## PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAGSEL BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Emidiana
Dosen Tetap Yayasan pada Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik  Universitas PGRI Palembang e-mail : emidianaal@yahoo.com

## ABSTRAK
Dengan   semakin   meningkatnya   kebutuhan   tenaga   listrik   dan   beragamnya   karakteristik pelanggan, perusahaan penyedia tenaga listrik harus mampu  memprediksi jumlah kebutuhan energi listrik   pada   periode   tertentu   agar   pelayanan   kepada   pelanggan   tetap   handal   dan   ekonomis.   Energi tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, berarti energi yang dibangkitkan dan disalurkan harus sesuai dengan kebutuhan. Jika listrik yang tersedia melebihi kebutuhan maka frekwensi sistem akan naik, sedangkan jika kurang maka frekwensi sistem akan turun. Karena kebutuhan listrik tidak linier, maka diperlukan suatu metode yang dapat memprediksi kebutuhan listrik dengan tepat. Salah satu   metode   tersebut   adalah  Artificial   Neural   Network   (Jaringan   Syaraf   Tiruan)   yang   mempunyai kemampuan   pendekatan   yang   baik  terhadap  ketidaklinieran.   Pada   penelitian   ini   dilakukan   prediksi beban   listrik   jangka   pendek   di   wilayah   Sumbagsel   menggunakan   Jaringan   Syaraf   Tiruan   dengan program Matlab. Hasil prediksi dibandingkan dengan data aktual. Rata-rata MAPE hasil prediksi adalah sebesar  3,2471%.  Error  peramalan   masih   dalam   batas   toleransi   deviasi   peramalan   beban   yang ditentukan oleh PLN yaitu sebesar ± 5%.
Kata Kunci : prediksi, kebutuhan listrik, jaringan syaraf  tiruan, backpropagation

## PENDAHULUAN
Pemakaian energi listrik sangat tinggi dan terus meningkat seiring dengan meningkatnya taraf ekonomi masyarakat. Energi listrik merupakan energi yang paling mudah diubah menjadi energi yang lain, sehingga sebagian besar mesin-mesin dan alat-alat elektronik menggunakan energi listrik sebagai sumber tenaga penggeraknya. Suatu perusahaan penyedia tenaga listrik harus mampu  memprediksi  kebutuhan listrik  konsumannya  yang  sifatnya  tidak linier, agar daya listrik yang disalurkan mempunyai kwalitas yang handal namun tetap ekonomis. Prediksi kebutuhan listrik jangka panjang merupakan tahap awal dalam perencanaan, pembangunan dan   pengoperasian   sistem  tenaga  listrik,  sedangkan   hasil  prediksi   kebutuhan   listrik   jangka pendek berguna untuk penjadwalan dan pengontrolan sistem daya atau pengaturan pembangkit cadangan. Dalam penelitian ini  dilakukan peramalan beban jangka pendek (per jam dalam 24 jam) selama 1 minggu (7 hari) di wilayah Sumbagsel. Prediksi dilakukan pada   beban daya nyata  (MW) yang  dikonsumsi pelanggan selama 1 minggu,   dengan menggunakan metode artificial neural network (jaringan syaraf tiruan)

## TINJAUAN PUSTAKA Prediksi Beban Listrik
Peramalan   (Prediksi)   pada   dasarnya   adalah   suatu   dugaan   atau   perkiraan   mengenai kejadian atau peristiwa di masa yang akan datang. Peramalan merupakan proses awal dari
PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAGSEL BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
kegiatan perencanaan. (Daman Suswanto : 201).  Salah satu faktor yang sangat menentukan dalam perencanaan operasi sistem tenaga listrik adalah prediksi beban yang akan disuplai oleh suatu sistem. Selama ini belum ada rumusan baku dalam memprediksi beban listrik, tetapi karena kebutuhan tenaga listrik   konsumen umumnya bersifat   periodik, maka grafik beban sistem   tenaga   listrik   juga   bersifat   periodik.   Oleh   karena   itu   data   beban   masa   lalu   beserta analisisnya sangat diperlukan untuk memprediksi beban listrik yang akan datang (Rory Asrial, 2011). Untuk  sistem yang memiliki beban yang besar, perkiraan beban harus dibuat seakurat mungkin, karena perkiraan beban merupakan dasar untuk perencanaan   operasi selanjutnya, yang menyangkut biaya bahan bakar yang tinggi, yang dapat mencapai milyaran rupiah.
