## JEPIN

## (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741 Vol. 5 No. 2 Agustus 2019

## Penerapan Backpropagation dan Analisis Sensitivitas pada Prediksi Indikator Terpenting Perusahaan Listrik
Barany Fachri #1 , Agus Perdana Windarto* 2 , Ikhsan Parinduri +3
# Universitas Pembangunan Panca Budi, Sumatera Utara, Indonesia
1 barany_fachri@dosen.pancabudi.ac.id
* STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
+ STMIK Budi Darma, Sumatera Utara, Indonesia
3 ikhsanparinduri9@gmail.com
Abstrak —  Listrik  merupakan  kebutuhan  bagi  kehidupan masyarakat yang sangat  penting. Penelitian ini  bertujuan untuk mengetahui indikator terpenting pada perusahaan listrik dengan menggunakan  metode backpropagation dan  analisis  sensitivitas. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan sampel data  tahun  2001-2015.  Variabel input terdiri  dari  6  indikator terpenting  perusahaan  listrik  antara  lain:  jumlah  tenaga  kerja (X1);  daya  terpasang  (X2);  produksi  listrik  (X3);  tenaga  listrik yang  terjual  (X4);  biaya input (X5)  dan  biaya output (X6). Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian dari 5 model JST (6- 10-1;  6-45-1;  6-45-10-1;  6-75-10-1  dan  6-100-75-1)  diperoleh model  JST  terbaik  adalah  6-100-75-1  dengan  tingkat  akurasi 83%.  Hasil  dari  pemilihan  model  JST  terbaik  dianalisis  dengan analisa  sensitivitas,  sehingga  menghasilkan  dua  variabel  yang paling berpengaruh pada indikator terpenting perusahaan listrik yakni: biaya output (X6) sebagai peringkat pertama dengan nilai error rata-rata 0,13670 dan daya terpasang (X2) nilai error rata- rata 0,08778.
Kata kunci — prediksi, backpropagation , analisis sensitivitas, perusahaan listrik, indikator

## I. P ENDAHULUAN
Listrik  merupakan  kebutuhan  bagi  kehidupan  masyarakat yang  sangat  penting.  Hal  ini  ditandai  banyaknya  manfaat listrik  sebagai sumber penerangan bagi kehidupan di wilayah desa  dan  kota.  Selain  sebagai  sumber  energi  penerangan, listrik  juga  dapat  diubah  menjadi  sumber  lain  yang  berguna bagi  kehidupan  manusia.  Ketersediaan  listrik  dalam  suatu negara  dapat  diperoleh  dari  perusahaan  listrik  baik  milik negara  (PLN)  ataupun  swasta  (non  PLN).  Oleh  karena  itu ketersediaan  listrik  menjadi  salah  satu  indikator  penting mengukur  kemajuan  suatu  wilayah.  Berdasarkan  Data Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) yang dikelola Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS)
(https://www.bps.go.id),  ada  6  (enam)  indikator  penting perusahaan  listik  yaitu:  jumlah  tenaga  kerja,  daya  terpasang, produksi  listrik,  tenaga  listrik  yang  terjual,  biaya input dan biaya output .  Indikator  ini  menjadi  hal  yang  perlu
diperhatikan  bagi  perusahaan  listrik  baik  PLN  ataupun  non PLN dalam menjaga pasokan listrik.
Berdasarkan permasalahan tersebut, perlu dilakukan kajian menggunakan kecerdasan buatan dalam menganalisa indikator terpenting  yang  harus  diperhatikan  dari  6  (enam)  indikator yang  ada  pada  perusahaan  listrik.  Banyak  cabang  ilmu komputer  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang bersifat  kompleks  [1],  [2][3].  Hal  ini  terbukti  dari  penelitian terdahulu  peneliti  dalam  menyelesaikan  permasalahan  bidang Datamining [4], [5], bidang Jaringan Saraf Tiruan (JST)  [6]– [8]  dan  bidang  Sistem  Pendukung  Keputusan  [9]–[13]. Berdasarkan  alasan  tersebut,  peneliti  menggunakan  jaringan saraf  tiruan backpropagation [14][15]  dalam  memprediksi indikator  terpenting  pada  perusahaan  listrik.  Penelitian terdahulu  terkait  penyelesaian  menggunakan  prediksi  JST backpropagation adalah [7]. Hasil penelitian tersebut  mampu melakukan  prediksi  dengan  akurasi  data  80%  dengan menggunakan  serangkaian  uji  sebanyak  5  model  arsitektur dengan hasil Means Square Error 0,0009978666, epoch 1977 untuk  model  arsitektur  terbaik.  Berdasarkan  penelitian terdahulu  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan masukan  kepada  pemerintah  khususnya  perusahaan  listrik dalam  mengambil  kebijakan  untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan  kepada  masyarakat  melalui  indikator  terpenting perusahaan listrik.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Neural Network Neural  Network atau  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) merupakan  suatu  metode  komputasi  yang  meniru  sistem jaringan saraf biologis [4]. Neural Network dapat belajar dari pengalaman,  melakukan generalisasi atas contoh contoh  yang diperolehnya  dan  mengabstraksi  karakteristik  esensial masukan  bahkan  untuk  data  yang  tidak  relevan.  Algoritma untuk JST beroperasi secara langsung dengan angka sehingga data  yang  tidak  numerik  harus  diubah  menjadi  data  numerik
[16].  Model  Struktur neuron Jaringan  saraf  tiruan  dijelaskan pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Model Struktur JST

