## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 1 (2022)
Received 14 th Oct 2020, revision 3 rd Nov 2020, accepted 20 th Jan 2020, published 30 th Jun 2022

## Penggunaan Metode ANFIS ( Adaptive Neuro Fuzzy Inference    System ) untuk Prediksi Beban Listrik Jangka Pendek
Ainun Aziz 1 , Mochammad Firman Arif 2 , Muslim Alamsyah 3
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan, e-mail:
ainun.aziz99@gmail.com Penulis Korespondensi. Ainun Aziz, Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan, e-mail: ainun.aziz99@gmail.com
A B S T R A K Objektif.  Peningkatan  kebutuhan  listrik  di  masyarakat  mengharuskan  PT.  PLN  perlu  melakukan perencanaan  operasi  dan  perencanaan  sistem  pengembangan  tenaga  listrik  untuk  mengetahui seberapa  besar  daya  listrik  yang  harus  disalurkan  ke  konsumen  agar  daya  listrik  yang ditransmisikan tepat sasaran dan tepat ukuran. Oleh karena itu, dibuatlah metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) pada penelitian ini.
Material dan Metode. ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) adalah suatu penggabungan mekanisme sistem inferensi fuzzy yang digambarkan dalam arsitektur jaringan saraf. Dalam suatu penelitian, membutuhkan program yang dibuat menggunakan bahasa programan Matlab.
Hasil.  Dalam  hasil  Analisis  prakiraan  konsumsi  beban  listrik  menggunakan  software  aplikasi Matlab  didapatkan  perbandingan  kesalahan  untuk  pelatihan  (training)  yang  mampu  mengikuti pola beban listrik harian dengan nilai MSE 0,2938 dan nilai MAPE 4,7892% dengan  kriteria MAPE <10% yang di nilai ‘ sangat baik ’ . Sedangkan berdasarkan perbandingan pengujian (testing) dengan nilai  MSE  0,4361  dan  nilai  MAPE  14,6062%  dengan  kriteria  MAPE  10%  -  20%  yang  di  nilai ‘ baik ’ atau lebih rendah dari pelatihan.
Kesimpulan. Dengan hasil prediksi  beban  listrik di  tanggal 18 November 2010 sampai dengan 25 November 2010, secara keseluruan baik pelatihan (training) dan pengujian (testing) dengan model metode  ANFIS  memiliki  performansi  yang  baik  untuk  meramalkan  beban  listrik  di  masa mendatang, untuk dapat sebagai langkah antisipasi permintaan daya listrik di waktu kedepan. Kata kunci:
MATLAB, ANFIS, Prediksi, Beban Listik, Perbandingan
A B S T R A C T Objective. The increasing demand for electricity in the community requires PT. PLN needs to carry out operational planning and planning of electric power development systems to find out whatever electrical power must be supplied to consumers so that the electric power transmitted is right on target  and  on  the  correct  size.  Therefore,  the  ANFIS  (Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System) method was created in this study.
Materials  and  Methods.  ANFIS  (Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System)  is  an  integrated  fuzzy inference  system  that  is  described  in  a neural  network  architecture.  A  study  requires  a  program made using the Matlab program language.
Results.  In  the  results  of  the  analysis  of  electricity  consumption  forecasts  using  the  Matlab application  software,  the  comparison  of  errors  for  training  which  is  able  to  follow  the  daily electrical  load  pattern  with  an  MSE  value  of  0.4361  and  a  MAPE  value  of  4.7892%  with  MAPE criteria <10% which is rated ‘ very good. ‘ Meanwhile, based on the comparison of testing (testing) with an MSE value of 0.2938 and a MAPE value of 14.6062% with the MAPE criteria of 10% - 20%, which scored ‘ good ’ or lower than training.
Conclusion. With the prediction results of electric loads from 18 November 2010 to 25 November 2010, overall, both training and testing with the ANFIS method model have good performance for predicting future electrical loads to be able to anticipate demand. Power in the future.
Keywords:
Matlab, ANFIS, Prediction, Electric Load, Comparison