Daya yang dibangkitkan oleh suatu pembangkit tenaga listrik harus sama dengan daya yang   digunakan  oleh   konsumen.  Jika  daya   yang  dibangkitkan   tidak   mencukupi   kebutuhan konsumen, maka frekwensi dalam sistem tenaga listrik akan turun. Sebaliknya jika daya yang dibangkitkan lebih besar daripada kebutuhan konsumen, maka frekwensi sistem akan naik. Penyedia   tenaga   listrik,   misalnya   PLN,   harus   mampu   menyediakan   tenaga   listrik   dengan frekwensi yang konstan, yaitu 50 Hertz atau 60 Hertz, dalam batas penyimpangan yang masih diizinkan. (Djiteng Marsudi, 2005 : 152)
Hal-hal yang dapat mempengaruhi beban atau kebutuhan daya listrik konsumen adalah suhu udara dan acara televisi, maka dapat dibuat perkiraan beban setiap jam untuk 1 minggu (7 x 24 jam = 128 jam) yang akan datang. Berdasarkan perkiraan beban ini, kemudian disusun rencana operasi pembangkitan untuk 1 minggu yang akan datang (Djiteng Marsudi, 2005 : 158)
Konsumen energi listrik mempunyai karakteristik yang berbeda-beda yang disebabkan perbedaan   pola   konsumsi   energi   listrik   tersebut.   Secara   umum,   konsumen   energi   listrik dikelompokkan menjadi :
1. Konsumen Rumah Tangga Pola pembebanan ditunjukkan oleh adanya fluktuasi konsumsi energi listrik yang cukup besar, hal ini disebabkan konsumsi energi listrik tersebut dominan pada malam hari.
2. Konsumen Komersil.
Mempunyai beban puncak yang lebih tinggi pada malam hari.
3. Konsumen Publik
Konsumen   pada   sektor   ini   adalah   semua   konsumen   yang   tidak   termasuk   konsumen rumah   tangga,   komersil   dan   industri,   diantaranya   adalah   :   kantor-kantor   pemerintah, rumah sakit, rumah ibadah, sekolah,badan sosail dan penerangan jalan.
4. Konsumen Industri
Fluktuasi   konsumsi   energi   listrik   sepanjang   hari   akan   hampir   sama,   sehingga perbandingan   beban   rata-rata   terhadap   beban   puncak   hampir   mendekati   1.   (Daman Suswanto : 201)
Artificial Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan)
“Jaringan   syaraf   tiruan   adalah   suatu   sistem   pemroses   informasi   yang   memiliki karakteristik   mirip   jaringan   syaraf   biologi”   (Jong   jek   Siang,   2009   :   2)   Sistem   ini diimpementasikan dengan menggunakan program komputer, yang dimaksudkan  dapat meniru cara   berfikir   pada   otak   manusia.   Artificial   neural   network   (jaringan   syaraf   tiruan)   tidak diprogram untuk menghasilkan output tertentu. Semua output yang didapat, didasarkan pada
pengalaman pembelajarannya  (berupa input-input tertentu), lalu jaringan akan diajari untuk memberikan jawaban dengan cara menggeneralisasi input-input yang sudah diberikan. Beberapa aplikasi jaringan syaraf tiruan adalah sebagai berikut :
1. Pengenalan pola (Pattern Recognition)
Jaringan   syaraf   tiruan   dapat   mengenali   pola   (misal   :   huruf,   angka,   suara   atau   tanda tangan) yang sudah sedikit berubah.

## 2. Signal Processing
Jaringan syaraf tiruan dapat dipakai untuk menekan noise dalam saluran telepon
3. Prediksi (Peramalan)
Jaringan syaraf tiruan dapat juga digunakan untuk meramalkan (memprediksi) apa yang akan terjadi di masa datang, berdasarkan pola kejadian di masa lalu. ( Jong Jek Siang, 2009 : 5 )
Metode-metode yang digunakan untuk memperbaiki proses pelatihan jaringan syaraf tiruan adalah :

## 1. Membatasi jaringan
Jaringan dibatasi maksimal 3 lapis dengan jumlah node kurang dari 300
2. Memperluas lapisan tengah
Pelatihan   jaringan   yang   memakan   waktu   terlalu   lama   dapat   dapat   diatasi   dengan menambah node pada lapisan tengah, dengan ketentuan node < 300
3. Menggunakan momentum
Dengan  menggunakan   momentum,  pelatihan   dapat   terus  berlanjut,   yaitu  dengan   cara mengupdate bobotnya dengan menambahkan pecahan bobot terakhir terhadap bobot.
