## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649

## Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Joliando Pulungan 1 , Rice Novita 2
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850312274@students.uin-suska.ac.id, 2 rice.novita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: joliando2017@gmail.com Submitted: 09/06/2022 ; Accepted: 29/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Perusahan listrik negara berperan penting dalam pelayanan distribusi energi listrik. Unit Layanan Pembantu (ULP) Bagan Batu  adalah  salah  satu  ULP  yang  berperan  penting  dalam  pendisribusian  energi  listeik  wilayah  Bagan  Batu.  Seiring  dengan peningkatan jumlah pelanggan setiap tahun menimbulkan masalah permintaan energi listrik yang berubah dan bertambah setiap tahun. Untuk memprediksi kebutuhan energi listrik jangka pendek maka penelitian ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation  dengan  bantuan  tool  MATLAB  R2015B.  Data  penelitian  untuk  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  ini menggunakan history energi terjual (kWh) 10 tahun terakhir dengan variabel lain yang terdiri atas pelanggan rumah tangga, bisnis, sosial, industri, pertumbuhan penduduk, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Hasil penelitian menghasilkan prediksi energi listrik 3 tahun mendatang tahun 2022 hingga tahun 2024. Penelitian ini menghasilkan model arsitektur terbaik 6-6-1 dengan error terkecil Mean Square Error MSE sebesar 0.003312731 dan menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6%. Penelitian mengimplikasikan manfaat bagi stakeholder untuk mengambil tindakan terhadap penyediaan energi listrik.
Kata Kunci: Backpropagation; Jaringan Syaraf Tiruan;  Kebutuhan Energi Listrik; MATLAB; Prediksi
Abstract −Government owned company of electricity play an important role in the distribution of electrical energy services. The Bagan Batu Auxiliary Service Unit (ULP) is one of the ULPs that plays an important role in the distribution of electrical energy in the Bagan Batu area. Along with the increase in the number of customers every year, the problem of demand for electrical energy changes  and  increases  every  year.  To predict  short-term  electrical  energy needs,  this  study uses  the  Backpropagation  Artificial Neural Network method with the help of the MATLAB R2015B tool. The research data for training and network testing uses the history  of  energy  sold  (kWh)  for  the  last  10  years  with  other  variables  consisting  of  household  customers,  business,  social, industrial,  population  growth,  Gross  Regional  Domestic  Product  (GRDP).  The  results  of  the  research  produce  predictions  of electrical energy for the next 3 years from 2022 to 2024. This research produces the best architectural model 6-6-1 with the smallest MSE error of 0.003312731 and produces Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 6%. The research implies benefits for stakeholders to take action on the provision of electrical energy.
Keywords : Artificial Neural Network; Backpropagation; Electricity Demand; MATLAB; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Energi  listrik  memiliki  posisi  yang  sangat  penting  di  masyarakat  serta  menjadi  tolok  ukur  kesejahteraan, perkembangan,  serta  pertumbuhan  perekonomian  suatu  wilayah  [1].  Semakin  tinggi  kesejahteraan,  perkembangan perekonomian mengakibatkan kebutuhan energi listrik bertambah dan meningkat setiap tahunnya [2][3]. Berdasarkan data Laporan Energi Terjual ULP Bagan Batu selama 10 tahun terakhir (2012 – 2021), terdapat peningkatan jumlah pelanggan  dan  konsumsi  energi  listrik.  Pelanggan  sektor  sosial  mengalami  peningkatan  rata-rata  14%,  pelanggan sektor rumah tangga mengalami peningkatan rata – rata 12%, pelanggan sektor bisnis mengalami peningkatan rata- rata 7%, dan pelanggan sektor industri mengalami peningkatan rata-rata 34%. Peningkatan rata – rata pelanggan sektor sosial, rumah tangga dan industri dalam kurun waktu 10 tahun mencapai 17% dan peningkatan penggunaan energi listrik dalam kurun waktu 10 tahun mencapai 8%.
Meningkatnya  pertumbuhan  pelanggan  setiap  tahunnya  akan  menimbulkan  permintaan  energi  listrik bertambah dan tidak dapat diketahui dengan pasti sehingga mampu mengakibatkan penyaluran energi listrik menjadi terganggu dan merugikan bidang perokonomian serta kegiatan masyarakat [4]. Untuk mengetahui permintaan energi listrik  yang  dibutuhkan maka  perlu  dilakukan  prediksi  [5].  Memprediksi  kebutuhan  energi  listrik  dapat  digunakan sebagai referensi bagi PT. PLN untuk melakukan perencanaan ideal untuk meminimalisir dan menghindari kerugian [6].  Dengan  terprediksinya  kebutuhan  energi  listrik  di  tahun  yang  akan  datang  maka  PLN  dapat  melakukan perencanaan ketenaga listrikan sesuai dengan kebutuhan energi listrik [7].
