## Perkiraan Pemakaian dan Kebutuhan Beban Energi Listrik Rayon Juwana Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (Radial Basis Function)
Moh  Tamam  Edy  Fitriyan 1) ,  Sri  Heranurweni 2) ,  Harmini 3)
1, 2), 3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Semarang
1, 2), 3) Jl. Soekarno Hatta, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang, Jawa Tengah 59160 e-mail: tamamseven@gmail.com 1) , heranur@usm.ac.id 2) , harmini@usm.ac.id 3)

## ABSTRACT
Along with the development of the times the need for electrical energy is increasing. PT. PLN (Persero) as a company that supplies electrical energy must be able to meet the needs of electrical energy to run a business to supply electric power in an even  amount  to  meet  the  needs  of  the  household,  industrial,  social  and  business  sectors..  The  purpose  of  this  research  to determine how much the growth  of  electrical loads in  2020 to  2025 at PT. PLN (Persero) Rayon Juwana. To find out  the amount of increase in electrical energy required. Electrical data used data for 8 years, from 2012 to 2019. The results of this study are in the form of an estimate of the use and need for load electrical energy load for the next 5 years, from 2020 to 2025, the data used are the number of subscribers, connected power, and the amount of energy using a simulated neural network with the method (radial basis function). the results of this study an increase per year an average of 1% per year. in 2019 the value is 1.07%, in 2020 it is 1.10%, 2021 is 1.21%, for 2022 it is 1.27%, 2023 is 1.28%, 2024 is 1.17% and 2025 is 1.31 %.
Keywords: peak load, load forecasting, artificial neural networks, radial basis function.

## ABSTRAK
Kebutuhan energi listrik tiap tahun semakin meningkat, sehingga PT. PLN (Persero) sebagai perusahaan yang mensuplai energi listrik harus mampu untuk memenuhi kebutuhan energi listrik dan penyediaan daya listrik dalam jumlah merata dalam memenuhi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa  besar pertumbuhan beban listrik pada tahun 2020 sampai tahun 2025 di PT. PLN(Persero) rayon Juwana Pati. Untuk mengetahui besaran kenaikan energi listrik yang dibutuhkan. Data kelistrikan yang dipakai data selama 8 tahun yaitu dari tahun 2012sampai tahun 2019. Hasil pada penelitian ini berupa perkiraan pemakaian dan kebutuhan beban energi listrik beban untuk 5 tahun ke depan yaitu dari tahun 2020 sampai 2025, data yang digunakan adalah jumlah pelanggan, daya tersambung, dan jumlah energi menggunakan simulasi jaringan saraf tiruan dengan  metode  ( radial  basis  function ),  hasil  penelitian  ini  kenaikan  pertahun  rata-rata  1%  tiap  tahunnya.  Pada tahun  2019 bernilai 1,07%, tahun 2020 bernilai 1,10%, 2021 bernilai 1,21%, untuk tahun 2022 bernilai 1.27%, 2023 bernilai 1,28%, 2024 bernilai 1,17% dan 2025 bernilai 1,31%.
Kata kunci : Beban puncak, Peramalan beban, Jaringan saraf tiruan, radial basis function

## I. P ENDAHULUAN
emakin  berkembangnya  IPTEK  (ilmu  penge- tahuan dan teknologi) pada zaman serba  mod- ern,  khususnya  pada  bidang  kelistrikan  PT. PLN  (Persero)  sebagai  perusahaan  yang mensuplai energi listrik harus mampu untuk memen- uhi kebutuhan energi listrik untuk menyelenggarakan usaha  penyediaan  daya  listrik  dalam  jumlah  merata, dimana energi listrik menjadi kebutuhan primer bagi masyarakat  seperti  dibidang  industri,  perkantoran, pendidikan,  transportasi,  rumah  tangga  sehingga dapat  dipastikan  kebutuhan  energi  listrik  akan meningkat  pada  masa  yang  akan  datang.  Perkiraan permintaan  beban  energi  listrik  berdasarkan  jangka waktu di kelompokan menjadi:
1. Perkiraan jangka panjang yaitu permintaan beban listrik dengan waktu diatas 1 (satu) tahun.
2. Perkiraan  jangka  menengah  yaitu  permintaan beban listrik dengan waktu beberapa bulan sampai 1 (satu) tahun.
3. Perkiraan  jangka  pendek  yaitu  permintaan beban listrik dengan waktu beberapa jam dalam satu hari sampai dengan satu minggu.[4]
Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  syaraf tiruan Radial Basis Function , hal ini untuk mempred- iksi kebutuhan energi listrik sesuai dengan kebutuhan konsumen listrik  selama  5  tahun  kedepan  dari  tahun 2020  –2025. Data yang digunakan pada penelitian ini dari ULP Rayon Juwana Pati.

