## 

Abstrak—Kebutuhan  energi  listrik  sebagai  salah satu  infrastruktur  penting  sangat  diutamakan. Pertumbuhan ekonomi pada suatu daerah menyebabkan  peningkatan  konsumsi  energi  listrik. Pemenuhan  kebutuhan  energi  listrik  pada  suatu daerah diperlukan perencanaan sistem tenaga listrik yang tepat.
Penelitian  ini  mengembangkan  suatu  model system  informasi  peramalan  beban  puncak  listrik jangka  panjang  menggunakan  metode  Jaringan syaraf tiruan (JST) backpropagation. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  peramalan  beban  puncak listrik  menggunakan  JST  backropagation  memiliki rata-rata Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) sebesar 17,09%,
Kata  Kunci —Peramalan  beban  puncak  listrik  jangka panjang,  Sistem  Informasi,  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Backpropagation .

## I. P ENDAHULUAN
ENAMBAHAN panjang  jaringan  transmisi  tenaga listrik mengalami peningkatan sebesar 11% selama periode  5  tahun  sejak  tahun  2004  [3],  perkembangan sektor  industri  dan  pariwisata    diramalkan  mengalami pertumbuhan    beban  dengan  pesat.Penyediaan  tenaga listrik harus menjadi prioritas dalam pembangunan dan dalam  prosesnya  harus  dikembangkan  dengan  prinsip- prinsip  keterandalan.  Dengan  menggunakan  SPK  yang baik  diharapkan  membantu  pihak  PLN  sebagai pengguna  SPK  untuk  memperkirakan,  mengalokasikan kapasitas kebutuhan beban listrik untuk periode kedepan dan  perencanaan  pemilihan  lokasi  penempatan  trafo distribusi pada pengembangan jaringan baru yang tepat merujuk  pada  hasil  peramalan  beban  listrik  jangka panjang.
Peramalan beban listrik adalah penopang dasar untuk operasi  manajemen  dan  kontrol real-time sistem operasi listrik  [7].  Sebuah  perencanaan  sistem  tenaga listrik  dibuat  berbasiskan  hasil  estimasi  beban  listrik.
Dodi  Setiabudi    adalah  Dosen  Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknik Universitas Jember, Jember, Indonesia (email:
gbdoydist@gmail.com) .
Metode  prakiraan  beban  listrik  jangka  panjang  dengan rentang  1  sampai  10  tahun  [1]  selama  ini  yang digunakan  PLN  adalah  dengan  cara  konvensional berbasis metode statistik, yaitu metode koefisien beban yang dilakukan dengan mempelajari data historis beban listrik terdahulu.
JST  adalah  algoritma  penyelesaian  masalah komputasi  yang  prinsip  kerjanya  menirukan  jaringan syaraf  manusia. Salah satu jenis dari metode JST  yaitu Backpropagation. Metode ini dipilih karena saat output tidak sama dengan target yang diharapkan maka output akan disebarkan mundur ( backward ) pada hidden layer untuk diteruskan ke unit pada input layer , sehingga akan ada umpan balik untuk memvalidasi hasil keluaran JST [3].  Pada  penelitian  ini  Metode    JST Backpropagation digunakan  untuk  subsistem  peramalan  beban  puncak listrik jangka panjang.
Menjawab  berbagai  permasalahan  dalam  hal perencanaaan  sistem  tenaga  listrik  yang  tepat  maka dibutuhkan  suatu  system  informasi  peramalan  beban listrik jangka panjang di kabupaten Jember.

## II. D ASAR T EORI
A. Peramalan beban listrik jangka panjang Secara  umum,  beban  yang  dilayani  oleh  sistem distribusi listrik ini dibagi dalam beberapa sektor  yaitu sektor    perumahan,  sektor  industri,  sektor  komersial, dan sektor publik atau umum. Masing  –  masing sektor mempunyai  karakteristik  –  karakteristik  yang  berbeda. Ramalan  dalam  bidang  tenaga  listrik  pada  dasarnya merupakan ramalan kebutuhan energi listrik (watt jam) dan  ramalan  beban  tenaga  listrik  (watt).  Keduanya disebut dengan istilah l oad (demand) forecasting . Hasil peramalan  ini  dipergunakan  untuk  membuat  rencana pemenuhan kebutuhan maupun pengembangan penyediaan  tenaga  listrik  setiap  saat  secara  baik  dan kontinyu.  Peramalan  beban  listrik  jangka  panjang adalah untuk jangka waktu di atas satu tahun [1].
