## PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA MENENGAH PADA SISTEM KELISTRIKAN KOTA SAMARINDA

## Muslimin 1
Abstract :  Demand  of  electric  power  in  Samarinda  continuously  increasing  in line with development of Samarinda city. To fill the demand of electricity in the future  at  a  certain  period,  it  is  necessary  to  know  precisely  the  demand  for electricity  in  the  certain  period.  This  research  has  been  carried  out  mid-term electric  load  forecasting  electricity  system  in  Samarinda  using  Artificial  Neural Network  (ANN).  This  method  is  an  excellent  method  for  finding  non-linear relationship  between  load  with  economic  factors  are  varied,  and  can  make adjustments to the changes.The result of this study indicates that the selection of parameters such as the learning method, the number of neurons, hidden layer and influence  the  accuracy  of  forecasting  the  electrical  load.  From  the  results  of electric power load forecasting medium term Samarinda MSE values obtained by 6,9134E + 03, using the parameters training and network configuration [7-70-1]. Retrieved peak load in 2020 amounted to 741 MW, close to the electrical plan of PT.  PLN  (Persero)  amounting  to  718  MW.  In  the  electricity  load  forecasting  is well known that the annual burden will increase.
Keywords: forecasting, load power, Artificial Neural Network.

## PENDAHULUAN
Kota  Samarinda,  ibu  kota  provinsi  Kalimantan  Timur,  memi;ili  permintaan tenaga  listrik  dari  waktu  ke  waktu  terus  meningkat  seiring  dengan  peningkatan pembangunan dan perkembangan kota Samarinda tersebut. Perusahaan Listrik Negara (PLN) sebagai perusahaan penyedia tenaga listrik harus tahu secara tetap  kebutuhan tenaga listrik  yang harus disiapkan pada periode  waktu tertentu.  Penyediaan tenaga listrik  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  beban  atau  energi  yang  digunakan  menjadi persoalan  yang  sangat  serius.    Tenaga  listrik  yang  sudah  dibangkitkan  pada  pusat- pusat pembangkit, kalau tidak digunakanakan terbuang begitu saja karena  tidak bisa disimpan. Di sisi lain, jika beban listrik lebih besar dari pembangkitan tenaga listrik akan  menyebabkan  pemadaman  secara  bergilir.    Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan peramalan  beban  tenaga  listrik  dalam  jangka  waktu  tertentu,  sehingga  kebutuhan tenaga listrik bisa terpenuhi secara tepat.
Sistem  kelistrikan  di  kota  Samarinda  dipasok  dari  sistem  Mahakam,  yang merupakan  sistem  kelistrikan  yang  paling  besar  di  wilayah  Provinsi  Kalimantan Timur.  Selain sistem Mahakam yang ada di wilayah Provinsi Kalimantan Timur juga ada  sistem  Melak  Kota  Bangun,  dan  sistem  Petung  Tanah  Grogot.    Saat  ini  total pelanggan  di  area  Kota  Samarinda  sebanyak  330.000,  dengan  besar  daya  yang digunakan  sebesar  351,5  MW.  Jumlah  pelanggan  diperkirakan  terus  meningkat seiring  dengan  perkembangan  penduduk  dan  pembangunan  di  wilayah  Kota Samarinda tersebut.
Peramalan  merupakan  suatu  usaha  untuk  mengetahui  keadaan  di  masa mendatang  melalui  pengujian  keadaan  di  masa  yang  lalu.  Esensi  peramalan  adalah
1 Program Studi Teknik Elektro-Fakultas Teknik Universitas Mulawarman, Jl. Sambaliung No.09 Kampus Gunung Kelua Samarinda 75119 E-mail: muslimin@ft.unmul.ac.id
Naskah diterima: 13 Juli 2015, direvisi: 13 Des 2015, disetujui: 23 Des 2015
perkiraan peristiwa-peristiwa di waktu yang akan datang atas dasar pola-pola keadaan di waktu yang lalu. Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa  depan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melibatkan  pengambilan  data  di  masa lalu  dan  mendapatkannya  di  masa  yang  akan  datang  dengan  suatu  bentuk  model matematis (Widodo, 2005).