## B. Analisis Sensitivitas
Analisis  sensitivitas  bertujuan  untuk  melihat  perubahan output dari  model  yang  didapatkan  serta  mengetahui  variabel mana  yang  lebih  berpengaruh  untuk  mencapai output akurat dari model yang dikembangkan [17].

## C. Kerangka Penelitian
Pada bagian ini kerangka penelitian kerja yang digunakan dalam  menyelesaikan  masalah  penelitian  seperti  yang ditunjukkan pada gambar berikut:

## Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  gambar  masing-masing  langkah  dapat  diuraikan sebagai berikut :
a) Mengumpulkan Data
b) Studi Pustaka
c) Mengidentifikasi Masalah
d) Praproses
e) Menentukan Model
f) Menguji Hasil Pengolahan Data
g) Memprediksi Mengevaluasi Akhir
D. Penetapan Input dan Output
Data indikator terpenting perusahaan listrik diolah dengan Jaringan  Saraf  Tiruan  metode Backpropagation .  Data bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  sampel
data  tahun  2002-2015.  Variabel input adalah  6  indikator terpenting perusahaan listrik yakni: jumlah tenaga kerja (X1), daya terpasang (X2), produksi listrik (X3), tenaga listrik yang terjual (X4), biaya input (X5) dan biaya output (X6). Variabel output adalah  hasil  prediksi  indikator  terpenting  perusahaan listrik  dengan  menggunakan  analisis  sensitivitas  yang diperoleh  dari  model  arsitektur  terbaik  dari backpropagation . Data penelitian (2002-2015) diubah ke dalam bentuk numerik antara 0-1 dengan menggunakan rumus yang telah ditentukan sebelum dilakukan pemilihan model arsitektur terbaik dengan tahap training dan testing .  Hal  ini  dikarenakan  jaringan menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  biner ( logsig )  yang berkisar 0-1 ( input dan output ).