B. Jaringan syaraf tiruan backpropagation
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  suatu  sistem pemrosesan  informasi  yang  mempunyai  karakteristik menyerupai  jaringan  syaraf  biologi  [2].  Ide  dasarnya adalah  mengadopsi  cara  kerja  otak  manusia  yang memiliki  ciri  –  ciri pararel  processing , processing element dalam jumlah besar dan faulttolerance.

## Sistem Informasi Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang di Kabupaten Jember Menggunakan JST Backpropagation
P
Dodi Setiabudi
Jaringan  propagasi  balik  terdiri  atas  tiga  atau  lebih lapisan atau layer [5] . Perbedaannya hanya pada jumlah lapisan tersembunyi yang dimiliki.
Algoritma selengkapnya pelatihan jaringan backpropagation adalah sebagai berikut [2]:
1. Langkah  0  :  Inisialisasi  bobot-bobot  (tetapkan dalam nilai acak kecil)
2. Langkah  1  : Bila  syarat  berhenti  adalah  salah, kerjakan langkah 2 sampai 9.
3. Langkah  2  :  Untuk  setiap  pasangan  pelatihan, kerjakan langkah 3 sampai 8. Umpan maju :
4. Langkah  3  :  Tiap  unit  masukan  (x i , i =  1,....,n) menerima isyarat masukan x i dan diteruskan ke unit-unit tersembunyi.
5. Langkah  4  :  Tiap  unit  tersembunyi  (z j , j = 1,...,p) menjumlahkan isyarat masukan berbobot,
    n i ij i j j v x v in z 1 0 _ (1)
dengan menerapkan fungsi aktivasi hitung : Z j = f(z_in j )
(2) dan kirim isyarat ini ke unit-unit keluaran.
6. Langkah 5 : Tiap unit keluaran (yk, k = 1,....,m) menjumlahkan isyarat masukan berbobot,
    p i jk i k j w z w in y 1 0 _ (3)
dengan menerapkan fungsi aktivasi hitung, y k =f(y_in k ) (4) Perambatan Balik Error :
7. Langkah 6 : Tiap unit keluaran (yk, k = 1,...,m) menerima  pola  sasaran  berkaitan  dengan  pola pelatihan masukannya.
Hitung error informasi :
) _ ( ) ( k k k k in y f y t     (5) Hitung koreksi bobot dan biasnya:
j k jk z W    (6) k k w  
 0 (7) 8. Langkah  7  :  Tiap  unit  tersembunyi  (zj,  j  = 1,....,p)  menjumlahkan  delta  masukannya  (dari unit-unit di lapisan atasnya).
   m i jk k j w in 1 _  
(8)
Hitung error informasinya :
) _ ( _ j j j in z f in     (9)
Hitung koreksi bobot dan biasnya :
i j j x vi    (10) Perbaharui bobot dan bias :
9. Langkah  8 : Tiap-tiap  unit  output  (Y k , k=1,2,3,...,m)  memperbaiki  bias  dan  bobotnya (j=0,1,2,...,p):
jk jk jk w lama w baru w    ) ( ) ( (11)
Tiap-tiap  unit  tersembunyi  (Zj,  j=1,2,3,...,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i=0,1,2,...,n)
ij ij ij w lama v baru v    ) ( ) ( (12)
10. Langkah 9 : Uji syarat berhenti

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  mengembangkan  model  subsistem peramalan  beban  listrik  jangka  panjang  di  kabupaten. Data  sekunder  yang  digunakan  adalah  data  jumlah populasi  penduduk,  jumlah  rumah  tangga,  jumlah pelanggan  listrik  tiap  –  tiap  sektor  dan  penggunaan beban  listrik  sektor  industri  yang  diperoleh  dari  PT. PLN APJ dan BPS kabupaten Jember.
