 4,77×102. Kemudian untuk pelanggan nonniaga dan pelanggan niaga, fungsi matematika terbaik adalah polinomial orde 6 dengan nilai korelasi masing-masing pelanggan adalah 0,956 dan 0,878 serta RMSE sebesar 9,25×104 dan 2,91×104. Selanjutnya untuk pelanggan industri, fungsi matematika terbaik adalah polinomial orde 4 dengan nilai korelasi sebesar 0,719 dan RMSE sebesar 8,43×102 . Berdasarkan fungsi matematika yang telah diperoleh, hasil prediksi kebutuhan air bersih dari tahun 2017 hingga tahun 2019 menunjukkan bahwa golongan pelanggan niaga memiliki peningkatan yang paling tinggi dengan rata-rata laju pertumbuhan sebesar 80,4%.","PeriodicalId":127503,"journal":{"name":"PRISMA FISIKA","volume":"34 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-03-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"PRISMA FISIKA","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/pf.v7i1.32077","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Kebutuhan air bersih di PDAM Kota Pontianak untuk golongan pelanggan sosial, nonniaga, niaga, dan industri telah dianalisis dengan menggunakan metode Levenberg-Marquardt. Hasil analisis menunjukan bahwa fungsi matematika terbaik untuk pelanggan sosial adalah polinomial orde 5 dengan nilai korelasi sebesar 0,905 dan RMSE sebesar 4,77×102. Kemudian untuk pelanggan nonniaga dan pelanggan niaga, fungsi matematika terbaik adalah polinomial orde 6 dengan nilai korelasi masing-masing pelanggan adalah 0,956 dan 0,878 serta RMSE sebesar 9,25×104 dan 2,91×104. Selanjutnya untuk pelanggan industri, fungsi matematika terbaik adalah polinomial orde 4 dengan nilai korelasi sebesar 0,719 dan RMSE sebesar 8,43×102 . Berdasarkan fungsi matematika yang telah diperoleh, hasil prediksi kebutuhan air bersih dari tahun 2017 hingga tahun 2019 menunjukkan bahwa golongan pelanggan niaga memiliki peningkatan yang paling tinggi dengan rata-rata laju pertumbuhan sebesar 80,4%.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
使用Levenberg——Marquardt方法分析庞蒂亚克市PDAM的淡水需求
庞蒂克市PDAM市对社会、非商业、商业和工业客户的清洁水的需求已通过Levenberg-Marquardt方法进行分析。分析结果显示,数学为顾客最好的社会功能是多项式大小的5万0.905价值相关性和RMSE秩序4,77×102。为顾客然后nonniaga秩序和商业客户,最好的数学是多项式函数与每位顾客的相关性值是6 0.956 0.878和RMSE 9,25万×104和2,91×104。随后的行业客户,最好的数学函数是多项式大小的4万0.719价值相关性和RMSE秩序8.43×102。根据已经获得的数学功能,从2017年到2019年对淡水需求的预测结果显示,商业客户群体的平均增长率是80.4%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Dinamika Populasi Sistem Hybrid Semiconductor Quantum Dot – Metal Nanoshell Prediksi Luas Area Terbakar Menggunakan Fire Weather Index dan Frekuensi Titik Panas di Jambi Prediksi Penyakit Hepatitis C dan Sirosis Hati dengan Penerapan SMOTE pada Metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Identifikasi Penyakit COVID-19 dan Tuberkulosis Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Arsitektur GoogLeNet Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Identifikasi Stroke Menggunakan Metode Transfer learning Arsitektur Convolutional Neural Network Pada Citra CT-scan Kepala
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1