## Prediksi Perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area Menggunakan Algoritma Backpropagation
Irfan Christian Saragih * , Dedy Hartama, Anjar Wanto
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* irfanchristiansaragih@gmail.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 3 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id Submitted 19-06-2020; Accepted 25-08-2020; Published 31-08-2020

## Abstrak
Listrik merupakan salah satu kebutuhan vital bagi umat manusia. Tanpa adanya listrik, dapat dipastikan roda perekonomian tidak akan dapat berjalan dengan baik. Sehingga pelanggan listrik semakin hari semakin bertambah,  seiring meningkatkan kebutuhan dan populasi di masyarakat. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan jumlah pelanggan listrik dengan menggunakan algoritma backpropagation. Data penelitian  yang digunakan  adalah data pelanggan listrik menurut area (pelanggan) di Sumatera Utara tahun 2013-2017, yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Sumatera Utara.  Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur yaitu 4-2-1, 4-3-1, 4-4-1, 4-5-1 dan 4-6-1. Dari kelima model arsitektur yang digunakan di peroleh satu model arsitektur terbaik 4-4-1 dengan tingkat keakurasian 88 %, epoch 716 iterasi dalam waktu cukup singkat yakni 15 detik, dengan MSE Pelatihan 0,00099763 dan MSE pengujian 0,00109935.  Berdasarkan  model  arsitektur  terbaik  ini  akan  digunakan  untuk  memprediksi  Perkembangan  Jumlah  Pelanggan  Listrik Menurut Pelanggan Area di Sumatera Utara untuk tahun 2018 hingga tahun 2020.
Kata Kunci: Prediksi, Pelanggan Listrik, Area, JST, Backpropagation

## Abstract
Electricity is one of the vital needs of humanity. Without electricity, it is certain that the wheels of the economy will not be able to run properly.  So  that  electricity  customers  are  increasingly  increasing,  as  they  increase  the  needs  and  population  of  the  community. Therefore this study aims to determine the development of the number of electricity customers using the backpropagation algorithm. The research data used was electricity customer data by area (customer) in North Sumatra in 2013-2017, obtained from the Central Statistics Agency of North Sumatra. This study uses 5 architectural models, namely 4-2-1, 4-3-1, 4-4-1, 4-5-1, and 4-6-1. Of the five architectural models used, one of the best architectural models is obtained 4-4-1 with an accuracy rate of 88%, epoch 716 iterations in a short amount of time, 15 seconds, with MSE Training 0,00099763 and MSE testing 0.00109935. Based on the best architectural model, this will be used to predict the Development of Electricity Customers by Area Customers in North Sumatra from 2018 to 2020.
Keywords : Prediction, Electricity Customers, Area, ANN, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Listrik merupakan kebutuhan bagi kehidupan masyarakat yang sangat penting. Hal ini ditandai banyaknya manfaat listrik sebagai sumber penerangan bagi kehidupan di wilayah desa dan kota. Selain sebagai sumber energi penerangan, listrik juga dapat  diubah  menjadi  sumber  lain  yang  berguna  bagi  kehidupan  manusia.  Ketersediaan  listrik  dalam  suatu  negara  dapat diperoleh  dari  perusahaan  listrik  baik  milik  negara  (PLN)  ataupun  swasta  (non  PLN)  [1].  Listrik  juga  memiliki  peranan penting  dalam  pertumbuhan  pembangunan  dan  perkembangan  teknologi,  sehingga  kebutuhan  akan  ketersediaan  sistem tenaga  listrik  semakin  tinggi,  mengingat  banyaknya  peralatan-peralatan  yang  menggunakan  listrik  sebagai  sumber tenaganya [2].  Salah satu  kebutuhan pokok bagi kehidupan masyarakat  saat  ini untuk  melakukan aktivitasnya sehari-hari adalah  tenaga  listrik.  Secara  umum,  pemakai  energi  listrik  di  Indonesia  dikelompokkan  kedalam  beberapa  kelompok pelanggan,  yaitu  kelompok  rumah  tangga,  industri,  bisnis,  sosial,  kantor  pemerintah,  penerangan  jalan  umum  serta multiguna [3].