## III. H ASIL DAN P EMABAHASAN
A. Penetapan Input
Variabel input untuk  prediksi  indikator  terpenting perusahaan listrik:
X1 = Jumlah Tenaga Kerja (Orang) X2 = Daya Terpasang (MW) X3 = Produksi Listrik (MWh) X4 = Tenaga Listrik Yang Terjual (MWh) X5 = Biaya Input (Rp)
X6 = Biaya Output (Rp)

## B. Penetapan Output
Variabel output adalah penetapan model arsitektur terbaik berupa  prediksi  nilai  indikator  terpenting  perusahaan  listrik. Adapun penetapan model arsitektur terbaik dengan menentukan tingkat error minimum dari suatu target. Semakin kecil error  minimun maka  pola  arsitektur  terbaik  semakin bagus (0,09 - 0,001) [7].

## C. Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  akan  dilakukan  adalah  mengubah data  indikator  terpenting  perusahaan  listrik  dengan  cara menormalisasi data ke range 0-1 dengan rumus :
0.8( ) ' 0.1 x a x b a     (1)
Dimana
x 1 = Hasil konversi data, x =  Nilai  yang  akan  dikonversi,  a  = Nilai minimum dari  suatu  data  dan  b=  Nilai maksimum dari suatu data
Berikut  adalah  data  penelitian  dibagi  dalam  2  tahap:  Data pelatihan (2001-2007) dan data pengujian (2008-2014) seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
T ABEL I . D ATA M ENTAH P ELATIHAN
Var Target 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 X1 46 675 46 460 44 216 44 800 43 762 43 048 42 537 X2 21 052 21 114 21 207 21 459 22 515 24 846 25 224 X3 101 630 108 359 113 020 119 105 124 505 131 710 139 711 X4 84 500 88 412 90 440 99 826 105 933 112 609 121 247 X5 23 851 479 34 527
516 39 304 472 43 206 394 57 623 632 76 096
945 82 001
993
X6 28 601
792 40 246
040 50 151 894 58 606 878 64 032
364 74 937 040 77 444 778
Berdasarkan  tabel  I,  data  pelatihan  ( training )  dinormalisasi dengan  menggunakan  rumus  (1).  Data input =6  (2001-2006) dan output =1  (2007)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel berikut:
T ABEL II .
K ONVERSI DATA P ELATIHAN
X1 X2 X3 X4 X5 X6 2001 0,10025 0,10000 0,10079 0,10062 0,33255 0,37890 2002 0,10025 0,10000 0,10085 0,10066 0,43673 0,49253 2003 0,10023 0,10000 0,10090 0,10068 0,48334 0,58920 2004 0,10023 0,10000 0,10096 0,10077 0,52142 0,67170 2005 0,10022 0,10001 0,10101 0,10083 0,66211 0,72465 2006 0,10021 0,10004 0,10108 0,10089 0,84238 0,83106 2007 0,10021 0,10004 0,10116 0,10098 0,90000 0,85553
T ABEL III .
D ATA M ENTAH P ENGUJIAN Var Target 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 X1 42 715 42 096 43 638 45 505 49 681 51 284 51 722 X2 25 574 25 637 32 889 35 597 44 842 45 467 53 015 X3 148 058 156 797 175 976 188 397 204 205 222 207 238 019 X4 129 018 134 582 149 807 158 694 174 342 188 342 199 028 X5 132 293 754 106 791 597 123 585 525 164 058 295 176 093 267 205 945 528 209 389 585 X6 86 425 893 90 938 497 107 448 424 116 491 318 134 114 744 161 836 947 178 219 394 Berdasarkan tabel III, data pengujian ( testing ) dinormalisasi dengan  menggunakan rumus (1). Data input =6 (2008-2013)  dan output =1  (2014)  seperti  yang  ditunjukkan pada tabel berikut:
T ABEL IV . KO NVERSI D ATA P ENGUJIAN X1 X2 X3 X4 X5 X6 2008 0,10007 0,10000 0,10047 0,10040 0,60541 0,43014 2009 0,10006 0,10000 0,10050 0,10042 0,50796 0,44739 2010 0,10007 0,10003 0,10057 0,10047 0,57213 0,51047 2011 0,10008 0,10004 0,10062 0,10051 0,72678 0,54503 2012 0,10009 0,10007 0,10068 0,10057 0,77277 0,61237 2013 0,10010 0,10008 0,10075 0,10062 0,88684 0,71830 2014 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090
Berdasarkan  tabel  II  dan  IV,  normalisasi  data  indikator terpenting perusahaan listrik terdiri dari 6 input dan 1 output . Model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah adalah  6-10-1;  6-45-1;  6-45-10-1;  6-75-10-1  dan  6-100-75-1 dengan  bantuan software Matlab dengan script kode  dan optimasi parameter seperti berikut:
T ABEL V . K ODE PELATIHAN DAN PENGUJIAN PADA MATLAB script training matlab
script testing matlab
>> net=newff(minmax(P),[hidden,targe], {'tansig',' logsig '},'traingd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 2500000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.1; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) >>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=[input data pengujian] >> TT=[output pengujian]
>>
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[]
,TT)
T ABEL VI . P ARAMETER PELATIHAN DAN PENGUJIAN PADA MATLAB
Optimasi Dataset Data Indikator terpenting perusahaan listrik Pembagian Dataset Pelatihan (2001-2007) Pengujian (2008-2014) Jumlah layer 1 input layer 1 hidden layer 1 output layer Neuron Jumlah neuron di input dan hidden layer sesuai dengan jumlah input dataset dengan satu neuron di output layer
Neuron : 10, 45, 75, 100 Learning rate 0,1 Target error 0,09 s/d 0,001
D. Model JST Pelatihan dan Pengujian 6-10-1
Hasil  pelatihan  JST  model  6-10-1  menggunakan software matlab dengan epoch 55.678, MSE pelatihan  0,0008687282 seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:

## Gambar 3. Model 6-10-1 mencapai goal
Berikut  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  model JST 6-10-1 seperti pada tabel VII dan VIII berikut:
T ABEL VII . H ASIL P ELATIHAN M ODEL JST 6-10-1 No Var Target ANN 6-10-1 Output Error SSE 1 X1 0,1002 0,1259 -0,0257 0,0006599936 2 X2 0,1000 0,0722 0,0278 0,0007751052 3 X3 0,1012 0,0714 0,0298 0,0008855337 4 X4 0,1010 0,1400 -0,0390 0,0015227368 5 X5 0,9000 0,863 0,0370 0,0013690000 6 X6 0,8555 0,8836 -0,0281 0,0007879794 Total 0,0052123694 MSE 0,0008687282
T ABEL VIII .
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-10-1
No Var Target ANN 6-10-1 Output Error SSE Hasil 1 X1 0,1001 0,8608 -0,7607 0,5786646208 Salah 2 X2 0,1001 0,8930 -0,7929 0,6286827114 Salah 3 X3 0,1008 0,7762 -0,6754 0,4561492575 Salah 4 X4 0,1007 0,7461 -0,6454 0,4165891993 Salah 5 X5 0,9000 0,8498 0,0502 0,0025200400 Benar 6 X6 0,7809 0,9389 -0,1580 0,0249653570 Salah Total 2,1075711861 17 MSE 0,3512618643
Berdasarkan  tabel  VIII,  tingkat  akurasi  kebenaran  17% dengan MSE pengujian 0,3512618643.
E. Model JST Pelatihan dan Pengujian 6-45-1
Hasil  pelatihan  JST  model  6-45-1  menggunakan software matlab dengan epoch 6549, MSE pelatihan  0,0009840370 seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 4. Model 6-45-1 mencapai goal
Berikut  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  model JST 6-45-1 seperti pada tabel IX dan X berikut:
T ABEL IX . H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-45-1 No Var Target ANN 6-45-1 Output Error SSE 1 X1 0,1002 0,0822 0,0180 0,0003243478 2 X2 0,1000 0,1153 -0,0153 0,0002328459 3 X3 0,1012 0,0421 0,0591 0,0034878377 4 X4 0,1010 0,1356 -0,0346 0,0011987009 5 X5 0,9000 0,8743 0,0257 0,0006604900 6 X6 0,8555 0,8651 -0,0096 0,0000916035 Total 0,0059042223 MSE 0,0009840370
T ABEL X .
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-45-1 No Var Target ANN 6-45-1 Output Error SSE Hasil 1 X1 0,1001 0,6298 -0,5297 0,2805821811 Salah 2 X2 0,1001 0,6296 -0,5295 0,2803651089 Salah 3 X3 0,1008 0,6249 -0,5241 0,2746684699 Salah 4 X4 0,1007 0,5648 -0,4641 0,2154233549 Salah 5 X5 0,9000 0,3502 0,5498 0,3022800400 Salah 6 X6 0,7809 0,6682 0,1127 0,0127003221 Benar Total 1,3660194769 17 MSE 0,2276699128
Berdasarkan  tabel  X,  tingkat  akurasi  kebenaran  17% dengan MSE pengujian 0,2276699128.