4. Memperbesar nilai toleransi perbedaan nilai output terhadap nilai targetyang diizinkan pada jaringan,
5. Mengatur jaringan.
6. Menambahkan data yang mengandung noise
7. Memulai lagi dari awal prosedur pelatihan jaringan syaraf tiruan (Diyah Puspitaningrum, 2006 : 148)

## Backpropagation (Propagasi Balik)
Salah satu metode jaringan syaraf tiruan adalah backpropagation , yang menggunakan satu atau beberapa layar tersembunyi sebagai penyempurna tipe layar tunggal yang memiliki kelemahan   dalam   pengenalan   pola.   “   Backpropagation   merupakan   algoritma   pembelajaran yang   terawasi   dengan   banyak   lapisan,   yang   mengubah   bobot-bobot   pada   lapisan tersembunyinya” (Sri Kusumadewi, 2006 : 236)
Gambar 1. Arsitektur Backpropagation
Gambar tersebut merupakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan n buah input (ditambah sebuah bias), sebuah hidden layer yang terdiri dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit output .

## METODOLOGI PENELITIAN Proses Simulasi Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut   Eliyani,   2007 :   seluruh   tahapan   penelitian   dalam   prediksi   beban   listrik menggunakan Artificial Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) adalah sbb:
(i) Pengumpulan Data Data yang digunakan adalah data beban listrik perjam, dan dikelompokkan sesuai dengan hari yang akan diprediksi
(ii) Data Preprocessing / Normalisasi Data
Tujuannya   agar   JST   dapat   mengenali   data   yang   menjadi   masukan   bobot-bobotnya. Normalisasi   ini   secara   otomatis   akan   dilakukan   oleh toolbox   neural   network yang disediakan Matlab.
(iii) Fungsi Aktivasi / Fungsi Transfer
Fungsi   aktivasi   digunakan   untuk   menentukan   bagaimana   data   output   akan direpresentasikan.
(iv) Perancangan Arsitektur Jaringan
Arsitektur  jaringan  terdiri   dari  input  layer  dengan  24  neuron  (24 jam),   hidden  layer dengan 120 buah neuron, output layer dengan 1 neuron yaitu nilai beban listrik per jam yang   akan   dicari.  Algoritma   pelatihan   yang   digunakan   adalah Algoritma   Levenberg- Marquardt . Data input berupa data beban listrik perjam selama 15 hari (hari ke-1 sampai hari ke-15) dengan hari yang bersesuaian dengan hari yang akan diprediksi dan didapat 15x24 = 360 pola, sedangkan untuk target juga digunakan data beban listrik selama 15 hari ( hari ke-2 sampai hari ke-16)
Data untuk Input berupa matrik 24x360, sedangkan untuk Target berupa matrik 1x360.
(v) Pelatihan (Pembelajaran) Jaringan Syaraf Tiruan Proses   pelatihan   menggunakan   60%   dari   total   data   (sesuai   default).   Pelatihan   akan berhenti jika error < target error, atau pelatihan telah mencapai maksimum epoch yang dimasukkan, yaitu 1000.
(vi) Validasi Jaringan Syaraf Tiruan
20%   dari   total   data   digunakan   untuk   mengetahui   seberapa   baik   jaringan   melakukan generalisasi. Proses pembelajaran akan terus dilakukan selama error data validasi terus menurun. Setelah jaringan menghafal   data pelatihan, pelatihan dihentikan Teknik ini secara otomatis menghindari masalah overfitting. (Howard Demuth : 5-5)
(vii) Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan Proses pengujian jaringan syaraf tiruan menggunakan 20% dari total data, data yang digunakan berbeda dengan data yang dipakai saat pelatihan. (Howard Demuth : 5-5)
(viii) Data Postprocessing / Denormalisasi
Data postprocessing adalah pengubahan dari data hasil JST yang mempunyai range -1 sampai   1   menjadi   data   seperti   nilai   aslinya.   Denormalisasi   ini   secara   otomatis   akan dilakukan oleh toolbox neural network yang disediakan oleh Matlab.