## II. T EORI

## 2.1 Pengelompokan Konsumsi Energi Listrik
Pembagian  pengelompokan  konsumsi energi listrik merupakan salah satu  hal  yang harus  diperhatikan demi optimasi  dalam  perencanaan  atau  pengadaan  sistem tenaga  listrik.  Pengelompokan  konsumsi  energi  listrik menurut  PT.PLN  berdasarkan dari  kelompok  pelanggan listrik yang terdiri dari 4 (empat) sektor, yaitu:
1) Sektor Rumah Tangga
2) Sektor Bisnis
3) Sektor Industri
4) Sektor Publik

## 2.2  Peramalan Beban Energi Listrik
Peramalan  energi  listrik  sangat  diperlukan  untuk memperkirakan  kebutuhan  energi listrik  beberapa  tahun kedepan.  Peramalan  pada  dasarnya  merupakan suatu
S
dugaan atau perkiraan mengenai  suatu kejadian atau per- istiwa  dimasa  yang  akan  datang.  pembuatan  ramalan kebutuhan  tenaga  listrik  dapat  dibagi  dalam  tiga  tahap, yaitu:
a) Pengumpulan dan penyiapan data
b) Pengolahan dan analisa data
c) Penentuan metoda dan pembuatan model
Load Forecasting atau peramalan beban harus dilakukan per UPJ dan total APJ untuk mendapatkan gambaran atau prediksi kebutuhan energi listrik.

## 2.2 Pengertian Radial Basis Function
RBF (φ) merupakan fungsi dimana keluarannya simetris  terhadap  center  c  tertentu  atau  dinyatakan sebagai φc = φ ||x - c||, dimana ||.|| merupakan vektor normal.  Jaringan  syaraf  yang  dibentuk  dengan menggunakan  fungsi  basis  berupa  fungsi  basis  ra- dial dinamakan Jaringan Syaraf RBF.
Jaringan  RBF  terdiri  atas  3  layer  yaitu  input layer, hidden  layer (unit  tersembunyi)  dan  output layer. Masing–masing unit tersembunyi merupakan fungsi  aktifasi  yang  berupa  fungsi  basis  radial. Fungsi  basis  radial  ini  diasosiasikan  oleh  lebar dan posisi center dari fungsi basis tersebut. Struktur da- sar jaringan RBF dapat dilihat pada Gambar 1.[3]
Gambar 1. Struktur dasar jaringan syaraf RBF [3]
Setiap  input  dari  jaringan  syaraf  tiruan  RBF  ini akan mengaktifkan semua fungsi basis pada hidden layer .  Setiap  unit  dari  hidden  layer  merupakan fungsi aktivasi tertentu yang disebut sebagai fungsi basis.  Di dalam  hidden  layer  terdapat  sejumlah fungsi basis yang sejenis. Setiap fungsi basis akan menghasilkan  sebuah  keluaran  dengan  bobot  ter- tentu.

## 2.3 Algoritma Pelatihan RBF
Algoritma  pelatihan  RBF  secara  iteratif  mem- iliki langkah – langkah sebagai berikut: Langkah 1: Menentukan jumlah fungsi basis yang akan digunakan.
Langkah 2: Menentukan center tiap fungsi basis. Langkah  3:  Menyediakan  bobot  sebanyak  (fungsi basis) n + 1, dimana n adalah jumlah ma- sukan jaringan syaraf tiruan RBF. Langkah  4:  Inisialisasi  bobot  w  =  [0  0  0.....0],
masukan laju konvergensi yang digunakan (0 < α <1).
Langkah  5:  Untuk  setiap  sinyal  latih  kerjakan langkah 6 – selesai.
Langkah 6: Hitung keluaran tiap fungsi b sis. Langkah 7: Hitung keluaran jaringan RBF. Langkah 8: Hitung kesalahan (error) antara sinyal terharap (d) dengan keluaran RBF y error = d – y.
Langkah  9:  Update  bobot-bobot  tiap  fungsi  basis dan bobot basis dengan metoda LMS.[6]