Menurut  Nasution  (2005),  peramalan  dalam  hubungannya  degan  horizon waktu, dapat diklasifikasikan kedalam 3 kelompok, yaitu: (1) peramalan beban jangka pendek, yaitu peramalan beban untuk jangka waktu beberapa jam sampai satu minggu kedepan,  yang  biasanya  digunakan  untuk  menentukan  batas  beban  maksimum  dan beban  minimum;  (2)  peramalan  beban  jangka  menengah,  yaitu  peramalan  beban untuk  jangka  waktu  satu  bulan  sampai  satu  tahun,  yang  biasa  digunakan  untuk perencanaan  perluasan  jaringan  transmisi,  jaringan  distribusi,  dan  penambahan pembangkit  listrik  baru;  dan  (3)  peramalan  beban  jangka  panjang,  yaitu  peramalan beban  untuk  jangka  waktu  diatas  satu  tahun,  yang  digunakan  untuk  perencanaan produk dan sumber daya.
Hakekat peramalan beban listrik jangka menengah adalah untuk mengestimasi aliran daya dan mencegah terjadinya pembebanan yang berlebihan ( overload ). Beban listrik  merupakan  penjumlahan  dari  keseluruhan  beban  yang  digunakan  oleh konsumen  dalam  satu  waktu  tertentu.  Tujuan  dari  peramalan  beban  listrik  adalah untuk memprediksi beban listrik dimasa yang akan datang. Ukuran akurasi peramalan yaitu  ukuran  tingkat  perbedaaan  antara  hasil  peramalan  dengan  permintaan  yang sebenarnya  terjadi.  Menurut  (Nasution,  2005),  ada  empat  ukuran  akurasi  yang biasanya  digunakan  yaitu:  (1)  rata-rata  deviasi  mutlak  ( Mean  Absolute  Deviation = MAD),  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu  tanpa memperhatikan  apakah  hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dibandingkan kenyataannya;  (2)  rata-rata  kuadrat  kesalahan  ( Mean  Square  Error =  MSE),  yang dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan  peramalan  pada  setiap periode  dan  membaginya  dengan  jumlah  periode  peramalan;  (3)  rata-rata  kesalahan peramalan  ( Mean  Forecast  Error =  MFE),  yang  dihitung  dengan  menjumlahkan semua  kesalahan  peramalan  selama  periode  peramalan  dan  membaginya  dengan jumlah  periode  peramalan;  dan  (4)  rata-rata  persentase  kesalahan  absolut  ( Mean Absolute  Percentage  Error =  MAPE),  yang  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil peramalan  terhadap  permintaan  aktual  selama  periode  waktu  tertentu  yang  akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  peramalan  beban  jangka  menengah  dengan menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau Artificial  Neural  Network (ANN).    ANN  merupakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan  hubungan  non  linier antara  beban  dengan  faktor-faktor  ekonomi  yang  bervariasi,  serta  dapat  melakukan penyesuaian  terhadap  perubahan-perubahan  yang  terjadi.  ANN  dengan  metode propagasi  balik  ( back  propagation )  memiliki  kemampuan  untuk  meramal  dengan baik.    Sejauh  ini  sudah  banyak  peneliti  yang  menggunakan  ANN  untuk  peramalan beban  energi  listrik  jangka  pendek  dengan  hasil  yang  sangat  baik.    Hanya  beberapa peneliti  yang  sudah  menerapkan ANN  untuk  peramalan  beban  energi  listrik  jangka menengah dan jangka panjang.   Hal ini disebabkan karena peramalan jangka pendek hanya  dipengaruhi  oleh  faktor  cuaca.  Sedangkan  peramalan  jangka  menengah  dan jangka  panjang  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  ekonomi.  Oleh  karena  itu  pada penelitian  ini  penulis  akan  melalukan  peramalan  beban  energi  listrik  jangka menengah kota Samarinda menggunakan metode ANN.