Besarnya  konsumsi  listrik  dari  waktu  ke  waktu  cenderung  mengalami  peningkatan  yang  besarnya  tidak  dapat ditentukan  secara  pasti.  Ketidakpastian  itu  apabila  tidak  diperkirakan  akan  menjadi  masalah,  karena  kebutuhan  listrik semakin bertambah tetapi penyediaan listrik kurang. Provinsi Sumatera Utara merupakan salah  satu provinsi yang tingkat konsumsi energi listrik yang tinggi. Tingginya konsumsi energi listrik karena ekonomi yang semakin tinggi, bertambahnya jumlah  penduduk,  serta  kemajuan  teknologi.  Peningkatan  pelanggan  listrik  ini  terjadi  karena  untuk  meningkatkan perekonomian  di  bidang  industri,  transportasi  dan  pemerintahan.  Kebutuhan  pelanggan  listrik  untuk  aktivitas  sehari  nya mengakibatkan permintaan akan tenaga listrik semakin bertambah.
Permintaan  energi  listrik  tersebut  harus  diikuti  dengan  tersedianya  tenaga  listrik,  agar  tercapai  stabilitas  sistem tenaga  listrik  dan  mampu  memenuhi  kebutuhan  para  pelanggan  listrik.  Itulah  alasannya  pentingnya  sumber  listrik  untuk penyimpanan  tenaga  listrik  dalam  jumlah  yang  besar.  Akibatnya  akan  ada  permasalahan  yang  muncul  dalam  mengatasi kebutuhan daya listrik yang tidak konstan tiap tahunnya, bagaimana menghasilkan daya dengan kualitas baik pada sistem tenaga listrik agar dapat memenuhi permintaan. Oleh karena itu dilakukan penelitian ini untuk mengetahui perkembangan jumlah  pelanggan  listrik  menurut  area  pelanggan  di  Sumatera  Utara  pada  tahun  yang  akan  datang  berupa  prediksi. Sehingga  nantinya  dapat  dilakukan  antisipasi  untuk  tahun-tahun  yang  akan  datang.  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan melakukan  prediksi  perkembangan  jumlah  pelanggan  listrik  menurut  area  (pelanggan)  dengan  menggunakan  Algortima Backpropagation.  Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  algoritma  jaringan  Saraf  Tiruan  yang  baik  digunakan  untuk melakukan prediksi [4]–[13].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif, yakni mengambil data pelanggan listrik  menurut  area  (pelanggan)  di  Sumatera  Utara  melalui  Website  Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Utara.  Metode Penelitian  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation.  Metode  ini  mampu  melakukan  prediksi berdasarkan data yang telah lampau ( times series ).

## 2.2 Dataset Penelitian
Dataset  penelitian  adalah  data  pelanggan  listrik  menurut  area  (pelanggan)  di  Sumatera  Utara  tahun  2013-2017  yang bersumber dari Website Badan Pusat Statistik Sumatera Utara. Dataset tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Area (Pelanggan), 2013 - 2017
No. Area Tahun 2013 2014 2015 2016 2017 1 Area Medan 573.709 598.152 624.062 650.866 676.256 2 Area Binjai 525.963 542.973 559.173 586.639 620.834 3 Area Pematang Siantar 536.841 553.648 571.515 589.207 614.439 4 Area Sibolga 211.571 220.143 226.982 236.253 247.007 5 Area Padangsidimpuan 239.998 251.931 265.915 275.120 291.461 6 Area Rantau Prapat 318.597 333.330 347.083 363.392 385.312 7 Area Lubuk Pakam 451.638 474.317 498.362 523.468 551.712 8 Area Nias 72.267 77.328 81.199 85.650 90.456
Sumber : Badan Pusat Statistik Sumatera Utara [14]
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  jumlah pelanggan  listrik  di  Sumatera  Utara  semakin  meningkat    tiap  tahunnya, oleh karena itu otomatis kebutuhan akan tenaga listrik juga pasti akan bertambah.

