@thesis{thesis,
		author={Subagiyo  Denny},
		title ={ANALISIS PERAMALAN TEMPERATUR PERJAM PADA APLIKASI PERAMALAN BEBAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DI BMG KARANGPLOSO MALANG},
		year={2007},
		url={http://eprints.itn.ac.id/8309/},
		abstract={Karena hubungan kuat antara temperatur luar dan permintaan listrik (behan), sebagian besar metode peramalan beban jangka pendek didasarkan. setidaknya sebagian, kepada temperatur [1, 2, 3, 4, 5, 6, J. Seringkali peramal beban jangka pendek (STLF) seperti yang dilaporkan dalam literatur dievaluasi dengan menggunakan temperatur aktual yang hanya diketahui setelah fakta. Namun demikian, ketika STLF benar-benar digunakan pada sebuah utilitas, temperatur mendatang ini tidak diketahui dan peramalan harus digunakan. Beberapa perusahaan listrik tidak mempunyai akses kepada (atau tidak mau mengeluarkan biaya) pelayanan meteorologis yang memberikan peramalan temperatur. Sebuah teknik sederhana dan otomatis yang menyediakan peramalan ini akan mempunyai keuntungan besar dari utilitas tersebut. Dalam penelitian ini. teknik peramalan temperatur perjam, didasarkan pada artificial neural network (ANN) telah dikembangkan dan kinerjanya dievaluasi.}
		}