## JARINGAN SYARAF TIRUAN
SEBAGAI METODE PERAMALAN BEBAN LISTRIK HARIAN

## DI PT. PISMATEX PEKALONGAN
M. Subhan Maulidin 1) , Luqman Assaffat 2)
1) Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wahid Hasyim Jl. Menoreh Tengah X/22 Sampangan, Semarang aan.subhan18@gmail.com
2) Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Semarang Jl. Kasipah no 12, Semarang assaffat@unimus.ac.id

## ABSTRACT
Load  electricity  forecasting  of    industry  can  provide  an  information  support  to  the  Top Management and other stakeholders in terms of estimating and monitoring the power requirements and  effort  in  providing  it.  With  the  artificial  neural  network  method  as  an  electrical  load forecasting method using the short-term power load forecasting in the industrial sector, is expected load forecasting in this study had an average error is small.
Research on the daily electricity load forecasting in PT. Pismatex Pekalongan using neural networks with daily electricity load data  per hour for one week study. The Result of this study is MAPE of 7.23%.
Keywords: Short-Term Forecasting, Electricity Charges, Neural Network

## 1. LATAR BELAKANG
Beberapa penelitian tentang peramalan beban  listrik  yang  menggunakan  metode jaringan syaraf tiruan sudah banyak dilakukan.  Peramalan  beban  listrik  jangka pendek  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan dilakukan  dengan  data  beban  listrik  harian pada  sistem  tenaga  listrik  di  Mesir  diperoleh kesalahan  rata-rata  sebesar  0,493%    dengan standar  deviasi  2,923%  (Mohamed  dkk, 1998).  Peramalan  beban  listrik  harian  pada suatu  perkotaan  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  diperoleh  kesalahan  rata-rata yang  didapat  sebesar  1,97%  (Beccali,  2004). Philippe  Lauret  dkk  melalukakan  penelitian peramalan  beban  listrik  jangka  pendek
dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan Bayesian  (Philippe  Lauret  dkk,  2008). Perbandingan  penggunaan  metode  jaringan syaraf  tiruan  dan  metode  Fuzzy  Logic  yang menghasilkan  kesimpulan  bahwa  rata-rata kesalahan  adalah  0,5% untuk  jaringan  syaraf tiruan dan 4,91% untuk metode Fuzzy Logic. (A. Badri, 2012).
Penelitian  peramalan  beban  listrik jangka  menengah  menggunakan  jarigan syaraf tiruan menghasilkan rentang kesalahan antara  nilai  minimum  3,25%  dan  nilai maksimum 7,32% (Islam, 1995).
Penggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk memprediksi  beban  listrik  bulanan  dan melihat tren permintaan beban, mendapatkan
hasil  dengan  rentang  kesalahan  antara  nilai minimum 2,08% dan nilai maksimum 6,99% (Romera,    2007).  Untuk  peramalan  beban listrik  jangka  panjang  dengan  data  beban listrik  negara  Taiwan,  diperoleh  kesalahan rata-rata  sebesar  2,22%.  (Chiang  Hsu  dkk, 2003).
Penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya memperlihatkan bahwa jaringan syaraf tiruan mampu digunakan  sebagai  metode  peramalan  beban listrik  yang  menggunakan  data-data  beban listrik  dengan  cakupan  area  yang  luas  (kota, regional dan negara). Dari berbagai penelitian  tersebut  memperlihatkan  pula bahwa kesalahan rata-rata terkecil didapatkan pada  peramalan  beban  listrik  jangka  pendek. Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini mengangkat tema tentang penggunaan jaringan  syaraf  tiruan  sebagai  metode peramalan  beban  listrik  jangka  pendek. Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya adalah data-data beban listrik yang digunakan adalah  data  dengan  cakupan  area  yang  kecil, yaitu  data  beban  listrik  pada  suatu  industri. Peramalan  beban  listrik  pada  suatu  industri dapat  memberikan  suatu  informasi  yang mendukung  terhadap  Top  Management  dan pemangku  kepentingan  lainnya  dalam  hal memperkirakan  dan  memonitor  kebutuhan daya listrik serta usaha dalam menyediakannya  (Sword  dkk,  2008).  Pada penelitian  ini  menggunakan  data-data  beban listrik  harian  PT.  Pismatek  Pekalongan sebagai studi kasusnya.

