Jurnal Matematika Murni dan Terapan “εpsilon” http://ppjp.ulm.ac.id/journals/index.php/epsilon p-ISSN: 1978-4422 | e-ISSN 2656-7660 Vol.14 No.2 (Desember  2020) Hal. 81-92

## PREDIKSI BEBAN LISTRIK DI KOTA BANJARBARU MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

## Muhammad Nazmi Fadilah, Akhmad Yusuf, Nurul Huda
Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia Jl. A. Yani KM. 36, Banjarbaru 70714, Kalimantan Selatan Email: muhammadnazmifadilah@gmail.com

## ABSTRACT
The adequacy of electricity supply depends on the ability of electric power supply during peak loads. Because the nature of electric power that cannot be stored on a large scale so when people need electricity, the electricity must be supply at that time. The total of electricity customers at PT. PLN Banjarbaru in 2019 was 133,726 customers, while in 2018 was 126,747 customers. Artificial Neural Network backpropagation is one of artificial intelligences to identify data patterns with the Backpropagation learning algorithm that was widely used to solve problems about prediction. The Algorithm Neural Network Backpropagation consists of three phases, such as feedforward, backpropagation, and also the changes in the weights and biases. The objective of this study was to predict electrical load and determine the accuracy level with Backpropagation Artificial Neural Networks . The data used were electrical energy data in Banjarbaru within a period of 9 years with 12 input layers. The results of this study was the training phase of Artificial Neural Networks with four hidden layer simulations for having great network architecture such as architecture 12-12-1 with MAPE value is 6.597% and RMSE is 0.032222. As the testing phase, the MAPE value is 7.918% and the RMSE is 0.070479 which can be used to predict the amountof electricity load well. Moreover, the prediction phase with MAPE value is 12.366% and RMSE is 0.113272 which indicates poor prediction results due to degradation of electrical load significantly in December 2018 and January 2019 .
Keyword: electricity, expenses electricity prediction, neural networks artificial, backpropagation, linear interpolation .

## ABSTRAK
Kecukupan  pasokan  energi listrik diukur dengan melihat kemampuan pasokan daya listrik saat beban puncak. Karena  sifat tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, sehingga kebutuhan suatu saat harus dipasok saat itu juga. Pelanggan listrik tercatat pada PT.PLN Rayon Banjarbaru pada tahun 2019 sebanyak 133.726 pelanggan, sedangkan pada tahun 2018 sebanyak 126.747. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang digunakan mengidentifikasi pola data menggunakan algoritma pembelajaran dalam menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan prediksi. Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation terdiri tiga tahap, yaitu tahap perambatan maju, tahap perambatan-balik, serta tahap  perubahan bobot  dan bias. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan prediksi dan mengetahui tingkat akurasi dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Data yang digunakan adalah data jumlah beban listrik yang dibangkitkan di kota Banjarbaru dalam kurun waktu 9 tahun
dengan 12 unit masukan. Hasil dari penelitian ini adalah tahap pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan dengan empat simulasi lapisan sembunyi mendapatkan arsitektur jaringan yang cukup baik yakni arsitektur 12-12-1 dengan nilai MAPE adalah 6,597% dan RMSE adalah 0,032222. Untuk tahap pengujian diperoleh nilai MAPE adalah 7,918% dan RMSE adalah 0,070479 yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah beban listrik dengan cukup baik. Serta tahap prediksi diperoleh nilai MAPE adalah 12,366% dan RMSE adalah 0,113272 yang menunjukkan hasil prediksi kurang baik dikarenakan terjadi penurunan jumlah beban listrik yang dibangkitkan secara signifikan pada bulan Desember 2018 dengan bulan Januari 2019.
Kata Kunci : Kelistrikan, Prediksi Beban Listrik, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Interpolasi Linier.