(ix) Tahap Prediksi Beban Listrik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Bobot-bobot  yang   diperoleh  selama   pelatihan  digunakan   untuk prediksi  beban  listrik harian per jam. Data yang digunakan untuk prediksi beban listrik adalah data rata-rata dari 3 hari terakhir sebelum hari yang akan diprediksi ditambah dengan data pada jam terakhir yang telah diketahui pada hari yang akan diprediksi.
Data yang akan digunakan adalah data beban per jam yang merupakan data runtun waktu (time series).
Data   time   series   (runtun   waktu)     adalah   suatu   himpunan   pengamatan   yang   dibuat   secara berurutan dalam suatu  waktu atau periode tertentu, dan dapat dilakukan dengan 2 cara  yaitu:
1.  Melalui sampling dari runtun waktu kontinu.
2.  Melalui akumulasi suatu peubah dalam suatu waktu tertentu. (Siana Halim, 2006)
Evaluasi Hasil Prediksi Beban Listrik .
Untuk  mengetahui  besarnya   error  hasil  prediksi  beban  listrik     ditunjukkan  oleh  nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE (%) = x 100% dimana : P A = beban aktual
P F = beban hasil peramalan N = jumlah data (Dinar Atika Sari, 2010)
Data diperoleh dari PT PLN (Persero) Unit Pengatur Beban Sumatera Bagian Selatan (PLN UPB Sumbagsel). Prediksi dilakukan selama 1 minggu dari hari Senin (19 September 2012) sampai dengan Minggu (25 September 2012)

## Contoh proses untuk program prediksi hari Selasa, 20 September 2012
1. Masukkan data Input dan Target untuk hari Selasa pada software matlab
2. Ketik nn tool, kemudian import data Input dan Target
3. Bangun arsitektur jaringan.
Gambar 2. Tampilan Input dan Target Gambar 3. Tampilan Arsitektur Jaringan 4. Isi training info dan training parameter
5. Klik train network Hasil training (pelatihan) adalah sbb : Epoch : 9 iteration Time : 0:00:39 Seperti ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Hasil Pelatihan
Dengan output performa dan regressi seperti gambar dibawah ini
Gambar 5. Tampilah Performa Performa terbaik pada epoch ke 3 Gambar 6. Tampilan Regreesi Nilai Regression sebesar:
Training R = 0.99966 Validation         R = 0.91843 Testing             R = 0.96905 All R = 0.97469

## HASIL DAN ANALISA
Hasil Prediksi Beban Listrik Selama Seminggu dari Senin (19 September 2012) sampai Minggu (25 September 2012)
Tabel 1. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Senin, 19 September 2012 Jam Aktual JST Error JST (%) 1 862.7 866.0972 0.3903 2 820.7 829.7034 1.0958 3 804.3 812.1772 0.9756 4 813.1 838.7314 3.1548 5 897.8 905.5923 0.8646 6 994.6 978.263 1.6465 7 876.1 893.5596 1.9929 8 846.5 850.813 0.5083 9 853.2 872.7766 2.3005 10 889.3 884.7232 0.5191 11 891.5 919.2482 3.1172 12 917 925.6555 0.9428 13 928.8 948.2012 2.091 14 936.9 953.6797 1.7877 15 889.1 946.1551 6.4172 16 926.8 901.6011 2.7179 17 940.7 964.7146 2.555 18 1,182.10 1,185.70 0.3071 19 1,342.70 1,274.00 5.1144 20 1,361.20 1,318.00 3.1722 21 1,276.50 1,249.60 2.1096 22 1,164.50 1,152.00 1.0717 23 1,071.20 1,060.10 1.0334 24 956.5 973.7848 1.806 MAPE (%) 1.9872
Gambar 7. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Senin, 19 September 2012
Tabel 2. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban
Aktual Hari Selasa, 20 September 2012 Jam Aktual JST Error JST (%) 1 896.3 871.4333 2.7765 2 842.2 848.0082 0.6896 3 850.8 842.6661 0.9584 4 868.4 859.0767 1.0736 5 943.1 941.9967 0.117 6 1,026.70 951.4324 7.3319 7 922.8 915.7634 0.7625 8 804.3 888.0636 10.4158 9 814.8 875.5094 7.4508 10 872.3 856.0034 1.8682 11 947.4 878.7985 7.2371 12 938.2 943.5992 0.5744 13 951.6 921.4882 3.1633 14 964.5 931.8479 3.3884 15 963.8 887.1072 7.9592 16 1,008.10 928.1563 7.9338 17 1,033.40 1,075.70 4.0923 18 1,168.40 1,218.70 4.3077 19 1,334.80 1,296.10 2.8993 20 1,135.80 1,338.00 17.7993 21 1,080.20 1,129.90 4.5991 22 1,057.10 1,076.20 1.8116 23 943.4 942.3851 0.1065 24 860.8 885.0538 2.8164 MAPE (%) 4.2555