A. Peramalan beban listrik
Gambar  4  merupakan  tahapan  peramalan  beban listrik jangka panjang menggunakan JST backpropagation. Algoritma ini mengadopsi pendekatan incremental  dalam  memperbarui  bobot,  yaitu  bobot berubah  segera  setelah  pola  pelatihan  dilakukan.Proses pelatihan akan dihentikan sampai target error tercapai.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengumpulan data Data historis diambil 6 tahun ke belakang tiap lokasi yang  ada  di  kabupaten  Jember  dengan  6  variabel masukan  yaitu  Populasi  Penduduk,  Jumlah  Rumah Tangga,  Pelanggan  Sektor  Publik,  Pelanggan  Sektor Bisnis,  Pelanggan  Sektor  Industri,  Penggunaan  Sektor Industri  dan  terdapat  1  variabel  sebagai  target  yaitu Beban  puncak  Listrik.  Dengan  demikian  ada  36  data masukan  (6  x  6)  sebagai  historis  untuk  pelatihan  per
Gambar. 2. Diagram alir peramalan beban listrik menggunakan metode JST backpropagation
Gambar.1.Lapisan Jaringan Backpropagation
lokasi.  Jumlah  total  data  masukan  menjadi  36  x  25 kecamatan  yaitu  900  data  masukan.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  historis  dari  tahun  2007 sampai tahun 2012.
Salah  satu  contoh  dari  keenam  variabel  adalah  data target.  Data  target  adalah  data  beban  puncak  listrik dalam  satuan  MW.  Gambar  3  memperlihatkan  data beban puncak listrik se-kabupaten Jember
Normalisasi data adalah proses penskalaan data input sesuai dengan range fungsi aktifasi yang digunakan. Dari  data  master  diketahui  data  minimum=0,496049 dan  data  maksimum=40532157. Backpropagation menggunakan  fungsi  aktifasi  sigmoid  biner  dengan interval [0,1] di mana Upperbound =1 dan Lowerbound =0.
Normalisasi data untuk metode Backpropagation :
1. Cari nilai α
α =
α = α =2,46718.10 -8 2. Cari nilai β β= Upperbound -(α*(max(x)) β= 1-(2,46718.10 -8 *40532157) β= -0,000012710726 3. Cari nilai x’
x`= α * x +β x`= 2,46718.10 -8 * 78420 + (-0,000012710726) x`= 0,0019220519
B. Analisis metode backpropagation .
Arsitektur  pelatihan  JST  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  3 layer ,  yaitu input  layer , hidden  layer dan output  layer .  Jumlah  neuron  lapisan masukan sebanyak 6 neuron, penentuan jumlah neuron berdasarkan  parameter  yang  dijadikan  faktor  yang mempengaruhi  peramalan  beban  listrik.  Gambar  4 menunjukkan pola arsitektur jaringan.
Berikut ini algoritma pelatihan metode
Backpropagation yang terdiri dari tiga tahapan:
1. Insialisasi bobot (ambil bilangan random yang cukup kecil)
2. Selama kondisi berhenti bernilai salah, kerjakan: Tahap 1: Perambatan Maju (Feed Forward) a. Setiap unit input (x i , i=1,2,3,…,n) menerima sinyal x i dan meneruskan   sinyal  tersebut  ke  semua  unit  pada lapisan tersembunyi.
b. Setiap unit tersembunyi (z j , j=1,2,3,…,p) menjumlahkan bobot sinyal input   dengan persamaan (1). Dan menerapkan fungsi aktifasi untuk menghitung sinyal  output-nya  dengan  persamaan  (2.)  kemudian mengirimkan   sinyal tersebut ke semua unit output. c.  Setiap  unit  output  (y k ,  k=1,2,3,…,m)  menjumlahkan bobot sinyal input   dengan  persamaan  (3).  Dan menerapkan fungsi aktifasi untuk  menghitung sinyal outputnya dengan   persamaan (4).
Tahap 2: Perambatan Balik (Back Forward) a. Setiap unit output (y k , k=1,2,3,…,m)  menerima pola target yang sesuai   dengan pola   input pembelajaran,  kemudian  hitung error dengan persamaan   (5)  kemudian  kemudian  hitung  koreksi bobot dengan persamaan (6). b. Setiap unit tersembunyi (z j , j=1,2,3,…,p) menjumlahkan delta input-nya   dengan  persamaan (8)
Untuk  menghitung  informasi error ,  kalikan  nilai ini dengan turunan   dari  fungsi  aktifasinya  dengan persamaan (9) kemudian hitung koreksi  bobot dengan persamaan (10).