## 1. PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  salah satu  kebutuhan terpenting dalam kehidupan manusia,  khususnya pada era modernisasi saat ini.  Adanya gangguan pasokan energi listrik dapat mengakibatkan terganggunya rutinitas perekonomian masyarakat  [1].  Jumlah  konsumsi  listrik yang tidak tentu dan tidak  diperkirakan terlebih dahulu dapat berpengaruh pada kesiapan dari unit pembangkit untuk menyediakan pasokan listrik kepada konsumen [2].  Jika daya yang dikirim dari pembangkit tenaga listrik jauh lebih besar daripada permintaan daya pada beban listrik, maka akan timbul permasalahan pemborosan energi pada perusahaan listrik, terutama pada pembangkit  termal. Sedangkan jika  daya yang dibangkitkan dan dikirimkan lebih rendah atau tidak memenuhi kebutuhan beban konsumen, maka akan terjadi pemadaman lokal secara bergilir yang akibatnya merugikan pihak konsumen [3].
Penelitian menggunakan kecerdasan buatan dalam ilmu komputer banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan prediksi, terutama yang berbasis pada data time series [4].  Diantaranya adalah peramalan beban listrik harian suatu perkotaan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation diperoleh kesalahan rata –  rata sebesar 1,97%  [5].  Peramalan beban listrik harian menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation diperoleh hasil nilai kesalahan yaitu 7,23%  [6].  Peramalan beban listrik jangka menengah dengan nilai kesalahan yang diperoleh sebesar 6,913% [7]. Prakiraan beban listrik dengan jaringan syaraf tiruan backpropagation memperlihatkan rata –  rata nilai kesalahan sebesar 5,81% [8]. Penggunaan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk memprediksi  beban listrik bulanan dan melihat tren permintaan beban diperoleh hasil rentang kesalahan antara nilai 2,08% - 6,99% [9].
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang digunakan mengidentifikasi pola data history dengan
melakukan metode pelatihan. Hal yang ingin dicapai dengan melatih Jaringan Syaraf Tiruan yaitu  untuk menyeimbangkan antara kemampuan memanggil kembali secara sempurna pola yang dilatih dengan kemampuan menghasilkan respons yang bisa diterima terhadap pola-pola masukan yang serupa dengan pola- pola yang sebelumnya telah dilatih  [10].  Berdasarkan permasalahan di atas dan beberapa penelitian sebelumnya, penulis berharap dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat memberikan suatu nilai beban listrik yang cukup baik untuk referensi perencanaan beban listrik di Kota Banjarbaru.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kelistrikan dan Prediksi Beban Listrik
Di dalam sebuah sistem kelistrikan terdapat 2 sisi yang sangat berbeda,yaitu sisi beban dan sisi pembangkitan. Pada sisi beban atau beban sistem tenaga listrik merupakan pemakaian tenaga listrik dari para konsumen listrik  sehingga besar kecilnya beban beserta perubahannya tergantung  pada kebutuhan para pelanggan akan tenaga listrik, sedangkan sisi pembangkitan merupakan bagian yang memproduksi tenaga listrik  [8].  Untuk menyediakan tenaga listrik yang sesuai kebutuhan tersebut, harus ada rencana penyediaan listrik yang dilakukan cara membuat prediksi beban listrik dengan data tentang beban sistem tenaga listrik yang sudah terjadi di masa lalu [11].

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Backpropagation adalah  salah satu model pelatihan dari Jaringan Syaraf Tiruan  guna  mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan mengenali pola yang digunakan  pada  tahap pelatihan dan  kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa dengan pola yang dipakai  pada  tahap pelatihan  [7].  Algoritma pelatihan dari Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yaitu :