Gambar 8. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Selasa, 20 September 2012
Tabel 3. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual
Hari Rabu, 21 September 2012 Jam Aktual JST Error JST (%) 1 918.6 885.0668 3.6463 2 899.6 866.3764 3.6932 3 868.8 832.5652 4.174 4 883 847.9057 3.9701 5 951.4 984.2331 3.4521 6 1,030.00 973.5325 5.4777 7 920.8 880.9456 4.3272 8 849.6 835.7626 1.6229 9 925.6 863.0772 6.7548 10 929.9 934.6632 0.5133 11 975.7 933.8066 4.2927 12 949.6 961.8085 1.2835 13 956.9 958.9739 0.2167 14 988.2 950.3283 3.8275 15 978.2 963.4242 1.5115 16 939.6 972.0502 3.4558 17 931.5 956.3209 2.6635 18 1,168.10 1,137.00 2.6608 19 1,149.00 1,326.60 15.4569 20 1,138.00 1,195.80 5.0791 21 1,124.80 1,213.10 7.8503 22 1,071.90 1,136.10 5.9894 23 968.5 1,004.60 3.7274 24 912.4 956.436 4.8264 MAPE (%) 4.1864
Gambar 9. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari, Rabu 21 September 2012
Tabel 4. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual
Hari Kamis, 22 September 2012 Jam Aktual JST Error JST (%) 1 871.8 862.2806 1.0919 2 743.5 823.8045 10.8009 3 740.5 771.4635 4.1814 4 772 773.8842 0.2441 5 898.7 841.6539 6.3476 6 944.4 954.8148 1.1028 7 802 845.788 5.4599 8 729.1 815.8143 11.8933 9 779.1 811.5814 4.1691 10 871.6 828.496 4.9454 11 901.4 862.6843 4.2951 12 899.1 863.6988 3.9374 13 899.6 921.6361 2.4495 14 893.2 917.8876 2.7639 15 868.2 914.8242 5.3702 16 864.3 931.6107 7.7879 17 915.9 947.7324 3.4755 18 1,147.90 1,217.20 6.0371 19 1,326.30 1,305.40 1.5758 20 1,295.80 1,275.20 1.5898 21 1,278.10 1,234.30 3.427 22 1,186.80 1,153.80 2.7806 23 1,054.20 1,020.70 3.1778 24 1,048.00 919.386 12.2723 MAPE (%) 4.6323
Gambar 10. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari, Kamis 22 September 2012
Tabel 5. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual
Hari Jumat, 23 September 2012 Jam Aktual JST Error JST (%) 1 910.6 891.4921 2.0984 2 836.4 877.3408 4.8949 3 824.3 831.6609 0.8954 4 822 848.655 3.2452 5 904 904.4552 0.0459 6 983.1 949.8907 3.3741 7 895.5 912.1714 1.8617 8 817.4 897.9641 9.8535 9 901.8 893.0451 0.9675 10 896 932.8314 4.1165 11 888.1 920.5249 3.6499 12 893 901.5249 0.9603 13 881.1 912.5646 3.5734 14 859.3 900.26 4.7642 15 881.8 873.8084 0.9007 16 883.4 875.0872 0.9376 17 1,020.60 938.6925 8.0236 18 1,190.80 1,165.80 2.1027 19 1,337.50 1,239.90 7.2965 20 1,252.50 1,258.10 0.4479 21 1,200.50 1,170.50 2.499 22 1,094.10 1,069.20 2.2794 23 989 995.6486 0.6723 24 913.4 916.0375 0.291 MAPE (%) 2.9063
Gambar 11. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan
Beban Aktual Hari Jumat, 23 September 2012
Tabel 6. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban
Aktual Hari Sabtu, 24 September 2012 Jam Aktual JST Error JST (%) 1 861.6 857.3177 0.4993 2 843.8 842.202 0.187 3 819.4 822.6338 0.3971 4 838.2 828.0961 1.2007 5 920.1 940.2032 2.1893 6 953.3 916.7198 3.8332 7 842.1 840.2032 0.2276 8 798.2 826.7365 3.5712 9 874.4 844.1349 3.4623 10 887.3 868.1301 2.1561 11 919.6 895.6153 2.605 12 914.1 881.7021 3.5464 13 892 923.3789 3.5178 14 870.3 906.1705 4.1204 15 843 891.544 5.761 16 883.5 906.5439 2.6106 17 911.5 950.7639 4.3099 18 1,129.30 1,145.70 1.4531 19 1,258.20 1,242.30 1.2653 20 1,228.50 1,154.20 6.0457 21 1,132.70 1,169.60 3.2595 22 1,026.10 1,074.70 4.7384 23 959.9 947.0395 1.3377 24 905.4 893.3248 1.3315 MAPE (%) 2.6511