## 2.3 Tahapan dan Teknik Backpropagation
Tahapan  dalam  teknik  backpropagation  dapat  dibagi  menjadi  dua  tahap:  Tahap  pengupdatean  bobot  dan  propagasi (perambatan).
Tahap 1: Propagasi (Perambatan) Setiap propagasi melibatkan langkah-langkah berikut: a. Teruskan propagasi  masukan pola pelatihan yang diberikan melalui jaringan saraf tiruan untuk menghasilkan aktivasi output propagasi.
b. Propagasi  balik  dari  propagasi  aktivasi  keluaran  melalui  jaringan  saraf  menggunakan  target  pola  pelatihan  untuk menghasilkan delta semua keluaran dan neuron yang tersembunyi.
Tahap 2: Pengupdatean Bobot Untuk setiap bobot-sinapsis:
a. Kalikan masukan aktivasi dan delta output untuk mendapatkan nilai bobot.
b. Bawa bobot ke arah gradien dengan menambahkan perbandingannya dari berat.
Rasio ini berdampak pada kecepatan dan kualitas pembelajaran; Ini disebut tingkat belajar. Tanda gradien dari suatu bobot menunjuk  dimana  kesalahan  meningkat;  Inilah  sebabnya  mengapa  kelas  harus  diperbarui  dalam  arah  yang berlawanan.Tahap 1 dan tahap 2 diulang sampai kinerja jaringan cukup memuaskan.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi::
a. Mengumpulkan data penelitian yang akan digunakan
b. Selanjutnya  lakukan  Preprocessing  Data.  Kemudian  data  akan  dinormalisasi  menggunakan  persamaan  berikut  [15], [16], [25], [26], [17]–[24]:
𝑥 ′ = 0,8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0,1 (1) Penjelasan:
x’   = Normalisasi data x = Data yang akan dinormalisasi a = Data terendah
b = Data tertinggi
Kemudian data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian.
c. Tentukan model arsitektur jaringan yang akan digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian.
d. Analisis model arsitektur yang digunakan, lalu pilih model arsitektur terbaik.
e. Lakukan prediksi menggunakan model arsitektur terbaik yang telah dipilih.
f. Membuat Laporan Prediksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Normalisasi
Tabel  2  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data  pelatihan  yang  digunakan,  yakni  tahun  2013  hingga  2016  dengan tahun  2016  juga  sebagai  target.  Data  ini  diambil  berdasarkan  pada  tabel  1.  Data  ini  dinormalisasi  menggunakan  fungsi sigmoid seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 2. Normalisasi Data Pelatihan No Area 2013 2014 2015 2016 Target 1 Area Medan 0,7933 0,8271 0,8629 0,9000 0,9000 2 Area Binjai 0,7273 0,7508 0,7732 0,8112 0,8112 3 Area Pematang Siantar 0,7423 0,7656 0,7903 0,8147 0,8147 4 Area Sibolga 0,2926 0,3045 0,3139 0,3267 0,3267 5 Area Padangsidimpuan 0,3319 0,3484 0,3677 0,3805 0,3805 6 Area Rantau Prapat 0,4406 0,4610 0,4800 0,5025 0,5025 7 Area Lubuk Pakam 0,6245 0,6559 0,6891 0,7239 0,7239 8 Area Nias 0,1000 0,1070 0,1123 0,1185 0,1185