Artificial  Neural  Network (ANN)  dibuat  pertama  kali  pada  tahun  1943  oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter Pits, namun teknologi yang tersedia pada saat itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh. ANN adalah paradigma  pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  sel  syaraf biologi,  sama  seperti  otak  yang  memproses  suatu  informasi.  Elemen  mendasar  dari paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistem pemrosesan informasi. ANN dibentuk  untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu  seperti  pengenalan  pola  atau klasifikasi  karena  proses  pembelajaran.  Jaringan  syaraf  tiruan  berkembang  secara pesat  pada  beberapa  tahun  terakhir  dan  telah  dikembangkan  sebelum  adanya  suatu komputer  konvensional  yang  canggih  dan  terus  berkembang  walaupun  pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Menurut Puspitaningrum (2006), jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut.  Istilah  buatan  digunakan  karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran.
Adapun  cara  belajar Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  pada  jaringan syaraf  tiruan  diinputkan  informasi  yang  sebelumnya  telah  diketahui  hasil keluarannya.  Penginputan  informasi  ini  dilakukan  lewat node - node atau  unit-unit input.  Bobot-bobot  antarkoneksi  dalam  suatu  arsitektur  diberi  nilai  awal  dan kemudian jaringan syaraf tiruan dijalankan. Bobot-bobot ini bagi jaringan digunakan untuk  belajar  dan  mengingat  suatu  informasi.  Pengaturan  bobot  dilakukan  secara terus-menerus  dan  dengan  menggunakan  kriteria  tertentu  sampai  diperoleh  keluaran yang diharapkan (Puspitaningrum, 2006).
Hal yang ingin dicapai dengan melatih/mengajari jaringan syaraf tiruan adalah untuk mencapai keseimbangan antara kemampuan memorisasi dan generalisasi. Yang dimaksud dengan kemampuan memorisasi adalah kemampuan jaringan syaraf tiruan untuk  memanggil  kembali  secara  sempurna  sebuah  pola  yang  telah  dipelajari. Kemampuan generalisasi adalah kemampuan ANN untuk menghasilkan respon yang bisa diterima terhadap pola-pola input serupa (namun tidak identik) dengan pola-pola yang  sebelumnya  telah  dipelajari.  Hal  ini  sangat  bermanfaat  bila  pada  suatu  saat  ke dalam  jaringan  syaraf  tiruan  itu  diinputkan  informasi  baru  yang  belum  pernah dipelajari,  maka  jaringan  syaraf  tiruan  ini  masih  akan  tetap  dapat  memberikan tanggapan yang baik, memberikan keluaran yang paling mendekati (Puspitaningrum, 2006).
Arsitektur Artificial Neural Network (ANN) dilihat dari jumlah lapisan ( layer ) dan  jumlah node pada  setiap  lapisan.  Menurut  Puspitaningrum  (2006),  lapisan penyusun ANN dapat dibagi menjadi 3, yaitu: (1) lapisan input, dimana node dalam lapisan input disebut  unit input ,  yang  menerima input dari  dunia  luarsebagai penggambaran  dari  suatu  masalah;  (2)  lapisan  tersembunyi,  dimana node dalam lapisan  tersembunyi  disebut  unit  tersembunyi  yang  tidak  dapat  diamati  secara langsung; dan (3) lapisan output , dimana node pada lapisan output disebut unit output yang merupakan output jaringan syaraf tiruan terhadap suatu permasalahan.
