## Implementasi Multilayer Perceptron Artificial Neural Network untuk Prediksi Konsumsi Energi Listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga
Roni Saputra 1) , Said Sunardiyo 2) , Anan Nugroho 3) , dan Subiyanto 4)
1,2,3,4) Program Studi Pendidikan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
1,2,3,4) Kampus UNNES, Sekaran, Kec. Gunungpati, Kota Semarang, Jawa Tengah, Indonesia, 50229 e-mail: roni_saputra@students.unnes.ac.id 1) , saidelektro@mail.unnes.ac.id 2) , anannugroho@mail.unnes.ac.id 3) , subiyanto@mail.unnes.ac.id 4)

## ABSTRACT
Electricity  is  energy  that  flows  through  cable  networks  and  has  become  an  important  part  of  the  progress  of  human civilization in various fields. The high demand for electrical energy for consumers requires providers of electrical energy to provide  a  reliable  but  economical  supply  of  electrical  energy.  Therefore,  strategies  and  methods  are  needed  to  adjust  the supply and demand of electrical energy. This can be achieved by carrying out proper and appropriate operational planning. One of the important steps in planning the operation of an electric power system is predicting the demand for electrical energy. However, in the existing research there are still deficiencies in the form of a high error rate. The purpose of this study was to determine the implementation of the multilayer perceptron artificial neural network to predict electricity in 2022-2026 at PT PLN (Persero) UP3 Salatiga. The study used time series data on electricity consumption for the previous 5 years. Based on the research that has been done, the best network variation is TRAINGDA 4 hidden layer with 20 hidden layer nodes, this network model at the training stage produces output with MAD of 2,624,072 kWh and MAPE of 2.79%, and at the stage testing produced an output with MAD of 3,728,386 kWh and MAPE of 3.24%.
Keywords: Multilayer perceptron artificial neral network, Forecasting, Electricity consumption.

## ABSTRAK
Listrik merupakan energi yang mengalir melalui jaringan kabel serta sudah menjadi bagian yang penting dalam kemajuan peradaban  manusia  di  berbagai  bidang.  Tingginya  kebutuhan  energi  listrik  pada  konsumen  mengharuskan  penyedia  energi listrik menyediakan suplai energi listrik yang handal tetapi tetap ekonomis. Oleh karena itu, diperlukan strategi dan metode untuk penyesuaian antara supplay dan demand energi listrik. Hal tersebut dapat dicapai dengan melakukan perencanaan operasi yang baik dan tepat, salah satu langkah perencanaan operasi sistem tenaga listrik yang penting yaitu prediksi kebutuhan energi listrik. Namun dalam penelitian yang ada masih terdapat kekurangan berupa tingkat kesalahan yang masih cukup tinggi. Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk mengetahui implementasi multilayer perceptron artificial neural network untuk  melakukan prediksi listrik pada tahun 2022-2026 pada PT PLN (Persero) UP3 Salatiga. Penelitian menggunakan data time series konsumsi energi  listrik  5  tahun  sebelumnya.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  variasi  jaringan  terbaik  yaitu TRAINGDA 4 hidden layer dengan 20 node hidden layer , model jaringan ini pada tahap training menghasilkan output dengan nilai MAD sebesar 2,624,072 kWh dan MAPE sebesar 2.79%, serta pada tahap testing menghasilkan output dengan nilai MAD sebesar 3,728,386 kWh dan MAPE sebesar 3.24%.
Kata kunci : Multilayer perceptron artificial neral network , Prediksi, Konsumsi energi listrik.