Perencanaan sistem ketenaga listrikan membutuhkan hasil prediksi kebutuhan energi listrik untuk menentukan kapasitas, jenis pembangkit tenaga listrik dan biaya pendapatan dari penjualan energi listrik yang sesuai berdasarkan hasil preiksinya guna menghindari kerugian karena dalam pengembangan sistem ketenag listrikan, jika energi yang dimiliki berlebih dan yang dipakai hanya sedikit otomatis merugikan biaya pengembangannyaa serta jika energi listrik kurang  dan  permintaan  berlebih  maka  akan  merugikan  penjualan  energi  listrik  dan  perekonomian  daerahnya  [8]. Prediksi kebutuhan energi listrik dapat dilakukan menggunakan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) yaitu dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) [9].
JST merupakan algoritma yang bekerja menyerupai cara kerja syaraf biologi manusia dan banyak digunakan untuk melakukan prediksi [10]. JST dapat melakukan prediksi kebutuhan energi yang akan datang berdasarkan data konsumsi  energi  terjual  terdahulu  [11].  Metode  JST  memiliki  2  model  algoritma  yaitu Recurrent  Neural  Network (RNN)  dan FeedForward  Neural  Network (FFNN),  salah  satu  algoritma  FFNN  adalah Backpropagation yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
merupakan  algoritma  sederhana  namun  mampu  menyelesaikan  permasalahan  data  runtutan  waktu  [12].  Algoritma backpropagation melakukan pembelajaran pola berdasarkan data set  historis kejadian yang telah terjadi sebelumnya [13]. Jaringan syaraf tiruan dengan metode algoritma Bacpropagation mampu melakukan prediksi dengan baik [14]. Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Permadi  dkk.  (2021),  penelitian  mengenai  perbandingan algoritma K-Nearest Neighbor dan Backpropagation Neural Network untuk mengetahui prediksi diabetes tahap awal memperoleh hasil yang menunjukkan metode backpropagation merupakan model terbaik dalam melakukan prediksi dengan  akurasi  90%  dan  K-Nearest  Neighbor  memiliki  akurasi  83.75%  [15].  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Yuliawati  dkk.  (2019),  penelitian  mengenai  perbandingan  metode  Backpropagation  Neural  Network  dan  Fuzzy Wavelet  untuk  mengetahui  pemodelan  peramalan  nilai  tukar  dolar  terhadap  rupiah  memperoleh  hasil  yang menunjukkan  backpropagation  merupakan  model  terbaik  dalam  melakukan  prediksi  dengan  hasil  MAPE backpropagation  0.56%  dengan  arsitektur  2-25-1  dan  algiritma  Fuzzy  Wavelet  dengan  hasil  MAPE  2.56%  [16]. Penelitian lain yang dilakukan oleh Tantyo dkk. (2021), penelitian mengenai perbandingan metode Holt-Winters dan Backpropagation untuk memprediksi stok barang memperoleh hasil bahwa backpropagation merupakan metode lebih baik dengan nilai MAD 0.00057201 dan metode Holt-Winters dengan hasil MAD 1.7963 [17].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Wijaya  (2019),  penelitian  mengenai  Artificial  Neural  Network menggunakan metode Backpropagation untuk prediksi beban pemakaian listrik memperoleh  hasil dengan baik dengan nilai MSE 0.00095761 dan akuasi 96,48% pada arsitektur 12-10-1 [18]. Penelitian lain yang dilakukan oleh Irfan dkk. (2020),  penelitian  mengenai  prediksi  perkembangan  jumlah  pelanggan  listrik  menggunakan  algoritma backpropagation  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  backpropagation  efektif  untuk  memprediksi  perkembangan pelanggan  serta  arsitektur  jaringan  terbaik  4-4-1  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  mencapai  63%[19].  Dari  uraian permasalahan  yang  ada  maka  perlu  dilakukan  prediksi  energi  listrik.  Peneliti  melakukan  prediksi  energi  listrik menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi permintaan kebutuhan energi listrik tahun 2022-2024 pada PT. PLN ULP. Bagan Batu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, Peneliti menyusun kerangka kerja penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa,  kerangka  kerja  penelitian  merupakan  tahapan  yang  dilakukan peneliti  dalam  melakukan  penelitian.  Pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  tahapan  yang  dimulai  dari  proses identifikasi permasalahan. Tahapan selanjutnya, peneliti melakukan studi literature terkait dengan permasalahan serta teori – teori yang berkaitan dengan topik penelitian mengenai prediksi kebutuhan energi listrik menggunakan metode jaringan  syaraf  tiruan  bersumber  dari  jurnal,  buku  dan  sumber  lain  yang  terpercaya.  Tahapan  selanjutnya  peneliti melakukan pengumpulan data sebagai bahan penelitian. Tahapan selanjutnya, peneliti melakukan pra proses data dan membagi data menjadi data latih dan data uji. Tahapan selanjutnya, peneliti melakukan perancangan arsitektur dan parameter  jaringan.  Tahapan  selanjutnya,  peneliti  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  dengan  arsitektur  yang dirancang menggunakan software MATLAB. Kemudian, peneliti melakukan evaluasi hasil pengujian yang dilakukan dengan mempertimbangkan nilai kesalahan pengujian. Tahapan terakhir yang dilakukan oleh peneliti yaitu menarik kesimpulan dari hasil evaluasi pengujian.