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan masyarakat sangat bergantung kepada sumber daya energi, salah satunya adalah  energi listrik. Pertumbuhan ekonomi,  perkembangan dunia industri,  pertambahan jumlah penduduk, serta pesatnya kemajuan teknologi merupakan penyebab utama dalam peningkatan  jumlah  penggunaan  listrik  di  Indonesia.  Fenomena  peningkatan  kebutuhan listrik  di  masyarakat  saat  ini  mengharuskan  PT.  PLN  (Perusahaan  Listrik  Negara)  selaku penyalur utama listrik ke  masyarakat pada setiap harinya,  perlu melakukan perencanaan operasi dan perencanaan sistem pengembangan tenaga listrik untuk mengetahui seberapa besar daya listrik yang harus disalurkan ke konsumen agar daya listrik yang ditransmisikan tepat sasaran dan tepat ukuran. (Kristiana, 2015)
Besarnya  permintaan  listrik  pada  suatu  rentang  waktu  tidak  dapat  dihitung  secara pasti, akibatnya timbul permasalahan, yaitu bagaimana mengoperasikan suatu pembangkit sistem  tenaga  listrik  secara  terusmenerus  agar  dapat  memenuhi  permintaan  daya  setiap saat. Apabila daya yang dikirim dari pembangkit jauh lebih besar daripada permintaan daya pada  beban,  maka  akan  timbul  pemborosan  biaya  pembangkitan  energi  listrik  pada perusahaan listrik. Sedangkan apabila daya yang dibangkitkan dan dikirimkan lebih rendah atau  bahkan  tidak  memenuhi  kebutuhan  konsumen  maka  akan  terjadi  pemadaman  lokal pada  beban  dan  merugikan  pihak  konsumen.  Dengan  demikian  diperlukan  suatu  usaha untuk  memprediksi  permintaan  beban  oleh  konsumen  melalui  proses  peramalan  beban listrik  yang  pada  akhirnya  akan  mempunyai  peranan  penting  dalam  hal  ekonomi  dan keamanan operasi sistem tenaga. Peramalan beban listrik jangka pendek bertujuan untuk meramalkan beban listrik pada jangka waktu menit, jam, hari atau minggu. (Adi Soeprijanto, 2012)
PT. PLN Persero telah melakukan mengumpulkan  data-data beban listrik, dari data- data  historis  beban  listrik  yang  ada,  dapat  dibangun  suatu  sistem  peramalan time  series. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).
ANFIS  merupakan  sistem  inferensi  fuzzy  yang  diimplementasikan  dalam  jaringan adaptif.  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  adalah  suatu  penggabungan mekanisme  sistem  inferensi  fuzzy  yang  digambarkan  dalam  arsitektur  jaringan  syaraf. (Ikhtari Haimi, 2010)
Dari  penjelasan  yang  telah  dikemukakan  diatas,  maka  pada  penelitian  ini  dibuat sebuah sistem penggunaan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy inference System) untuk prediksi beban listrik untuk dapat memprediksi kebutuhan akan sumber daya listrik pada PLN dengan memanfaatkan data historis beban listrik.

## 2. MATERIAL DAN METODE

## 2.1 Periode Prediksi (Prediction Period)
Prediksi merupakan peramalan atau dugaan suatu kejadian tertentu pada masa yang akan datang. Beban yang diprediksikan disesuaikan dengan kebutuhan dengan jangka waktu tertentu. Menurut jangka waktunya, peramalan dibagi menjadi 3 periode yaitu : (Suryana, 2018)
a. Prediksi jangka panjang (Long-Term Prediction)
Merupakan  prediksi  yang  dilakukan  dalam  jangka  waktu  yang  panjang,  misalnya dalam beberapa tahun kedepan.
b. Prediksi jangka Menengah (Mid-Term Prediction)
Merupakan prediksi yang dilakukan dalam waktu bulanan.
c. Prediksi jangka Pendek (Short-Term Prediction)
Merupakan  prediksi  dalam  jangka  waktu  harian  hingga  setiap  jam  atau  periode mingguan.
…

