## Implementasi ANFIS Dalam Prakiraan Perkembangan Energi Baru dan Terbarukan di Indonesia Pada Tahun 2030
Dewi Sholeha 1* , Suwarno 2 , Muhammad Fitra Zambak 3 , Yoga Tri Nugraha 4
1,2,3 Program Studi Magister Teknik Elektro, Program Pascasarjana, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara Jl. Denai No.217, Tegal Sari Mandala II, Kec. Medan Denai, Kota Medan, Sumatera Utara 20371, Telp. (061) 6622400, Kode pos 20371
4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Jl. Sampul No. 4, Medan Petisah, Kota Medan, Sumatera Utara
E-mail: *alkhansadewi@gmail.com
ABSTRAK- Bahan bakar energi yang penting untuk pembangkit listrik adalah memanfaatkan produk minyak bumi  seperti  minyak  dan  batu  bara.  Penggunaan  bahan  bakar  dasar  semakin  meningkat  setiap  tahun  dan simpanan  bahan  bakar  utama  semakin  habis/berkurang.  Dalam  menggerakkan  suatu  pembangkit  diperlukan energi  alternatif  yang  sumbernya  tidak  akan  habis  dan  dapat  menurunkan  pemanfaatan  turunan  minyak  bumi. Sumber  ini  adalah  energi  baru  dan  terbarukan.  Untuk  menjamin  perkembangan  energi  baru  dan  terbarukan, penting untuk  memprakirakan perkembangan energi baru dan terbarukan di Indonesia pada tahun 2030 dengan menggunakan ANFIS. Hasil yang diperoleh dalam memprakirakan perkembangan energi baru dan terbarukan di Indonesia pada tahun 2030 adalah sebesar 3.369,79 MW.
Kata kunci : ANFIS, Energi Baru dan Terbarukan, Prakiraan.

## 1. PENDAHULUAN
Energi  diperlukan  untuk  latihan  manusia, keuangan, keluarga, hari ini, bisnis dan transportasi. Sebagian  besar  pasokan  energi  dunia  berasal  dari komoditas berbasis minyak yang merupakan sumber daya  yang  tidak  ada  habisnya.  Kebutuhan  energi digantungkan  untuk  terus  berkembang,  sementara mata  air  hemat  minyak  dan  batu  bara  semakin menipis.  Terlebih  lagi,  pemanfaatan  komoditas berbasis minyak sebagai energi menambah kekayaan karbon  dalam  iklim  yang  menyebabkan  bahaya udara  yang  berisiko.  Sejalan  dengan  itu,  sangat penting untuk memasok energi elektif selain minyak dan  batu  bara.  Energi  baru  dan  terbarukan  (EBT) adalah  salah  satu  mata  air  pilihan  pasokan  energi, karena  selain  rendah  hati  mempengaruhi  kerusakan lingkungan,  juga  memastikan  perlindungan  energi untuk apa yang akan datang.
Saat  ini,  kebutuhan  energi  listrik  telah  menjadi kebutuhan mendasar bagi kehidupan dalam melakukan  aktivitas  sosial  dan  keuangan  untuk mencapai  gaya  hidup  yang  lazim.  Sesuai  dengan kebutuhan,  tingkat  kepentingan  energi  listrik dipandang  sebagai  tingkat  kompensasi,  ekonomi, dan pencapaian suatu bangsa atau daerah[1].
Ketersediaan  energi  yang  bersih  dan  sehat  telah menjadi  salah  satu  tujuan  dari  kemajuan  keuangan tahun  2030,  di  mana  batas  pengangkutan  energi adalah  masalah  umum  dan  merupakan  kewajiban pemerintah  pusat  dan  negara-negara  tetangga  untuk melaksanakan  tujuan  ini.  Di  Indonesia,  cara  untuk menangani  energi  baru  dan  tidak  berbahaya  bagi ekosistem  energi  tertuang  dalam  peraturan  informal no.  79  Tahun  2014  tentang  Kebutuhan  Energi Nasional  (KEN).  Dalam  dokumen  tersebut,  energi baru dan energi hijau ditetapkan mencapai 23% pada
tahun  2025,  dan  pada  tahun  2050  mencapai  tidak kurang  dari  31%.  Tentu  saja,  ketergantungan  pada minyak  dan  batu  bara  ditugaskan  untuk  berkurang, sebesar  20%  dan  25%,  secara  terpisah.  Untuk mencapai tujuan tersebut diperlukan berbagai upaya dan  usaha  yang  penjabaran  dan  pelaksanaannya tertuang dalam Rencana Umum Energi (RUEN) dan Rencana Umum Tenaga Umum (RUED-P).