## 2.2 Prediksi Energi Listrik
Prediksi ( forecasting ) merupakan kegiatan meramalkan atau memperkirakan kejadian atau pola yang belum terjadi dan akan terjadi di masa yang akan datang. Prediksi dilakukan dengan menggunakan data atau variable yang telah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
terjadi  sebelumnya  yang  kemudian  data  tersebut  digabungkan  dengan  suatu  metode  prediksi  sehingga  mampu memproses data yang telah terjadi sebelumnya dan menghasilkan hasil prediksi [2]. Jika dilihat berdasarkan rentang waktu prediksi, dalam memprediksi dapat dikelompokkan menjadi prediksi jangka pendek, prediksi jangka menengah, dan prediksi jangka panjang [5]. Faktor pengaruh kebutuhan energi listrik diantaranya faktor pertumbuhan ekonomi, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), pertumbuhan penduduk [20] [21].

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syafaf tiruan (Artificial Neural Network) merupakan sebuah model pemeroesan pengetahuan atau informasi yang cara kerjanya mirip seperti sistem syaraf biologis pada manusia [21]. Jaringan syaraf tiruan mampu melakukan pembelajaran dari data yang ada dan menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat [22]. Algoritma backpropagation adalah algoritma pada jaringan syaraf tiruan yang umumnya dipakai pada tipe layar jamak yang berfungsi merubah nilai  setiap  bobot  yang  terhubung  pada  layar  tersembunyi  dan  layar  keluaran.[12].  Secara  umum  algoritma backpropagation meliputi [18]: a. Inisialisasi yaitu, memberikan parameter meliputi bobot, target, laju pembelajaran, threshold, inputan.
b. Activation yaitu, tahap setelah inisialisasi dengan melanjutkan penentuan output aktual pada layar tersembunyi kemudian melakukan perhitungan output aktual pada layar keluaran.
c. Pelatihan Bobot yaitu, melakukan tahapan perhitungan error gradient pada layar keluaran dan layar tersembunyi.
d. Iterasi yaitu, tahapan perulangan hingga mencapai nilai error terkecil.

## 2.5 Pengumpulan Data
Data  penelitian  yang  digunakan  diambil  dari  dua  sumber  utama  yaitu  data  pertumbuhan  penduduk,  data  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang berasal dari website resmi Badan Pusat dan Statistik (BPS) tahun 2012 hingga tahun  2021  serta  data  energi  terjual  yang  diperoleh  dari  ULP  Bagan  Batu  tahun  2012  hingga  tahun  2021.  Sektor pelanggan yang menjadi penelitian terdiri atas pelanggan sektor sosial, pelanggan sektor rumah tangga, pelanggan sektor bisnis, dan pelanggan sektor industri.

## 2.6 Pra Proses Data
Pra proses data adalah tahapan yang dilakukan untuk mengolah data atau menormalisasikan data sesuai dengan bentuk data yang dibutuhkan, seperti membuang data yang tidak dibutuhkan. Data pertumbuhan penduduk, PDRB dan data pelanggan listrik yang digunakan dalam penelitian diberi label variabel. Variabel data penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Data Variabel Data Keterangan X1 Pelanggan Sektor Sosial X2 Pelanggan Sektor Rumah Tangga X3 Pelanggan Sektor Bisnis X4 Pelanggan Sektor Industri X5 Pertumbuhan Penduduk X6 PDRB Y Target
Setelah melakukan normalisasi dan pelabelan data, data yang digunakan ditransformasikan menjadi data yang lebih kecil dengan range 0 hingga 1 menggunakan min-max normalization.
𝑋′ = (𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛)
(𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛) (𝑎 − 𝑏) + 𝑏 (1)
Untuk  mengembalikan  nilai  hasil  transformasi  data  menjadi  nilai  awal  dapat  dilakukan  menggunakan  cara denormalisasi data.
𝑥 = 0,5(𝑥 ′ + 1)(𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (2)
Setelah  data  ditransformasikan  kedalam  bentuk  yang  lebih  kecil  dengan range 0  hingga  1,  kemudian  data penelitian dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih yang digunakan yaitu data pertumbuhan penduduk, PDRB dan data pelanggan listrik sektor sosial, rumah tangga, bisnis dan industri tahun 2012 hingga tahun 2021. Kemudian data  uji yang  digunakan yaitu  data pertumbuhan penduduk,  PDRB  dan  data  pelanggan  listrik  sektor  sosial, rumah tangga, bisnis dan industri tahun 2019 hingga tahun 2021.
2.7 Perancangan Parameter dan Arsitektur Jaringan
a. Perancangan Arsitektur