Gambar 12. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Sabtu, 24 September 2012
Tabel 7. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Minggu, 25 September 2012
Jam Aktual JST
Error JST (%) 23
1 871.7 813.1408 6.7178 2 825.8 831.246 0.6595 3 804.4 826.1738 2.7068 4 839.3 816.2167 2.748 5 928.8 896.8012 3.4452 6 932.9 957.0593 2.5875 7 878.7 871.6325 0.8054 8 851.7 846.1046 0.657 9 842.7 836.3711 0.7546 10 835.3 835.3401 0.0048 11 841.2 813.3055 3.316 12 824.8 804.6911 2.4321 13 815 813.2769 0.2065 14 819 809.6894 1.1356 15 824 805.8131 2.2071 16 829.2 812.7736 1.9786 17 917.5 899.9423 1.9169 18 1,123.00 1,103.80 1.7097 19 1,245.40 1,221.30 1.9351 20 1,212.90 1,232.80 1.639 21 1,081.30 1,148.20 6.1919 22 968.6 1,001.70 3.413 23 895.3 884.6376 1.1942 24 845 842.5207 0.2969 MAPE (%) 2.1108
Gambar  13. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Minggu, 25 September 2012
Sehingga didapat tabel rata-rata MAPE, error minimum dan error maksimum selama 1 minggu tersebut, seperti pada tabel berikut :
Tabel 8. Rata-rata MAPE, error minimum dan error maksimum Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Hari MAPE (%) Error min. (%) Error maks. (%) Senin 1.9871 0.3071 6.4172 Selasa 4.2555 0.1065 17.7993 Rabu 4.1864 0.2167 15.4569 Kamis 4.6323 0.2441 12.2723 Jumat 2.9063 0.0459 9.8535 Sabtu 2.6511 0.187 6.0457 Minggu 2.1108 0.0048 6.7178 Rata-rata 3.2471 0.1589 10.6518
PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK WILAYAH SUMBAGSEL BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
Dari hasil perhitungan untuk prediksi hari Senin, didapat MAPE 1,9872%. Sedangkan MAPE untuk prediksi Hari Selasa sebesar 4,2555%, dimana :  pada pukul 08.00 dan 09.00 terjadi   penurunan   konsumsi   listrik   menjadi   804,3   MW   dan   814,8   MW.  Error   maksimum sebesar 17,7993% terjadi pada pukul 20.00, hal ini disebabkan terjadinya   penurunan beban listrik   pada   jam   tersebut.   Penurunan     beban   listrik   tersebut   dapat   disebabkan   terjadinya pemadaman listrik karena pemadaman bergilir atau karena terjadinya gangguan. MAPE untuk prediksi   beban   listrik   Hari   Rabu   adalah   sebesar   4,1864%.   Error   yang   cukup   besar   terjadi selama beban puncak yaitu  pada pukul 19.00, 20.00 dan 21.00. Hasil prediksi untuk Hari Kamis  mempunyai  MAPE  sebesar  4,6323%.  Error  yang  cukup  besar  terjadi  pada  :  Pukul 02.00, 03.00, 08.00 dan 09.00 karena terjadi penurunan beban sekitar   100 MW dari beban biasanya pada jam-jam tersebut, dan pada pukul 24.00 terjadi kenaikan. Kenaikan beban listrik pada jam-jam tertentu dapat disebabkan meningkatnya penonton televisi karena ada acara yang menarik, misalnya sepak bola. Hasil prediksi untuk Hari Jumat menggunakan JST mempunyai MAPE   2,9063%.   Hasil   prediksi   untuk   hari   Sabtu,   dengan   menggunakan   JST   mempunyai MAPE   sebesar   2,6511%.   Hasil   prediksi   untuk   Hari   Minggu     dengan   menggunakan   JST mempunyai   MAPE   sebesar   2,1108%.   Secara   keseluruhan,   MAPE   rata-rata   untuk   prediksi selama 1 minggu tersebut adalah 3.2471%, dibawah toleransi yang ditetapkan PLN yaitu  5%, dengan  rata-rata   error   minimum  0,1589%   dan   rata-rata   error   maksimum   10,6518%.   Error prediksi beban listrik tersebut dapat diperkecil dengan  cara :
1. Menyempurnakan   model   Jaringan   Syaraf   Tiruan,   yaitu   dengan   memperbaiki   pola hubungan antar neuron (arsitektur jaringan), metode pembelajaran, fungsi aktivasi dan penentuan parameter-parameter jaringan yang tepat.