## 2.2 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  adalah  penggabungan  dari  logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan (JST). (Widodo, 2013)
Arsitektur ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) merupakan suatu metode inferensi yang arsitekturnya secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno. Misalkan ada 2 input x, y dan satu output ŷ. Ada 2 aturan pada basis aturan model sugeno:
If x 1 is A 1 and x 2 is B 1 then ŷ 1 = p 1 x 1 +q 1 x 2 +r 1 ................................... (1)
If x 1 is A 2 and x 2 is B 2 then ŷ 2 =  p 2 x 1 +q 2 x 2 +r 2 ................................. (2)
Jika a predikat untuk aturan kedua adalah w1 dan w2, maka dapat dihitung rata-rata terbobot:
……..….....….……………..……….. (3)
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) hamper sama dengan jaringan syaraf tiruan dengan fungsi radial dan sedikit batasan tertentu yang dapat terlihat dalam struktur dibawah ini :

## Gambar 1. Struktur ANFIS
Dari gambar  diatas dapat diketahui bahwa arsitektur ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) terdiri atas lima Layer/ lapisan, dan setiap lapis terdapat node/simpul. Terdapat dua macam node yaitu node adaptif (bersimbol kotak) dan node tetap (bersimbol lingkaran). Fungsi dari setiap lapis adalah sebagai berikut: (Suyanto, 2008)

## 1) Lapisan 1
Setiap neuron i pada layer/ lapisan ini adalah simpul adaptive dengan fungsi:
O 1,i = μ A,i (x i ) untuk i = 1, 2 dan ....................................................... (4)
O 1,i = μ B,i (x i ) untuk i = 3, 4 ............................................................ (5)
Output dari tiap neuron pada layer 1 berupa derajat keanggotaan yang diberikan oleh fungsi  keanggotaan  dari  input,  yaitu μ A,1 (x 1 ) , μ B,1 (x 2 ) , μ A,2 (x 1 ) dan μ B,2 (x 2 ) .  Berikut merupakan pendekatan fungsi keanggotaan parameter menggunakan fungsi bell:
………….………....………………...………… (6) Keterangan: {a, b, c,} :  himpunan parameter premis yang adaptive μ(x) :  derajat keanggotaan
2) Lapisan 2
Semua  node  pada  lapisan  ini  adalah  nonadaptif  (parameter  tetap).  Fungsi  node  ini adalah mengalikan setiap sinyal masukan yang dating.
O 2, i = w i = µ Ai (x 1 ) µ Bi (x 2 ) , i = 1, 2 ....................................................... (7)
Tiap keluaran node menyatakan derajat pengaktifan (firing strength) tiap aturan fuzzy.

## 3) Lapisan 3
Lapisan Setiap node pada lapisan ini adalah node nonadaptif yang menampilkan fungsi derajat pengaktifan ternomalisasi (normalized firing strength) yaitu rasio keluaran node ke- i pada lapisan sebelumnya terhadap seluruh keluaran lapisan sebelumnya, dengan bentuk fungsi node:
ŵ 𝑖 = 𝑊 1
𝑊 1+𝑊2 …………………...……………...……………….. (8)
Keluaran lapis ini disebut kuat penyuluhan ternormalisasi (normalized firing strength).