## III. M ETODE
Pada penelitian ini menjelaskan tentang peramalan beban puncak energi listrik. Secara keseluruhan dapat dilihat dalam Flowchart berikut:
Gambar 2. Flowchart peramalan beban puncak energi listrik

## 3.1 Pengambilan Data
Kegiatan  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  dan melengkapi  data  yang  diperlukan  untuk  melakukan penelitian.  Data-data  yang  diperlukan  untuk  me- nyusun  laporan  tugas  akhir  diperoleh  dari  instansi terkait  yaitu  PLN  ULP  Juwana  Pati  ataupun  sumber lain. Data yang diambil dari PLN berupa data historis laporan  penjualan  energi  listrik  meliputi  jumlah pelanggan, daya tersambung (VA) dan  jumlah energi (kWh). Data tersebut merupakan penjualan dari tahun- tahun sebelumnya yaitu tahun 2012 sampai tahun 2019 atau  delapan  tahun  terakhir  untuk  meramal  beban puncak listrik kedepan dari tahun 2020 sampai tahun 2025.

## 3.2 Pengolahan Data
Sebelum  data  dimasukan  pada  jaringan  Syaraf Tiruan maka harus di ubah kedalam  bilangan desimal atau dinormalisasi dalam range 0 sampai dengan 0,9 karena  data  masukan  Jaringan  Syaraf  Tiruan menggunakan  fungsi  aktivasi logsig ( sigmoid biner ) . Sebelum  data  dirubah  kedalam  bentuk bilangan  desi- mal, lebih baik data di  kecilkan nilainya agar sistem membaca dengan baik.

## 3.3 Data Kelistrikan
Data ini diperoleh dari dari  instansi bersangkutan yaitu  PT.  PLN  ULP  Juwana  Pati,  berupa  jumlah pelanggan, daya tersambung (VA), dan jumlah energi (kWh) pada tiap sektor.
a) Jumlah pelanggan
Data  jumlah  pelanggan  PT.  PLN  ULP  Juwana Pati dari tahun 2012 – 2019 yang diperoleh sep- erti tabel 1. berikut :

## Tabel 1. Data Jumlah Pelanggan
b) Jumlah Energi
Data jumlah energi pada PT. PLN ULP Juwana Pati dari tahun 2012 – 2019 yang diperoleh sep- erti tabel 2. berikut :
Tabel 2. Data Jumlah Energi
c) Daya Tersambung
Data jumlah data tersambung pada PT. PLN ULP Juwana Pati dari tahun 2012 – 2019 yang diperoleh seperti tabel 3. berikut:
Tabel 3. Data Jumlah Daya Tersambung

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Metode Pengolahan Data
4.1.1 Analisa Jumlah Pelanggan Listrik
Pada  pelatihan  pelanggan  listrik  menggunakan metode jaringan syaraf tiruan radial basis function ke dalam software Matlab yang dilatih dari tahun 2012 sampai tahun 2019.
Tabel 4. Pelanggan Listrik Tahun 2012-2019
Jaringan  Saraf  tiruan radial  basis  function kemudian dilakukan pelatihan dengan data  latih pada tabel  5,  Parameter  ini  berdasarkan  beberapa  kali percobaan  dengan  merubah  beberapa  item  seperti MSE  (target  performa), Spread konstant,  Jumlah maksimal neuron, Jumlah neuron dibelakang layar un- tuk mendapatkan nilai eror terkecil, Sehingga Pelati- han menggunakan parameter pada tabel 5.
Tabel 5. Parameter JST Radial Basis Function
Setelah  menggunakan  parameter  pada  tabel 5, jarin- gan  saraf  tiruan radial  basis  function menggunakan software  MATLAB  pada  perintah  M-File  yang kemudian  membentuk  suatu  pelatihan  dan  sistem  uji seperti gambar 3. Hasil pengujian dari tahun 2016 sam- pai 2019, untuk kemudian dilakukan pengujian tingkat eror  dari  data  asli  sehingga  diketahui tingkat
keakuratan  dari pelatihan  jaringan  saraf  tiruan radial basis  function menggunakan Matlab seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Data Asli Dengan Data Hasil Uji Prediksi