## 2.2.1  Tahap Perambatan Maju
Inisialisasikan  bobot (ambil nilai acak yang cukup kecil), tentukan angka pembelajaran ( 𝛼𝛼 ),  nilai.toleransi error serta maksimal jumlah iterasi. Selama kondisi berhenti bernilai tidak terpenuhi, kerjakan tahap perambatan maju dengan setiap input dan menjumlahkan bobot sinyal masukan dengan persamaan berikut :
𝑧𝑧 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑗𝑗 = 𝑤𝑤 0𝑗𝑗 + ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (1)
lalu  menerapkan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal keluarannya dan mengirimkan sinyal tersebut ke semua unit keluaran dengan persamaan berikut :
𝑧𝑧 𝑗𝑗 = 𝑓𝑓�𝑧𝑧 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑗𝑗 � = 1 1+𝑒𝑒 −𝑧𝑧 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑗𝑗 (2)
kemudian  setiap unit keluaran menjumlahkan bobot sinyal masukan  dengan persamaan berikut :
𝑌𝑌 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑘𝑘 = 𝑣𝑣 0𝑘𝑘 + ∑ 𝑧𝑧 𝑗𝑗 𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 (3)
dan menerapkan fungsi aktivasi  untuk menghitung sinyal keluarannya  dengan . Persamaan berikut :
𝑌𝑌 𝑘𝑘 = 𝑓𝑓 ( 𝑌𝑌 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑘𝑘 ) = 1 1+𝑒𝑒 −𝑌𝑌 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑘𝑘 (4)
untuk masing-masing pasangan pelatihan, dilanjutkan dengan tahap perambatan- balik.

## 2.2.2 Tahap Perambatan-Balik
Setiap unit keluaran menerima sinyal pola target yang sesuai dengan pola masukan pelatihan, kemudian hitung error dengan persamaan berikut :
𝛿𝛿 𝑘𝑘 = ( 𝑛𝑛 𝑘𝑘 − 𝑌𝑌 𝑘𝑘 ) 𝑓𝑓 ′ ( 𝑌𝑌 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑘𝑘 ) = ( 𝑛𝑛 𝑘𝑘 − 𝑌𝑌 𝑘𝑘 ) �𝑌𝑌 𝑘𝑘 (1 − 𝑌𝑌 𝑘𝑘 ) � (5)
kemudian hitung koreksi bobot untuk memperbaiki 𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 dengan persamaan berikut:
∆𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 = 𝛼𝛼𝛿𝛿 𝑘𝑘 𝑧𝑧 𝑗𝑗 (6)
dan . menghitung koreksi bias untuk memperbaiki 𝑣𝑣 0𝑘𝑘 sekaligus mengirimkan 𝛿𝛿 𝑘𝑘 ke unit – unit yang ada di lapisan paling kanan dengan persamaan berikut :
∆𝑣𝑣 0𝑘𝑘 = 𝛼𝛼𝛿𝛿 𝑘𝑘 (7)
lalu setiap unit tersembunyi menjumlahkan 𝛿𝛿 input dengan persamaan berikut :
𝛿𝛿 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑗𝑗 = ∑ 𝛿𝛿 𝑘𝑘 𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 (8)
untuk menghitung informasi kesalahan, kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya :
𝛿𝛿 𝑗𝑗 = 𝛿𝛿 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑗𝑗 𝑓𝑓 ′ �𝑧𝑧 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑗𝑗 � = 𝛿𝛿 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑗𝑗 �𝑧𝑧 𝑗𝑗 � 1 − 𝑧𝑧 𝑗𝑗 �� (9)
Kemudian hitung koreksi bobot dengan persamaan berikut :
∆𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 = 𝛼𝛼𝛿𝛿 𝑘𝑘 𝑥𝑥 𝑖𝑖 (10)
Setelah itu, hitung juga koreksi bias dengan persamaan berikut :
∆𝑤𝑤 0𝑗𝑗 = 𝛼𝛼𝛿𝛿 𝑗𝑗 (11)
2.2.3 Tahap Perubahan Bobot dan Bias : Dilakukan perubahan bobot dan bias dengan persamaan berikut :
𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 ( 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 ) = 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 ( 𝑙𝑙𝑏𝑏𝑙𝑙𝑏𝑏 ) + ∆𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 (12)
𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 ( 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 ) = 𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 ( 𝑙𝑙𝑏𝑏𝑙𝑙𝑏𝑏 ) + ∆𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 (13)
setelah tahap tersebut selesai, pelatihan kondisi berhenti [12].