## 4) Lapisan 4
Setiap node pada lapis ini adalah adaptif dengan fungsi node
O 4, i =ŵ i ŷ i = ŵi (p i x 1 +q i2 x 2 +r i ) .............................................. (9)
Dengan wi: kuat penyulutan ternormalisasi dari lapisan 3 { p i , qi, ri }: himpunan parameter dari node ini. Parameter pada lapis ini disebut parameter konsekuen.
5) Lapisan 5
Pada lapisan ini hanya ada satu node tetap yang fungsinya untuk menjumlahkan semua masukan. Fungsi simpulan:
O    =∑ŵ ŷ  = ∑ŵiŷi .................................................................. (10) 5, i i  i ∑ŵi
Jaringan adaptif dengan lima lapisan tersebut ekivalen dengan sistem inferensi fuzzy TSK (takaghi sugeno kang).

## 2.3 Mean Square Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode prediksi. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan prediksi yang besar karena kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan.  Metode  itu  menghasilkan  kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil. Mean Squered Error merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati, atau jika dituliskan dalam bentuk rumus adalah: (Pakaja, 2012)
Keterangan rumus:
MSE = ∑(𝑋 𝑡 −𝑆 𝑡 ) 2 𝑛 ………………………………..…………….. (11) MSE = Rata-rata kuadrat kesalahan 𝑋 𝑡 = Data aktual 𝑆 𝑡
= Data hasil prediksi
n = Jumlah periode

## 2.4 Mean Absolute Percentage Errors (MAPE)
Mean  absolute  percentage  error  (MAPE)  adalah  cara  yang  paling  akurat  untuk menghitung  error,  karena  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  ramalan  terhadap keadaan  aktual  selama  periode  tertentu  yang  memberikan  informasi  persentase  terlalu tinggi atau terlalu rendah. (Pradhana, 2012)
Rumus Mean absolute percentage error (MAPE): (Sumayang, 2003).
𝑒 𝑡 = 𝑋 𝑡 - WM 𝐴 𝑡 ..................................................... (12) % 𝐸 𝑛+1 = 𝑒 + 100% ……….…………….………...…………. (13) 𝑋 ∑ 𝑛 | 𝑒𝑡 |100%
Keterangan rumus: MAPE  = 𝑡=1 𝑋𝑡 𝑛 .……...…………...………...…………. (14)
n = Banyak data
𝑋 𝑡 - WM 𝐴 𝑡 = Error untuk perbedaan hasil ramalan nilai dengan nilai yang sesungguhnya. %E = Persen error MAPE = Rata-rata persen error
Semakin kecil nilai MAPE, maka akan menunjukkan performa model yang semakain baik. Nilai yang dihasilkan melalui evaluasi, ini menunjukkam kemampuan hasil peramalan seperti yang ditunjukkan pada table di bawah ini: (Uswatun Khasanah, 2019)
Tabel 1. Kriteria MAPE MAPE Kategori Kemampuan Prediksi < 10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup Baik > 50% Buruk

## 2.5 Time Series dan Prediksi
Data time series (runtun waktu) merupakan jenis data waktu yang apabila dipandang bersifat  diskrit  maka  frekuensinya  dapat  beruapa  detik,  menit,  jam,  hari,  minggu,  bulan, ataupun tahun dimana data yang dikumpulkan dalam suatu rentan tertentu menurut urutan waktu.
Prediksi data time series merupaka suatu prediksi menggunakan analisa dari plot ke variable yang akan diprediksi dengan variable waktu.
Untuk  melakukan  prediksi  data  time  series,  terlebih  dahulu  melakukan  normalisasi data dalam bentuk 0 ≤ x ≤ 1 dengan menggunakan rumus: (Thomas Sri Widodo, 2005)
𝑧 𝑖−min (𝑑𝑎𝑡𝑎)
Keterangan:
𝑡 𝑖 = ……………………………………. (15) 𝑚𝑎𝑘𝑠(𝑑𝑎𝑡𝑎)−min(𝑑𝑎𝑡𝑎)
𝑡 𝑖 = data hasil normalisasi 𝑧 𝑖 = data beban listrik
min (data) = nilai minimum data beban listrik maks (data)  = nilai maksimum data beban listrik