## Gambar 3. Hasil Pelatihan Pelanggan
Tabel  5.   menunjukkan  perbandingan  hasil  data  asli dengan  data  hasil  pengujian  dari  pelatihan  jaringan saraf  tiruan radial  basis  function ,  kemudian  dil- akukan  perhitungan  tingkat  eror  dengan  rumus beri- kut:
Tingkat akurasi (%) = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 × 100 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑠𝑙𝑖
Tabel 6. Tingkat Keakuratan Hasil Uji Prediksi
Dari tabel 6. diketahui tingkat akurasi hasil uji pred- iksi dari tahun 2016 sampai tahun 2019 menunjukkan hasil  92%  keatas,  tingkat  akurasi  tersebut  dalam jaringan saraf tiruan dinilai sudah baik dan bisa untuk dilakukan perkiraan dari tahun 2020 sampai 2025. Setelah melakukan pengujian data  pelanggan langkah selanjutnya dilakukan perkiraan dari tahun 2020 sam- pai  2025  pada  PT.  PLN  rayon  Juwana. Langkahnya sama  dengan  saat  pengujian yaitu diambil  dua  tahun sebelum  tahun  prediksi  untuk  menghasilkan  satu
tahun  berikutnya  dengan  parameter  sama  pada  saat pengujian. Kemudian didapat hasil pada tabel 6.
Tabel 7. Hasil Perkiraan Pelanggan Listrik Tahun 2020-2025
Gambar 4.2 Grafik Perkiraan Tahun 2020 Sampai 2025
4.2 Analisa  Kenaikan  Kebutuhan  Listrik  Rayon
juwan 4.2.1 Perkiraan Pelanggan Listrik  Rayon Juwana Pertumbuhan Perkiraan Pelanggan (%) : 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑦𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎
Tabel 8.  Pertumbuhan Perkiraan Pelanggan Tahun 2020-2025

## 4.2.2 Perkiraan energi Listrik Rayon Juwana
Tabel 9. Pertumbuhan Perkiraan Energi Tahun 2020-2025

## 4.2.3 Perkiraan daya tersambung Rayon Juwana
Tabel 10. Pertumbuhan Perkiraan daya tersambung Tahun 2020- 2025

## 4.3 Perkiraan Kebutuhan energi Listrik rayon Juwana
Pembangkit  tenaga  listrik  wilayah  Jawa  Tengah dibawah kendali PT. PLN APB Jateng-DIYyang ter- hubung  dengan  sistem  ketenagalistrikan  Jawa-  Bali- Madura  yang  terdiri  dari  pembangkit  sebagian  besar thermal dan beberapa pembangkit hidro.
Berikut  data  total  produksi  energi  yang  dihasilkan oleh pembangkit Jawa Tengah.

## Tabel 11. Energi Produksi dan Beban Puncak Pembangkit Jawa
Tengah Tahun 2018-2019

## 4.3.1. Perkiraan Kebutuhan Energi Rayon Ju-
wana Tahun 2020 Energi Produksi (2020) = (( ( 𝑃 + 𝑒 + 𝑑 ) ) × EP 2019) dengan : p = rata rata pertumbuhan pelanggan 2020 e = rata rata pertumbuhan konsumsi energi 2020 d = rata rata pertumbuhan daya tersambung 2020 EP 2020 = Energi Produksi tahun 2019
• Energi Produksi (2020) =
(( (0,89%+1,12%+1,3%) ) ×336734)
3
=371529 MWh
• Beban Puncak (2020) =
(( (0,89%+1,12%+1,3%) ) ×289)
3 = 319 MW
Tabel 12. Perkiraan Kebutuhan Energi Rayon Juwana
2018-2025