## 2.3 Fungsi Aktivasi
Fungsi aktivasi yang dipakai harus memenuhi beberapa syarat yaitu kontinu, terdifferensial dengan mudah dan merupakan fungsi yang tidak turun. Fungsi yang digunakan fungsi sigmoid biner. Secara matematis, fungsi sigmoid biner dituliskan sebagai berikut [13] :
𝑦𝑦 = 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 ) = 1 1+𝑒𝑒 −𝑥𝑥 (14)
𝑓𝑓 ′ ( 𝑥𝑥 ) = 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 )(1 − 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 )) (15)

## 2.4 Pengukur Akurasi Prediksi
Penelitian ini menggunakan Mean Absolute Persentage Error (MAPE) dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengevaluasi hasil prediksi dan kinerja arsitektur jaringan yang optimal. Persamaan untuk MAPE sebagai berikut [14] :
𝑛𝑛 𝑘𝑘 = 𝑛𝑛 𝑘𝑘 − 𝑌𝑌 𝑘𝑘 (16)
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 = | 𝑒𝑒 𝑘𝑘 | | 𝑡𝑡 𝑘𝑘 | . 100% (17)
𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 1 𝑛𝑛 ∑ 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 𝑛𝑛 1 (18)
persamaan untuk RMSE sebagai berikut [6]  :
𝑀𝑀𝑀𝑀𝐴𝐴 = 1 𝑛𝑛 ∑ ( 𝑛𝑛 𝑘𝑘 ) 2 𝑛𝑛 1 (19)
𝑅𝑅𝑀𝑀𝑀𝑀𝐴𝐴 = √𝑀𝑀𝑀𝑀𝐴𝐴 (20)
Apabila semakin kecil nilai MAPE dan RMSE, maka semakin optimal model prediksi dengan perhitungan yang lebih dekat data sebenarnya. Nilai bobot optimum dengan nilai MAPE dan RMSE terkecil akan disimpan untuk pembentukkan struktur arsitektur jaringan yang akan digunakan pada tahap prediksi [15]. Secara umum, Perusahaan Listrik akan menerima kesalahan ramalan sebesar 10% . untuk ramalan beban jangka panjang [16].

## 2.5 Interpolasi Linier
Interpolasi linier merupakan cara untuk mencari nilai atau data yang hilang diantara beberapa titik data yang telah diketahui. Untuk mencari data yang hilang menggunakan interpolasi sebagai berikut [17]:
𝐼𝐼 1 ( 𝑏𝑏 ) = 𝐼𝐼 1 ( 𝑏𝑏 0 ) + 𝐼𝐼 ( 𝑏𝑏 1 ) −𝐼𝐼 ( 𝑏𝑏 0 ) 𝑏𝑏 1 −𝑏𝑏 0 ( 𝑏𝑏 − 𝑏𝑏 0 ) (21)

## 2.6 Normalisasi dan Denormalisasi
Sebelum dimasukkan ke dalam JST Backpropagation , data terlebih dahulu di transformasi ke dalam bentuk data interval. Data tersebut dinormalisasi ke dalam selang [0,1 ; 0,9] agar memperoleh data dengan ukuran yang lebih kecil yang mewakili data yang asli tanpa kehilangan karakteristik. Normalisasi menggunakan rumus Min-Max Normalisasi dengan persamaan sebagai berikut [18]:
𝑥𝑥� = 0 , 8 .  ( 𝑥𝑥 − 𝑥𝑥 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑛𝑛 ) 𝑥𝑥 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑥𝑥 − 𝑥𝑥 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑛𝑛 + 0,1 (22)
Denormalisasi merupakan proses pengembalian ukuran data yang telah dinormalisasi sebelumnya untuk mendapatkan data yang asli.  Untuk persamaan denormalisasi sebagai berikut [18] :
𝑥𝑥 = ( 𝑥𝑥 𝑀𝑀𝑏𝑏𝑥𝑥 − 𝑥𝑥 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑛𝑛 ) .  ( 𝑥𝑥� − 0 , 1 ) 0 , 8 + 𝑥𝑥 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑛𝑛 (23)

