Vol. 01, No. 01 (2019), pp. 17-24 p-ISSN 2656 - 6303 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 27 -02-2019; Revisi: 14-03-2019 Diterima: 22-03-2019

## ANALISIS PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus : PT. PLN (Persero) Area Pengaturan Distribusi Jawa Timur)
Uswatun Khasanah 1 , Dian C. R. Novitasari 2* , Wika Dianita Utami 3 , Poutrue Keumala Intan 4 Matematika UIN Sunan Ampel Surabaya 1, 2, 3, 4 diancrini@uinsby.ac.id 2*
Abstrak – Prediksi  atau  peramalan  beban  listrik dibutuhkan dalam menentukan jumlah listrik yang akan diproduksi guna mencegah terjadinya beban berlebih yang dapat menyebabkan kerusakan pada sistem  trafo  atau  kekurangan  beban  listrik  yang mengakibatkan krisis energi listrik pada konsumen.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu metode alternatif untuk memprediksi beban listrik jangka  pendek,  salah  satunya  yaitu  metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System pada penelitian  ini.  Data  diperoleh  dari  PT.  PLN (Persero) APD Jawa Timur yang berisi data beban listrik  per  setengah  jam  dari  bulan  februari sampai  september  tahun  2018  yang  digunakan sebagai data aktual. Data kemudian dilatih dengan menggunakan metode ANFIS dan didapatkan hasil peralaman  bulan  september  2018.  Data  uji  coba tanggal  1  s/d  28  september  tergolong  memiliki tingkat  kesalahan  yang  rendah  yaitu  MAPE menunjukkan  hasil  7,926%.  Nilai error terbesar terjadi  pada  tanggal  18  september  yaitu  sebesar 20,51% sedangkan nilai error terkecil terjadi pada tanggal 16 september yaitu sebesar 1,117%.
Kata Kunci – ANFIS, Peramalan beban listrik, inference TSK

## I. PENDAHULUAN
PT.  PLN  (Persero)  distribusi  area  Jawa Timur  memiliki  jumlah  pelanggan  yang paling  besar,  hal  itu  dikarenakan    Provinsi Jawa  Timur  memiliki  jumlah  penduduk terbanyak  di  Indonesia  yang  hal  tersebut berbanding  lurus  dengan    konsumsi  beban energi  listrik  [1].  Sesuai  dengan  undang- undang  No.  19  Tahun  2000  yang menyebutkan  bahwa  PT.  PLN  (Persero)
bertugas  menyediakan  tenaga  listrik  bagi kepentingan  masyarakat  umum  dengan  tetap menghasilkan  keuntungan  bagi  perusahaan [2].
Data beban listrik yang diperoleh dari PT. PLN (Persero)  APD  Jawa  Timur  pada  tahun 2017 yaitu sebesar 297.105 MwH. Dari data tersebut,  PT.  PLN  haruslah  memberikan pelayanan  terbaik  kepada  masyarakat  karena tenaga  listrik  tidak  dapat  disimpan  dalam skala  besar  di  setiap  tahunnya,  sehingga hanya  dapat  disediakan  ketika  benar-benar dibutuhkan oleh konsumen [2].
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah perencanaan penyediaan listrik yang didistribusikan oleh PT. PLN guna mencegah terjadinya  pemadaman  lokal,  pembebanan trafo berlebih, dan lain sebagainya [3]. Maka dapat  dilakukan  peramalan  atau  perkiraan kebutuhan  energi  listrik  di  masa  yang  akan datang agar didapatkan optimalisasi penyediaan energi listrik [4].