## F. Model JST Pelatihan dan Pengujian 6-45-10-1
Hasil  pelatihan  JST  model  6-45-10-1  menggunakan software matlab dengan epoch 74936, MSE pelatihan 0,0009886441 seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 5. Model 6-45-10-1 mencapai goal
Berikut  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  model JST 6-45-10-1 seperti pada tabel XI dan XII berikut:
T ABEL XI . H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-45-10-1 No Var Target ANN 6-45-10-1 Output Error SSE 1 X1 0,1002 0,1019 -0,0017 0,0000028573 2 X2 0,1000 0,0986 0,0014 0,0000020757 3 X3 0,1012 0,0416 0,0596 0,0035471456 4 X4 0,1010 0,1420 -0,0410 0,0016828259 5 X5 0,9000 0,8736 0,0264 0,0006969600 6 X6 0,8555 0,8637 -0,0082 0,0000667648 Total 0,0059318644 MSE 0,0009886441
T ABEL XII .
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-45-10-1
No Var Target ANN 6-45-10-1 Output Error SSE Hasil 1 X1 0,1001 0,1254 -0,0253 0,0006400944 Benar 2 X2 0,1001 0,1253 -0,0252 0,0006347953 Benar 3 X3 0,1008 0,1303 -0,0295 0,0008695555 Benar 4 X4 0,1007 0,1369 -0,0362 0,0013131358 Benar 5 X5 0,9000 0,1085 0,7915 0,6264722500 Salah 6 X6 0,7809 0,1348 0,6461 0,4174396608 Salah Total 1,0473694919 67 MSE 0,1745615820
Berdasarkan tabel XII, tingkat akurasi kebenaran 67% dengan MSE pengujian 0,1745615820.

## G. Model JST Pelatihan dan Pengujian 6-75-10-1
Hasil  pelatihan  JST  model  6-75-10-1  menggunakan software matlab dengan epoch 845, MSE pelatihan 0,0008749305 seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 6. Model 6-75-10-1 mencapai goal
Berikut  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  model JST 6-75-10-1 seperti pada tabel XIII dan XIV berikut:
T ABEL XIII . H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-75-10-1 No Var Target ANN 6-75-10-1 Output Error SSE 1 X1 0,1002 0,1074 -0,0072 0,0000517010 2 X2 0,1000 0,0701 0,0299 0,0008964462 3 X3 0,1012 0,0824 0,0188 0,0003518595 4 X4 0,1010 0,1611 -0,0601 0,0036146862 5 X5 0,9000 0,8817 0,0183 0,0003348900 6 X6 0,8555 0,8282 0,0273 0,0007468759 Total 0,0052495829 MSE 0,0008749305 T ABEL XIV .
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-75-10-1
No Var Target ANN 6-75-10-1 Output Error SSE Hasil 1 X1 0,1001 0,1297 -0,0296 0,0008761651 Benar 2 X2 0,1001 0,1310 -0,0309 0,0009545100 Benar 3 X3 0,1008 0,1369 -0,0361 0,0013023601 Benar 4 X4 0,1007 0,1482 -0,0475 0,0022597869 Benar 5 X5 0,9000 0,2342 0,6658 0,4432896400 Salah 6 X6 0,7809 0,2197 0,5612 0,3149406200 Salah Total 0,7636230821 67 MSE 0,1272705137
Berdasarkan  tabel  XIV,  tingkat  akurasi  kebenaran  67% dengan MSE pengujian 0,1272705137.

