p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pengaruh Perubahan Jumlah Layer Pada Prediksi Konsumsi Daya Listrik
Mgs. Abd. Fattah 1 , Erliza Yuniarti 2* , Sofiah 3
1,2,3 Electrical Engineering Department, Universitas Muhammadiyah, Palembang * Koresponden email : erlizay@yahoo.com
Diterima: 4 September 2021 Disetujui: 15 Oktober 2021

## Abstract
Electrical  load  forecasting  is  very  important  to  meet  consumer  needs  according  to  load  patterns.  The electricity generated if it exceeds the amount needed will cause waste, on the other hand if the generator is smaller than the demand it can result in rotating power outages which result in losses to consumers. The purpose  of  this  study  was  to  determine  the  performance  metric  of  the  mean  absolute  percentage  error (MAPE)  in  forecasting  the  load  one  day  ahead  by  using  an  artificial  neural  network  (ANN)  algorithm. Forecasting with this ANN uses variations in the number of layer s, namely 1 layer , 2 layer s, 3 layer s and other  constant  parameters.  Forecasting  uses  time  series  data  in  period  one  from  1-28  December  2017. Forecasting output finds that ANN 1 layer provides the best value with a MAPE of 5,0053%, and is able to identify existing load patterns.
Keywords: layer, performance metrics, MAPE, load pattern, ANN

## Abstrak
Peramalan  beban  listrik  sangat  penting  dilakukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen  sesuai  dengan pola  beban.  Daya  listrik  yang  dibangkitkan  jika  melebihi  jumlah  kebutuhan  akan  menyebabkan pemborosan,  di  lain  sisi    jika  pembangkit  lebih  kecil  dari  permintaan  dapat  mengakibatkan  pemadaman listrik  secara  bergilir  yang  mengakibatkan  kerugian  pada  pihak  konsumen.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  metrik  kinerja Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  pada  peramalan  beban  satu hari  ke  depan  dengan  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  Peramalan  dengan  JST  ini menggunakan  variasi  jumlah layer yaitu  1 layer ,  2 layer ,  3 layer dan  parameter  lain  yang  konstan. Peramalan  memakai  data time  series dalam  periode  satu  dari  tanggal  1-28  Desember    2017.  Output peramalan menunjukkan bahwa JST 1 layer memberikan nilai terbaik dengan MAPE 5,0053% dan mampu mengidentifikasi pola beban yang ada.
Kata Kunci: layer, metrik kinerja, MAPE, pola beban, JST

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan energi listrik yang berubah-ubah mengakibatkan daya listrik yang dibutuhkan tidak tetap, sehingga  diperlukannya  perencanaan,  pengaturan,  dan  peramalan  beban  listrik  agar  daya  listrik  yang dihasilkan selalu dalam kualitas yang baik [1]. Pentingnya peramalan beban adalah  menghasilkan suatu daya pembangkit yang akan ditransmisikan ke pusat beban tidak terlalu besar, karena suplai yang berlebih menimbulkan pemborosan energi yang dapat mengakibatkan kerugian bagi pihak perusahaan pembangkit listrik.  Sebaliknya,  jika  daya  yang  dihasilkan  suatu  pembangkit  lebih  kecil  dari  permintaan  dapat mengakibatkan pemadaman listrik secara bergilir yang mengakibatkan kerugian pada pihak konsumen [2]. Penyaluran  energi  yang  seimbang  antara  kebutuhan  dan  suplai  menjadi    solusi  mendapatkan  kepuasan bersama.