Untuk  memenuhi  pertumbuhan  energi  baru  dan berkelanjutan yang lebih luas, kita harus mengetahui pemanfaatan energi  fosil  sejak beberapa  waktu lalu. Selanjutnya,  pengembangan  pembangkit  listrik energi baru dan terbarukan yang lebih luas memiliki tugas  vital  dan  esensial  sebagai  energi  pengganti produk  minyak  bumi,  misalnya,  batubara  dan minyak  serta  mendukung  keamanan  pasokan  listrik di Indonesia.

## 2. ISI PENELITIAN
Indonesia  memiliki  sumber  daya  energi  yang berbeda-beda, baik energi fosil maupun energi yang dapat  dipertahankan.  Energi  fosil  yang  mungkin terdiri dari batubara, bensin, gas yang dapat dibakar, dan  gas  metana  batubara  (CBM),  sedangkan  energi yang  tidak  berbahaya  bagi  ekosistem  kemungkinan terdiri dari panas bumi, air lingkup besar, hidro lebih kecil  dari  normal,  biomassa,  angin,  pengaturan berbasis  sinar  matahari,  kelautan  dan  energi  nuklir. Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  data  Kementerian Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  pada  2010, sumber  daya  batu  bara  meningkat  105,2  miliar  ton dengan  simpanan  21,1  miliar  ton,  yang  pada dasarnya tersebar di Kalimantan dan Sumatera. Dana investasi minyak senilai 7,76 miliar barel, sedangkan kapasitas bahan bakar gas senilai 157,14 TSCF yang tersebar  di  sebagian  besar  Kepulauan  Natuna,
Sumatera  Selatan,  Kalimantan  Timur,  dan  Tangguh (Papua Barat). Dana cadangan gas dari CBM dinilai lebih  signifikan  dibandingkan  penimbunan  gas konvensional, yakni mencapai 453,3 TSCF, khususnya  di  Cekungan  Sumatera  Selatan  dan Cekungan Kutai. Penyimpanan panas bumi dihargai 15.867MW  tersebar  di  lokasi  yang  berbeda  dengan sumber daya absolut normal 29.038 MW. Dimasukkannya  potensi  hidro  yang  sangat  besar seperti  yang  ditunjukkan  oleh  audit  tahun  1983 adalah  75.000  MW,  dan  angka  ini  diulangi  dalam survei  tahun  1993.  Padahal,  dalam  laporan  Nippon Koei  yang  berfokus  pada  tahun  2011,  pemasukan potensi  air  yang  sangat  besar  setelah  melalui penyaringan  ekstra  adalah  26.321  MW,  terdiri  dari Latihan  yang  sudah  dilakukan  ditambah  hingga 4.338  MW,  proyek  yang  sudah  disusun  dan  yang sedang  dikerjakan  ditambah.  hingga  5.956  MW. apalagi  limit  16.027  MW.  Aset  terpelihara  lainnya yang  tersedia  adalah  hidro  skala  kecil,  biomassa, pembangkit listrik tenaga matahari, energi angin dan laut. Potensi PLTA skala kecil 500 MWe, biomassa 49.810  MWe,  tata  surya  4,80  kWh/m2/hari,  angin 9.290 MWe dan kelautan 240 GWe[2].

## 2.1 ANFIS
Struktur ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference  System  atau  biasa  disebut  Adaptive Network  Based  Fuzzy  Inference  System)  dikaitkan dengan  organisasi  otak  palsu  namun  mengingat kemampuannya  dengan  kerangka  induksi  yang halus.  Di  dalam  struktur  Neuro  Fuzzy,  kerangka pembelajaran  berada  dalam  asosiasi  otak  dengan berbagai campuran data berharga untuk menghidupkan  kembali  batas  Sistem  Inferensi Fuzzy[3].