2. Mempertimbangkan variabel-variabel lain (selain beban aktual)  seperti : suhu, kondisi gangguan sistem kelistrikan, dll sebagai variabel pembelajaran jaringan.

## KESIMPULAN
Dari tahap perancangan, pelatihan, peramalan hingga pengujian sistem prediksi beban menggunakan  Artificial   Neural   Network   (ANN)   atau   Jaringan   Syaraf  Tiruan   (JST),   maka didapat kesimpulan sbb:
1. Rata-rata MAPE hasil prediksi adalah 3,2471%.
2. Rata-rata error minimum sebesar 0,1589%.
3. Rata-rata error maksimum sebesar 10,6518%
4. Dalam memprediksi kebutuhan listrik harian per jam, Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) memiliki rata-rata MAPE dan error yang kecil , karena Jaringan   Syaraf   Tiruan   memiliki   kemampuan   pendekatan   yang   lebih   baik   terhadap ketidaklinieran.
5. MAPE peramalan   JST     masih   dalam   batas   toleransi   deviasi   peramalan   beban   yang ditentukan oleh PLN yaitu sebesar ± 5%.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Djiteng Marsudi, ”Pembangkitan Energi Listrik” , Penerbit Erlangga, Edisi Pertama,   2005
2. Daman   Suswanto ,” Sistem   Distribusi   Tenaga   Listrik” ,   daman48.files.wordpress.com, diakses 22 Mei 2011
3. Jong Jek Siang. “ Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya menggunakan MATLAB” , Penerbit Andi, Yogyakarta, 2009
4. Diyah Puspitaningrum. “Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan” , Penerbit Andi, Yogyakarta, 2006
5. Howard Demuth, Mark beale, Martin Hagan, “ Neural Network Toolbox User’s Guide” https://www.mathworks.com , diakses 12 Februari 2011
6. Sri Kusumadewi, “Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya)” , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006
7. Dinar Atika Sari, “Peramalan Kebutuhan Beban Jangka Pendek Menggunakan Jaringan Syaraf   Tiruan   Backpropagation”, eprints.undip.ac.id/25280/1/ML2F002572.pdf, diakses 3 Juni 2011
8. Eliyani. “Peramalan Harga Saham Perusahaan Menggunakan Artificial Neural Network dan Akaike Information Criterion” . Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2007 (SNATI 2007), Yogyakarta, 16 Juni 2007
9. Siana   Halim, Diktat   Time   Series   Analysis ,   19   Januari   2006, faculty.petra.ac.id/halim/index_files/... diakses 27 April 2011
10. Galang Jiwo Syeto, Arna Fariza, Setiawardana, “ Peramalan Beban Listrik Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Kohonen” , core.ac.uk/download/pdf/12342954, diakses 22 Mei 2011
11. Rory Asrial,  Almizan  Abdullah,   dan   Irrine   B.   Sulistiawati,   “Perbandingan   Penggunaan Metode Radial Basis Function Network (RBFN) Dari Metode Fuzzy Neural Netwotk (FNN) Dalam Memperkirakan Beban Jangka Pendek di GI. Gondang Wetan Pasuruan”, Jurnal Elektro ELTEK Vol. 2, No. 1, April 2011, diakses 31 Oktober 2015