Prediksi beban listrik berdampak besar dalam operasi sistem tenaga listrik mulai dari perencanaan pembangkitan, analisis aliran daya, unit commitment , sistem hydro thermic , dan operasi ekonomis sistem tenaga [3]. Kebutuhan energi listrik dalam satuan hari bahkan jam setiap harinya cenderung berubah-ubah, sehingga  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  sebagai  penyedia  energi  listrik  harus  bisa  memprediksi kebutuhan beban listrik setiap harinya. Banyak cara dalam memprediksi kebutuhan akan energi listrik atau dikenal  dengan  peramalan  beban  listrik,  untuk  itu  diperlukan  pemilihan  metode  yang  baik  dalam  dan keakuratan yang tinggi, sehingga dapat menekan biaya dalam memproduksi energi listrik
Penggunaan  metode  statistik  untuk  peramalan  banyak  dipergunakan,  dengan  membuat  model matematika dari periode data sebelumnya. Metode ini tidak membutuhkan komputasi yang tinggi sehingga masih menjadi alternatif yang dapat dipergunakan, dengan akurasinya yang baik [4]. Riset terdahulu untuk peramalan  beban  diantaranya  adalah:  riset  [5]  membahas  pertumbuhan  beban  di  wilayah  Ngawi  dan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Magetan  yang  diperuntukkan  sebagai  kawasan  industri  yang  berkembang.  Riset  ini  menggunakan  data beban  dari  transformator  daya  berkapasitas  150kV/20kV  dari  Tahun  2011-2018  dengan  tiga  penyulang selama  8  tahun  untuk  memprediksi  Tahun  2019-2026  di  gardu  induk  (GI).  Berdasarkan  rata-rata pertumbuhan beban  18,66%,  dan  dengan metode  regresi  linier  dapat  diprediksi  bahwa delapan  tahun ke depan kapasitas GI adalah 60 MVA. Riset [4] menggunakan data dalam periode 30 menit dari  PT. PLN Bulan Mei 2009 sampai dengan 8 Juni 2009 yang terdiri dari data beban puncak, beban dasar, dan beban diambil untuk peramalan satu minggu ke depan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Hasil riset memakai model ARIMA ini mendapatkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk beban puncak 0,801 %; beban dasar 1,036%; dan beban harian sebesar 0,982 %.  Metode time series dekomposisi yaitu dengan menggabungkan  tren data, siklus dan musiman untuk meramalkan konsumsi daya listrik pada gardu induk [6], untuk meningkatkan akurasi peramalan daya listrik tahunan di gardu  induk  Cengkareng.  Analisa  perhitungan  daya  dimanfaatkan  untuk  menyatakan  sistem safe atau overload dengan kapasitas transformator maksimal 80% di gardu induk. Akurasi peramalan dihitung dalam dengan Mean Square Error (MSE) dan MAPE, dengan hasil MSE yaitu 137, 16 dan MAPE 9,11%. Metode lain yang dapat dipilih untuk prediksi beban adalah menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan  (JST).  Riset  [7]  yang  menyatakan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  salah  satu  cabang kecerdasan  buatan  yang  dapat  digunakan  mengidentifikasi  pola  data.  Peramalan  menggunakan  metode jaringan syaraf tiruan yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya yang  membuktikan bahwa JST mampu meramal dan mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode yang lainnya. Hasil peramalan menggunakan JST dibandingkan dengan metode koefisien, JST mendapatkan nilai akurasi lebih baik yaitu 98,15% [8]. Oleh karena itu, penggunaan metode yang tepat dalam peramalan tentulah hal yang sangat penting untuk dilakukan, karena hal tersebut dapat mempengaruhi hasil peramalan itu sendiri. Penelitian lainnya menggunakan JST dengan data time series dalam peramalan beban diantaranya adalah [9] dengan mempertimbangkan efek suhu pada permintaan listrik Thailand,  [10] pada prediksi energi listrik dengan solar sel sebagai sumber energi terbarukan, [11] prediksi beban untuk hari-hari libur di Bali.