## I. P ENDAHULUAN
nergi memiliki peran vital dalam kehidupan saat ini  dalam  mencapai  tujuan  ekonomi,  sosial,  dan lingkungan  dalam  mewujudkan  pembangunan berkelanjutan serta mendukung kegiatan ekonomi nasional maupun internasional [1]. Penggunaan  energi  listrik  senantiasa  terus  mengalami peningkatan, berdasarkan data statistik ketenagalistrikan bahwa jumlah pelanggan listrik PLN tahun  2021  mencapai  82.543.980  naik  sebanyak 3.543.947 pelanggan atau 4,49% dari tahun sebelumnya, dengan penjualan energi listrik PLN pada tahun 2021 mencapai 257.634.252.888,85 GWh dengan komposisi penjualan sektor rumah tangga 115.369.696.749,41
GWh,
sektor industri 80.904.456.814,42  GWh,  sektor  komersial  atau  usaha 44.440.872.419,49 GWh, sektor sosial 8.666.303.696,93 GWh, sektor gedung kantor pemerintah  4.707.936.982,56  GWh,  dan  sektor penerangan  jalan  umum  3.544.986.226,04  GWh  [2].
Ketidakpastian besarnya konsumsi listrik di masa depan serta  tidak  dilakukannya  perencanaan  terlebih  dapat menimbulkan  masalah  ketika supplay dan demand energi listrik tidak sebanding [3]. Ketika supply energi listrik  yang  dihasilkan  dari  pembangkit  terlalu  besar dibanding dengan permintaan energi maka akan terjadi pemborosan energi yang mengakibatkan kerugian pihak penyedia  energi  listrik.  Sedangkan  jika  energi  listrik yang  dihasilkan  pembangkit  lebih  kecil  dibanding permintaan  energi  maka  akan  berdampak  terjadinya pemadaman listrik secara bergilir yang mengakibatkan kerugian bagi pihak konsumen [4]. Oleh sebab itu, perlu dilakukan prediksi ( forecasting ) untuk memperkirakan kebutuhan  energi  listrik  sebagai  upaya  antisipasi  hal yang tidak diinginkan di masa depan [5].
Prediksi dibedakan dalam tiga kelompok berdasarkan jangka waktunya yaitu prediksi jangka pendek, prediksi jangka  menengah,  dan  prediksi  jangka  panjang  [6]. Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih memberikan  alternatif  metode  prediksi  dengan
E
memanfaatkan kecerdasan buatan ( artificial intelligence ). Salah satu kecerdasan buatan yang dapat diaplikasikan  dalam  proses  prakiraan  adalah Artificial Neural  Network (ANN)  atau  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)  [7].  JST  merupakan  suatu  sistem  cerdas  yang dapat  memproses  data  dan  informasi  yang  diberikan dengan  prinsip  kerjanya  menirukan  jaringan  syaraf manusia. ANN mampu melakukan pengenalan dari pola yang  diberikan  berdasarkan  variabel  atau  parameter yang  digunakan.  Kemudian  data  tersebut  akan  diolah dan dipelajari oleh ANN [8].
Multilayer  perceptron merupakan  salah  satu  model ANN. Multilayer perceptron yang tersusun dari neuron- neuron yang dihubungkan oleh bobot-bobot penghubung  neuron  tersebut  dan  tersusun  pada beberapa  layer  yaitu  terdiri  dari  1 input  layer ,  1  atau lebih hidden  layer ,  dan  1 output  layer [9]. Multilayer perceptron ini  dapat  digunakan  secara  efektif  dalam melakukan prediksi dan cocok untuk digunakan dalam mengolah  data time  series [10].    Algoritma pembelajaran  yang  sering  digunakan  pada multilayer perceptron yaitu  algoritma backpropagation ,  karena algoritma  ini  akan  memperbarui  bobot  agar  dapat meminimalisir error [11].
Prediksi  konsumsi  energi  listrik  dilakukan  pada cakupan wilayah kerja PT PLN (Persero) UP3 Salatiga yang  meliputi  wilayah  kerja  ULP  Salatiga  Kota,  ULP Ungaran, dan ULP Ambarawa. Konsumsi energi listrik pada  wilayah  tersebut  cukup  fluktuatif  dan  cenderung terus meningkat dari tahun ke tahun. Pada tahun 2021 konsumsi  energi  listrik  mencapai  1.313.592.239 KWh meningkat  69.237.066  KWh  atau  5,56%  dari  tahun sebelumnya, dengan jumlah pelanggan yang juga terus meningkat dan mencapai 428,176 pelanggan pada tahun 2021.
Berdasarkan  uraian  diatas,  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  dengan  judul”  Implementasi Multilayer Perceptron Artificial Neural Network Untuk Prediksi  Konsumsi  Energi  Listrik  PT  PLN  (Persero) UP3  Salatiga”.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk memprediksi konsumsi energi listrik pada wilayah kerja PT PLN (Persero) UP3 Salatiga pada tahun 2022-2026 (5 tahun), jangka waktu ini dipilih agar hasil penelitian dapat  dijadikan  salah  satu  acuan  dalam  menyusun perencanaan energi masa depan. Prediksi untuk 5 tahun kedepan  ini  termasuk  dalam  kategori  prediksi  jangka panjang karena lebih dari 2 tahun [12]. Dalam penelitian ini  menggunakan Multilayer  Perceptron  Artificial Neural  Network dengan toolbox  neural  network pada software Matlab.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Meninjau  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Dudek  (2020)  pada  penelitiannya  yang  berjudul “ Multilayer Perceptron for Short-Term Load Forecasting:  from  Global  to  Local  Approach ”. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui penggunaan JST multilayer perceptron dalam kajian prediksi beban
listrik jangka pendek, variabel data input berjumlah 24 dari  siklus  beban  listrik  24  jam  dalam  sehari.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa arsitektur JST yang digunakan  yaitu  terdiri  dari input  layer 24  neuron,  1 hidden  layer dengan node  hidden  layer berjumlah  2-4 dapat  memberikan  hasil  prediksi  yang  sangat  baik dengan nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE) sebesar 1,45 – 2,99 [13].
Meninjau  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Madhiarasan dan Mohamed (2021) pada penelitiannya yang  berjudul  “ Different  Forecasting  Horizons  Based Performance  Analysis  of  Electricity  Load  Forecasting Using  Multilayer  Perceptron  Neural  Network ” penelitian  ini  menyajikan  penggunaan  jaringan  syaraf tiruan multilayer  perceptron untuk  peramalan  beban listrik.  Jumlah  hidden  layer  dan  node  hidden  layer didapatkan  berdasarkan  investigasi  kinerja  jaringan yang  diusulkan.  Hasil  analisis  kinerja  model  yang diusulkan  didapatkan Mean  Square  Error (MSE) sebesar 1.1506 x 10-05 pada Dataset 1 dan MSE 4.0142 x  10-7  pada  Dataset  2  dengan  17 node  hidden  layer berdasarkan model jaringan yang diusulkan [14].
Penelitian  ini  akan  mengkombinasikan  arsitektur ANN  yaitu  jumlah hidden  layer ,  jumlah node  hidden layer , dan fungsi pelatihan ANN berdasarkan referensi dari penelitian terdahulu untuk mendapatkan arsitektur ANN dengan nilai error terkecil. Arsitektur ANN yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah hidden layer yang akan digunakan adalah 1, 2, 3, 4, dan 5.  Jumlah node  hidden  layer yang  akan  digunakan adalah 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25. Fungsi pelatihan yang akan digunakan adalah TRAINGDM dan TRAINGDA.