Menurut  Kusumadewi  (2003)  ada  beberapa  arsitektur  jaringan  yang  sering dipakai dalam Artificial Neural Network (ANN) antara lain:
1. Jaringan  Dengan  Lapisan  Tunggal  ( Single  Layer  Net ).    Jaringan  dengan  lapisan tunggal hanya memiliki  satu lapisan dengan bobot-bobot  terhubung. Jaringan ini hanya  menerima input kemudian  secara  langsung  akan  mengolahnya  menjadi output tanpa  harus  melalui  lapisan  tersembunyi.  Jaringan  syaraf  dengan  lapisan input memiliki  3  neuron,  yaitu  X1,  X2,  dan  X3.  Sedangkan  pada  lapisan output
memiliki  2  neuron  yaitu  Y1  dan  Y2.  Neuron-neuron  pada  kedua  lapisan  saling berhubungan,  besar  hubungan  antara  2  neuron  ditentukan  oleh  bobot  yang bersesuaian.  Semua  unit input akan  dihubungkan  dengan  setiap  unit output . Struktur jaringan dengan lapisan tunggal seperti pada Gambar 1.
2. Jaringan  Dengan  Banyak  Lapisan  ( Multi  Layer  Net ).    Jaringan  dengan  banyak lapisan  memiliki  satu  atau  lebih  lapisan  yang  terletak  diantara  lapisan input dan lapisan output sering disebut lapisan tersembunyi ( hidden layer ). Jaringan dengan banyak  lapisan  ini  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  lebih  sulit  dari  pada lapisan  dengan  lapisan  tunggal,  tentunya  dengan  pembelajaran  yang  lebih  rumit. Struktur jaringan dengan banyak lapisan seperti Gambar 2.
Proses Pembelajaran Artificial Neural Network (ANN)
Proses pembelajaran merupakan metoda untuk proses pengenalan suatu objek yang  sifatnya  berkelanjutan,  yang  selalu  direspon  secara  berbeda  dari  setiap  proses pembelajaran  tersebut.  Tujuan  dari  pembelajaran  ini  sebenarnya  untuk  memperkecil tingkat  suatu error dalam  pengenalan  suatu  objek.  Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki sistem pembelajaran supervised learning dan unsupervised learning .
Gambar 2. ANN dengan lapisan banyak Gambar 1. ANN dengan lapisan tunggal
Sistem  pembelajaran  pada  metoda supervised  learning adalah  sistem pembelajaran  yang  mana,  setiap  pengetahuan  yang  akan  diberikan  kepada  sistem, pada awalnya diberikan suatu acuan untuk memetakan suatu masukan menjadi suatu keluaran  yang  diinginkan.  Proses  pembelajaran  ini  akan  terus  dilakukan  selama kondisi error atau kondisi  yang diinginkan belum tercapai. Adapun setiap perolehan error akan  dikalkulasikan  untuk  setiap  pemrosesan  hingga  data  atau  nilai  yang diinginkan telah tercapai.
Adapun sistem pembelajaran pada metode unsupervised learning memberikan sepenuhnya  pada  hasil  komputasi  dari  setiap  pemrosesan.    Pada  sistem  ini  tidak membutuhkan  adanya  acuan  awal  agar  perolehan  nilai  dapat  dicapai.  Meskipun secara  mendasar,  proses  ini  tetap  mengkalkulasikan  setiap  langkah  pada  setiap kesalahannya dengan mengkalkulasikan setiap nilai weight yang didapat.

## Metode Back Propagation
Metode  propagasi  balik  ( back  propagation )  dirumuskan  pertama  kali  oleh Bryson  dan  Ho  (1969),  kemudian  oleh  Werbos  (1974),  dilanjutkan  oleh  David  E. Rumelhart,  dkk. (1986), dan diteruskan lagi oleh Werbos (1996).  Metode propagasi balik  ( back  propagation )  merupakan  metode  yang  sangat  baik  dalam  menangani masalah  pengenalan  pola  kompleks.  Metode  ini  merupakan  metode  jaringan  syaraf tiruan  yang  popular.  Istilah  “propagasi  balik”  diambil  dari  cara  kerja  jaringan  ini, yaitu bahwa gradient error unit tersembunyi diturunkan dari penyiaran kembali error yang  dialokasikan  dengan  unit output .  Hal  ini  karena  nilai  target  untuk  unit tersembunyi  tidak  diberikan.  Metode  ini  menurunkan gradien untuk  meminimkan penjumlahan error output jaringan. Nama lain dari propagasi balik adalah aturan delta yang generalisasi atau generalized delta rule (Puspitaningrum, 2006).