Ketersediaan data dalam peramalan beban listrik umumnya berbentuk data berurutan atau grafik time series . Ketersediaan data yang akurat atau lengkap dalam bentuk berurutan sedapat mungkin dalam periode yang sama, pencatatan pada data operator di PT. PLN (Persero) tidak hanya memuat data berurutan satuan jam saja, terdapat  empat kali pencatatan disaat saat  beban puncak (WBP) yaitu pada pukul 18.00-20.00 WIB dalam periode tiga puluh menit dan waktu diluar beban puncak (LWBP) pada pukul 20.00-18.00 WIB (keesokan harinya) [12]. Pencatatan pada penelitian lain yang juga menggunakan data dalam satuan jam pada riset  [13], [14], namun terdapat beberapa penelitian lainnya menggunakan satuan periode 30 menit yang  juga  dipergunakan  untuk  prediksi  beban  listrik  [15],  [16].  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  pengaruh  jumlah  layer  terhadap  akurasi  prediksi  dalam  metrik  kinerja Mean  Absolute Percentage Error (MAPE), pada peramalan beban satu hari ke depan dengan menggunakan algoritma JST.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian di lakukan pada laboratorium Fisika Universitas Muhammadiyah Palembang. Pelaksanaan penelitian  mulai  dari  pengumpulan  data,  penyusuan  data,  pembuatan  program  dan  lainnya,  berlangsung selama sembilan bulan yaitu dimulai pada bulan  Januari 2021  sampai dengan September 2021. Penelitian ini mengaplikasi metode JST, dimana JST merupakan model yang terinspirasi oleh organisasi dan fungsi neuron biologis  menjadi  teknologi  terbaik  dalam  memperkirakan  beban  listrik.  Keunggulan  utama  JST adalah kemampuan komputasi yang paralel dengan cara belajar dari pola-pola yang diajarkan [8].
JST merupakan pembelajaran yang terawasi ( supervised learning ) dengan menggunakan lapisan atau layer yang  banyak  jumlahnya  untuk    mengubah  bobot  dan  bias  yang  terkoneksi  dengan neuron-neuron yang terdapat pada hidden layers [17] , dengan kata lain JST dengan back propagation memiliki tiga tahap kerja, yaitu tahap perambatan maju, tahap perambatan-balik, serta tahap perubahan bobot dan bias. Untuk mendapatkan  selisih  antara  input  dan  output  atau error ,  tahap  perambatan  maju  ( forward  propagation ) dilakukan terlebih dahulu dan mengaktifkan fungsi aktivasi; algoritma back propagation yang dilakukan setelahnya, memanfaatkan selisih kesalahan output untuk mengubah nilai bobot pada arah mundur. Diagram  alir  riset  ini  ( Gambar  1 ) adalah  susunan  prosedur  riset  yang  menggambarkan  langkah- langkah kerja.  Riset ini, dimulai dengan mengumpulkan dan menyusun data yang diperoleh dari PT. PLN (Persero) Keramasan Palembang berupa data tabulasi harian. Data penelitian yang dipakai yaitu data beban transformator  daya  150  MVA  yang  sudah  disusun  kembali  ke  dalam Microsoft  Excel. Dataset  disusun dalam  bentuk  baris,  sehingga  pada  saat  ingin  dimasukkan  data  ke  dalam  aplikasi  Matlab  yang  dapat dilakukan  dengan  mudah.  Pengolahan  data  menggunakan software Matlab  R2007b  dan  h ardware yang digunakan pada riset ini laptop Asus X453S.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian Sumber: Data peneliti, 2021
Langkah berikutnya yaitu penentuan parameter JST, yang ditentukan adalah jumlah layer , neuron , dan epoch . Parameter lainnya digunakan default dalam aplikasi Matlab. Selanjutnya dilakukan perhitungan hasil output dengan performa didasarkan pada variasi jumlah layer . Output program dibandingkan untuk mendapatkan algoritma terbaik dengan membandingkan pengaruh jumlah layer terhadap output program. Pengukuran  performa  prediksi  dibandingkan  berdasarkan  besarnya  MAPE,  dalam  persamaan matematik dinyatakan:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑁 ∑ 𝑌 𝑖 − 𝑌̌ 𝑖 𝑌 𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑥100%