## A. Forecasting
Forecasting atau  adalah  suatu  seni  atau  ilmu  dalam meramalkan kejadian yang akan datang di masa depan dengan  memperhatikan  data  atau  informasi  yang relevan, baik data atau informasi masa lalu maupun data atau informasi saat ini. prediksi menjadi sebuah metode statistik  yang  memiliki  peranan  penting  dalam pengambilan keputusan berdasarkan hasil prediksi yang didapat  dalam  mempersiapkan  langkah-langkah  yang harus dilakukan pada masa mendatang dan mengantisipasi hal-hal yang tidak diinginkan. Prediksi akan  memberikan  gambaran  kondisi  yang  belum  pasti pada  masa  mendatang  dan  dapat  dijadikan  acuan  dan memperkecil kesalahan [15].

## B. Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  model aritmatika yang meniru fitur fungsional jaringan syaraf biologis. ANN berisi neuron buatan yang saling terkait dan  memproses.  Sebagai  aturan  umum  ANN  adalah sistem  adaptif  yang  menyesuaikan  strukturnya berdasarkan  informasi  eksternal  atau  internal  yang berjalan  melalui  jaringan  selama  proses  pembelajaran. ANN  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  hubungan yang  rumit  antara input dan output atau  untuk
mengungkap  pola  dalam  data.  ANN  dapat  diterapkan secara  efektif  di  bidang  prediksi,  pengenalan  karakter tulisan  tangan,  evaluasi  harga,  dan  lainnya.  Lapisan ANN  terdiri  dari  tiga  penyusun  yaitu  lapisan input ( input  layer ),  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ),  dan lapisan output ( output layer ) [16].

## C. Multilayer Perceptron
Multilayer perceptron merupakan model ANN feed– forward yang  tersusun  dari  sejumlah  neuron  yang dihubungkan  oleh  bobot-bobot  penghubung  [17]. M ultilayer perceptron dapat digunakan untuk mengolah  data time  series dan  dapat  digunakan  untuk prediksi dengan akurasi yang sangat baik dengan nilai error <10%  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya. Arsitektur JST multilayer perceptron ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar. 1. Arsitektur ANN Multilayer Perceptron Dengan 2
Hidden Layer

## D. Algoritma Backpropagation
Backpropagation merupakan  salah  satu  metode dalam  pembelajaran  ANN multilayer  perceptron dengan  perhitungan  serta  propagasi  balik  dari  error yang  didapatkan  sehingga  akan  diperoleh  hasil  bobot yang sesuai dengan pola data yang ada [18]. Algoritma pembelajaran backpropagation dipilih  dan  digunakan dalam  penelitian  ini  karena  berdasarkan  studi  literatur penelitian-penelitian sebelumnya tentang prediksi yang menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik  dengan  nilai error yang kecil <10%.
1. Fungsi Aktivasi Algoritma Backpropagation
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  memiliki  beberapa ketentuan  yang  harus  dipenuhi  yaitu:  terdiferensial dengan  mudah,  kontinu,  dan  merupakan  fungsi  tidak turun. Adapun beberapa fungsi aktivasi yang memenuhi persyaratan  tersebut  yakni  fungsi  aktivasi  sigmoid biner,  fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar,  dan  fungsi aktivasi identitas.

## 2. Pelatihan algoritma backpropagation
Pelatihan  algoritma  backpropagation  dilakukan dalam 3 fase. Fase yang pertama yaitu fase maju, fase kedua  yaitu  fase  mundur,  dan  fase  ketiga  yaitu memodifikasi  bobot  dengan  tujuan  dapat  menurunkan tingkat  kesalahan  yang  terjadi.  Langkah-langkah  yang dilakukan  pada  proses  training  standar  (TRAINGD) ANN backpropagation sebagai berikut [19].
Langkah 1. Inisialisasi bobot.
Langkah  2.  Tetapkan  maksimum  epoch,  target  error, dan learning rate (α)
Langkah  3.  Kerjakan  langkah-langkah  berikut  selama Epoch < Max Epoch
Fase I: Propagasi Maju
a) Tiap  unit  input  ( 𝑋 𝑖 , 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛 )  menerima sinyal 𝑋 𝑖 dan meneruskan sinyal tersebut ke hidden layer
b) Tiap  unit  pada  hidden  layer  ( 𝑍 𝑗 , 𝑗 = 1, 2, 3, … , 𝑝 ) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot:
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 (𝑝) = 𝑏1 𝑗 (𝑝) + ∑ 𝑥 𝑖 (𝑝)𝑣 𝑖𝑗 (𝑝) 𝑛 𝑖=1 (1) 𝑧 𝑗 (𝑝) = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 (p)) = 1 1+𝑒 −𝑧_𝑖𝑛𝑗(𝑝) (2)
c) Tiap  unit  output  ( 𝑌 𝑘 , 𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝑚 )  men- jumlahkan sinyal-sinyal input terbobot.
𝑦_𝑖𝑛 𝑘 (𝑝) = 𝑏2 𝑘 + ∑ 𝑧 𝑖 (𝑝)𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) 𝑝 𝑖=1 (3)
Gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal outputnya:
𝑦 𝑘 (𝑝) = 𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 (𝑝)) = 1 1+𝑒 −𝑦_𝑖𝑛𝑘(𝑝) (4)
Fase II: Propagasi mundur d) Tiap  unit output ( 𝑌 𝑘 , 𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝑚 )  menerima target  pola  yang  berhubungan  dengan  pola input pembelajaran, hitung informasi error nya: 𝛿 𝑘 (𝑝) = 𝑦 𝑘 (𝑝)[1 − 𝑦 𝑘 (𝑝)] 𝑒 𝑘 (𝑝) (5) 𝑒 𝑘 (𝑝) = 𝑦 𝑡𝑘 (𝑝) − y 𝑘 (𝑝) (6)
Kemudian hitung koreksi bobot:
∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) = 𝛼𝛿 𝑘 (𝑝)z 𝑗 (𝑝) (7)
e) Tiap  unit hidden  layer ( 𝑧 𝑗 , 𝑗 = 1, 2, 3, … , 𝑝 )  men- jumlahkan  delta input nya  (dari  unit-unit  yang  ada diatasnya):
𝛿 𝑗 ( 𝑝 )= 𝑧 𝑗 ( 𝑝 ) [1 − 𝑧 𝑗 (𝑝)] ∑ 𝛿 𝑘 (𝑝) 𝑛 𝑘=1 𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) (8)
Kemudian hitung koreksi bobot:
∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑝) = 𝛼𝛿 𝑗 (𝑝)𝑥 𝑗 (𝑝) (9)
Fase III: Perubahan Bobot f) Tiap  tiap  unit output ( 𝑌 𝑘 , 𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝑚 )  mem- perbaiki bobotnya ( 𝑗 = 0, 1, 2, … , 𝑝 ): 𝑤 𝑗𝑘 (𝑝 + 1) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) (10)
g) Tiap-tiap  unit hidden  layer ( 𝑧 𝑗 , 𝑗 = 1, 2, 3, … , 𝑝 ) memperbaiki bobotnya ( 𝑖 = 0, 1, 2, … , 𝑛 ): 𝑣 𝑖𝑗 (𝑝 + 1) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑝) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑝) (11)
1. Fungsi Pelatihan TRAINGDM Perubahan persamaan untuk pelatihan
menggunakan  fungsi  pelatian  TRAINGDM  pada matlab sebagai berikut:
Perubahan bobot pada persamaan (8), berubah men- jadi:
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝜑2 𝑗𝑘 (12)
Untuk epoh = 1 dan ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝑚𝑐 ∗ ∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑒𝑝𝑜ℎ 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎) + (1 −
𝑚𝑐) ∗ 𝛼𝜑2 𝑗𝑘 (13) Untuk epoh > 1
Perubahan bobot pada persamaan (9), berubah men- jadi:
∆𝑣 𝑗𝑘 = ∆𝑣 𝑗𝑘 + 𝛼𝜑1 𝑖𝑗
(14) Untuk epoh = 1, dan
∆𝑣 𝑗𝑘 = 𝑚𝑐 ∗ ∆𝑣 𝑗𝑘 (𝑒𝑝𝑜ℎ 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎) + (1 − 𝑚𝑐) ∗ 𝛼𝜑1 𝑖𝑗
(15)