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
Perancangan arsitektur dilakukan untuk menemukan arsitektur terbaik yang dapat digunakan dalam melakukan prediksi. Pada penelitian ini arsitektur jaringan yang dirancang terdiri atas arsitektur jaringan 6-3-1, arsitektur 6- 5-1, arsitektur 6-7-1, arsitektur 6-10-1, arsitektur 6-6-1, arsitektur 6-12-1, arsitektur 6-15-1 dan arsitektur 6-20-1.
b. Perancangan Parameter
Perancangan parameter dilakukan untuk menyesuaikan arsitektur jaringan pada software MATLAB, penyesuaian pada fungsi pembelajaran, penyesuaian pada fungsi pelatihan yang dirancang untuk melakukan pelatihan. Pada penelitian  ini  menggunakan  fungsi  pembelajaran learngd dan  fungsi  pelatihan traingd dengan epoch 1000 dan learning  rate 0.01.  Dalam  jaringan  syaraf  tiruan  berfungsi  sebagai  parameter  penting  dalam  pembentukan arsitektur jaringan yang berada di lapisan tersembunyi [22]. Untuk menentukan output keluaran neuron digunakan fungsi aktivasi [23]. Rumus sigmoid fungsi aktivasi sigmoid biner:
𝑓(𝑥) = 1 1+𝑒−𝑥 (3)

## 2.6 Pelatihan dan Pengujian Jaringan
Pelatihan jaringan dilakukan dengan  tujuan untuk mendapatkan model yang sesuai untuk pengujian data, sehingga hasil  pengujian  akan  menghasilkan  hasil  keluaran  prediksi  yang  diharapkan.  Pengujian  dan  pelatihan  jaringan dilakukan  pada  arsitektur  jaringan  6-3-1,  arsitektur  6-5-1,  arsitektur  6-7-1,  arsitektur  6-10-1,  arsitektur  6-6-1, arsitektur 6-12-1, arsitektur 6-15-1 dan arsitektur 6-20-1 menggunakan software MATLAB.

## 2.7 Evaluasi Pelatihan dan Pengujian
a. Mean Square Error (MSE)
Mean  Square  Error (MSE)  adalah  cara  dalam  menghitung  nilai error dari  suatu  perhitungan  prediksi  untuk menghitung sebrapa akurat hasil dari peramalan. MSE bekerja dengan cara menghitung jumlah atau sisa kesalahan, caranya adalah dengan mengkuatratkan error pada setiap periode peramalan. Pada model perhitungan ini, nilai error akan bernilai besar dikarekan nilainya dikuatdarkan sebagaimana rumus dalam menghitung MSE [10]:
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑃𝑡−𝐴𝑡)2 𝑛 (4)
b. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  adalah  model  perhitungan  untuk  menghitung  akurasi  persentase  kesalahan  pada  prediksi  dengan perbandingan data aktual dengan data prediks. Nilai MAPE akurat jika nilai hasil perhitungannya mendekati 0 (nol). Untuk menghitung nilai MAPE dapat dilakukan dengan menggunakan rumus [24]:
𝑀𝐴𝑃𝐸  =
∑ ( 𝐴𝑡+𝐹𝑡 𝐴𝑡 )100 𝑛 𝑡=1 𝑛 (5)
Terdapat rentang penilaian pada MAPE yang mengklasifikan nilai akurasinya yang dapat dilihat dalam Tabel 2 di bawah ini [24]:

## Tabel 2. Rentang Akurasi MAPE

## 2.8 Hasil Penelitian
Tahapan hasil penelitian merupakan tahapan hasil prediksi energi listrik tahun 2022 hingga tahun 2024. Hasil prediksi diperoleh  berdasarkan  tahapan  evaluasi  pengujian  yang  dilakukan  untuk  menilai  kesalahan  yang  paling  kecil menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  energi  terjual  yang  diperoleh  dari  ULP  Bagan  Batu,  data pertumbuhan penduduk, dan data PDRB yang diperoleh dari BPS. Data yang digunakan merupakan data 10 tahun lalu.  Data  penelitian  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  yang  ditransformasikan  menggunakan min-max normalization. Setelah  data  ditransformasi,  data  diujikan  dengan  arsitektur  jaringan  yang  dirancang.  Data  hasil pengujian dianalisa untuk melihat nilai kesalahan dan akurasi kesalahan terkecil menggunakan MSE dan MAPE untuk menentukan arsitektur terbaik yang nantinya akan menghasilkan hasil prediksi terbaik pada penelitian.
Nilai MAPE Keterangan 0-10% Sangat Baik 10-20% Baik 20-50% Bisa Digunakan > 50% Tidak Dapat Digunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649