## H. Model JST Pelatihan dan Pengujian 6-100-75-1
Hasil  pelatihan  JST  model  6-100-75-1  menggunakan software matlab dengan epoch 1976, MSE pelatihan 0,0006076423  seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 7. Model 6-100-75-1 mencapai goal
Berikut hasil data pelatihan dan pengujian untuk model JST 6- 100-75-1 seperti pada tabel XV dan XVI berikut:
T ABEL XV . H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-100-75-1 No Var Target ANN 6-75-10-1 Output Error SSE 1 X1 0,1002 0,0938 0,0064 0,0000410837 2 X2 0,1000 0,1119 -0,0119 0,0001406427 3 X3 0,1012 0,0804 0,0208 0,0004308912 4 X4 0,1010 0,1337 -0,0327 0,0010707463 5 X5 0,9000 0,8557 0,0443 0,0019624900 6 X6 0,8555 0,904 -0,0485 0,0023494350 Total 0,0036458539 MSE 0,0006076423
T ABEL XVI .
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL JST 6-100-75-1
No Var Target ANN 6-75-10-1 Output Error SSE Hasil 1 X1 0,1001 0,1832 -0,0831 0,0069056243 Benar 2 X2 0,1001 0,1932 -0,0931 0,0086667061 Benar 3 X3 0,1008 0,2209 -0,1201 0,0144211823 Benar 4 X4 0,1007 0,1994 -0,0987 0,0097490377 Benar 5 X5 0,9000 0,9054 -0,0054 0,0000291600 Benar 6 X6 0,7809 0,3489 0,4320 0,1866202897 Salah Total 0,2263920001 83 MSE 0,0377320000
Berdasarkan  tabel  XVI,  tingkat  akurasi  kebenaran  83% dengan MSE pengujian 0,0377320000.

## I. Pemilihan Model Arsitektur JST Terbaik
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dari  Pemilihan arsitektur terbaik dari 5  model (6-10-1; 6-45-1; 6-45-10-1;  6- 75-10-1  dan  6-100-75-1)  dengan  menggunakan  software aplikasi Matlab 6.1 memiliki hasil yang berbeda baik dari segi epoch ,  akurasi, MSE pelatihan  dan MSE pengujian.  Model terbaik  tersebut  digunakan  untuk  memprediksi  indikator terpenting  perusahaan  listrik  dengan  menggunakan  analisis sensitivitas  yang  diperoleh  dari  model  arsitektur  terbaik  dari backpropagation .  Penilaian  model  arsitektur  terbaik  dilihat dari beberapa aspek seperti epoch, error minimum dan akurasi kebenaran. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada berikut :
T ABEL XVII . R EKAPITULASI M ODEL A RSITEKTUR JST 6-10-1 6-45-1 6-45-10-1 MSE Pelatihan 0,0008687282 0,0009840370 0,0009886441 MSE Pengujian 0,3512618643 0,2276699128 0,1745615820 Epoch 55678 6549 5729 Akurasi 17% 17% 67% T ABEL XVII . L ANJUTAN R EKAPITULASI M ODEL A RSITEKTUR JST 6-75-10-1 6-100-75-1 MSE Pelatihan 0,0008749305 0,0006076423 MSE Pengujian 0,1272705137 0,0946866667 Epoch 845 1976 Akurasi 67% 83%
Berdasarkan  tabel  XVII,  pemilihan  model  arsitektur terbaik  adalah  6-100-75-1  dengan  tingkat  akurasi  83%, MSE Pelatihan  0,0006076423,  MSE  Pengujian  0,0946866667  dan Epoch 1976.  Model  digunakan  untuk  menentukan  indikator terpenting  perusahaan  listrik  yang paling  berpengaruh dengan menggunakan analisis sensitivitas.