## 2. Fungsi Pelatihan TRAINGDA
Setelah  bobot-bobot  baru  diperoleh  berdasarkan persamaan  (10)  dan  (11),  cari  kinerja  jaringan  syaraf dengan bobot-bobot  baru  tersebut  ( 𝑝𝑒𝑟𝑓2 ).  Kemudian bandingkan dengan kinerja jaringan dengan bobot sebe- lumnya ( 𝑝𝑒𝑟𝑓 ). Apabila 𝑝𝑒𝑟𝑓2/𝑝𝑒𝑟𝑓  >
𝑚𝑎𝑥_𝑝𝑒𝑟𝑓_𝑖𝑛𝑐 , maka: 𝛼 = 𝛼 ∗ 𝑖𝑟_𝑑𝑒𝑐 (16)
Namun,  jika 𝑝𝑒𝑟𝑓2/𝑝𝑒𝑟𝑓  <  𝑚𝑎𝑥_𝑝𝑒𝑟𝑓_𝑖𝑛𝑐 ,
maka:
𝛼 = 𝛼 ∗ 𝑖𝑟_𝑖𝑛𝑐
(17)
Untuk 𝑝𝑒𝑟𝑓2/𝑝𝑒𝑟𝑓  ≤  𝑚𝑎𝑥_𝑝𝑒𝑟𝑓_𝑖𝑛𝑐 ,  maka bobot baru diterima sebagai bobot sekarang.

## E. Software Matlab
Matlab  atau Matrix  Laboratory merupakan  bahasa pemrograman yang dikembangkan oleh The Mathwork Inc.  Matlab  menjadi  bahasa  pemrograman  komputer generasi  keempat  yang  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  berbagai  masalah  dengan  melibatkan proses  komputasi  dalam  berbagai  bidang. Software Matlab  memiliki  kotak  kakas  ( toolbox )  yang  bisa diaplikasikan  dalam  melakukan  aplikasi-aplikasi khusus,  seperti  sistem  kontrol,  pengolahan  sinyal, jaringan  syaraf  tiruan,  logika  fuzzy,  optimalisasi, pengolahan  citra  digital,  simulasi,  serta  teknologi lainnya.  Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan software Matlab. Software Matlab  dipilih  dan digunakan dalam penelitian ini karena memiliki toolbox neural  network . Toolbox tersebut  dapat  digunakan untuk  melakukan  prediksi  dengan  JST  sehingga  akan membantu dan memudahkan dalam penelitian ini.