## 3.1 Data Penelitian
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  energi  terjual  yang  diperoleh  dari  ULP  Bagan  Batu,  data pertumbuhan penduduk dan data PDRB yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Data penelitian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Penelitian Bulan ke- Pelanggan Sosial Pelanggan Rumah Tangga Pelanggan Bisnis Pelanggan Industri Pertumbuhan Penduduk PDRB Penggunaan Energi Listrik 1 636 20161 4443 6 592403 58953747 7264633 2 1360 60946 6397 6 592403 58953747 11838724 3 674 25309 4528 6 592403 58953747 6913280 4 1360 60946 6397 6 592403 58953747 11838724 5 699 30989 4496 6 592403 58953747 8009835 6 702 31454 4502 6 592403 58953747 8276309 7 710 32305 4518 6 592403 58953747 8071424 8 717 32630 4541 6 592403 58953747 8337488 … … … … … … … … 120 2319 96156 8548 14 651653 55531057 16960772
Berdasarkan Tabel 2 diketahui data yang digunakan dalam penelitian yaitu data pelanggan listrik pada sektor sosial, rumah tangga, bisnis, industri serta data pertumbuhan penduduk, PDRB dan penggunaan energi listrik dalam bentuk data perbulan. Data yang digunakan yaitu data 10 tahun namun dalam bentuk data perbulan sehingga jumlah data yaitu 120 data.
a. Transformasi Data Latih .
Pada penelitian ini, data latih yang digunakan adalah data energi terjual, data pertumbuhan penduduk dan data PDRB. Transformasi data latih dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Transformasi Data Latih Bulan ke- X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 1 0 0 0 0.3836536 0 0.46215783 0.141559185 2 0.43018415 0.5366828 0.45167826 0.3836536 0 0.46215783 0.515175613 3 0.02257878 0.0677419 0.019653179 0.3836536 0 0.46215783 0.11286031 4 0.43018415 0.5366828 0.45167826 0.3836536 0 0.46215783 0.515175613 5 0.03743315 0.1424838 0.012254335 0.3836536 0 0.46215783 0.20242805 6 0.03921566 0.1486012 0.01364168 0.3836536 0 0.46215783 0.224193921 7 0.04396913 0.1597997 0.01734104 0.3836536 0 0.46215783 0.20745873 8 0.04812832 0.1640764 0.02265896 0.3836536 0 0.46215783 0.22919104 … … … … … … … … 120 1 1 0.94913298 1 0.485280922 0.344091489  0.933549788
Tabel 3 adalah hasil transformasi data latih. Data yang digunakan merupakan data 10 tahun yaitu tahun 2012 hinnga tahun 2021 namun dalam bentuk data perbulan. Maka jumlah data pelatihan yaitu 120 data.
b. Transformasi Data Uji
Pada penelitian ini, data uji yang digunakan adalah data energi terjual, data pertumbuhan penduduk dan data PDRB. Transformasi data uji dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Transformasi Data Uji Bulan ke- X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 85 0.62626266 0.7234689  0.69109826  0.307692308 1 0.030383207  0.623890966 86 0.63458115 0.7271928  0.69988433  0.384615385 1 0.030383207  0.540626061 87 0.64289954 0.7315746  0.71352602  0.384615385 1 0.030383207  0.677969442 88 0.65240647 0.7379307  0.72161847  0.384615385 1 0.030383207  0.650799882 89 0.68033279 0.7481019  0.73248559  0.461538462 1 0.030383207  0.643571764 90 0.66131903 0.7547734  0.74450861  0.461538462 1 0.030383207  0.731650132 91 0.66131903 0.7547734  0.74450861  0.461538462 1 0.030383207  0.731650132 92 0.68033279 0.7609449  0.75930638  0.461538462 1 0.030383207 0.7396659 … … … … … … … …

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
120 1 1 0.94913298 1 0.485280922 0.344091489  0.933549788
Tabel  4  adalah  hasil  transformasi  data  uji.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  3  tahun  yaitu  tahun  2019 hinnga tahun 2021 namun dalam bentuk data perbulan. Maka jumlah data uji yaitu 36 data.