## 2.6 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  dalam rangka mencapai tujuan penelitian. (Putra, 2016)
Dalam penelitian ini data yang digunakan merupakan data sekunder. Data sekunder adalah data yang mengacu pada informasi yang dikumpulkan dari sumber yang telah ada, sumber  datanya  yang  diperolah  bisa  berupa  catatan  perusahaan,  publikasi,  website  dan internet  (Sekaran,  2011).  Data  didapatkan  dari  data  publik  di  website  UCI  (Universitas California Irvine), berada di Amerika Serikat dan di dalam websate tersebut memiliki data konsumsi daya listrik yang terletak di kota Sceaux, Paris, Prancis. Variable yang digunakan untuk  memprediksi  yaitu  menggunaan  metode  ANFIS  (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System) untuk prediksi beban listrik jangka pendek, pada 8 (delapan) hari selama periode harian  tanggal  18  November  2010  sampai  dengan  tanggal  25  November  2010.  Berikut adalah gambar peta tempat kota Sceaux, Paris, Perancis:
Start Data Beban Listrik Training Testing processing processing Finish Perhitungan Hasil Error Dengan MSE dan MAPE Pengecekkan Data Aktual dan ANFIS Denormalisasi Data ANFIS ANFIS Membagi Data Input dan Target Output Menyusun Data (Normalisasi)
Gambar 2. Peta kota Sceaux

## 2.7 Tahap Analisis Data
Tahapan analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini dapat digambarkan dengan gambar berikut:

## 2.8 Penyiapan Data
Daya  beban  listrik  yang  digunakan  sebagai  data  dalam  pengolah  data  penelitian  ini merupakan  data  daya  beban  listrik  yang  terdapat  pada  interkoneksi  daya  listrik  yang dinyatakan dalam suatu Mega Wall (MW). (Bagus Dwiantoro, 2012)
Data historis yang digunakan adalah di luar Negeri kota Sceaux, Paris, Perancis yang digunakan sebagai data acuan untuk pengolahan data dalam penelitian ini merupakan data beban listrik pada tanggal 18 November 2010 sampai dengan tanggal 25 November 2010. Pengambilan sampel dalam rentang waktu tersebut cukup untuk melihat dan mengetahui karakteristik serta berdasarkan hasil prediksi.
Tabel 2. Data Historis Beban Listrik Sektor Sceaux Waktu Data Aktual (MW) Operasi 18/11/10  19/11/10  20/11/10  21/11/10  22/11/10  23/11/10  24/11/10  25/11/10 01.00 243940 244260 244630 241380 243640 243100 244400 240910 02.00 242510 243490 243140 242530 242180 242480 244140 244680 03.00 241570 244090 242420 244920 244840 244610 241020 242660 04.00 242770 243190 244580 243940 245820 244610 243710 241400 05.00 243070 244960 245190 247680 247790 244430 244310 241090 06.00 244150 242280 245350 244980 244600 244670 245990 242710 07.00 238550 238460 239930 241960 235700 237720 241700 240490 08.00 241100 240610 241630 243530 236060 235170 238860 238410 09.00 241310 240880 241430 242040 238090 233540 238840 240340 10.00 241370 240970 241740 241340 238180 233980 239700 240810 11.00 239020 240880 239990 239070 235410 241420 239920 241660 12.00 239720 240470 241620 239080 239310 238730 240910 241080 13.00 240660 243460 241530 241600 237840 240800 237890 244310 14.00 240680 240660 238280 242340 236620 240510 243900 240520 15.00 243720 239080 243660 244930 242320 245330 238350 247620 16.00 243050 235330 241230 242250 242650 244660 240580 246100 17.00 237750 233170 237550 237660 239510 242230 234650 240450 18.00 238490 233290 236100 235060 237550 236320 237680 237100 19.00 236960 235090 229320 236180 231330 234040 233790 235420 20.00 236110 235610 236330 234900 232790 239070 234850 240210 21.00 239150 233420 238330 237600 238870 235640 230540 242350 22.00 237960 231940 236560 235370 240790 239990 236390 239020 23.00 243240 242330 243100 243740 242830 244410 240430 243620 24.00 242400 245460 243660 244070 241900 243270 240090 244100