## J. Analisis Sensitivitas
Berdasarkan pemilihan model JST terbaik pada tabel XVII yakni  6-100-75-1, maka akan dihitung nilai sensitivitas setiap variabel input seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
T ABEL XVIII . R EKAPITULASI A NALISIS SENSITIVITAS Variabel Tahun 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Rank X1 Data 0,10007 0,10006 0,10007 0,10008 0,10009 0,10010 5 Target 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090 Output 0,59970 0,00680 0,59970 0,50270 0,94170 0,97330 SSE Trainnig 0,24960 0,00870 0,24889 0,16164 0,00174 0,03702 Error -0,49960 0,09330 -0,49889 -0,40204 -0,04170 -0,19240 -0,25689 X2 Data 0,10000 0,10000 0,10003 0,10004 0,10007 0,10008 2 Target 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090 Output 0,35050 0,35050 0,19580 0,21760 0,13700 0,30450 SSE Trainnig 0,06270 0,06270 0,00902 0,01367 0,58217 0,22696 Error -0,25040 -0,25040 -0,09499 -0,11694 0,76300 0,47640 0,08778 X3 Data 0,10047 0,1005 0,10057 0,10062 0,10068 0,10075
6 Target 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090 Output 0,99220 0,99220 0,95980 0,95270 0,01470 0,01950 SSE Trainnig 0,79584 0,79584 0,73786 0,72597 0,78376 0,57973 Error -0,89210 -0,89210 -0,85899 -0,85204 0,88530 0,76140 -0,30809 X4 Data 0,10040 0,10042 0,10047 0,10051 0,10057 0,10062
4 Target 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090 Output 0,57800 0,57800 0,01570 0,02720 0,04160 0,50220 SSE Trainnig 0,22839 0,22839 0,00724 0,00540 0,73685 0,07767 Error -0,47790 -0,47790 0,08511 0,07346 0,85840 0,27870 0,05665 X5 Data 0,60541 0,50796 0,57213 0,72678 0,77277 0,88684 3 Target 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090 Output 0,19980 0,19980 0,01460 0,06990 0,26250 0,93150 SSE Trainnig 0,00994 0,00994 0,00743 0,00095 0,40641 0,02268 Error -0,09970 -0,09970 0,08621 0,03076 0,63750 -0,15060 0,06741 X6 Data 0,43014 0,44739 0,51047 0,54503 0,61237 0,71830 1 Target 0,10010 0,10010 0,10081 0,10066 0,90000 0,78090 Output 0,06570 0,06370 0,25930 0,28920 0,01870 0,56580 SSE Trainnig 0,00118 0,00132 0,02512 0,03555 0,77669 0,04627 Error 0,03440 0,03640 -0,15849 -0,18854 0,88130 0,21510 0,13670
Berdasarkan tabel XVIII dapat diketahui bahwa dari 6 (enam) indikator penting perusahaan listik  yaitu: jumlah tenaga  kerja (X1), daya terpasang (X2), produksi listrik (X3), tenaga listrik yang  terjual  (X4),  biaya input (X5)  dan  biaya output (X6) yang  paling  berpengaruh  adalah  biaya output (X6)  sebagai peringkat  pertama  dengan  nilai error rata-rata  0,13670  dan daya terpasang (X2) nilai error rata-rata 0,08778