## 3.2 Hasil Pengujian
Pada penelitian ini, hasil pengujian diperoleh dari hasil pengujian data yang telah ditransformasikan dengan arsitektur jaringan yang telah dirancang. Hasil pengujian data dengan arsitektur jaringan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Target Arsitektur 6-3-1 Arsitektur 6-5-1 Arsitektur 6-7-1 Arsitektur 6-10-1 Arsitektur 6-6-1 Arsitektur 6-12-1 Arsitektur 6-15-1 Arsitektur 6-20-1 0.623890 966 0.680538 319 0.607625 88 0.508614 594 0.619155 734 0.605786 102 0.698537 969 0.716902 405 0.500494 995 0.540626 061 0.704277 814 0.603538 401 0.508169 679 0.619181 542 0.640910 822 0.722264 452 0.742955 469 0.500368 686 0.677969 442 0.705346 068 0.603239 881 0.508386 607 0.617940 185 0.641519 108 0.725668 24 0.746220 264 0.500346 095 0.650799 882 0.705520 117 0.603209 084 0.508587 258 0.616479 318 0.644194 312 0.729422 906 0.749892 496 0.500321 614 0.643571 764 0.722984 073 0.600843 783 0.508677 764 0.613943 544 0.694184 41 0.757784 102 0.775925 672 0.500220 505 0.731650 132 0.724798 624 0.595405 167 0.508627 001 0.621724 292 0.692203 751 0.749750 879 0.766008 015 0.500226 197 0.731650 132 0.724798 624 0.595405 167 0.508627 001 0.621724 292 0.692203 751 0.749750 879 0.766008 015 0.500226 197 0.739665 9 0.724315 027 0.596582 243 0.509009 396 0.617076 114 0.695437 969 0.756062 452 0.773405 751 0.500201 332 … … … … … … … … 0.933549 788 0.703829 372 0.513440 389 0.836902 173 0.504861 063 0.883624 969 0.745545 908 0.690229 157 0.500069 375
Tabel 5 merupakan tabel hasil pengujian dari masing masing arsitektur jaringan yang dirancang. Pada tabel diketahui target hasil dan juga hasil prediksi yang dihasilkan dari arsitektur jaringan 6-3-1, 6-5-1, 6-7-1,6-10-1,6-6-1, 6-12-1, 6-15-1 dan 6-20-1 menggunakan MATLAB.

## 3.3 Nilai Error Pengujian
Pada  Penelitian  ini,  nilai error pengujian  diperoleh  pada  setiap  pengujian  data  dengan  arsitektur  jaringan  yang dirancang. Nilai error pengujian arsitektur jaringan 6-3-1, arsitektur 6-5-1, arsitektur 6-7-1, arsitektur 6-10-1 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Error Pengujian Arsitektur 6-3-1 Arsitektur 6-5-1 Arsitektur 6-7-1 Arsitektur 6-10-1 -0.056647353 0.016265086 0 0.004735232 -0.163651753 -0.06291234 0.032456382 -0.078555481 -0.027376626 0.074729561 0.169582835 0.060029257 -0.054720235 0.047590798 0.142212624 0.034320564 -0.079412309 0.042727981 0.134894 0.02962822 0.006851508 0.136244965 0.223023131 0.10992584 0.006851508 0.136244965 0.223023131 0.10992584 0.015350873 0.143083657 0.230656504 0.122589786 … … … … 0.229720416 0.420109399 0.096647615 0.428688725
Nilai error pengujian data dengan arsitektur jaringan 6-6-1, arsitektur jaringan 6-12-1, arsitektur jaringan 6- 15-1, dan arsitektur 6-20-1 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Error Pengujian
Arsitektur 6-6-1 Arsitektur 6-12-1 Arsitektur 6-15-1 Arsitektur 6-20-1 0.018104864 -0.074647003 -0.093011439 0.123395971 -0.100284761 -0.181638391 -0.202329408 0.040257375

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
0.036450334 -0.047698798 -0.068250822 0.177623347 0.00660557 -0.078623024 -0.099092614 0.150478268 -0.050612646 -0.114212338 -0.132353908 0.143351259 0.039446381 -0.018100747 -0.034357883 0.231423935 0.039446381 -0.018100747 -0.034357883 0.231423935 0.044227931 -0.016396552 -0.033739851 0.239464568 … … … 0.049924819 0.18800388 0.243320631 0.433480413
Tabel 6 dan Tabel 7 adalah tabel yang menunjukkan nilai error dari hasil prediksi pada setiap arsitektur yang telah diujikan menggunakan MATLAB. Arsitektur yang diujikan yaitu arsitektur 6-3-1, 6-5-1, 6-7-1,6-10-1,6-6-1, 6- 12-1, 6-15-1 dan 6-20-1.