Data yang digunakan untuk kerangka pembelajaran  (perencanaan)  terdiri  dari  data,  titik potong ANFIS, dan data uji yang berada pada masa kesiapan  ANFIS  yang  kemudian  dilengkapi  dengan kerjasama  pembelajaran  pada  data  tersebut  agar hasil  yang  diperoleh  nantinya  sesuai  dengan  hasil yang normal. Pengaturan dengan ANFIS menggunakan perhitungan pembelajaran crossbreed, yang  menggabungkan  sistem  Least-Squares  Error (LSE)  untuk  menemukan  nilai-nilai  yang dihasilkan ke  depan  dan  menggunakan  Error  Backpropagation (EBP)  dan  slant  anjlok  secara  retrogresif  untuk mengatasi  kesalahan  yang  terjadi  di  setiap lapisan[4].  ANFIS  terdiri  dari  lima  lapisan.  Lapisan prinsip  terdiri  dari  asosiasi  fuzzifikasi  di  mana  data objektif dan data diatur, semua hal dipertimbangkan. Pada  lapisan  kedua  dan  ketiga,  siklus  inferensi selesai  yang digunakan untuk  menyimpulkan aturan halus  menggunakan  tunjangan  Sugeno  di  mana hasilnya  akan  diperhatikan  dalam  penilaian  yang menyertainya.  Pada  lapisan  4,  proses  permintaan senilai  berikut  selesai  menggunakan  LSE.  Pada lapisan  5,  pola  sekali-over  dari  dua  hasil  pada lapisan  4.  Dalam  ANFIS,  deduksi  kerangka  kerja
halus (FIS) terletak di lapisan 1, 2, 3 dan 4 di mana FIS  adalah  penentu  pusat  yang  disimpan  dalam organisasi otak[5]. Setelah mengerjakan aliran maju, estimasi aliran mundur diselesaikan untuk mempelajari  nilai  kesalahan  setiap  lapisan  dan mengubah nilai batas data menggunakan kemiringan lereng.  Kerja  sama  komputasi  di  atas  akan  diulang terus-menerus  sampai  nilai  kesalahan  memenuhi nilai  kesalahan  paling  keterlaluan  yang  tidak ditunjukkan.  Aliran  koneksi  dalam  sistem  ANFIS terdiri  dari  lima  lapisan  dan  digambarkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur ANFIS
Proses  berlangsungnya  penelitian  ini  akan dijelaskan pada diagram alir pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 3. KESIMPULAN
Data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Indonesia  dan  Kementerian  ESDM  dan RUPTL PT. PLN (Persero)  dapat terlihat pada tabel 1,2,3 dan 4.