## 2. TEORI PERAMALAN
Peramalan adalah metode untuk memperkirakan  suatu  nilai  di  masa  depan dengan  dengan  menggunakan  data  di  masa lalu.  Peramalan  juga  dapat  diartikan  sebagai seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di  masa  yang  akan  datang,  sedangkan aktivitas  peramalan  merupakan  sebagai fungsi  bisnis  yang  berusaha  memperkirakan penjualan  dan  penggunaan  suatu  produk sehingga produk-produk tersebut dapat dibuat  dalam  suatu  kuantitas  yang  tepat (Gaspersz, 2004).
Ukuran  akurasi  dari  suatu  metode peramalan  dapat  ditentukan  dengan  nilai Mean Absolute Percentage Error atau MAPE (Wei-Chiang Hong, 2009) yaitu :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑁 𝑦 𝑖 −𝑓 𝑖 𝑦 𝑖 𝑁 𝑖=1 (1)
Keterangan  :
N :  adalah jumlah data dalam periode peramalan y i :  adalah data aktual pada periode ke i f i :  adalah data peramalan pada periode ke i

## 3. JARINGAN SYARAF TIRUAN
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan sistem  komputasi  dengan  arsitektur  dan operasi  yang  diilhami  dari  pengetahuan tentang  sel  syaraf  di  dalam  otak  manausia. Prisip  kerja  tersebut  menjadikan  Jaringan Syaraf Tiruan sangat sesuai untuk menyelesaikan berbagai masalah yang mempunyai  tipe  sama  seperti  otak  manusia dalam  menyelesaikan  masalah  (Laurence,
1994; Siang, 2005). Keberhasilan
penggunaan  metode  jaringan  syaraf  tiruan ditentukan oleh tiga faktor, yaitu :
1. Pola-pola  hubungan  antar  neuron yang disebut arsitektur jaringan
2. Metode penentuan bobot penghubung  yang  disebut  metode pembelajaran (training/learning)
3. Fungsi aktivasi yang digunakan

## 3.1. Neuron
Neuron  adalah  unit  yang  memproses informasi yang menjadi dasar dalam pengoperasian jaringan syaraf tiruan. Neuron terdiri  dari  3  elemen  pembentuk  (Laurence, 1994; Siang, 2005) :
a. Himpunan  unit-unit  yang  dihubungkan dengan jalur koneksi. Jalur-jalur tersebut memiliki  bobot/kekuatan  yang  berbeda- beda.  Bobot  yang  bernilai  positif  akan memperkuat  sinyal  dan  yang  bernilai negatif  akan  memperlemah  sinyal  yang dibawa .
b. Suatu  unit  penjumlah  yang  akan menjumlahkan  input-input  sinyal  yang sudah dikalikan dengan bobotnya.
c. Fungsi aktivasi yang menentukan keluaran dari sebuah neuron.
3.2. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Berdasarkan  jumlah  lapis  (layer), arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori  yaitu jaringan lapis tunggal (single layer network), di  mana  semua  unit  input dalam  jaringan  ini dihubungkan  dengan  semua  unit  output, meskipun  dengan  bobot  yang  berbeda-beda dan  jaringan  lapis  jamak  (multi  layer network)  yang  merupakan  perluasan  dari single layer. Jaringan layar jamak memperkenalkan  satu  atau    lebih  layer tersembunyi (hidden layer) yang  mempunyai simpul  yang  disebut  neuron  tersembunyi (Laurence, 1994). Gambar 1.a
memperlihatkan single layer network, sedangkan  gambar  1.b.  memperlihatkan multilayer network.
Berdasarkan arah aliran sinyal masukan,  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas yang  berbeda,  yaitu  jaringan  umpan  maju (Feedforward  Network)  dan  jaringan  dengan umpan  balik  (Recurrent  Network).  Pada Feedforward  Network,  sinyal  mengalir  dari unit  input  ke  unit  output  dalam  arah  maju, sedangkan  pada  jaringan  recurrent  terdapat neuron  output  yang  memberikan  sinyal  pada unit  input  yang  sering  disebut  feedback  loop (Laurence, 1994).
a). Single layer network b). Multi layer network Gambar 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan

## 3.3. Backpropagation
Backpropagation  adalah  sebuah metode  sistematik  untuk  pelatihan  pada jaringan  saraf  tiruan  multilayer.  Metode ini  memiliki  dasar  matematis  yang  kuat, obyektif  dan  algoritma  ini  mendapatkan bentuk  persamaan  dan  nilai  koefisien dalam  formula  dengan  meminimalkan jumlah kuadrat  galat error melalui model yang dikembangkan (Judith, 1990; Siang, 2005).
Backpropagation memiliki beberapa unit neuron yang ada dalam satu atau  lebih  layar  tersembunyi.  Gambar  2 adalah arsitektur backpropagation dengan n  buah  masukan  (ditambah  sebuah  bias), sebuah lapis tersembunyi yang terdiri dari lebih  dari  satu  neuron  serta  m  buah  unit keluaran (Chiang Hsu dkk, 2003).

## 4. DATA PELATIHAN JARINGAN SYARAT TIRUAN
Penelitian  ini  menggunakan  data beban  listrik  harian  PT.  Pismatex Pekalongan.  Data  pelatihan  jaringan syaraf tiruan diambil dari data hari Senin tanggal  7  April  2014  sampai  Minggu  13 April 2014, dengan perubahan data beban per  setiap  jam,  seperti  yang  ditunjukkan pada tabel 1.
Berdasarkan  tabel  1,  jumlah  data pelatihan  sebanyak  7x24=168  data. Sebagai  data  input  pelatihan  adalah  data hari  Senin  07/04/2014  jam  00.00  sampai Minggu 13/04/2014 jam 22.00 (167 data). Sedangkan  sebagai  data  target  pelatihan adalah  data  hari  Senin  07/04/2014  jam 01.00  sampai  Minggu  13/04/2014  jam
23.00 (167 data)
Tabel 1.Data Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan : Beban Listrik Harian (kWH)
Waktu Senin Selasa Rabu Kamis Jum'at Sabtu Minggu 07/04/14 08/04/14 09/04/14 10/04/14 11/04/14 12/04/14 13/04/14 00.00 119,00 142,00 128,00 92,00 141,00 149,00 128,00 01.00 119,00 135,00 134,00 86,00 129,00 132,00 123,00 02.00 108,00 112,00 134,00 70,00 131,00 117,00 112,00 03.00 107,00 107,00 119,00 54,00 114,00 115,00 109,00 04.00 90,00 86,00 97,00 45,00 91,00 91,00 94,00 05.00 101,00 91,00 89,00 49,00 88,00 103,00 91,00 06.00 107,00 96,00 127,00 97,00 100,00 105,00 109,00 07.00 140,00 133,00 148,00 134,00 129,00 129,00 121,00 08.00 143,00 152,00 132,00 136,00 148,00 153,00 144,00 09.00 144,00 144,00 150,00 139,00 149,00 148,00 131,00 10.00 141,00 134,00 131,00 130,00 131,00 131,00 125,00 11.00 135,00 130,00 136,00 137,00 136,00 136,00 135,00 12.00 126,00 118,00 119,00 138,00 120,00 120,00 130,00 13.00 123,00 111,00 104,00 108,00 115,00 115,00 106,00 14.00 107,00 130,00 139,00 120,00 112,00 112,00 136,00 15.00 135,00 150,00 152,00 134,00 149,00 149,00 148,00 16.00 144,00 126,00 149,00 152,00 136,00 136,00 153,00 17.00 127,00 137,00 136,00 134,00 133,00 133,00 133,00 18.00 137,00 122,00 137,00 121,00 132,00 132,00 134,00 19.00 131,00 132,00 137,00 142,00 132,00 132,00 143,00 20.00 124,00 110,00 112,00 127,00 103,00 103,00 116,00 21.00 115,00 102,00 121,00 110,00 111,00 111,00 121,00 22.00 105,00 135,00 128,00 115,00 114,00 114,00 124,00 23.00 146,00 143,00 142,00 145,00 146,00 146,00 144,00