## 3.4 Evaluasi Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  kesalahan  atau  nilai error .  Dari  nilai error yang  diperoleh  dapat didapatkan  arsitektur  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  dengan  baik.  Hasil  analisa  kesalahan  menggunakan  Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Arsitektur MSE MAPE 6-3-1 0.017030786  13% 6-5-1 0.074308665  29% 6-7-1 0.017617800  15% 6-10-1 0.076505654  29% 6-6-1 0.003312731  6% 6-12-1 0.010992367  11% 6-15-1 0.019642895  14% 6-20-1 0.088886388  35%
Berdasarkan Tabel 8. Diketahui bahwa akurasi error terkecil diperoleh pada arsitektur jaringan 6-6-1 dengan nilai MSE 0.003312731 dan nilai MAPE 6%. Semakin kecil nilai error makaakurasi peramalan semakin baik oleh karena itu, arsitektur jaringan terbaik pada penelitian ini ialah arsitektur jaringan 6-6-1.
a. Prediksi Energi Listrik
Hasil  prediksi  kebutuhan  energi  listrik  tahun  2022  hingga  tahun  2024  diperoleh  dalam  bentuk  data  angka dengan range data 0-1 dari arsitektur terbaik yaitu 6-6-1. Data hasil prediksi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Prediksi Listrik Arsitektur 6-6-1
Bulan Tahun 2022 Tahun 2023 Tahun 2024 Januari 0.605786102 0.731531 0.865623 Februari 0.640910822 0.736856 0.863499 Maret 0.641519108 0.739731 0.862707 April 0.644194312 0.747241 0.841498 Mei 0.69418441 0.784385 0.839808 Juni 0.692203751 0.787424 0.838425 Juli 0.692203751 0.78657 0.835975 Agustus 0.695437969 0.792722 0.869196 September  0.710870156 0.864826 0.88008 Oktober 0.717088852 0.889588 0.883625 November  0.721541633 0.899144 0.883625 Desember 0.730011891 0.902669 0.883625
b. Denormalisasi Hasil Prediksi Energi Listrik
Hasil  prediksi  kebutuhan  energi  listrik  tahun  2022  hingga  tahun  2024  pada  arsitektur  6-6-1  yang  telah dilakukan denormalisasi dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Prediksi Listrik Arsitektur 6-6-1
Bulan Tahun 2022 Tahun 2023 Tahun 2024 Januari 16665775.91 17019369.81 17396436.75 Februari 16764546.59 17034343.92 17390464.63 Maret 16766257.09 17042427.95 17388236.44 April 16773779.76 17063546.14 17328598.23 Mei 16914351.87 17167996.87 17323844.94

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
Juni 16908782.26 17176541.3 17319956.68 Juli 16908782.26 17174140.5 17313067.4 Agustus 16917876.87 17191440.26 17406485.18 September 16961272.17 17394197.1 17437090.28 Oktober 16978759.13 17463827.08 17447058.53 November 16991280.35 17490697.51 17447058.53 Desember 17015098.71 17500610.93 17447058.53 Total 202566563 206719139.4 208645356.1
Tabel 10 adalah tabel hasil prediksi energi listrik yang dibutuhkan ULP Bagan Batu tahun 2022 hingga tahun 2024.  Total  kebutuhan  energi  listrik  yang  terprediksi  untuk  tahun  2022  sebesar  202566563  KWH,  tahun  2023 terprediksi sebesar 206719139.4 KWH, dan tahun 2024 terprediksi sebesar 208645356.1 KWH.

## Gambar 2. Penggunaan Energi Listrik
Gambar 2. merupakan grafik kebutuhan energi listrik perbulan pada tahun 2022 hingga tahun 2024 pada PT. PLN ULP Bagan Batu.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma backpropagation sangat baik digunakan  pada penelitian ini untuk melakukan prediksi kebutuhan energi listrik 3 tahun mendatang pada ULP Bagan Batu untuk tahun 2022 hingga 2024. Hasil prediksi menunjukkan terdapat peningkatan kebutuhan listrik sebesar 4% untuk tahun 2022 hingga tahun 2024. Prediksi kebutuhan energi listrik tahun 2022 terprediksi sebesar 202566563 KWH, tahun 2023 terprediksi sebesar 206719139.4 KWH, tahun 2024 terrediksi sebesar  208645356.1  KWH.  Pada  penelitian  ini,  model  arsitektur  terbaik  didapatkan  pada  model  arsitektur  6-6-1 dengan  menghasilkan Mean Square Error (MSE)  sebesar  0.003312731  dan  menghasilkan  nilai Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6%.

## REFERENCES
[1] U. Situmeang, “Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik Di Kelurahan,” SainETIn (Jurnal Sain, Energi, Teknol. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 25–32, 2018.
[2] T. Handayani, Atmam, and M. Putra Halilintar, “Studi Perkiraan Kebutuhan Energi Listrik Di Kota Dumai Sampai Tahun 2025  Dengan  Metoda  Fuzzy  Logic,” SainETIn  (Jurnal  Sain,  Energi,  Teknol.  Ind. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  42–49,  2019,  doi: 10.31849/sainetin.v3i2.3038.
[3] P. Mangera, “Perkiraan Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang Pada Pt. Pln (Persero) Wilayah Papua Dan Papua Barat Area  Merauke  Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier,” Mustek  Anim  Ha ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  247–256,  2018,  doi: 10.35724/mustek.v7i3.1736.
[4] S. Bandri, “Prediksi Perkembangan Kebutuhan Energi Listrik di Unit PLN Kayu Aro,” Menara Ilmu , vol. XIII, no. 6, pp. 187–205, 2019.
[5] Y. T. Nugraha, K. Ghabriel, and I. F. Dharmawan, “Implementasi ANFIS Dalam Prakiraan Konsumsi Energi Listrik Di Kota Medan Pada Tahun 2030,” RELE (Rekayasa Elektr. dan Energi)  J. Tek. Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 55–59, 2021.
[6] Y.  Hakimah,  “Analisis  Kebutuhan  Energi  Listrik dan  Prediksi  Penambahan Pembangkit  Listrik di  Sumatera  Selatan,” J. Desiminasi Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 130–137, 2019.
[7] S. Syahputri, S. Sinurat, and I. Saputra, “Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Pada PT. PLN (Persero) Rayon Aek Nabara Dengan Metode Exponential Smoothing,” J. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[8] P. H. T. Hutabarat, M. F. Zambak, and Suwarno, “Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Wilayah PLN Kota Parapat Simalungun Sampai Tahun 2024,” J. Electr. Syst. Control Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 53–58, 2022.
[9] Purwoharjono,  “Penerapan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Prediksi  Kebutuhan  Beban  Listrik,” ALINIER  J.  Artif. Intell. Appl. , vol. 2, no. 1, pp. 36–42, 2021, doi: 10.36040/alinier.v2i1.3566.
16200000 16400000 16600000 16800000 17000000 17200000 17400000 17600000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536 K eb u tu h an En er g i L ist ri k (k W h ) Bulan ke- Prediksi Kebutuhan
Energi Listrik (kWh) Tahun 2022-2024