## F. PT PLN (Persero) UP3 Salatiga
PT  PLN  (Persero)  UP3  Salatiga  merupakan  adalah sebuah Badan Usaha Milik Negara (BUMN) penyedia jasa  ketenaga  listrikan  yang  berkedudukan  di  Jl. Diponegoro  No.  19,  Salatiga,  Kec.  Sidorejo,  Kota Salatiga, 50711. Wilayah kerja PT PLN (Persero) UP3 Salatiga meliputi enam Pemerintahan Daerah Tingkat II yaitu  Kab.  Grobogan,  Kab.  Boyolali,  Kab.  Semarang, Kota  Semarang,  Kab.  Temanggung,  Kota  Salatiga. Dalam  menyediakan  jasa  ketenagalistrikan  PT.  PLN (Persero) UP3 Salatiga dibantu tiga ULP (Unit Layanan Pelangan)  yaitu:  ULP  Salatiga  Kota,  ULP  Ungaran, ULP Ambarawa.
Gambar 2. Wilayah Kerja PT PLN (Persero) UP3 Salatiga
PT  PLN  (Persero)  UP3  Salatiga  pada  tahun  2021 telah  memiliki  jumlah  konsumen  hingga  428,176, dengan  peningkatan  jumlah  pelanggan  rata-rata  setiap tahunnya  sebanyak  14,583 pelanggan  atau  3.7%. PLN ini mampu mensuplai energi listrik ke konsumen hingga 300  MVA.  Total  konsumsi  energi  listrik  tahun  2017 hingga  2021  mencapai  6,304,298,572  KWh,  dengan peningkatan konsumsi energi listrik pelanggan rata-rata setiap tahunnya sebesar 53,507,778 KWh atau 4,3%.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Objek Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data konsumsi energi listrik cakupan wilayah kerja  PT PLN  (Persero)  UP3  Salatiga  Variabel  yang  akan digunakan  yaitu  variabel  bebas  (X1  s.d.  X12)  adalah konsumsi energi listrik pada bulan Januari 2017 sampai bulan  Desember  2017,    variabel  terikat  (Y)  adalah konsumsi  energi  listrik  pada  bulan  Januari  2018.  Lalu akan  membentuk  pola  seterusnya  dengan  mengurangi satu bulan awal dan menambah satu bulan terakhir. Pola data penelitian ini dapat dipahami pada Tabel 1.

## Tabel 1. Pola Data Prediksi Konsumsi Energi Listrik
Data Input Data Target Data input bulan ke-1 - ke-12  Target bulan ke-13 Data input bulan ke-2 - ke-13  Target bulan ke-14 - - Data input bulan ke-n - ke-n Target bulan ke-n

## B. Desain Penelitian
Desain penelitian ini direpresentasikan dalam bentuk diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar 3.
ULP Salatiga Kota ULP Ungaran ULP Ambarawa
Gambar 3.  Diagram Alir Penelitian.

## C. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  teknik  atau cara yang digunakan peneliti dalam mendapatkan data untuk  penelitian.  Adapun  teknik  pengumpulan  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  studi literatur, wawancara, dan dokumentasi.

## D. Analisis Data
Model  JST  yang  akan  dibangun  akan  diolah  dalam lima langkah yaitu pengumpulan data, pra-pemrosesan data,  membangun  jaringan,  training,  dan  menguji kinerja model [20]. Perangkat lunak atau software yang digunakan  yaitu  Matlab  R2021a  yang  dilengkapi dengan Toolbox  Neural  Network untuk  melakukan prediksi konsumsi energi listrik.
1. Pra-pemrosesan Data
a. Normalisasi data
Data  penelitian  yang  yang  didapatkan  memiliki rentang  yang  tidak  terbatas  sehingga  data  yang diperoleh  harus  dilakukan  normalisasi  menjadi  data yang memiliki rentang yang terbatas dengan rentang 0 sampai  1.  Sebab  dalam  penelitian  ini  akan menggunakan JST multilayer perceptron dengan fungsi sigmoid  biner  yang  memiliki  range  0  sampai  1. Normalisasi  data  dapat  dilakukan  menggunakan persamaan 18 [21].
𝑦 = 𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 (0,8) + 0,1 (18)
Keterangan:
y    : nilai data hasil normalisasi
x    : nilai data awal (sebelum normalisasi) min : nilai data terkecil max : nilai data terbesar
b. Pola data
Gambaran pola data dalam penelitian dijelaskan pada Tabel 3.2. Berdasarkan pola data yang dijelaskan pada Tabel  3.2.  untuk  susunan  pola  data  proses  training jaringan  akan  membentuk  matriks  12  x  30  dengan matriks  target  1  x  30.  Sedangkan  data  untuk  testing jaringan  akan  membentuk  matriks  12  x  6  dengan matriks target 1 x 6.
2. Membangun Jaringan
a. Arsitektur Jaringan
Input layer penelitian ini terdiri dari 12 neuron input yang  dibentuk  berdasarkan  siklus  12  bulan,  untuk perubahan pada tiap pola dengan mengurangi satu bulan lama  lalu  menambah  satu  bulan  baru.  Jumlah hidden layer dan node hidden layer merupakan parameter yang akan diujikan dan jumlahnya akan diubah-ubah, dengan jumlah hidden layer yaitu 1, 2, 3, 4, dan 5.  Jumlah node pada hidden layer 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, dan 25. Lapisan output terdiri 1 neuron yang menjadi target 1 bulan dari setiap  pola.  Gambaran  umum  dari  arsitektur  jaringan ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4.  Arsitektur Jaringan.
b. Fungsi Pelatihan
Fungsi pelatihan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
a) TRAINGDM TRAINGDM ( Gradient Descent dengan Momentum /GDM)  merupakan  pelatihan  jaringan yang memperbarui nilai bobot dan bias berdasarkan turunan gradien dengan momentum.
b) TRAINGDA
TRAINGDA  ( Gradient  Descent  dengan  Adaptive Learning  Rate /GDA)  merupakan  fungsi  pelatihan jaringan  yang  memperbarui  nilai  bobot  dan  bias berdasarkan  turunan gradien  dengan  pembelajaran yang bersifat adaptif.