## 5. PELATIHAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Desain pelatihan jaringan syaraf tiruan
dimulai dengan membangun network dengan parameter sebagai berikut :
1.  Tipe Jaringan : Feed-Forward Backprop 2.  Fungsi Pelatihan  : Train Levenberg- Marquardt 3.  Fungsi Pembelajaran : LEARNGDM 4.  Fungsi Performance : MSE (Mean Square Error) 5.  Jumlah  Hidden Layer : 1 (Satu) 6.   Jumlah Neuron : 2 (Dua) 7.  Fungsi Transfer : TANSIG (Logaritmik Bipolar)
Setelah  dilakukan  proses  pelatihan,
dihasilkan parameter sebagai berikut :
1. Epoch = 107 iterasi, menyatakan jumlah perulangan pembelajaran. Pada pelatihan ini  proses  pembelajaran  berhenti setelah  terjadi  perulangan  sebanyak 107 kali
2. Time  =  1  detik,  menyatakan  waktu yang  ditempuh  oleh  Matlab  dalam melakukan pembelajaran
3. Performance  =  222,  menyatakan kualitas  hasil  pembelajaran,  makin dekat dengan nol kualitasnya semakin baik 4. Gradient = 2,40, menyatakan kemiringan antara satu iterasi dengan iterasi  berikutnya.  Pembeljaran  akan berhenti  jika  kemiringan  sudah  tidak berubah
5. Mu = 1,0, menyatakan nilai error nya adalah  1,  nilai  yang  paling  baik adalah 0.
6. Validation  Check  =  6,  menyatakan apakah proses pembelajaran
mengarah  pada  tujuan  yang  tepat atau menyimpang. 6 kali cek validasi dilakukan pada pembelajara ini.

## 6.    HASIL  PERAMALAN  BEBAN LISTRIK
Peramalan beban listrik yang dilakukan adalah pada hari Senin tanggal 14  April  2014,  dari  puluk  00.00  sampai pukul  23.00,  kemudian  dibandingkan dengan  data  beban  secara  nyata  pada
tanggal  tersebut.  Tabel  2  di  bawah  ini memeprlihatkan  hasil  peramalan,  data
nyata dan nilai MAPE.
Tabel 2. Hasil peramalan yang dibandingkan dengan data nyata
No Waktu Data Nyata (y i ) Peramalan (f i ) 𝑦 𝑖 − 𝑓 𝑖 𝑦 𝑖 − 𝑓 𝑖 𝑦 𝑖 𝑀𝐴𝑃𝐸 (%) (kWH) (kWH) 1 00.00 132,00 126,00 6,00 0,045 4,545 2 01.00 126,00 123,00 3,00 0,024 2,381 3 02.00 106,00 116,00 10,00 0,094 9,434 4 03.00 104,00 113,00 9,00 0,087 8,654 5 04.00 97,00 102,00 5,00 0,052 5,155 6 05.00 86,00 99,00 13,00 0,151 15,116 7 06.00 94,00 113,00 19,00 0,202 20,213 8 07.00 120,00 122,00 2,00 0,017 1,667 9 08.00 137,00 133,00 4,00 0,029 2,920 10 09.00 133,00 127,00 6,00 0,045 4,511 11 10.00 128,00 124,00 4,00 0,031 3,125 12 11.00 129,00 129,00 0,00 - - 13 12.00 131,00 127,00 4,00 0,031 3,053 14 13.00 111,00 111,00 0,00 - - 15 14.00 101,00 130,00 29,00 0,287 28,713 16 15.00 132,00 134,00 2,00 0,015 1,515 17 16.00 152,00 136,00 16,00 0,105 10,526 18 17.00 138,00 128,00 10,00 0,072 7,246 18 18.00 129,00 129,00 0,00 - - 20 19.00 144,00 133,00 11,00 0,076 7,639 21 20.00 134,00 119,00 15,00 0,112 11,194 22 21.00 111,00 122,00 11,00 0,099 9,910 23 22.00 113,00 124,00 11,00 0,097 9,735 24 23.00 142,00 133,00 9,00 0,063 6,338 Nilai Rata-Rata MAPE (%) 7,233
Dari  tabel  hasil  peramalan  dengan jaringan  syaraf  tiruan  serta  dibandingkan dengan  data  beban  aktualnya  pada  hari Senin  14/04/2014,  didapatkan  MAPE terkecil  adalah  0%  sedangkan  MAPE terbesar  adalah  28,71%.  Sehingga  rata- rata MAPE pada penelitian menggunakan
jaringan  syaraf  tiruan  ini  adalah  7,233%. Hasil rata-rata MAPE tidak sesuai dengan hipotesis  yang  di  inginkan,  karena  untuk peramalan  beban  listrik  jangka  pendek yang menggunakan jaringan syaraf tiruan yang  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti
sebelumnya  rata-rata  mempunyai  MAPE kurang dari 2%.