Peramalan  beban  listrik  memiliki  peran penting  dalam  menjaga  keseimbangan  suatu sistem  dengan  mengacu  pada real-time control agar terciptanya manajemen sumberdaya  energi  yang  aman  [5].    Dari data-data historis beban listrik yang ada pada PT.  PLN  (Persero)  APD  Jawa  Timur,  dapat dibangun  suatu  sistem  peramalan  data time series .  Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  sebagai  peramalan  beban  listrik, yaitu  seperti  logika  fuzzy  [6],  fuzzy  regresi
linear  [7], adaptive neuro fuzzy inference system [8] , auto regressive integrated moving average (ARIMA)[5], dll.
Dewi d.k.k melakukan penelitian menggunakan  metode  ANFIS  memberikan hasil  yang  cukup  baik  dalam  memprediksi cuaca  pada  data time series tanpa mengelompokkan  berdasarkan  musim  [9]. Widyapratiwi  d.k.k  menunjukkan  bahwa peramalan beban listrik mingguan menggunakan  metode adaptive neuro fuzzy inference system memiliki  tingkat  akurasi yang  terbaik  [10].  Sedangkan  Gholamreza Zahedi  dkk  [5]  melakukan  penelitian peramalan kebutuhan beban listrik menggunakan perbandingan metode adaptive neuro fuzzy inference system dengan  metode regresi  dan  metode adaptive neural network yang  menghasilkan  peramalan  menggunakan metode adaptive neuro fuzzy inference system lebih  akurat  dan  lebih  efisien  karena membutuhkan  lebih  sedikit  data  daripada metode  pembanding  lainnya.  Selain  itu, Gholamreza Zahedi d.k.k menyatakan bahwa penelitian tersebut akan lebih baik jika input ditingkatkan  dengan  mengolah  data time series sebelum  memasukkannya  ke  dalam metode ANFIS[5].
Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  peralaman  beban  listrik    dengan data time series menggunakan  metode adaptive neural fuzzy inference system . Kemudian hasil peramalannya akan dibandingkan  dengan  data  aktual  PT.  PLN (Persero) APD Jawa Timur.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Runtun Waktu dan Peramalan Data runtun waktu ( time series ) merupakan  jenis  data  waktu  yang  apabila dipandang bersifat diskrit maka frekuensinya dapat berupa detik, menit, jam, hari, minggu, bulan,  ataupun  tahun  dimana  data  yang dikumpulkan  dalam  suatu  rentang  tertentu menurut urutan waktu [11].
Peramalan  data time series merupakan suatu  peramalan  menggunakan  analisa  dari plot  dari  variabel  yang  akan  diprediksi dengan  variabel  waktu.  Analisis time series
merupakan suatu bidang penelitian yang aktif dimana  keakuratan  dalam time series forecasting atau  peramalan  menggunakan time series menjadi  pokok  dari  tahap pengambilan keputusan atau peramalan [11] . Menurut Pakaja d.k.k menjelaskan bahwa peramalan adalah proses untuk memperkirakan kebutuhan dimasa yang akan datang baik dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam rangka  memenuhi  permintaan  barang  atau jasa.  Dibutuhkan  data  yang  akurat  di  masa lalu dalam memprediksi[12].
Untuk  melakukan  peramalan data time series , terlebih dahulu melakukan normalisasi  data  dalam  bentuk  0  ≤  x  ≤  1 dengan menggunakan rumus : 𝑡 𝑧 min 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 max 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 min 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 (2.1) Keterangan : t i = hasil normalisasi z i = data input min(data input) = data input terkecil max(data input) = data input terbesar