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  ditarik beberapa kesimpulan:
a. Penerapan backpropagation dan  analisis  sensitivitas pada  prediksi  indikator  terpenting  perusahaan  listrik dapat dilakukan dengan menggunakan 6 variabel input yakni  6  (enam)  indikator  penting  perusahaan  listik yaitu:  jumlah  tenaga  kerja  (X1),  daya  terpasang  (X2),
produksi  listrik  (X3),  tenaga  listrik  yang  terjual  (X4), biaya input (X5)  dan  biaya output (X6).  Hasil  dari pemilihan  model  arsitektur  JST  didapat  model arsitektur  terbaik  adalah  6-100-75-1  dengan  tingkat akurasi  83%, MSE Pelatihan  0,0006076423,  MSE Pengujian 0,0946866667 dan Epoch 1976.
b. Hasil  dari  pemilihan  model  JST  terbaik  pada  tabel  6- 100-75-1,  menghasilkan  2  varibel  yang  paling berpengaruh  pada  indikator  terpenting  perusahaan listrik  yakni:  biaya output (X6)  sebagai  peringkat pertama dengan nilai error rata-rata 0,13670 dan daya terpasang (X2) nilai error rata-rata 0,08778.

## R EFERENSI
[1] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K- means,” Int.  J.  Grid  Distrib.  Comput. ,  vol.  11,  no.  8,  pp.  87–98, 2018.
[2] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,
“Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding  Level  of  Students  Subject,” Int.  J.  Softw.  Eng.  Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[3] R.  Rahim et  al. ,  “Enhanced  pixel  value  differencing  with cryptography algorithm,” in MATEC Web of Conferences 197 , 2018, vol. 3011, pp. 1–5.
[4] A.  P.  Windarto,  “Implementation  of  Data  Mining  on  Rice  Imports by  Major  Country  of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26– 33, 2017.
[5] A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Ekspor  Buah- Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan  K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[6] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.
[7] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Implementasi Jst Pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional Dengan Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.
[8] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur Neural Network Dengan Backpropagation Pada Prediksi Total Laba Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional,” Kumpul.  J.  Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[9] D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  Sidang Skripsi  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.
[10] T.  Imandasari  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan dalam  Merekomendasikan  Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou Menggunakan  Metode  Promethee,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[11] M.  Mesran,  G.  Ginting,  S.  Suginam,  and  R.  Rahim, “Implementation  of  Elimination  and  Choice  Expressing  Reality (ELECTRE)  Method  in  Selecting  the  Best  Lecturer  (Case  Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, NaN-2017, pp. 141–144, 2017.
[12] H.  Yulianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Teladan  Pada  Smk  Taman  Siswa  Kudus  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW),” 2013. [13] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis Pemilihan  Rekomendasi  Produk  Terbaik  Prudential  Berdasarkan Jenis  Asuransi  Jiwa  Berjangka  Untuk  Kecelakaan  Menggunakan Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (  Ahp  ),” CESS  (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.
[14] M. N. H. Siregar, “Neural Network Analysis With Backpropagation In  Predicting  Human  Development  Index  (  HDI  )  Component  by Regency / City In North Sumatera,” I n t e r n a t i o n a l Jo u r n a l O f I n f o r m a t i o n S yst e m T e c h n o l ogy , vol. 1, no. 1, pp. 22–33, 2017.
[15] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga
Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan
Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek.  Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.
[16] Wuryandari  and  Afrianto,  “Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation dengan Learning Vector Quantization pada pengenalan wajah,” J. KOMPUTA , vol. 11, no. 1, p. 2012, 2012.
[17] M.  M.  Hidayat,  D.  Purwitasari,  and  H.  Ginardi,  “Analisis  Prediksi Drop  Out  Berdasarkan  Perilaku  Sosial  Mahasiswa  Dalam Educational Data Mining Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. IPTEK , vol. 17, no. 2, pp. 109–119, 2013.