## 3. Training
Tahap training dilakukan  untuk  mendapatkan bobot baru berdasarkan parameter JST yang telah ditentukan,
bobot  baru  tersebut  selanjutnya  akan  diujikan  pada tahap testing.
4. Menguji Kinerja Model
a. Testing
Tahap testing dilakukan  ketika  tahap training JST sudah selesai serta memiliki hasil output jaringan yang memenuhi  kriteria.  Selama  proses training ,  JST  akan memperoleh bobot baru. Bobot baru tersebut akan diuji menggunakan  data  konsumsi  energi  listrik  PT  PLN (Persero)  UP3  Salatiga  bulan  Juli  2020  –  Desember 2021  untuk  mengetahui  apakah  bobot  baru  tersebut dapat menghasilkan output sesuai target ataukah belum.
b. Menghitung nilai error Tahap ini dilakukan untuk mengetahui nilai error dari hasil prediksi pada tahap training dan testing . Evaluasi error yang akan dilakukan dalam penelitian ini dengan MAD, MAPE, dan MSE [22].
a) MAD MAD  ( Mean  Absolute  Deviation )  merupakan  rata- rata  kesalahan  absolut  (mutlak)  hasil  prediksi  tanpa memperhatikan  lebih  besar  atau  lebih  kecil  hasil prediksi  tersebut  terhadap  kenyataannya,  sehingga MAD  dapat  diartikan  rata-rata  dari  nilai  absolut simpangan. Secara matematis MAD dirumuskan seperti pada persamaan 19.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 (19)
Keterangan:
𝑋 𝑡 = data aktual pada periode (t) tertentu 𝐹 𝑡 = nilai peramalan pada periode (t) tertentu 𝑛 = jumlah data

## b) MSE
MSE  ( Mean  Squared  Error )  merupakan  cara  untuk mengevaluasi hasil prediksi pada tahap training dengan mengkuadratkan  kesalahan.  Dalam  penelitian  ini  nilai MSE setiap jaringan akan diketahui secara otomatis dari tahap training dengan  klik performance .  Sedangkan secara  matematis  MSE  dirumuskan  seperti  pada persamaan 20.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (20)
Keterangan 𝑋 𝑡 , 𝐹 𝑡 , dan 𝑛 sama dengan persamaan 19
c) MAPE
MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) merupakan  ukuran  kesalahan  relatif  yang  menyatakan persentase kesalahan hasil prediksi terhadap nilai aktual selama  periode  tertentu.  Secara  matematis  MSE dirumuskan seperti pada persamaan 21.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 ) × 100% (21)
Keterangan 𝑋 𝑡 , 𝐹 𝑡 , dan 𝑛 sama dengan persamaan 19
Persentase  nilai  MAPE  menunjukkan  kemampuan prediksi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Nilai MAPE Pada Prediksi No. Nilai MAPE Akurasi Prediksi 1. <10% Sangat Baik 2. 10-20% Baik 3. 20-50% Cukup 4. >50% Buruk c. Prediksi konsumsi energi listrik
Tahap  prediksi  konsumsi  energi  listrik  dilakukan setelah  proses training dan testing telah  selesai,  serta hasil testing diperoleh output yang  mendekati  target. Hasil  yang  diperoleh  tersebut  menunjukkan  jika  nilai bobot baru sudah sesuai dengan data deret waktu sesuai susunan  pola  yang  diberikan  selama  proses training . Lalu  bobot  baru  tersebut  selanjutnya  akan  digunakan dalam  melakukan  prediksi  konsumsi  energi  listrik  PT PLN (Persero) UP3 Salatiga tahun 2022 – 2026. Ada- pun  data  yang  digunakan  untuk  proses  prediksi  ini menggunakan  susunan  yang  sama  seperti  data  pen- gujian. Untuk memprediksi satu bulan berikutnya dapat dengan menghilangkan satu pola lama lalu menambah satu  pola  baru  yang  tersusun  berdasarkan  data  hasil prediksi.

## d. Denormalisasi data
Data yang output yang diperoleh dari hasil training, testing, dan prediksi  jaringan  merupakan  data  normal- isasi  yaitu  data  dengan  range  yang  terbatas  dengan range  0  sampai  1  sesuai  dengan  jenis  data  yang digunakan sebagai input. Sehingga data tersebut harus didenormalisasi  untuk  mengetahui  nilai  asli  dari  data output  yang  didapatkan.  Denormalisasi  data  dapat  dil- akukan menggunakan persamaan 3.2 [21].
𝑦 ′ = 𝑥 ′ −0,1 0,8 (𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛 (22)
Keterangan:
y’   : nilai data hasil denormalisasi x’   : nilai data sebelum denormalisasi min : nilai data terkecil max : nilai data terbesar

## IV. ANALISA KUALITAS JARINGAN
A. Analisa Hasil Drive Test Di Area Purwokerto
Pengambilan data drive test dilakukan dengan drive test menggunakan metode moving atau bergerak. Hasil pengambilan data kualitas sinyal berdasarkan parameter 4G LTE pada provider H3I di daerah yang telah diten- tukan yaitu  RSRP  ( Reference  Signal  Received  Power ) dan SINR ( Signal to Interference and Noise Ratio ).

## B. Analisa Hasil RSRP dan SINR Bulan Desember 2019
Untuk nilai RSRP jaringan 4G di daerah Purwokerto pada  bulan  Desember  2019  dapat  dikatakan  memiliki kuat sinyal yang baik.
Tabel 3. Jumlah Titik Nilai RSRP Bulan Desember 2019
Pada tabel 3 menunjukkan hasil kualitas jaringan di daerah  purwokerto  Untuk range -80  sampai  0  adalah 810 titik, untuk range -95 sampai -80 adalah 3539 titik, untuk range -100  sampai  -95  adalah  786  titik,  untuk range -105 sampai -100 adalah 390 titik dan range - 140 sampai  -105  adalah  106  titik.  Berikut  tampilan  hasil kualitas jaringan pada Map Info :
Gambar 2. Hasil Peta Themathic Nilai RSRP Pada Bulan Desem- ber 2019
Tabel 4. Jumlah Titik Nilai SINR Bulan Desember 2019
Pada tabel 4 menunjukkan hasil kualitas sinyal. Un- tuk range -20 sampai 0 adalah 588 titik, range 0 sampai 6  adalah  869  titik, range 6  sampai  8  adalah  313  titik, range 8 sampai 12 adalah 595 titik dan range 12 sampai 30 adalah 1378 titik.