## V. Penutup
5.1. Kesimpulan
1. Perkiraan  sektor  jumlah  pelanggan,  jumlah  en- ergi,  dan  daya  tersambung  menggunakan  jarin- gan  saraf  tiruan radial  basis  function rata-rata sektor  yang  paling  tinggi  diduduki  oleh  rumah tangga dari ke empat sektor yang dianalisa,  dan semua  sektor  mengalami  kenaikan  setiap  ta- hunnya.
2. Hasil perkiraan kenaikan kebutuhan beban energi listrik tahun 2020 sampai 2025 rata- rata di empat sektor  mengalami  naik  turun,pada  tahun  2020 bernilai 1,10%, 2021 bernilai 1,21%, untuk tahun 2022 bernilai 1.27%, 2023 bernilai 1,28%, 2024 bernilai 1,17% dan 2025 bernilai 1,31%.
3. Rata-rata  pertumbuhan  perkiraan  pemakaian pelanggan listrik per tahun dari empat sektor pada 2020 bernilai 0,89%, 2021 bernilai 1,13%, 2022 bernilai 1,08%, 2023 bernilai 1,12% , 2024 ber- nilai 1,14%, dan pada 2025 bernilai 1,21%. untuk pemakaian energi listrik per tahun pada 2020 ber- nilai  1,12%,  2021  bernilai  1,18%,  1,68%.untuk pemakaian  daya  tersambung  listrik  per  tahun pada  2020  bernilai  1,30%,2021  bernilai  1,33%, 2022  bernilai  1,57%,  2024  bernilai  1,03%  dan pada 2025 bernilai 1,06%.
5.2. Saran
1. Untuk mendapatkan hasil perkiraan maksimal perlu mencoba  berkali-kali dengan mengganti performa pelatihan jaringan syaraf tiruan ra- dial  basis  function seperti  pada  performa spread, learning rate, epoch sehingga didapat hasil uji dengan keakuratan terbaik.
2. Pengambilan  data  yang  terkait  dengan penelitian  disarankan  untuk  dilakukan  pada awal melakukan penelitian.
3. Untuk  mendapatka  hasil  perkiraan  yang  ter- baik  atau  lebih  akurat,  sebaiknya  melakukan pelatihan  data  minimal  delapan  tahun  sebe- lum  tahun  perkiraan,  agar  pada  saat melakukan perkiraan dapat hasil yang maksi- mal.
4. Berdasarkan  hasil  perkiraan,  PT.PLN  khu- susnya  rayon  Juwana  sebagai  perusahan penyedia energi listrik,  sebaiknya melakukan perkiraan  pemakaian  dan kebutuhan  energi listrik  supaya  pada  tahun  berikutnya  dapat memenuhi kebutuhan pelanggan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Abdillah,  2020.rumus  menghitung  daya  listrik  dan con- toh soal lengkap https://rumusrumus.com/rumus-daya-  listrik  di  akses pada  5 agustus 2020
[2] Arief,  Hariyanto.  2005.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Te- ori Aplikasi Pemogramanya. Surabaya
[3] Ariwibowo,C,  Trafo  Distribusi  pada  JTM  20  kv  di PT. PLN  (persero)  UPJ  Data  Kelistrikan  PLN  Tahun  2014, 2016 dan 2017
[4] Hasan  Basri, Ir.,2003. Teknik  Distribusi  JaringanListrik Menengah Dan Tegangan Tinggi. Jakarta
[5] Hermawan, dan karnoto. 2008. Buku Manual Perencanaan      Pengembangan        sistem  tenaga  listrik. Univeritas diponegoro. Semarang
[6] J. Siang, Jak. 2005. Dasar – Dasar Pengolahan Jaringan Syaraf Tiruan. Jakarta
[7] Puspitaningrum.2006.  Struktur  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dan Radial Basis Function . Jakarta
[8] Suhadi, dkk. 2008. Teknik Distribusi Tenaga Listrik Jilid
1. Jakarta: Departemen              Pendidikan Nasional.
[9] Sari,  Dinar  Atika.  2012.  “Peramalan  Kebutuhan Beban Jangka  Pendek  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Backpropagation ”. Semarang: Universitas Diponegoro.
[10] Wisnu,  arinanda.  2018.  “ perkiraan konsumsi  energi listrik di rayon  Bangsri tahun 2018-2022 menggunakan  metode  Jaringan  saraf  tiruan ( backpropagation )”
[11] Cahyanova.2013.“Perkiraan  Kebutuhan  Energi Listrik Sistem Distribusi Tahun 2012-2017 Di PT.PLN (Persero) Rayon  Batang Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)”.