Backpropagation .merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi ( supervised learning ) dan biasanya digunakan oleh percepton dengan banyak lapisan ( multilayer ) untuk mengubah bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada  lapisan  tersembunyi.  Algoritma back  propagation menggunakan error  output untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ).  Untuk mendapatkan error ini,  tahap  perambatan  maju  ( forward  propagation )  harus dikerjakan  terlebih  dahulu.  Pada  saat  perambatan  maju,  neuron-neuron  diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid (Kusumadewi, 2003).

## METODE PENELITIAN
Metode  atau  kerangka  konsep  pada  penelitian  ini  digambarkan  seperti arsitektur Artificial  Neural  Network (ANN)  yang  terdiri  dari  lapisan input ,  lapisan tersembunyi  ( hidden ),  serta  lapisan output .  Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan software Matlab (Thomas & Prasetyo, 2003; Siang, 2009).
Pada lapisan input terdiri dari variabel-variabel penyusunnya seperti (1) rasio elektrifikasi, (2) jumlah pemakaian energi listrik, (3) jumlah pemakaian energi listrik sektor  industri,  (4)  harga  listrik  rata-rata,  (5)  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Per Kapita (PDRB/Kapita), (6) jumlah penduduk, dan (7) jumlah rumah tangga. Adapun lapisan output adalah  prakiraan  beban  tenaga  listrik  yang  merupakan  hasil  dari penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  peramalan  beban  listrik  kota  Samarinda dikelompokkan menjadi dua, yaitu (a) data variabel bebas ( independent ) dan (b) data
variabel  terikat  ( dependent ).  Variabel  bebas  ( independent )  adalah  variabel  yang menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel terikat ( dependent ). Data variabel bebas  pada  penelitian  ini  yaitu  data  (a)  rasio  elektrifikasi,  (b)  jumlah  pemakaian energi listrik, (c) jumlah pemakaian energi listrik sektor industri, (d) harga listrik rata- rata, (e) PDRB/kapita, (f) jumlah penduduk, dan (g) jumlah rumah tangga.
Adapun  variabel  terikat  ( dependent )  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  atau yang  menjadi  akibat  dari  variabel  bebas  ( independent ).  Data  variabel  terikat ( dependent ) pada penelitian ini adalah jumlah beban puncak energi listrik pada sistem kelistrikan kota Samarinda yang digunakan sebagai data target.
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  berupa  hasil  pelatihan,  hasil  pengujian dan peramalan beban listrik  menggunakan Artificial  Neural  Network (ANN) dengan metode back  propagation .  Pada  tahapan  pelatihan  jaringan,  pelatihan  akan  berhenti jika  telah  mendapatkan  nilai error lebih  kecil  dari  target error .  Jika error tidak terpenuhi  maka  pelatihan  akan  berhenti  pada  maksimum epoch yang  dimasukkan. Setiap  arsitektur  mempunyai  bobot  akhir  yang  akan  digunakan  untuk  bobot  awal tahap  pengujian.  Pada  pelatihan  jaringan  akan  memperhatikan  parameter pembelajaran  yang  digunakan.Metode  pelatihan  yang  digunakan  ialah  metode momentum    penurunan  gradien  dengan  momentum  ( traingdm ).  Meskipun  metode paling  sederhana,  tapi  metode  penurunan  gradien  sangat  lambat  dalam  kecepatan proses iterasinya. Ini terjadi karena kadang-kadang arah penurunan tercepat bukanlah arah yang tepat untuk mencapai titik minimum globalnya.