## 7. KESIMPULAN
Penggunaan  jaringan  syaraf  tiruan untuk  peramalan  beban  listrik  jangka pendek  dengan  cakupan  data  beban  area kecil,  sebagai  studi  kasus  beban  harian PT.  Prismatex  Pekalongan,  tidak  sesuai dengan hipotesis yang diharapkan, karena hasil  rata-rata  MAPE  pada  penelitian sebesar 7,233%.

## 8. SARAN
MAPE  yang  besar  kemungkinan disebabkan  oleh  variabel  data  pelatihan hanya  dari  data time  series beban  listrik harian.  Disarankan  untuk  melanjutkan penelitian dengan variabel yang
kemungkinan  mempengaruhi  konsumsi
daya  listrik  pada  pabrik,  salah  satunya adalah variabel kapasitas produksi pabrik.

## 9. DAFTAR PUSTAKA
Badri, Z. Ameli, A.Motie Birjandi, 2011,
Application  of  Artificial  Neural Networks and Fuzzy logic Methods for  Short  Term  Load  Forecasting, Energy  Procedia  14  (2012)  1883  –
1888
Sword,  E.  Coyle,  B.  Norton,  2008,  An Enterprise-Information System, Applied Energi 85, 61-69
Che-Chiang  Hsu,  Chia-Yon  Chen,  2003,
Regional load forecasting in Taiwan-applications  of  artificial neural networks, Energy
Conversion  and  Management  44 1941–1949
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 networks,  Computers  &  Industrial Engineering 52, 336–343
E. A.  Mohamed, M. M. Mansour, S.  EI- Debeiky,  K.  G.    Mohamed,  1998, Egyptian  Unified  Grid  hourly  load forecasting    using    artificial  neural network,  Electrical    Power  & Energy  Systems,  VoI.    20,  No.  7, pp. 495-500
Fausett, Laurence, 1994, Fundamentals of Neural Networks, PrenticeHall,
New Jersey
Jong  Jek  Siang,  2005,  Jaringan  Syaraf
Tiruan dan Pemrogramannya
Menggunakan  MATLAB,  Penerbit ANDI, Yogyakarta
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
Philippe  Lauret,  Eric  Fock,  Rija  N.
Randrianarivony, Jean-Franc Manicom-Ramsamy, 2008, Bayesian  neural  network  approach to  short  time  load  forecasting, Energy Conversion and
Management 49, 1156–1166
Syed    M.    Islam,    Saleh    M.    A1-Alawi,
Khaled    A.    Ellithy,  1995, Forecasting  monthly  electric  load and    energy    for    a    fast    growing utility    using    an    artificial    neural network,  Electric    Power    Systems Research  34, 1- 9
Vincent  Gaspersz,  2004, Production Planning  and  Inventory  Control,
PT. Gramedia, Jakarta