Dengan,
N : Jumlah Sampel Y i : Nilai Aktual 𝑌̌𝑖 : Nilai Prediksi

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Data Beban Trasformator
Penelitian ini menggunakan data beban transformator selama satu bulan yaitu bulan 1 - 28 Desember 2017 selama 24 jam yaitu atau 672 data. Data dipilih dengan asumsi musiman yang terjadi di Indonesia, dimana di bulan Desember adalah puncak musim hujan dan akhir tahun, dengan asumsi bahwa pada saat ini aktivitas beban umumnya normal karena tidak terdapat banyak hari libur nasional kecuali akhir tahun. Beban perkantoran, perumahan, sekolah, gedung-gedung atau beban komersial dan aktivitas sosial berjalan normal.  Selain  itu beban  sektor  industri  berjalan  dengan  maksimal  karena  industri  umumnya  memenuhi target pekerjaan sampai akhir tahun. Konsumsi beban listrik pada 1 - 28 Desember 2017 dari transformator daya 150 MVA Keramasan dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data beban transformator 150 MVA Jam Tanggal 1-12-2017 ...... 5-12-2017 ..... 28-12-2017 00.00 43 ..... 37 ..... 32 01.00 41 ..... 35 ..... 32 02.00 40 ..... 35 ..... 31 03.00 38 ..... 35 ..... 31 04.00 35 ..... 34 ..... 31 05.00 35 ..... 33 ..... 30 06.00 34 ..... 33 ..... 30 07.00 33 ..... 32 ..... 30
Penyusunan Data Harian Analisis Trend

## Penentuan Parameter JST
Perhitungan dengan variasi layer
Perbandingan Validasi
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
..... ..... ..... ..... ..... ..... 17.00 42 ..... 44 ..... 40 18.00 49 ..... 47 ..... 45 19.00 51 ..... 49 ..... 49 20.00 52 ..... 49 ..... 48 21.00 52 ..... 47 ..... 48 22.00 48 ..... 43 ..... 45 23.00 44 ..... 40 ..... 43 24.00 40 ..... 30 ..... 35 Sumber: PT. PLN (Persero)
Ilustrasi dalam grafik beban selama satu minggu dapat dilihat pada Gambar 2. Beban listrik gardu induk ini dibedakan konsumsi listriknya berdasarkan hari. Terdapat tiga jenis hari pengelompokan yaitu hari  kerja  untuk  hari  Senin-Jumat,  akhir  pekan  untuk  hari  Sabtu  dan  hari  libur  Minggu  atau  hari  besar lainnya.
Konsumsi  di  hari  kerja  memiliki  pola  yang  sama  dengan  akhir  pekan  dan  hari  libur,  hal  ini merepresentasikan  bahwa  beban  komersial,  industri  dan  perumahan  di  semua  jenis  hari  ini  tetap menjalankan aktifitas normal. Walaupun secara jumlah beban berkurang di hari akhir pekan dan hari libur. Namun pada akhir pekan di hari libur terjadi kenaikan beban  yang dimungkinkan banyaknya aktifitas di dalam  rumah  (65%  beban  adalah  perumahan),  lokasi  komersial  dan  industri  bekerja  lebih  lama  untuk memenuhi target produksi.
Gambar 2 . Konsumsi daya pada  hari kerja, hari libur dan akhir pekan Pada transformator 150 MVA Sumber: PT. PLN (Persero)

## Prediksi Beban Listrik
Adapun data yang digunakan untuk peramalan beban dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing dengan  masing-masing pembagian  data  training  sebanyak 80% dan data testing 20%.  Data  input satu bulan dipisahkan menjadi training, testing dan target selama satu hari sebagai output, yang diperoleh dari hasil peramalan  menggunakan JST. Masing-masing data aktual sebagai data input dan satu data target yang  disusun dalam Window  M-file pada  Matlab. Untuk  selanjutnya  juga  menggunakan  data  yang  sama dengan  tanggal  yang  berbeda-beda  disesuaikan  dengan  hari  yang  ditentukan.  Parameter  JST  yang dipergunakan disajikan pada Tabel 2 dan parameter lainnya diambil default dalam program.