Pada  pengujian  jaringan,  jaringan  dilakukan  untuk  mendapatkan  arsitektur yang  tepat  untuk  peramalan  beban  listrik  di  masa  mendatang.  Faktor-faktor  yang berpengaruh  untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  adalah  jumlah neuron /unit  pada hidden  layer ,  galat  dan  iterasi.  Optimasi  arsitektur  jaringan  dilakukan  dengan trial error terhadap  nilai  MSE  yang  ingin  dicapai  selama  pelatihan  ( performance function ).  Selama  pembelajaran  dalam  simulasi,  ANN  terus  merubah  nilai  bobot ( weight )  sampai  nilai error yang  dihasilkan  kurang  atau  sama  dengan  10 -3 .  Dengan nilai  persentase error terkecil  pada  data  ke-14  yaitu  sebesar  0,0326.  Adapun  nilai persentase error terbesar  pada  data  ke-10  yaitu  sebesar  0,1914.  Dengan  nilai  MSE sebesar  6,9134E+03  dan gradient sebesar  0,128.  Pada epoch ke-112,  ANN  telah melampaui target error , seperti pada Gambar 3.
Metode back  propagation mempunyai  kemampuan  yang  baik  untuk peramalan beban listrik,  serta menggunakan kriteria informasi  MSE  yang dihasilkan arsitektur jaringan  yang telah dilakukan dengan trial error terhadap nilai  MSE yang ingin  dicapai selama pelatihan sehingga diperoleh arsitektur jaringan dengan jumlah neuron  pada input  layer 7,  jumlah  neuron  pada hidden  layer 70,  dan  jumlah  neuron pada output  layer 1.  Penggunaan learning  rate dan  nilai  momentum  yang  paling optimum  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan  nilai default dari  program  matlab tersebut  yaitu,  dengan learning  rate sebesar  0,01  dan  momentum  sebesar  0,9. Jaringan syaraf tiruan yang terbentuk seperti pada Gambar 4.
Hasil  simulasi  dari  penelitian  peramalan  beban  puncak  jangka  menengah dengan  metode backpropagation yang  dilakukan  untuk  tahun  2015-2020,  data  riil beban  puncak  untuk  tahun  2007-2014,  serta  rencana  kelistrikan  PLN  untuk  tahun 2014-2020  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Berdasarkan  perhitungan  peramalan  beban puncak  dengan  metode  JST  diperoleh  hasil  bahwa  prakiraan  beban  puncak  di  kota Samarinda  pada  awal  tahun  peramalan  (2015)  sampai  akhir  tahun  peramalan  (2020) akan  mengalami  kenaikan  yang  cukup  besar  yaitu  dari  436  MW  (pada  tahun  2015), menjadi 741 MW (pada tahun 2020).

## Gambar 4. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan
Untuk lebih jelasnya hasil kelistrikan Kota Samarinda

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis diambil beberapa kesimpulan 1. Berdasarkan  perhitungan  peramalan  dengan  metode (ANN)  diperoleh  hasil  bahwa  peramalan  beban  tenaga  listrik  jangka  menengah kota  Samarinda  pada  tahun  2015 475 MW, 540 MW, 638 MW, 727 MW, dan 741 MW.
Gambar 5. Peramalan beban puncak kota Samarinda 100 200 300 400 500 600 700 800 2005 B e b an T e n ag a Li st ri k (M W ) Peramalan Beban Puncak Tahun Jaringan Syaraf Tiruan (MW)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Peramalan Beban Listrik Jangka Menengah……./JITI, 14 (2), Des 201
Untuk lebih jelasnya hasil peramalan beban puncak jangka menengah ota Samarinda dengan metode back propagation seperti pada Gambar 5.