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  pada  dua  pos  daya  listrik  dengan  klasifikasi  data  tiap  posnya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Klasifikasi Data Training dan Testing tanggal 18/11/2010 jam 01.00 s.d tanggal 25/11/2010 18.00
tanggal 18/11/2010 jam 19.00 s.d tanggal 25/11/2010 jam 24.00 Data Training

## 3.2 Normalisasi Data
Untuk  mereduksi   perhitungan   komputasi   yang   terlalu   besar,   maka   dilakukan normalisasi data ke dalam range 0 ≤ x ≤ 1 menggunakan persamaan berikut:
Di mana: X’ = data hasil normalisasi
X = data asli/data awal
a = nilai maksimum data asli b = nilai minimum data asli
X’ = 𝑋−𝑏 𝑎−𝑏 .………………………………...…………………… (1)
Dengan menggunakan source code Matlab dapat diperoleh data hasil normalisasi seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Tabel 4. Normalisasi Data 1.  0.7916 0.8089  0.8289  0.6530  0.7753  0.7461  0.8165  0.6275 2.  0.7141 0.7672  0.7482  0.7152  0.6963  0.7125  0.8024  0.8316 3.  0.6632 0.7997  0.7093  0.8446  0.8403  0.8278  0.6335  0.7223 4.  0.7282 0.7509  0.8262  0.7916  0.8933  0.8278  0.7791  0.6540 5. 0.7445  0.8468  0.8592  0.9940  1 0.8181  0.8116  0.6372 6.  0.8029 0.7017  0.8679  0.8479  0.8273  0.8311  0.9025  0.7250 7.  0.4997 0.4949  0.5744  0.6844  0.3454  0.4548  0.6703  0.6048 8.  0.6378 0.6113  0.6665  0.7694  0.3649  0.3167  0.5165  0.4921 9.  0.6492 0.6259  0.6557  0.6887  0.4748  0.2285  0.5154  0.5966 10.      0.6524  0.6308  0.6724  0.6508  0.4797  0.2523  0.5620  0.6221 11.      0.5252  0.6259  0.5777  0.5279  0.3297  0.6551  0.5739  0.6681 12.      0.5631  0.6037  0.6659  0.5284  0.5409  0.5095  0.6275  0.6367 13.      0.6140  0.7656  0.6611  0.6649  0.4613  0.6215  0.4640  0.8116 14.      0.6151  0.6140  0.4851  0.7049  0.3952  0.6058  0.7894  0.6064 15.      0.7796  0.5284  0.7764  0.8452  0.7038  0.8668  0.4889  0.9908 16.      0.7434  0.3254  0.6448  0.7001  0.7217  0.8305  0.6096  0.9085 17.      0.4564  0.2084  0.4456  0.4515  0.5517  0.6990  0.2886  0.6026 18.      0.4965  0.2149  0.3671  0.3108  0.4456  0.3790  0.4526  0.4212 19.  0.4136  0.3124  0 0.3714  0.1088  0.2555  0.2420  0.3303 20.      0.3677  0.3406  0.3796  0.3021  0.1879  0.5279  0.2994  0.5896 21.      0.5322  0.2220  0.4878  0.4483  0.5171  0.3422  0.0661  0.7055 22.      0.4678  0.1419  0.3920  0.3276  0.6210  0.5777  0.3828  0.5252 23.      0.7537  0.7044  0.7461  0.7807  0.7315  0.8170  0.6015  0.7742 24.      0.7082  0.8738  0.7764  0.7986  0.6811  0.7553  0.5831  0.8002