## 3. PROSEDUR PENELITIAN
Adapun prosedur yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Mengumpulkan data jumlah beban listrik yang dibangkitkan per bulan pada tahun 2011-2019 di kota Banjarbaru dari PT. PLN (Persero) wilayah Kalimantan Selatan & Kalimantan Tengah rayon Banjarbaru dengan jumlah data ada 108 buah.
b. Menentukan data yang akan.dilatih dan data yang akan diuji.
c. Melakukan interpolasi linier pada data yang hilang.
d. Menormalisasi data jumlah beban listrik yang dibangkitkan per bulan.
e. Melatih data dengan beberapa arsitektur jaringan pada perubahan unit-unit layar tersembunyi agar mendapatkan arsitektur jaringan yang optimal menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation pada algoritma pelatihan backpropagation yang dilihat dari hasil MAPE dan RMSE terkecil.
f. Menguji arsitektur jaringan dari hasil tahap pelatihan.
g. Memprediksi data jumlah beban listrik yang dibangkitkan per bulan pada tahun 2019 di kota Banjarbaru menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan B ackpropagation.
h. Menganalisis tingkat akurasi dari hasil prediksi jumlah beban listrik yang dibangkitkan per bulan di Kota Banjarbaru dengan MAPE dan RMSE.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pengamatan yang digunakan adalah data jumlah beban listrik yang dibangkitkan di kota Banjarbaru dari PT. PLN (Persero) wilayah Kalimantan Selatan & Kalimantan Tengah Rayon Banjarbaru. Data jumlah beban listrik yang dibangkitkan per bulan dicatat selama rentang waktu 9 tahun yaitu sejak bulan Januari 2011  sampai Desember 2019. Dari data 9 tahun tersebut data dari bulan Januari 2011 sampai Desember 2016 tersebut disebut dengan data latih. Data dari bulan    Januari 2017 sampai Desember 2018 disebut dengan data uji. Sedangkan data dari bulan Januari 2019 sampai Desember 2019 disebut dengan data prediksi.
Berikut adalah data yang akan dianalisis menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation setelah dinormalisasi :
Tabel 1. Data jumlah beban listrik yang dibangkitkan per bulan di kota Banjarbaru setelah di normalisasi.
Bulan/Tahun 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 0,1466  0,2047  0,2617  0,3736  0,3225  0,5859  0,6842  0,7826  0,4839 Februari 0,1000  0,1691  0,2281  0,3426  0,2706  0,5100  0,6082  0,7063  0,4631 Maret 0,1520  0,2076  0,3012  0,4162  0,3619  0,5516  0,6954  0,8392  0,5226 April 0,1471  0,2205  0,2930  0,3216  0,3523  0,5813  0,7027  0,8242  0,5118 Mei 0,1764  0,2649  0,3281  0,3477  0,3873  0,6127  0,7564  0,9000  0,5801 Juni 0,1703  0,2322  0,3318  0,3198  0,3591  0,5540  0,6688  0,7836  0,4674 Juli 0,1746  0,2275  0,3106  0,3320  0,3640  0,5734  0,7053  0,8372  0,5365 Agustus 0,1968  0,2250  0,3244  0,3377  0,3821  0,6070  0,7324  0,8579  0,5533 September 0,1749  0,2401  0,3576  0,3562  0,3838  0,5965  0,7178  0,8391  0,5667 Oktober 0,2148  0,2570  0,4035  0,3925  0,4200  0,6201  0,7425  0,8648  0,6250 November 0,1956  0,2660  0,3569  0,3596  0,3746  0,6149  0,7455  0,8760  0,5979 Desember 0,1987  0,2544  0,3779  0,3619  0,3973  0,6047  0,7318  0,8589  0,6037