Sedangkan Tabel 3 berikut ini merupakan hasil normalisasi data pengujian yang digunakan, yakni tahun 2014-2017 dengan target  juga  tahun  2017.  Data  ini  diambil  berdasarkan  tabel  1.  Data  ini  juga  dinormalisasi  menggunakan  fungsi  sigmoid seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 3. Normalisasi Data Pengujian No Area 2014 2015 2016 2017 Target 1 Area Medan 0,7957 0,8303 0,8661 0,9000 0,9000 2 Area Binjai 0,7220 0,7436 0,7803 0,8260 0,8260 3 Area Pematang Siantar 0,7362 0,7601 0,7837 0,8174 0,8174 4 Area Sibolga 0,2908 0,2999 0,3123 0,3266 0,3266 5 Area Padangsidimpuan 0,3332 0,3519 0,3642 0,3860 0,3860 6 Area Rantau Prapat 0,4419 0,4603 0,4821 0,5114 0,5114 7 Area Lubuk Pakam 0,6303 0,6624 0,6959 0,7336 0,7336 8 Area Nias 0,1000 0,1052 0,1111 0,1175 0,1175
Setelah  data  dibagi  menjadi  2  bagian  (Data  Pelatihan  dan  Data  Pengujian).  Maka  selanjutnya  adalah  melakukan pemrosesan  data.  Pemrosesan  data  dibantu  oleh  alat  Matlab  2011b  dan  Microsoft  Excel  dalam  menentukan  model arsitektur  terbaik.  Penelitian  ini  dianalisis  menggunakan  5  model  Arsitektur,  yaitu:  4-2-1,  4-3-1,  4-4-1,  4-5-1  dan  4-6-1. Cara untuk menentukan model arsitektur terbaik dengan algoritma Backpropagation adalah dengan melihat tingkat akurasi tertinggi  dari  masing-masing  model.  Parameter  yang  digunakan  meliputi  fungsi  aktivasi  tansig  dan  logsig  serta  fungsi pelatihan dengan batas epoch 20000 dan learning rate 0,01. Sedangkan tingkat kesalahan minimum adalah 0,04-0,001.

## 3.2 Model Arsitektur Terbaik
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  aplikasi  MATLAB  dan  perhitungan  menggunakan  Microsoft Excel,  model  arsitektur terbaik  dari  empat  model yang  digunakan  adalah  4-4-1.  Hasil  dari  pelatihan  dan  proses  pengujian model 4-4-1 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Data Pelatihan Model 4-4-1 Tabel 5. Data Pengujian Model 4-4-1 Pola  Target  Output Error SSE Pola  Target  Output Error SSE Hasil 1 0,9000  0,9091  -0,00910000 0,00008281 1 0,9000  0,9118  -0,01180000  0,00013924 1 2 0,8112  0,8144  -0,00320000 0,00001026 2 0,8260  0,8249  0,00110000 0,00000115 1 3 0,8147  0,8371  -0,02240000 0,00049965 3 0,8174  0,8276  -0,01020000  0,00010343 1 4 0,3267  0,3335  -0,00680000 0,00004576 4 0,3266  0,3335  -0,00690000  0,00004701 1 5 0,3805  0,3643  0,01620000 0,00026162 5 0,3860  0,3604  0,02560000 0,00065647 1 6 0,5025  0,4506  0,05190000 0,00269610 6 0,5114  0,4542  0,05720000 0,00326959 0 7 0,7239  0,6932  0,03070000 0,00093961 7 0,7336  0,7010  0,03260000 0,00106564 1 8 0,1185  0,1772  -0,05870000 0,00344522 8 0,1175  0,1768  -0,05930000  0,00351230 1 Jumlah SSE 0,00798103 Jumlah SSE 0,00879483 88% MSE 0,00099763 MSE 0,00109935
Pada tabel 4 dan 5 dapat dilihat hasil tingkat akurasi dan MSE dari model arsitektur terbaik, yaitu 4-4-1. Tabel 4 dan dibuat dan dihitung menggunakan Microsoft Excel. Penjabarannya dapat dilihat sebagai berikut:
Target = Diperoleh dari target data pelatihan (tabel 4) dan target data pengujian (tabel 5) Output = Diperoleh dari hasil perhitungan dengan matlab Error = diperoleh dari Target-Output SSE = diperoleh dari Error ^ 2 Jumlah SSE = Total SSE yang dihasilkan dari pola 1 – 8 MSE = Diperoleh dari Jumlah SSE / 8 (8 adalah jumlah pola) Hasil =  Jika  nilai  Error  dalam  data  pengujian  <=  0,04  maka  hasilnya  benar  (1).  Jika  tidak  maka  salah  (0). Akurasi = Diperoleh dari jumlah hasil yang benar ((pola / 8) * 100), menghasilkan akurasi 88%.