Setelah itu, hitung koreksi bias dengan persamaan (10) Tahap 3: Perubahan Bobot dan Bias a. Setiap unit output (y k , k=1,2,3,…,m) dilakukan perubahan  bobot  dan  bias  (j=0,1,2,…,p)  dengan persamaan (11)
Setiap  unit  tersembunyi  (z j ,  j=1,2,3,…,p) dilakukan perubahan bobot dan bias   (i=0,1,2,…,n) dengan persamaan (12) b. Tes kondisi berhenti. c. Algoritma Pengujian Metode Backpropagation 1. Load bobot dan bias input layer (v ij ) dan hidden layer (w ij ) hasil pelatihan. 2. Setiap unit input (x i , i=1,2,3,…,n) menerima sinyal xi dan  meneruskan  sinyal  tersebut  ke  semua  unit  pada lapisan tersembunyi.
3. Setiap unit tersembunyi (z j , j=1,2,3,…,p) menjumlahkan bobot sinyal input dengan persamaan (  1) dan menerapkan fungsi aktifasi untuk menghitung sinyal output-nya dengan persamaan (2). 4.  Setiap  unit  output  (y k ,  k=1,2,3,…,m)  menjumlahkan bobot  sinyal  input  dengan  persamaan  (3)  dan menerapkan fungsi aktifasi untuk  menghitung sinyal output-nya dengan persamaan (4).
X 1 Z 1 X 2 Z 2 X 3 Z 3 y 1 1 X 6 Z 6 V 11 V 21 V 31 V 61 V 01 V 12 V 22 V 32 V 62 V 02 V 13 V 23 V 33 V 63 V 03 V 16 V 26 V 36 V 66 V 06 W 11 W 21 W 31 W 61 W 01 Input layer hidden layer output layer Gambar. 4. Arsitektur pelatihan JST Gambar. 3. Laju pertumbuhan beban puncak listrik Kabupaten Jember (PT.PLN APJ dan UPT Jember, 2013) .
Pada  data  epooh  kedua,  juga  dilakukan  langkah- langkah yang sama  dengan menggunakan bobot baru atau  nilai  bobot  akhir  hasil  pengolahan  data  pada epooh pertama. Proses ini dilakukan secara berulang- ulang sampai pada epooh yang ditentukan (1000) atau target eror yang ditentukan(0,01). Setelah  proses  pelatihan  selesai, Backpropagation dapat dipakai   untuk   pengujian. Berikut ini pengujian algoritma metode Backpropagation : 1. Operasi  pada  Hidden  Layer  dengan  persamaan (1) z_ in1 =0.1+(0.01*0.0019220519)+(0.01*0.000250463 4)+(0.01*0.0000122913)+(0.01*0.0000048651)+(0.0
1*0.0000125873)+(0.01*0.3905400823) z_ in1 =0.103926829
2. Fungsi  aktifasi  pada  hidden  layer  dengan persamaan   (2) Z j = f(z_ inj )
Z 1 = =0.525958415
3. Operasi  pada  output  layer  dengan  persamaan
(3) y_ ink =w 0 +w 1 *z 1 +w 2 *z 2 *w 3 *z 3 y_ ink =0.3+(0.2*0.5347602100)+(0.5*0.5498896453) +(0.1*0.5639560100) = -1.00000020997 Berdasarkan  pola  data  yang  diujikan  (pola  data pada tahun 2008 di lokasi Rambipuji) dapat diketahui nilai  min=4.08198  dan  max=22084813.  Hasil pengujian berupa data yang diskalakan dengan notasi x’ atau y_ ink =-1.00000020997. Sedangkan berdasarkan  fungsi  identitas  pada  pengujian  yang memiliki interval [-1,1] dapat diketahui Upperbound =1  dan Lowerbound =-1.  Sehingga perhitungan denormalisasinya adalah sebagai berikut: 1. Cari nilai α α =
α = α =9.056.10 -8
2. Cari nilai β β= Upperbound -(α*(max(x)) β= 1-(9.056.10 -8 *22084813) β= -1.0000006528 3. Cari nilai x x`= α * x +β x= x= x=4.889880 Dari  hasil  denormalisasi  dapat  diketahui  bahwa data hasil prediksi   beban   puncak  adalah  4.889880 MW