## 4.1 Tahap Pelatihan
Perhitungan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation akan dilakukan 4 simulasi.arsitektur untuk parameter unit lapisan tersembunyi yang bertujuan untuk mendapatkan arsitektur yang optimal dalam memprediksi.  Berikut adalah hasil tahap pelatihan pada metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
menggunakan Program Matlab untuk empat simulasi lapisan tersembunyi pada 12 data masukan :
Tabel 2. Simulasi dengan arsitektur 12-12-1 untuk  tahap pelatihan.
Arsitektur Jaringan Pola 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝑌𝑌 𝑘𝑘 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 MAPE MSE RMSE 12-12-1 1 0,2047 0,2115 -0,0068 3,3219 6,597% 0,001038 0,032222 2 0,1691 0,2022 -0,0331 19,5742 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 59 0,6149 0,6456 -0,0307 4,9927 60 0,6047 0,5906 0,0141 2,3317
Tabel 3. Simulasi dengan arsitektur 12-9-1 untuk  tahap pelatihan.
Arsitektur Jaringan Pola 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝑌𝑌 𝑘𝑘 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 MAPE MSE RMSE 12-9-1 1 0,2047 0,2008 0,0039 1,9052 6,711% 0,001187 0,034450 2 0,1691 0,2071 -0,0380 22,4719 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 59 0,6149 0,6104 0,0045 0,7318 60 0,6047 0,5980 0,0067 1,1080
Tabel 4. Simulasi dengan arsitektur 12-6-1 untuk  tahap pelatihan.
Arsitektur Jaringan Pola 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝑌𝑌 𝑘𝑘 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 MAPE MSE RMSE 12-6-1 1 0,2047 0,2262 -0,0215 10,5032 8,448% 0,001462 0,038242 2 0,1691 0,2126 -0,0435 25,7244 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 59 0,6149 0,6210 -0,0061 0,9920 60 0,6047 0,6079 -0,0032 0,5291
Tabel 5. Simulasi dengan arsitektur 12-3-1 untuk  tahap pelatihan.
Arsitektur Jaringan Pola 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝑌𝑌 𝑘𝑘 𝑛𝑛 𝑘𝑘 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 MAPE MSE RMSE 12-3-1 1 0,2047 0,1763 0,0284 13,8740 7,608% 0,001391 0,037293 2 0,1691 0,2030 -0,0399 23,5955 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 59 0,6149 0,6291 -0,0142 2,3093 60 0,6047 0,6129 -0,0082 1,3560

## 4.2 Tahap Pengujian
Langkah  –  langkah tahap pengujian dilakukan menggunakan metode.yang sama dengan yang telah diuraikan pada tahap pelatihan dan arsitektur jaringan yang telah dilatih sebelumnya. Arsitektur yang digunakan untuk tahap pengujian adalah
arsitektur 12-12-1.  Hasil tahap pengujian pada metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan program Matlab sebagai berikut :
Tabel 6. Tahap pengujian arsitektur jaringan data masukan dengan target sebagai data pengujian.
Arsitektur Jaringan Pola MAPE MSE RMSE 12-12-1 1 0,6842 0,7289 -0,0447 6,5332 7,918%  0,004967  0,070479 2 0,6082 0,7249 -0,1167  19,1878 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 22 0,8648 0,8828 -0,0180 2,0814 23 0,8760 0,8816 -0,0056 0,6393