0 10 20 30 40 50 60 0 0 .0 0 0 1 .0 0 0 2 .0 0 0 3 .0 0 0 4 .0 0 0 5 .0 0 0 6 .0 0 0 7 .0 0 0 8 .0 0 0 9 .0 0 1 0 .0 0 1 1 .0 0 1 2 .0 0 1 3 .0 0 1 4 .0 0 1 5 .0 0 1 6 .0 0 1 7 .0 0 1 8 .0 0 1 9 .0 0 2 0 .0 0 2 1 .0 0 2 2 .0 0 2 3 .0 0 Da y a (M W ) J a m Hari Libur Hari Kerja Akhir Pekan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 2 . Parameter peramalan beban Fungsi/Tipe Keterangan Tipe Jaringan : Feed-Forward Bacpropogation Fungsi Pelatihan : Train Levenberg - Marquardt Fungsi Pembelajaran : Learngdm Fungsi Performance : MSE  ( Mean Square Error ) Jumlah hidden layer : 1, 2, 3 Jumlah neuron : 10 Fungsi Transfer : Pureline Epoch : 100 Sumber: Data peneliti
Tabel 3 berikut adalah hasil perhitungan matrik kinerja program dapat dilihat data aktual (data input) terdiri  dari  satu  input  dan  satu  output  dengan  satu  dan  multi layer ,  untuk peramalan  satu  hari  ke  depan. Hasil output diperoleh  dari  hasil  peramalan  menggunakan  JST  dengan parameter  sebagaimana Tabel 2 . Pengulangan input juga dilakukan terhadap perubahan jumlah hidden layer yaitu satu, dua dan tiga dengan parameter lainnya yang sama. Besarnya  hasil perbandingan MAPE dari ke tiga variasi layer adalah sebagai berikut:
Tabel 3 . Akurasi Prediksi Listrik Layer MAPE (%) 1 5,0053 2 6,8549 3 7,0453 Sumber: Data peneliti
Nilai MAPE hasil peramalan dari ke-tiga variasi layer mendapatkan nilai lebih kecil dari 10%, yang menunjukkan    bahwa  nilai  yang  di  dapat  cukup  baik  [18].  MAPE terbaik  atau  terkecil  didapatkan  dari output  1 layer ,  dan  bertambahnya  jumlah layer mendapatkan  hasil  MAPE  yang  lebih  besar.  Grafik perbandingan data aktual dan hasil output program ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Perbandingan data aktual dan hasil prediksi dengan JST 1, 2, dan 3 hidden layer Sumber : Data peneliti
Hasil  prediksi  dari Gambar  3 ,  bahwa  hasil  prediksi  secara  umum  masih  lebih  kecil  dikomparasi dengan data aktual atau sebenarnya. Hasil prediksi dari layer 1 dan 2 dengan parameter lainnya yang sama, mendapatkan  hasil  yang  berhimpit  satu  dengan  lainnya,  atau  saling  mendekati.  Besaran  daya  yang dihasilkan  peramalan  satu  jam  ke  depan  mendapatkan  lebih kecil  dari  data  aktual  dari  jam  06.00-21.00, sebaliknya lebih besar pada jam 23.00-00.00 pada hari berikutnya. Berbeda dengan hasil output dengan  2 layer mendapatkan hasil juga lebih kecil dari  data aktual, namun  pada jam 21.00-00.00 lebih besar dari
30 35 40 45 50 55 60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Da y a ( M W ) J a m Aktual 1 Layer 2 Layer 3 Layer
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
data aktual dan lebih besar dibandingkan dari prediksi dengan 1 atau 3 layer . Prediksi dengan JST ini dapat mengidentifikasi pola beban atau karakteristik beban sesungguhnya yaitu data bulan Desember 2017.