Angka 1 pada tabel 5 merupakan kata lain dari “Benar”, sementara 0 = “Salah”.
Perbandingan hasil proses pelatihan dan pengujian dengan model arsitektur yang digunakan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Perbandingan Model Arsitektur Model Iterasi Waktu MSE Training MSE Testing Akurasi 4-2-1 19424 4:57 0,00100058 0,00090764 88% 4-3-1 7662 2:03 0,00099933 0,00120229 75% 4-4-1 716 0:15 0,00099763 0,00109935 88% 4-5-1 7818 1:52 0,00099997 0,00102549 88% 4-6-1 4950 1:10 0,00099983 0,00106629 75%
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang  digunakan.  Dari  ke  lima  tabel yang digunakan, model arsitektur 4-4-1 merupakan model arsitektur terbaik dengan epoch sebesar 716 iterasi dengan waktu yang  cukup  cepat,  yakni  15  detik. Selain itu  model  arsitektur  ini  memiliki  MSE Training yang  paling  kecil  dibandingkan dengan 4 model arsitektur yang lain. Sebenarnya berdasarkan tabel 5 ada terdapat 3 model yang sama-sama memiliki tingkat akurasi  sebesar  88%.  Hanya  saja ditinjau  dari  jumlah iterasi  dan  lama  waktu  pelatihan  serta  nilai MSE  yang tidak  terlalu besar, maka model arsitektur 4-4-1 terpilih sebagai model arsitektur yang terbaik.

## 3.3 Hasil Prediksi
Prediksi akan dibuat menggunakan model arsitektur 4-4-1 menggunakan rumus untuk mengembalikan nilai:
𝒙 𝒏 = (𝒙−𝟎,𝟏)∗(𝒃−𝒂) 𝟎,𝟖 + 𝒂 (2)
Keterangan :
0,8
= Nilai ketentuan rumus mengembalikan nilai X n = Nilai yang didapatkan (hasil keluaran) a = Data minimun b = Data maksimun
Berdasarkan model arsitektur terbaik (4-4-1), maka akan dilakukan prediksi Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area  tahun  2018  hingga  tahun  2020.  Adapun  hasil  prediksi  terhadap  jumlah  pelanggan  listrik  untuk  tahun  2018  dapat dilihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Prediksi 2018 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi (Tahun 2018) 1 676256 0,9000 0,91680 688558 2 620834 0,8260 0,82970 624779 3 614439 0,8174 0,83250 626829 4 247007 0,3266 0,33560 262974 5 291461 0,3860 0,36350 283404 6 385312 0,5114 0,45910 353407 7 551712 0,7336 0,70610 534273 8 90456 0,1175 0,17580 145961 Keterangan:
Data  Real merupakan  merupakan  data  tahun  2017  yang  diambil  dari  tabel  1.  Nilai Target diambil  dari  Nilai  target Normalisasi  data  Pengujian. Target  prediksi diperoleh  dari  perhitungan  tools  matlab  dengan  menggunakan  model arsitektur terbaik (4-4-1) . Prediksi (Tahun 2018) diperoleh dari perhitungan rumus mengembalikan nilai (persamaan (2)). Untuk hasil prediksi terhadap jumlah pelanggan listrik untuk tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Prediksi 2019
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi (Tahun 2019) 1 688558 0,9000 0,87600 672280
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi (Tahun 2019) 2 624779 0,8160 0,79150 614968 3 626829 0,8187 0,79680 618563 4 262974 0,3394 0,36940 328680 5 283404 0,3663 0,39080 343195 6 353407 0,4585 0,45340 385653 7 534273 0,6968 0,68160 540429 8 145961 0,1853 0,25290 249664 Keterangan:
Data  Real merupakan  merupakan  data  tahun  2018  yang  sudah  dinormalisasi.  Nilai Target diambil  dari  Nilai  target Normalisasi  data  Pengujian. Target  prediksi diperoleh  dari  perhitungan  tools  matlab  dengan  menggunakan  model arsitektur terbaik (4-4-1) . Prediksi (Tahun 2019) diperoleh dari perhitungan rumus mengembalikan nilai (persamaan (2)). Untuk hasil prediksi terhadap jumlah pelanggan listrik untuk tahun 2020 dapat dilihat pada tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil Prediksi 2019
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi (Tahun 2020) 1 672280 0,8784 0,86030 651308 2 614968 0,8024 0,77300 605190 3 618563 0,8071 0,77570 606616 4 328680 0,4225 0,46440 442166 5 343195 0,4417 0,46170 440739 6 385653 0,4981 0,49760 459704 7 540429 0,7034 0,69310 562981 8 249664 0,3176 0,37720 396101 Keterangan:
Data  Real merupakan  merupakan  data  tahun  2019  yang  sudah  dinormalisasi.  Nilai Target diambil  dari  Nilai  target Normalisasi  data  Pengujian. Target  prediksi diperoleh  dari  perhitungan  tools  matlab  dengan  menggunakan  model arsitektur terbaik (4-4-1) . Prediksi (Tahun 2020) diperoleh dari perhitungan rumus mengembalikan nilai (persamaan (2)). Untuk melihat tingkat perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area, pada tabel berikut ini akan disajikan Perbandingan antara data awal Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area dengan data hasil prediksi.
Tabel 10. Data Jumlah Pelanggan Listrik (2013-2020) No Area 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 1 Medan 573709  598152  624062  650866  676256  688558  672280  651308 2 Binjai 525963  542973  559173  586639  620834  624779  614968  605190 3 Pematangsiantar 536841  553648  571515  589207  614439  626829  618563  606616 4 Sibolga 211571  220143  226982  236253  247007  262974  328680  442166 5 Padang Sidimpuan 239998  251931  265915  275120  291461  283404  343195  440739
6 Rantau.Prapat 318597  333330  347083  363392  385312  353407  385653  459704
7 Lubuk Pakam
451638  474317  498362  523468  551712  534273  540429  562981 8 Nias 72267 77328 81199 85650 90456  145961  249664  396101
Berdasarkan  tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  berdasarkan  perbandingan  antara  data  awal  dengan  data  hasil  prediksi Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area, terjadi peningkatan yang cukup signifikan di daerah Sibolga, Padang Sidimpuan  dan  Nias.  Sedangkan  didaerah  lainnya  cenderung  stabil,  walaupun  ada  kenaikan  dan  penurunan  tetapi jumlahnya tidak terlalu besar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh, algoritma backpropagation cukup efektif dalam memprediksi jumlah Pelanggan Listrik. Berdasarkan  serangkaian  model  arsitektur  yang  diuji  yakni  model  arsitektur  4-2-1,  4-3-1,  4-4-1,  4-5-1,  4-6-1,  diperoleh model terbaik yaitu model 4-4-1 dengan proses perulangan (epoch) 716 iterasi, dengan tingkat akurasi sebesar 63%..

## REFERENCES
[1] B.  Fachri,  A.  P.  Windarto,  and  I.  Parinduri,  “Penerapan  Backpropagation  dan  Analisis  Sensitivitas  pada  Prediksi  Indikator Terpenting Perusahaan Listrik,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 5, no. 2, p. 202, 2019.