Berdasarkan  analisis  data  dan  pembahasan,  maka  dari  penelitian  ini  dapat iambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
Berdasarkan  perhitungan  peramalan  dengan  metode Artificial  Neural  Network diperoleh  hasil  bahwa  peramalan  beban  tenaga  listrik  jangka  menengah kota  Samarinda  pada  tahun  2015-2020  adalah  masing-masing  sebesar  436  MW, 475 MW, 540 MW, 638 MW, 727 MW, dan 741 MW.
Gambar 5. Peramalan beban puncak kota Samarinda 2010 2015 2020 2025 Tahun Peramalan Beban Puncak kota Samarinda (MW) JST Data Riil RK PLN Tabel 1. Hasil ramalan beban puncak
Jaringan Syaraf Tiruan (MW) Data Riil (MW) Rencana Kelistrikan (MW) - 225 - - 237 - - 245 - - 255 - - 263 - - 276 - - 298 - - 333 332 436 - 369 475 - 399 540 - 456 638 - 536 727 - 630 741 - 718 2015, pp. 113-121
ramalan beban puncak jangka menengah  sistem seperti pada Gambar 5.
penelitian  ini  dapat
Neural  Network diperoleh  hasil  bahwa  peramalan  beban  tenaga  listrik  jangka  menengah masing  sebesar  436  MW,
JST Data Riil RK PLN (MW)
2. Hasil peramalan beban puncak pada tahun 2020 dengan metode Artificial Neural Network (ANN)yaitu  741  MW  tidak  berbeda  jauh  dengan  peramalan  dalam rencana kelistrikan PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN) Persero yaitu 718MW.
3. Hasil  simulasi Artificial Neural  Network (ANN)  untuk  periode  peralaman  2015- 2020,  memperlihatkan  bahwa  laju  kenaikan  beban  puncak  tahunan  rata-rata sebasar 11,3%.
4. Dari hasil simulasi Artificial Neural Network (ANN) dapat diketahui bahwa beban listrik akan meningkat, dengan laju kenaikan beban tahunan rata-rata pada tahun 2015-2020 adalah masing-masing sebesar 103 MW (30,9%), 39 MW (8,9%), 65 MW (13,7%), 98 MW (18,1%), 89 MW (13,9%), dan 14 MW (1,9%).

## Daftar Pustaka
Bryson,  A.E.;  Ho,  Y.C.  1969. Applied  Optimal  Control:  Optimization,  Estimation,  and Control . Blaisdell Publishing Company or Xerox College Publishing. p. 481. Kusumadewi,  S.  2003. Artificial  Intelligence ( Teknik  dan  Aplikasinya ).  Yogyakarta:  Graha Ilmu. Nasution, A.H. 2005. Manajemen Industri . Yogyakarta: Andi. Puspitaningrum, D. 2006. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan . Yogyakarta: Andi.
Rumelhart,  D.E.;  Hinton,  G.E.;  Williams,  R.J.  1986.  "Learning  representations  by  back- propagating errors". Nature Vol. 323 (6088), pp.: 533–536.
Siang,  J.J.  2009. Jaringan  Syaraf  Tiruan  &  Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab . Yogyakarta: Andi.
Thomas,  W.D.H.;  dan  Prasetyo  Y.W.A.  2003. Analisis  dan  Desain  Sistem  Kontrol  Dengan MATLAB . Yogyakarta: Andi.
Timpe, D.A. 2002. Seri Manajemen Sumber Daya Manusia Produktivitas , Cetakan Kelima.. Jakarta: PT. Gramedia. Werbos,  P.J.  1974. Beyond  Regression:  New  Tools  for  Prediction  and  Analysis  in  the Behavioral Sciences . PhD thesis, Harvard University. Werbos,  P.J.  1994. The  Roots  of  Backpropagation.  From  Ordered  Derivatives  to  Neural Networks and Political Forecasting . New York, NY: John Wiley & Sons, Inc. Widodo,  T.S.  2005. Sistem  Neuro  Fuzzy  Untuk  Pengolahan  Informasi,  Pemodelan  dan Kendali . Yogyakarta: Graha Ilmu.