Tabel 1. Data Perkembangan Penduduk di Indonesia
Tahun Jumlah  Penduduk  (Juta Jiwa) 2016 258,49 2017 261,33 2018 264,16 2019 266,91 2020 269,60 Tabel  2.  Data  Perkembangan  Ekonomi  PNB  Harga Konstan 2010 di Indonesia Tahun Jumlah  P N B  HK  2010 (Triliun Rupiah) 2016 9433,0 2017 9813,3 2018 10211,5 2019 10615,1 2020 11010,1
Tabel  3.  Data  Perkembangan  Pemakaian  Bahan
Bakar Fossil di Indonesia Tahun Jumlah Pemakaian Bahan Bakar Fossil (Juta TOE) 2016 67,41 2017 72,13 2018 77,18 2019 82,58 2020 88,36 Tabel 4. Data Perkembangan EBT Indonesia Tahun Energi  Baru  Terbarukan (MW) 2016 312 2017 632 2018 512 2019 560 2020 933

## 3.1  Prakiraan  Perkembangan  Energi  Baru Terbarukan di Indonesia
Ketika  memasukkan  data  ke  dalam  program ANFIS  untuk  melakukan  pengujian,  maka  akan membentuk  sebuah  blok  diagram  ANFIS.  Dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Struktur ANFIS Pada  gambar  3,  menunjukkan  bahwa  ANFIS menghasilkan  jumlah  node  :  78,  jumlah  parameter linier  :  27,  jumlah  parameter  nonliniern:  27,  jumlah total parameter : 54, jumlah pasangan data pelatihan :  5,  jumlah  pasangan  data  pengecekan  :  0,  jumlah aturan  fuzzy:  27.  Aturan  fuzzy  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Aturan Fuzzy
Pada  Gambar  4,  prinsip-prinsip  mengembang menunjukkan bahwa ada 27 pedoman yang dibentuk dari  pengujian  informasi  tentang  perkembangan energi  baru  dan  terbarukan  di  Indonesia.  Dari  27 prinsip  yang  dibentuk  oleh  fuzzy,  ada  1  keputusan yang memiliki hasil yang tepat, yang terdapat dalam aturan  fuzzy  keempat  belas.  Jadi  saat  menguji informasi,  memiliki  kesalahan  0,0059934%.  Hasil kesalahan tersebut dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil ANFIS
Berdasarkan  gambar  5,  bahwasannya  hasil proyeksi pada ANFIS memiliki nilai kesalahan yang sangat  kecil  dengan  data  aktualnya.  Sehingga  hasil prakiraan  perkembangan  energi  baru  terbarukan  di Indonesia Tahun 2020-2030 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Prakiraan Perkembangan Energi Baru Terbarukan di Indonesia Tahun 2020-2030
Tahun Hasil Prakiraan Perkembangan EBT di Indonesia (MW) 2020 932,94 2021 751,95 2022 647,96 2023 2027,87 2024 1669,89 2025 5543,66 2026 977,94 2027 990,94 2028 2457,85 2029 2483,85 2030 3369,79

## 4. PENUTUP
Penelitian ini menghasilkan
prakiraan perkembangan  energi  baru  dan  terbarukan  di Indonesia  pada  tahun  2030  dengan  menggunakan metode  ANFIS  sebesar  3369,79  MW.  Perbedaan antara  hasil  ANFIS  dengan  data  aktual  memiliki kesalahan  sebesar  0,0059934  %.  Diharapkan penelitian ini mampu untuk membantu Kementerian ESDM  dalam  membuat  prakiraan  atau  proyeksi energi  baru  dan  terbarukan,  dikarenakan  metode ANFIS ini mempunyai kesalahan yang sangat kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  T.  Nugraha,  K.  Ghabriel,  and  I.  F. Dharmawan,  “Implementasi  ANFIS  Dalam
Prakiraan  Konsumsi  Energi  Listrik  Di  Kota Medan Pada Tahun 2030,” 2021.
[2] Tim  Sekretaris  Jenderal  Dewan  Energi Nasional,  “Indonesia  Energy  Out  Look 2019,” Outlook Energi Indones. , 2019.
[3] Y.  Tri  Nugraha,  M.  F.  Zambak,  and  A. Hasibuan,  “Perkiraan  Konsumsi  Energi Listrik Di Aceh Pada Tahun 2028 Menggunakan  Metode  Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 104–108, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.15624.
[4] G. Zahedi, S. Azizi, A. Bahadori, A. Elkamel, and  S.  R.  Wan  Alwi,  “Electricity  demand estimation  using  an  adaptive  neuro-fuzzy network:  A  case  study  from  the  Ontario province - Canada,” Energy Sci. Direct , vol. 49,  no.  1,  pp.  323–328,  2013,  doi: 10.1016/j.energy.2012.10.019.
[5] A.  Azadeh,  M.  Saberi,  V.  Nadimi,  M.  Iman, and A. Behrooznia, “An  Integrated Intelligent  Neuro-Fuzzy  Algorithm  for Long-Term  Electricity  Consumption:  Cases of  Selected  EU  Countries,” Acta  Polytech. Hungarica , vol. 7, no. 4, pp. 71–90, 2010.
Contac person Author:     Yoga Tri Nugraha Hp: 0811-633-2394