[2] N.  Doda  and  H.  Mohammad,  “Analisis  Potensi  Pengembangan  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Mikrohidro  di  Kabupaten  Bone Bolango,” Gorontalo Journal of Infrastructure & Science Engineering , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[3] D.  Almanda  and  B.  Kusuma,  “Audit  Energi  Listrik  Pabrik,” RESISTOR  (elektRonika  kEndali  telekomunikaSI  tenaga  liSTrik kOmputeR) , vol. 1, no. 1, pp. 27–36, 2018.
[4] D.  Atika,  “Implementasi Algoritma  Spritz  dan  Algoritma  RC4A Dalam  Skema  Three-Pass  Protocol Untuk  Pengamanan Data,” 2018.
[5] G. W. Bhawika et al. , “Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[6] S. Setti, A. Wanto, M. Syafiq, A. Andriano, and B. K. Sihotang, “Analysis of Backpropagation Algorithms in Predicting World Internet Users,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[7] A. Wanto et al. , “Model of Artificial Neural Networks in Predictions of Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[8] W. Saputra, P. Poningsih, M. R. Lubis, S. R. Andani, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Analysis of Artificial Neural Network in Predicting the Fuel Consumption by Type of Power Plant,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[9] I. Parlina, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Industri 4.0,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 4, no. 1, pp. 155–160, 2019.
[10]  M.  R.  Lubis,  W.  Saputra,  A.  Wanto,  S.  R.  Andani,  and  P.  Poningsih,  “Analysis  of  Artificial  Neural  Networks  Method Backpropagation to Improve the Understanding Student in Algorithm and Programming,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[11]  J. R. Saragih, D. Hartama, and A. Wanto, “Prediksi Produksi Susu Segar Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 08, no. 01, pp. 58–65, 2020.
[12]  M.  Situmorang,  A.  Wanto,  and  Z.  M.  Nasution,  “Architectural  Model  of  Backpropagation  ANN  for  Prediction  of  Population - Based on Sub-Districts in Pematangsiantar City,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 1, pp. 98– 106, 2019.
[13]  N. Z. Purba, A. Wanto, and I. O. Kirana, “Implementation of ANN for Prediction of Unemployment Rate Based on Urban Village in  3  Sub-Districts  of  Pematangsiantar,” International  Journal  of  Information  System  &  Technology ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  107–116, 2019.
[14]  BPS,  “Perkembangan  Pelanggan  Listrik  menurut  Area  (pelanggan),  2013  -  2017,” Badan  Pusat  Statistik ,  2020.  [Online]. Available: https://sumut.bps.go.id/statictable/2018/11/27/1266/perkembangan-pelanggan-listrik-menurut-area-pelanggan-2013--- 2017.html. [Accessed: 17-Jun-2020].
[15]  A.  Wanto  and  J.  T.  Hardinata,  “Estimasi  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  Sebagai  Upaya  Pengentasan  Kemiskinan  dalam Menghadapi  Revolusi  Industri 4.0,” CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System  and  Science) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  198–207, 2019.
[16]  I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in Indonesia Accuracy Level of Backpropagation Algorithm to Predict Livestock Population of Simalungun Regency in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[17]  S.  P.  Sinaga,  A. Wanto,  and  S.  Solikhun,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf Tiruan  Resilient  Backpropagation  dalam  Memprediksi Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 4, no. 2, pp. 81–88, 2019.
[18]  A. P. Windarto et al. , Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi . 2020.
[19]  A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction efforts facing industrial revolutio n 4 . 0,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[20]  W.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  “Resilient  method  in  determining  the  best  architectural  model  for  predicting  open unemployment in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[21]  P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[22]  A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in  Viewing  Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company Development,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23]  T.  Afriliansyah et al. , “Implementation of Bayesian Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[24]  M.  K.  Z.  Sormin,  P.  Sihombing,  A.  Amalia,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  D.  M.  Chan,  “Predictions  of  World  Population  Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[25]  A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Backpropagation  Algorithm  in  Viewing  Import  Value  Development  Levels  Based  on  Main Country of Origin,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[26]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation  Method  with  Sigmoid  Bipolar  and Linear Function in Prediction of Population Growth,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.