## 3.3 Proses Latih (training set)
Pada pemrograman ini, beban listrik diprediksikan berdasarkan data beban listrik 4 tanggal yang di hitung sebelumnya. Dalam menggunakan data pembelajaran (learning data), Data  latih  yang  digunakan  adalah  data  beban  listrik  dari  tanggal  18/11/2010  jam  01.00 sampai  dengan  tanggal  25/11/2010  jam  18.00.  Sedangkan  target  latih  dari  tanggal 22/11/2010 jam 01.00 sampai dengan tanggal 25/11/2010 jam 18.00.
Sehingga susunan data latih dan target latih yang diperoleh menggunakan source code adalah:
Tabel 5. Data Latih dan Target Latih Data Ke Data Latih Target x1 X2 X3 X4 Latih
1. 0.7916 0.8089 0.8289 0.6530 0.4456 2. 0.8089 0.8289 0.6530 0.7753 0.3790 3. 0.8289 0.6530 0.7753 0.7461 0.4527 4. 0.6530 0.7753 0.7461 0.8165 0.4213 5. 0.7753 0.7461 0.8165 0.6275 0.4137 … ……. ……. ……. ……. …… … ……. ….… ……. ……. …… … ……. ……. ……. …… …… 136. 0.6026 0.4965 0.2149 0.3671 0.7807 137. 0.4965 0.2149 0.3671 0.3108 0.7315 138. 0.2149 0.3671 0.3108 0.4456 0.8170 139. 0.3671 0.3108 0.4456 0.3790 0.6015 140. 0.3108 0.4456 0.3790 0.4526 0.7742
Pada tahap prosesing ANFIS inilah dapat digunakan dan siap dijalankan untuk men- training data yang sudah disiapkan sebelumnya. Hingga hasil source code sebagai berikut:
Number of nodes: 55 Number of linear parameters: 80 Number of nonlinear parameters: 32 Total number of parameters: 112 Number of training data pairs: 140 Number of checking data pairs: 0 Number of fuzzy rules: 16 Epoch: 20
Grafik keluaran yang dihasilkan dari proses pelatihan adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Pelatihan Grafik
Sehingga menghasilkan tingkat error adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Tingkat Error Pelatihan Tingkat Error Pelatihan MSE MAPE 0.2938 4.7892%

## 3.4 Proses Uji (testing set)
Mempersiapkan data uji (testing data) dan target uji. Pada proses pengujian, target uji digunakan  hanya  untuk  memvalidasikan  hasil  pengujian.  Data  uji  yang  digunakan  adalah data beban listrik dari tanggal 18/11/2010 jam 19.00 sampai dengan tanggal 25/11/2010 jam 24.00. Sedangkan target uji dari tanggal 22/11/2010 jam 19.00 sampai dengan tanggal 25/11/2010 jam 24.00.
Sehingga susunan data uji dan target uji yang diperoleh menggunakan source code adalah:
Tabel 7. Data Uji dan Target Uji
Data Ke
Data uji
Target
Grafik keluaran yang dihasilkan dari proses pelatihan adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Pengujian Grafik
Sehingga menghasilkan tingkat error pengujian adalah sebagai berikut:
x1 X2 X3 X4 uji 1. 0.4456 0.3790 0.4526 0.4212 0.4136 2. 0.3790 0.4526 0.4212 0.4136 0.3124 3. 0.4526 0.4212 0.4136 0.3124 0 4. 0.4212 0.4136 0.3124 0 0.3714 5. 0.4136 0.3124 0 0.3714 0.1088 … ……. ……. ……. ……. …… … ……. ….… ……. ……. …… … ……. ……. ……. …… …… 44. 0.7742 0.7082 0.8738 0.7764 0.7986 45. 0.7082 0.8738 0.7764 0.7986 0.6811 46. 0.8738 0.7764 0.7986 0.6811 0.7553 47. 0.7764 0.7986 0.6811 0.7553 0.5831 48. 0.7986 0.6811 0.7553 0.5831 0.8002