## C. Analisa Hasil RSRP dan SINR Bulan Maret
2020
Untuk nilai RSRP jaringan 4G di daerah Purwokerto pada bulan Maret 2020 dapat dikatakan memiliki kuat sinyal yang baik,
Tabel 5. Jumlah Titik Nilai RSRP Bulan Maret 2020
Pada  tabel  5  menunjukkan  hasil  parameter  RSRP. Untuk range -80 sampai 0 adalah 1403 titik, range -95 sampai  -80  adalah  2337  titik, range -100  sampai  -95 adalah 481 titik, range -105 sampai -100 adalah 221 ti- tik  dan range -140  sampai  -105  adalah  127  titik  dan jumlah total nilai RSRP adalah 4569 titik.
Gambar 3 Hasil Peta Themathic Nilai RSRP Pada Bulan Maret 2020
Pada  gambar  3  menampilkan  hasil  kualitas  sinyal jaringan  4G  dengan  kategori  warna  yang  telah  diten- tukan oleh provider H3I dengan tabel range parameter RSRP.
Tabel 6. Jumlah Titik Nilai SINR Bulan Maret 2020
Pada  tabel  6  menunjukkan  kuat  sinyal  baik  hingga buruk. Untuk range -20 sampai 0 adalah 591 titik, range 0  sampai  6  adalah  632  titik, range 6  sampai  8  adalah 242 titik, range 8 sampai 12 adalah 531 titik dan range 12 sampai 30 adalah 1706 titik.

## V. A NALISA RSRP T OTAL
Pada  hasil  analisa  hasil  analisa  secara  menyeluruh pengukuran  nilai  RSRP  bulan  Desember  2019  dan Maret 2020 di daerah Purwokerto mengalami kenaikan kualitas jaringan, berikut hasil perbandingannya:
Tabel 7. Hasil Persentase Nilai RSRP Pada Bulan Desember 2019 dan Bulan Maret 2020
Pada  tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai  parameter RSRP  pada  bulan  Maret  2020  mengalami  kenaikan kualitas jaringan dengan hasil persentase 11.63% untuk nilai RSRP ≥=-95 dBm. Berikut grafik RSRP total:
Gambar 4. Grafik Total Nilai RSRP Bulan Desember 2019 dan Maret 2020 di Purwokerto

## VI. A NALISA SINR T OTAL
Pada  hasil  analisa  secara  menyeluruh  pengukuran nilai  SINR  bulan  Desember  2019  dan  Maret  2020  di daerah Purwokerto sudah mengalami kenaikan kualitas jaringan, berikut hasil perbandingannya:
Tabel 8. Hasil Persentase Nilai SINR Pada Bulan Desember 2019 dan Bulan Maret 2020
Pada tabel 8 menunjukkan hasil pengukuran kualitas jaringan parameter SINR bulan Maret 2020 mengalami kenaikan  kualitas  jaringan  dengan  hasil  persentase 46.08% untuk nilai SINR ≥=12 dB. Berikut grafik total SINR:
Gambar 5. Grafik Total Nilai SINR Bulan Desember 2019 dan Maret 2020 di Purwokerto

## VII. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian serta pembahasan mengenai im- plementasi multilayer perceptron artificial neural net- work untuk  prediksi  konsumsi  energi  listrik  PT  PLN (Persero) UP3 Salatiga, dapat disimpulkan sebagai beri- kut:
1. Pemodelan multilayer  perceptron  artificial  neural network terbaik  untuk  prediksi  konsumsi  energi listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga tahun 2022- 2026 yaitu TRAINGDA 4 hidden layer dengan 20 node  hidden  layer ,  model  jaringan  ini  pada  tahap training menghasilkan output dengan  nilai  MAD sebesar 2,624,072 kWh dan MAPE sebesar 2.79%. serta  pada  tahap testing menghasilkan  output dengan  nilai  MAD  sebesar  3,728,386  kWh  dan MAPE  sebesar  3.24%.  Variasi  jaringan  ini  dapat menghasilkan  output  dengan  MAD  dan  MAPE terkecil  tahap  testing,  sehingga  jaringan  tersebut yang  kemudian  digunakan  untuk  proses  prediksi konsumsi energi listrik pada PT PLN (Persero) UP3 Salatiga.
2. Hasil  prediksi  konsumsi  energi  listrik  di  PT  PLN (Persero)  UP3  Salatiga  menggunakan multilayer perceptron artificial neural network dengan model jaringan  TRAINGDA  4 hidden  layer dengan  20 node  hidden  layer ,  konsumsi  energi  listrik  pada wilayah  kerja  tersebut  selama  5  tahun  kedepan cukup  fluktuatif  pada  tahun  2022  sebesar 1,278,867,573 kWh, tahun 2023 sebesar 1,274,074,800 kWh, tahun 2024 sebesar 1,272,107,991 kWh, tahun 2025 sebesar
1,272,151,388  kWh,  dan  tahun  2026  sebesar 1,273,323,104 kWh. Total konsumsi energi listrik 5 tahun  kedepan  mencapai  6,370,524,854  kWh  dan rata-rata per tahun sebesar 1,274,104,970 kWh.