## 4.3 Tahap Prediksi
Sesudah melakukan tahap pengujian dengan.arsitektur 12-12-1, kemudian tahap ini melakukan prediksi jumlah beban listrik menggunakan feedforward yang telah diuraikan pada tahap.pelatihan dengan arsitekur 12-12-1. Hasil tahap prediksi pada metode Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan program Matlab  dan perbandingan antara hasil prediksi dengan data riil untuk jumlah beban listrik yang dibangkitkan pada bulan Januari 2019 sampai Desember 2019 sebagai berikut:
Tabel 7. Tahap prediksi arsitektur jaringan data masukan dengan target sebagai data prediksi.
Arsitektur Jaringan Pola MAPE MSE RMSE 12-12-1 1 0,7826 0,8399 -0,0573 7,3217 12,366% 0,012831 0,113272 2 0,7063 0,8280 -0,1217  17,2306 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 23 0,5979 0,6061 -0,0082 1,3715 24 0,6037 0,6535 -0,0498 8,2491
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑘𝑘
Tabel 8 . Perbandingan hasil prediksi jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan data riil jumlah beban listrik yang dibangkitkan pada bulan Januari 2019 sampai Desember 2019.
No. Waktu Prediksi Hasil Prediksi (KWh) Data Riil (KWh) Selisih Error 1. Januari 2019 43.335.712 28.619.543 14.716.169 0,4003 2. Februari 2019 36.259.023 27.854.199 8.404.824 0,2286 3. Maret 2019 30.307.252 30.043.558 263.694 0,0072 4. April 2019 32.773.984 29.644.878 3.129.106 0,0851 5. Mei 2019 35.395.116 32.157.746 3.237.370 0,0881 6. Juni 2019 33.590.101 28.012.915 5.577.186 0,1517 7. Juli 2019 29.156.601 30.553.981 1.397.380 -0,0380 8. Agustus 2019 31.932.133 31.171.530 760.603 0,0207 9. September 2019 30.421.214 31.665.119 1.243.905 -0,0338 10. Oktober 2019 36.861.920 33.803.635 3.058.285 0,0831 11. November 2019 33.112.194 32.810.473 301.721 0,0082 12. Desember 2019 34.854.714 33.024.705 1.830.009 0,0498 Jumlah 407.999.964 369.362.282 43.920.252 1,0510 Rata - rata 33.999.997 30.780.190 3.660.021 0,1617

## 5. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil dan pembahasan dari penelitian  sehingga diperoleh kesimpulan antara lain :
1. Berdasarkan perhitungan dalam melakukan  prediksi  menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation bahwa :
a. Hasil prediksi pada bulan Januari 2019 dan Februari 2019 cukup jauh berbeda dengan data riil dikarenakan terjadi penurunan jumlah beban
listrik yang dibangkitkan secara signifikan pada bulan Desember 2018 dengan bulan Januari 2019.
b. Hasil prediksi beban puncak terjadi pada Januari 2019 sedangkan dalam data riil beban puncak terjadi pada Oktober 2019 dengan perbedaan sebesar 9.532.077 KWh.
c. Total selisih dari jumlah hasil prediksi dengan jumlah data riil sebesar 43.920.252 KWh dengan durasi prediksi 12 bulan yakni Januari – Desember 2019.
2. Pada tahap pelatihan arsitektur jaringan memperoleh arsitektur jaringan yang cukup baik, yakni arsitektur 12-12-1 dengan nilai MAPE adalah 6.597% dan RMSE adalah 0.032222. Pada tahap pengujian dengan arsitektur jaringan yang sebelumnya telah di latih, yakni arsitektur 12-12-1 diperoleh nilai MAPE adalah 7.918% dan RMSE adalah 0.070479 yang  dapat digunakan untuk memprediksi jumlah beban listrik dengan cukup baik.  Pada tahap prediksi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan arsitektur 12- 12-1 diperoleh nilai MAPE adalah 12,366% dan RMSE adalah 0.113272 yang menunjukkan hasil prediksi kurang baik dikarenakan terjadi penurunan jumlah beban listrik yang dibangkitkan secara signifikan pada bulan Desember 2018 dengan bulan Januari 2019.
5.2 Saran
Saran yang  dapat penulis berikan adalah pada penelitian berikutnya diharapkan memperhatikan variabel –  variabel lain (selain beban riil), menggunakan metode gabungan misalnya Metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan Fuzzy Clustering , Metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan Fuzzy Inference System , Metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan Regresi Interval, serta menggunakan data jumlah beban listrik yang dibangkitkan dengan jangka waktu yang lebih panjang.