Perubahan  beban  di  tiap  waktu  ataupun hari  pada  transformator  tentu  sangat  mempengaruhi  hasil pada  peramalan.  Selain  perubahan  data  yaitu  penurunan beban  data  yang  cukup drastis  pada  jam 17.00- 18.00 dan mengalami kenaikan kedua setelah jam 18.00 membuat, kesalahan peramalan yang lebih besar, dibandingkan  dengan  peramalan  pada  jam  lainnya  ( Gambar  3 ).  Penentuan  parameter layer dan neuron dengan  metode  “ trial  and  error ”  ini,  tentu  juga  sangat  berpengaruh  pada  hasil.  Riset  ini  dapat dikembangkan  dengan  menggunakan  variasi  jumlah neuron dan epoch untuk  meningkatkan  hasil peramalan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat disimpulkan besarnya konsumsi daya listrik yang diukur pada transformator daya, cenderung memiliki pola yang sama, yaitu di hari kerja, akhir pekan dan hari  libur.  Walaupun  besarnya  daya  yang  dikonsumsi  di  hari  akhir  pekan  dan  hari  libur  lebih  kecil dibandingkan hari kerja.   Algoritma  JST feed forward back propagation dengan parameter 100 epoch , 10 neuron, dengan variasi jumlah layer yaitu 1, 2, dan 3 mendapatkan hasil yang memuaskan, dengan metrik kinerja MAPE berturut-turut 5,0053%, 6,8549 %, 7,0453%. Komparasi  secara  grafis hasil prediksi satu hari ke depan dan aktual selama 24 jam, hasil prediksi dari jumlah layer 1 dan 2 mendekati satu dengan yang lainnya. Hanya daya hasil peramalan satu jam ke depan mendapatkan lebih kecil dari data aktual dari jam  06.00-21.00,  sebaliknya  lebih  besar  pada  jam  23.00-00.00  pada  hari  berikutnya.  Hasil  peramalan dengan  2 layer lebih kecil dari data aktual, namun  lebih besar dibandingkan dari prediksi dengan 1 atau 3 layer.

## 5. Referensi
[1] E. Hossain,  M.  R.  Tur, S.  Padmanaban, S.  Ay,  and  I.  Khan,  “Analysis  and  Mitigation  of Power Quality Issues in Distributed Generation Systems Using Custom Power Devices,” IEEE Access , vol. 6, pp. 16816–16833, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2814981.
[2] S. Sulistiyono and H. N. Azis, “Analisis Pengaruh Masa Operasional Terhadap Penurunan Kapasitas Transformator  Distribusi  Di  PT  PLN  (PERSERO),” J.  Teknol.  Elektro ,  vol.  8,  no.  1,  2017,  doi: 10.22441/jte.v8i1.1380.
[3] M.  Danus,  “Aplikasi  Metode  Moving  Average  Terhadap  Peramalan  Beban  Listrik  Jaringan Distribusi 20 Kv Pada Penyulang Simpang Tiga Satu Di Gardu Induk Keramasan,” J. Ampere , vol. 4, no. 1, p. 252, 2019, doi: 10.31851/ampere.v4i1.2877.
[4] H.  Wibowo,  Y.  Mulyadi,  and  A.  Gafar,  “Peramalan  Beban  Listrik  Jangka  Pendek  Terklasifikasi Berbasis Metode Autoregressive Integrated Moving Average,” Electrans , vol. 11, no. 2, pp. 44–50, 2012.
[5] Jimmy Trio Putra, N. Fadhilah, and M. Arrofiq, “Peramalan Beban pada Gardu Induk Mantingan dalam Penentuan Kapasitas Transformator dengan Metode Regresi Linear,” Electrician , vol. 15, no. 2, pp. 64–72, 2021, doi: 10.23960/elc.v15n2.2165.