## D AFTAR P USTAKA
[1] [1] Alkusma,  Yulian  Mara,  Hermawan,  dan  Hadiyanto, “Pengembangan Potensi Energi Alternatif Dengan Pem- anfaatan Limbah Cair Kelapa Sawit Sebagai Sumber En- ergi  Baru  Terbarukan  Di  Kabupaten  Kotawaringin  Ti- mur,” Jurnal  Ilmu  Lingkungan ,  vol.  14,  no.  2,  96-102,
2016.
[2] ESDM,  “Statistik  ketenagalistrikan  2020,” Sekretariat Direktorat Jenderal Ketenagalistrikan, Jakarta. 2021.
[3] Rajagukguk, Agus Sofyan F., IMarthinus Pakiding, dan Meita Rumbayan,  “Kajian Perencanaan Kebutuhan dan Pemenuhan  Energi  Listrik  di  Kota  Manado,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputer , vol. 4, no. 3, 1-11, 2015.
[4] Triwulan,  Yayu,  Nasrun  Hariyanto,  dan  Sabat  Anwari, “Peramalan  Beban  Puncak  Listrik  Jangka  Pendek Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Jurnal Reka Elkomika , vol. 1, no. 4, 339-350, 2013.
[5] Saragih,  Irfan  Christian,  Dedy  Hartama,  dan  Anjar Wanto,  “Prediksi  Perkembangan  Jumlah  Pelanggan Listrik  Menurut  Pelanggan  Area  Menggunakan  Algo- ritma Backpropagation,” Building of Informatics, Tech- nology and Science (BITS) , vol. 2, no. 1, 48-54, 2020.
[6] Pratama,  Ricky  Ardian  dan  Lilik  Anifah,  “Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang Provinsi D.I. Yogyakarta Menggunakan Neural  Network  Backpropagation ,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 5, no. 3, 37 – 47, 2016.
[7] Sakinah,  Nabilla  Putri,  Imam  Cholissodin,  dan  Agus Wahyu  Widodo,  “Prediksi  Jumlah  Permintaan  Koran Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Back- propagation ,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Infor- masi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 7, 2612-2618, 2018.
[8] Simangunsong,  Fitri  Ruth  Diani  Br.  dan  Surya  Darma Nasution, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Untuk Mem- prediksi Jumlah Pasien Rawat Inap Dengan Metode Back Propagation (Studi  Kasus  :  RSU.  Tere  Margareth),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), vol. 2, no. 6, 43-47, 2015.
[9] Irfan, Muhammad, Bakhtiar Alldino Ardi Sumbodo, dan Ika  Candradewi,  “Sistem  Klasifikasi  Kendaraan  Ber- basis  Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Metode Multi- layer  Perceptron,” IJEIS  (Indonesian  Journal  of  Elec- tronics and Instrumentation Systems), vol. 7, no. 2, 139- 148, 2017.
[10] Hadimarta,  Tommy  Ferdian,  Rani  Rotul  Muhima,  dan Muchammad Kurniawan, “Implementasi Multilayer Per- ceptron Pada Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Nilai Valuta Asing,” INTEGER: Journal of Information Technology , vol. 5, no. 1, 56-63, 2020.
[11] Saritas, Mücahid Mustafa dan Ali Yasar, “ Performance Analysis  of  ANN  and  Naive Bayes  Classification  Algo- rithm for Data Classification,” International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering , vol. 7, no. 2, 88-91, 2019.
[12] Aulia, Romy, “Penerapan Metode Backpropagation Un- tuk  Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Ber- dasarkan  Tingkat  Hunian  Hotel,” JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 4, no. 2, 1-8, 2018.
[13] Dudek,  Grzegorz,  “ Multilayer  Perceptron  For  Short- Term  Load  Forecasting:  From  Global  To  Local  Ap- proach,”  Neural  Computing  and  Applications ,  vol.  32, no. 8, 3695-3707, 2020.
[14] Madhiarasan, Manogaran dan Mohamed Louzazni, “ Dif- ferent forecasting horizons based performance analysis
of  electricity  load  forecasting  using  multilayer  percep- tron  neural  network,”  Forecasting ,  vol.  3,  no.  4,  804- 838, 2021.
[15] Hartati,  “Penggunaan  Metode  Arima  Dalam  Meramal Pergerakan  Inflasi,” Jurnal  Matematika,  Saint,  dan Teknologi , vol. 18, no. 1, 1-10, 2017.
[16] Nurhayati, “Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Un- tuk  Menentukan  Tingkat Pencemaran  Air,” E-JURNAL JUSITI:  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Infor- masi , vol. 4, no. 2, 124-131, 2015.
[17] Sinaga, Dewantara, “Jaringan Saraf Tiruan Infeksi Mata dengan Menggunakan Metode Beraksitektur Multi Layer Perceptron ,” Jurnal  Majalah  Ilmiah  Informasi  dan Teknologi Ilmiah (INTI) , vol. 7, no. 2, 189-192, 2020.
[18] Simbolon, Imelda Asih  Rohani, Fikri  Yatussa’ada, dan Anjar  Wanto,  “Penerapan  Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Persentase Penduduk Buta Huruf di Indonesia,” Jurnal  Informatika UPGRI ,  vol.  4,  no.  2, 163-169, 2018.
[19] Kusumadewi, Sri, “Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan  Matlab  &  Excel  Link,”  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[20] Rodrigues,  Filipe,  Carlos  Cardeira,  dan  J.M.F.Calado, “ The Daily And Hourly Energy Consumption And Load Forecasting Using Artificial Neural Network Method: A Case Study Using A Set Of 93 Households In Portugal,” Energy Procedia, vol. 6, no. 2, 220-229, 2014.
[21] Rachman, Adi Sukarno, Imam Cholissodin, dan M. Ali Fauzi, “Peramalan Produksi Gula Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Pada PG Candi Baru Sidoarjo,” Jurnal Pengembangan Teknologi Infor- masi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 4, 1683-1689, 2018.
[22] Astuti,  Yuli,  Berliana  Novianti,  Tonny  Hidayat,  dan Dina Maulina, “Penerapan Metode Single Moving Aver- age untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak,” Seminar Nasional  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informasi , 253-261, 2019.