C. Peramalan beban listrik .
Setelah  melakukan  pelatihan  dilanjutkan  dengan tahap  berikutnya  yaitu  prakiraan  atau  prediksi,  dalam tahap ini dilakukan prakiraan untuk 10 tahun mendatang yaitu  sampai  dengan  tahun  2022.  Hasil  prediksi  pada gambar  6  dibawah  diambil  dari  data  prediksi  lokasi Glantangan Pada  fitur  antarmuka  pengguna  diberikan  beberapa menu atau fitur-fitur   untuk  dapat  meneruskan  proses
sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna,  yaitu  fitur peramalan  beban  listrik  dan  fitur  beban  puncak maksimum
Pada  tahap  ini  sistem  jaringan  saraf  tiruan  akan diperkenalkan  berdasarkan  pola-pola  yang  telah ditentukan.  Proses  perhitungannya  tidak  akan ditampilkan dalam program simulasi. Proses perhitungan tersebut akan   bekerja dalam bentuk mode background,  sehingga  yang  akan  terlihat  dalam tampilan  form  hanya  jumlah  iterasi  yang  telah dilakukan dan hasil dari  pelatihan.  Poses  pembelajaran pada tahap training ini merupakan proses  pembelajaran supervised.  Artinya,  program  akan  dituntun  untuk mengenal pola-pola berdasarkan database

## D. Pengujian metode backpropagation
Data selama 2 tahun terakhir juga digunakan sebagai data untuk   menguji  validitas  data  antara  data  yang dihasilkan oleh PT.PLN APJ-UPT Jember dan data hasil perhitungan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  9 dibawah  sehingga  dapat  diketahui  nilai  error  yang dihasilkan.
Perhitungan akurasi Backpropagation terhadap target dihitung  dengan  metode  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) :
Gambar. 6. Perbandingan beban puncak aktual dan JST backpropagation
Gambar.5. Grafik prediksi beban puncak 10 tahun ke depan
Tahap  implementasi  sistem  dalam  program  terdiri dari tampilan menu input data, pelatihan JST dan hasil , yaitu :

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan tujuan serta hasil dan pembahasan maka dari penelitian ini dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.  Dihasilkan  satu  model  terintegrasi  dari  sistem informasi  untuk  peramalan  beban  listrik  jangka panjang di Kabupaten Jember.
2. Selisih antara beban real dengan beban hasil prediksi (prakiraan)  menggunakan  JST Backpropagation dinyatakan  dengan  persentase  atau Mean  Absolute
Percentage Error   (MAPE) . MAPE untuk  proses peramalan beban  puncak   listrik sebesar 17,09 %. 3.  Perbedaan  data  kriteria  (jumlah  kriteria,  bobot,  tipe preferensi  kriteria,  parameter  preferensi  kriteria  dan nilai  kriteria)  berpengaruh  pada  nilai  hasil perhitungan yang berbeda.

## DAFTAR P USTAKA
[1] Badran  S  M.,  Abouelatta  O  B.,  2006, Forecasting  Electrical Load  using  ANN  Combined  with  Multiple  Regression  Method , The Research Buletin of  Jordan ACM, Volume II (II)
[2] Fausett  L.  1994.  Fundamentals  of  Neural  Networks Architectures, Algorithms and   Applications,  London:  Prantice- Hall, Inc.
[3] Gustiadi R. 2011. Estimasi  Beban Listrik Harian  Menggunakan BPNN  Dengan  Error  Correction  Untuk  Perusahaan  XYZ  di Daerah Operasi Riau , Surabaya: ITS
[4] Kusumadewi  S.  2003. Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya) , Penerbit Graha Ilmu,  Yogyakarta.
[5] Lee KY., Park JH. 1992. Short Term Load Forecasting Using an Artificial Neural Network,  IEEE.
[6] Marimin.  2004. Teknik  dan  Aplikasi  Pengambilan  Keputusan Kriteria Majemuk , Grasindo, Jakarta.
[7] Ojleska  V  .,Wang  Y.,  Jing  Y.,  Gugulovska  T.,  Dimirovski  G., 2010. Short   Term  Load  Forecasting:  A  Dynamic  Neural Network Based Genetic Algorithm Optimization,   IEEE.
[8] Turban.  E,  Jay  E.  Aronson  and  Ting  Peng  Liang.2005. Decision Support Systems and   Intelegent  Systems .  Jilid  1,  Andi. Yogyakarta.
[9] Tzeng  GH  and  Huang  JJ.  2011. Multipple  Attribut  Decision Making, Methods and  Applications , A Chapman and Hall Book.
CRC Press
Gambar. 8. Tampilan menu pelatihan JST.
Gambar. 7. Tampilan menu input data.