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 294 − 302 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1649
[10]  F.  Tawakal,  “Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus :  Teknik  Informatika Uin Sultan Syarif Kasim Riau),” Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 35–41, 2018.
[11]  F.  S.  Harahap,  “Analisa  Pengujian  Prakiraan  Kebutuhan  Energi  Listrik  Wilayah  Provinsi  Sumatera  Utara  Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,” Universitas Sumatera Utara, Medan, 2020.
[12]  U. Khasanah and N. Ulinnuha, “Prediksi Biaya Konsumsi Bahan Bakar Gas Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network (Studi Kasus: PLTU PT. Pembangkit Jawa Bali Unit Pembangkitan Gresik),” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 5, no. 2, pp. 9–17, 2019.
[13]  M. N. Fadilah, A. Yusuf, and N. Huda, “Prediksi Beban Listrik Di Kota Banjarbaru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Mat. Murni Dan Terap. , vol. 14, no. 2, pp. 81–92, 2020.
[14]  Y.  A.  Suryatna,  “Peramalan  Beban  Puncak  Menggunakan  Metode  Feed  Forward  Backpropagation  dan  Generalized Regression Neural Network,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 01, pp. 109–118, 2021.
[15]  J. Permadi, H. Rhomadhona, and W. Aprianti, “Perbandingan K-Nearest Neighbor Dan Backpropagation Neural Network Dalam Prediksi Resiko Diabetes Tahap Awal,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 08, no. 3, pp. 352–365, 2021.
[16]  M. A. H. A. Y. Tiani Wahyu Utami, “Perbandingan Metode Backpropagation Neural Network Dan Fuzzy Wavelet Untuk Prediksi  Kurs  Dolar  Terhadap  Rupiah,”  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Universitas  Muhammadiyah Semarang, 2019.
[17]  B. W. N. Tantyo and D. Swanjaya, “Perbandingan antara Metode Holt-Winters dan Backpropagation pada Model Peramalan Penjualan,” Pros. SEMNAS INOTEK (Seminar Nas. Inov. Teknol. , vol. 5, no. 3, pp. 174–181, 2021.
[18]  A.  H.  Wijaya,  “Artificial  Neural  Network  Untuk  Memprediksi  Beban  Listrik  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,” J. CoreIT , vol. 5, no. 2, pp. 61–70, 2019.
[19]  I.  C.  Saragih,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Perkembangan  Jumlah  Pelanggan  Listrik  Menurut  Pelanggan  Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” vol. 2, no. 1, pp. 48–54, 2020.
[20]  A. Hasibuan and W. V. Siregar, “Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik Kota Subulussalam Sampai Tahun 2020 Menggunakan Metode  Analisis  Regresi,” RELE  (Rekayasa  Elektr.  dan  Energi)    J.  Tek.  Elektro ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  57–61,  2019,  doi: 10.30596/rele.v1i2.3013.
[21]  A. C. Koloay et al. , “Perencanaan Dan Pemenuhan Kebutuhan Energi Listrik Di Kota Bitung,” J. Tek. Elektro dan Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 285–294, 2018, doi: 10.35793/jtek.7.3.2018.22504.
[22]  N. F. Hasan, K. Kusrini, and H. Al Fatta, “Analisis Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Peramalan Penjualan Air Minum Dalam Kemasan,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i1.2290.
[23]  A. Rifais, “Prediksi Konsumsi Energi Listrik Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Recurrent di PLN APJ Salatiga,” Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2018.
[24]  M. W. Purnama, “Peramalan Kebutuhan Energi Listrik UID Jawa Timur Metode Time Series Berbasis Minitab v19,” J. Tek. Elektro , vol. Volume 10, pp. 485–495, 2021.