[6] T. Nisa, R. Siregar, and W. Suliyanti, “Estimasi Daya Beban Listrik Pada Gardu Induk Cengkareng Dengan Menggunakan Metode Time Series Model Dekomposisi,” J. Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 36– 52, 2019.
[7] Muslimin, “Peramalan Beban Listrik Jangka Menengah Pada Sistem Kelistrikan Kota Samarinda,” Jiti , vol. 14, no. 9, pp. 113–121, 2015.
[8] Y.  Triwulan,  N.  Hariyanto,  and  S.  Anwari,  “Peramalan  Beban  Puncak  Listrik  Jangka  Pendek Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Itenas  J.  Online  Inst.  Teknol.  Nas.  J.  Reka Elkomika , vol. 1, no. 4, pp. 2337–439, 2013.
[9] K.  Chapagain,  S.  Kittipiyakul,  and  P.  Kulthanavit,  “Short-term  electricity  demand  forecasting: Impact  analysis  of  temperature  for  Thailand,” Energies ,  vol.  13,  no.  10,  2020,  doi: 10.3390/en13102498.
[10] H. Ettayyebi and K. El Himdi, “Artificial Neural Network for Forecasting One Day Ahead of Global Solar Irradiance,” SSRN Electron. J. , 2018, doi: 10.2139/ssrn.3179472.
[11] I.  Mataram,  “Peramalan  Beban  Hari  Libur  Menggunakan  Artificial  Neural  Network,” Maj.  Ilm. Teknol. Elektro , vol. 7, no. 2, 2013.
[12] E. Yuniarti, Nurmaini, B. Y. Suprapto, and M. Naufal Rachmatullah, “Short Term Electrical Energy Consumption Forecasting using RNN-LSTM,” ICECOS 2019 - 3rd Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Proceeding , pp. 287–292, 2019, doi: 10.1109/ICECOS47637.2019.8984496.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[13] K. Panklib, C. Prakasvudhisarn, and D. Khummongkol, “Electricity Consumption Forecasting in Thailand  Using  an  Artificial  Neural  Network  and  Multiple  Linear  Regression,” Energy  Sources, Part B Econ. Plan. Policy , vol. 10, no. 4, pp. 427–434, 2015, doi: 10.1080/15567249.2011.559520.
[14] V. Mansouri and M. E. Akbari, “Efficient Short-Term Electricity Load Forecasting Using Recurrent Neural Networks,” J. Artif. Intell. Electr. Eng. , vol. 3, no. 9, pp. 46–54, 2014.
[15] A. T. Rahman, N. Hariyanto, and S. Anwari, “Peramalan Beban Puncak Jangka Pendek Khusus Hari Libur Nasional Berbasis Algoritma Fuzzy Subtractive Clustering, Studi Kasus di Jawa  – Bali,” J. Reka Elkomika , vol. 2, no. 2, pp. 119–131, 2014.
[16] A. Yang, W. Li, and X. Yang, “Short-term electricity load forecasting based on feature selection and Least Squares Support Vector Machines,” Knowledge-Based Syst. , vol. 163, pp. 159–173, 2019, doi: 10.1016/j.knosys.2018.08.027.
[17] Y. K. Maju Binoto*, “Peramalan Energi Listrik Yang Terjual Dan Daya Listrik Tersambung Pada Sistem  Ketenaglistrikan  Untuk  Jangka  Panjang  Di  Solo  Menggunakan  Model  Artificial  Neural Network,” Prosiding SNATIF Ke -2 , pp. 235–242, 2015.
[18] Anamika  and  N.  Kumar,  “Market-clearing  price  forecasting  for  Indian  electricity  markets,”  in Advances in Intelligent Systems and Computing , vol. 479, pp. 633–642, doi: 10.1007/978-981-10- 1708-7_72. 2017