## REFERENSI
[1] Ayuningtyas, P., Triyanto, D., & Rismawan, T. 2016. Prediksi Beban Listrik pada PT.PLN  Menggunakan  Regresi  Interval dengan Neural Fuzzy. Jurnal Coding UNTAN , 04 (1), 1–10.
[2] Fadillah, M.B., Sukma, D.Y., & Nurhalim. 2015. Analisis Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik Tahun 2015-2024 Wilayah PLN Kota Pekanbaru dengan Metode Gabungan. JOM FTEKNIK , 2(2), 1–10.
[3] Dwisatya, R., Kirom, M. R., & Abdullah, A. G. 2015. Prediksi Beban Listrik Jangka Pendek Berbasis Algoritma Feed Forward Backpropagation dengan Mempertimbangkan Variasi Tipe Hari. E-Proceeding of Engineering , 2 (3), 7315–7322.
[4] Arifah, N., Murnomo, A., & Suryanto, A. 2019. Implementasi  Neural Network  pada  Matlab untuk Prakiraan  Konsumsi  Beban  Listrik  Kabupaten Ponorogo Jawa Timur. Jurnal Teknik Elektro , 9 (1), 7–12.
[5] M. Beccali, M Cellura, V. Lo Brano, A. Marvuglia. 2004. Forecasting Daily Urban  Electric  Load  Profiles  Using  Artificial  Neural  Networks. Energy
Conversion and Management , 45, 2879-2900.
[6] Maulidin, M. S., & Luqman Assaffat. 2014. Jaringan Syaraf Tiruan sebagai Metode Peramalan Beban Listrik Harian di PT. PISMATEX Pekalongan. Media Elektrika , 7 (2), 36–44.
[7] Muslimin. 2015. Peramalan Beban Listrik  Jangka  Menengah pada Sistem Kelistrikan Kota Samarinda. Jurnal Ilmiah Teknk Industri , 14(09), 113–121.
[8] Hasim, A. 2008. Prakiraan Beban Listrik Kota Pontianak dengan Jaringan Syaraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Network) . Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[9] Eva Gonza ‘lez-Romera, Miguel Angel Jaramillo-Mora, Diego Carmona- Ferna’ndez. 2007. Forecasting of The Electric Energy Demand Trend and Monthly Fluctuation with Neural Network. Computer & Industrial Engineering , 52, 336-343.
[10] Puspitaningrum, D. 2006. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Andi Offset, Yogyakarta.
[11] Marsiana, S., Dwijanto, & Alamsyah. 2014. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation dalam Peramalan  Beban  Puncak Distribusi Listrik di Wilayah Pemalang. UNNES Journal of Mathematics , 3(1), 3–8.
[12] Sutojo, T., Mulyanto, E. g & Suhartono, V. 2011. Kecerdasan Buatan . Andi Offset,Yogyakarta.
[13] Siang, J.J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemogramannya menggunakan Matlab . Edisi Ke-1. Andi Offset, Yogyakarta.
[14] Makridakis, S., Wheelwright, S.C. & McGee, V.E. (1983). Metode dan Aplikasi Peramalan . Edisi Ke-2, diterjemahkan oleh Untung Sus Andriyanto. Erlangga, Jakarta.
[15] Chang, P. C., & Wang, Y. W. 2006. Fuzzy Delphi and Backpropagation
Model for Sales Forecasting in PCB Industry. Expert  Systems with Applications , 30 (4), 715–726.
[16] Kermanshahi, B., & Iwamiya, H. 2002. Long-Term Load Forecasting Using Neural Nets. Journal of Electrical Power & Energy Systems , 24 (9), 787–797.
[17] Chapra, S.C. & Canale, R.P. 2005. Numerical Methods for Engineers . 5 th
Edition. The McGraw-Hill Companies, New York.
[18] Prasetyo, E. 2014. Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi menggunakan Matlab . Edisi Ke-1. Andi Offset, Yogyakarta.