## Tabel 8. Tingkat Error Pengujian
4. KESIMPULAN Tingkat Error Pengujian MSE MAPE 0.4361 14.6062%
Berdasarkan  hasil  dan  analisa  tersebut  maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan sebagai berikut:
a. Analisis prakiraan konsumsi beban listrik menggunakan software Matlab didapatkan perbandingan kesalahan untuk pelatihan (training) yang mampu mengikuti pola beban listrik harian dengan nilai MSE 0,2938 dan nilai MAPE 4,7892% dengan kriteria MAPE <10%  yang  di  nilai  ‘sangat  baik’.  Sedangkan  berdasarkan  perbandingan  pengujian (testing) dengan nilai MSE 0,4361 dan  nilai  MAPE 14,6062%  dengan kriteria MAPE 10% - 20% yang di nilai ‘baik’ atau lebih rendah dari pelatihan.
b. Dengan hasil prediksi beban listrik di tanggal 18 November 2010 sampai dengan 25 November 2010, secara keseluruan baik pelatihan (training) dan pengujian (testing), model metode ANFIS memiliki performansi yang baik untuk prediksikan beban listrik di  masa  mendatang,  sebagai  langkah  antisipasi  permintaan  daya  listrik  di  waktu kedepan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad. Lincolin, “ Peramalan Bisnis Edisi Pertama ”, BPFE-YOGYAKARTA, Yogyakarta, 2001.
AR, Margunadi, “ Pengantar Umum Elektro Teknik “, PT Dian Rakyat, Jakarta, 1983.
Feinberg, Eugene A dan Genethliou. Dora‚ “ Load Forecasting ”, Stony Brook, State University of New York, 2001.
Hasan, M. Iqbal, “ Pokok-pokok Materi Statistik I (Statistik Deskriptif) ”, Bumi Aksara, Jakarta, 1999.
H.P.  Satpathy,  P.K.  Dash  dan  Liew,  AC  and  Rahman,  S,  “ A  Real  –Time  Shorth-Term  Load Forecasting  System  Using  Functional  Link  Network ”,  IEEE  Transactions  on  Power Systems, Vol. 12, No. 2, May 1997.
Hutauruk,” Transmisi Daya Listrik ”, Erlangga, Jakarta, 1985.
Jang, JRS, Sun, dan Mizutani.  E,” Neuro -Fuzzy and Soft Computing ”,  Prentice Hall, London, 1993.
Kusumadewi,  Sri,”  Membangun Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  &  EXCEL LINK ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2004.
Kusumadewi, Sri, dan Sri Hartati,” Neuro -Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006.
Kusumadewi, Sri dan Hari Purnomo,” Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2004.
Marsudi, Djiteng,” Operasi Sistem Tenaga Listrik ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006.
Ross, Timothy J,” Fuzzy Logic with Engineering Applications ”, John Wiley & Sons Inc, Inggris, Edisi Ke-2
Widodo,  TS,”  Sistem Neuro  Fuzzy  Untuk  Pengolahan  Informasi,  Pemodelan,  dan  Kendali ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005.
A. Nurlifa dan S. Kusumadewi, “ Sistem Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky ”, J. Invotek Polbeng -Seri Inform., vol.2, no. 1, pp. 18–25, 2017.
Irawan, Feriza A. “ Buku Pintar Pemrograman MATLAB ”. Mediakom, Yogyakarta, 2012.
Jek  Siang,  J.  “ Jaringan  Syaraf  Tiruan  &  Pemrogramannya  Menggunakan  MATLAB ”.  Andi, Yogyakarta, 2005.
Widodo, P. P. dan Handayanto, R. T. “ Penerapan Soft Computing dengan MATLAB ”. Rekayasa Sains, Bandung, 2012.