## B. Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)
Logika  fuzzy  adalah  suatu  metode  baru yang  berprinsip  serupa  dengan  cara  manusia memecahkan masalah. Pada dasarnya, logika fuzzy  merupakan  suatu  cara  memetakan ruang-ruang  suatu  ruangan output yang sesuai [13] .
Dalam  logika  fuzzy  terdapat  tiga  proses yang berperan di dalamnya, yaitu:
1. Fuzzification
2. Inference
3. Defuzzification

## C. Fuzzy Cluster Means (FCM)
Fuzzy Cluster Means (FCM)  merupakan suatu  teknik  pengelompokkan  data  yang ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan  [14]. Konsep dari fuzzy c-means yaitu menentukan pusat cluster yang akan menjadi tanda lokasi rata-rata  untuk  tiap cluster. Pusat cluster akan  bergerak  maju  menuju  nilai  yang optimal  dengan  cara  memperbaiki  pusat cluster dan  nilai  keanggotaan  tiap-tiap  data secara berulang [15].
Algoritma Fuzzy C-Means [16]:
1. Menentukan  matriks  P  berukuran  n  x m  dengan  n  merupakan  jumlah  data yang akan di cluster dan m merupakan variabel atau kriteria.
2. Menentukan  jumlah  cluster  yang dibentuk = c ( 2 .
3. Menentukan bobot = w ( 1 .
4. Menentukan jumlah iterasi maksimum.
5. Menentukan  error  terkecil  yang diharapkan = 𝜉 .
6. Menentukan  iterasi  awal  yaitu  t  =  1 dan ∆  1 .
7. Membentuk  matriks  partisi  awal  U 0 (dipilih  secara  acak).  Dimana  nilai keanggotaan  terletak  pada  interval  0 sampai dengan 1.
𝑄 𝜇 (2.2) 8. Menghitung pusat cluster ke ke-k, V kj , dengan k = 1, 2, 3, ....., c dan j = 1, 2, 3,  .....m.  Dimana  X ij adalah  variabel yang akan digunakan dan w merupakan bobot.
𝑉 ∑ 𝜇 ∗ 𝑋 ∑ 𝜇 (2.3)
9. Menghitung  fungsi  obyektif  pada iterasi ke-t ( P t )
𝑃 𝑋 𝑉 𝜇 𝜇 (2.4)
10. Menghitung perubahan matriks partisi
𝜇 ∑ 𝑋 𝑉 ∑ ∑ 𝑋 𝑉 (2.4)
11. Cek kondisi berhenti
a. Jika : (|P t - P t-1 | < ξ ) atau ( t > maxIter) maka sistem berhenti.
b. Jika  tidak,  perhitungan  diulang  dari langkah ke-4 atau persamaan (2.3).
12. Menghitung nilai rata – rata (mean)
𝑋 𝑥 𝑥 𝑥 ⋯ 𝑥 𝑛 ∑ 𝑥 𝑛 (2.5)
13. Menghitung standar deviasi
1 𝑛 1 𝑥 𝑥̅ (2.6)
Keterangan: n   = banyak data 𝑥 = nilai data ke-i 𝑥̅ = nilai rata-rata data
D. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) Jaringan  syaraf  tiruan  ( neural network) sebuah machine learning yang dibangun dari sejumlah elemen pemrosesan sederhana yang disebut neuron atau node yang  memiliki sejumlah nilai aktivasi. Jaringan syaraf tiruan memiliki ciri yang sama seperti otak manusia yaitu:
1. Memperoleh  pengetahuan  melalui algoritma  pembelajaran  atau  yang biasa disebut algoritma hybrid .
2. Disimpan  dalam  kekuatan  koneksi interneuron yang  dikenal  sebagai bobot sinaptik. Metode yang digunakan untuk menentukan  bobot  koneksi interneuron tersebut dinamakan dengan algoritma pembelajaran atau algoritma hybrid [17].

## E. Adaptive neuro Fuzzy Inference System
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)  adalah  sebuah  pengaplikasian  dari Artificial Intelligent yang memiliki arsitektur jaringan yang secara fungsional sama dengan fuzzy inference system model Takagi-Sugeno orde  1.  Keunggulan  dari fuzzy inference system yaitu dapat menerjemahkan pengetahuan  dari  pakar  yang  berupa  aturan- aturan.  Namun  biasanya  dibtuhkan  waktu yang  lama  untuk  menentukan  fungsi keanggotaannya. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu  teknik  pembelajaran  dari  jaringan syaraf  tiruan  untuk  mengotomatisasi  proses penerjemahan  sehingga  dapat  mengurangi waktu pencarian [10].
Arsitektur adaptive neuro fuzzy inference system hampir  sama  dengan  jaringan  syaraf tiruan  dengan  fungsi  radial  dan  sedikit
batasan  tertentu  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2.1 berikut ini [5].
Gambar 1: Arsitektur Jaringan ANFIS
Arsitektur ANFIS  terdiri  dari  2 input dan satu output diproses oleh 5 layer . Layer yang disimbolkan  dengan  bentuk  kotak  adalah lapisan  parameter  yang  dapat  berubah (bersifat  adaptif).  Sedangkan layer yang disimbolkan dengan lingkaran adalah
parameter  tetap  (bersifat  non  adaptif)[10]. Mekanisme  dan  fungsi  dari  struktur  ANFIS dari setiap layer yaitu sebagai berikut:
1. Layer 1
Setiap neuron i  pada layer ini adalah simpul adaptif dengan fungsi:
𝑂 , 𝜇 , 𝑥   , 𝑖 1, 2, ….
𝑂 , 𝜇 , 𝑥  , 𝑖 3, 4, … .. (2.7) (2.8) Output dari  tiap neuron pada layer 1  berupa  derajat  keanggotaan yang diberikan oleh fungsi keanggotaan dari input , yaitu 𝜇 , 𝑥 , 𝜇 , 𝑥  , 𝜇 , 𝑥 ,  dan 𝜇 , 𝑥 .
Berikut merupakan pendekatan fungsi keanggoataan parameter menggunakan fungsi bell : 𝜇 𝑥 1 1 (2.9) Keterangan :
{a,  b,  c,}      :  himpunan  parameter  premis yang adaptif
𝜇 𝑥 : derajat keanggotaan
2. Layer 2
Setiap neuron di layer ini  diberi label  Π  dengan output yang  berupa hasil perkalian dari derajat keanggotaan  yang  dihasilkan  dari layer 1, dengan fungsi:
𝑂 , 𝑤𝑖 𝜇 , 𝑥  ∆𝜇 , 𝑥  , 𝑖 1, 2, …. (2.11)
Masing-masing output dari neuron menyatakan  bobot  atau  predikat  (w) dari  tiap rule .  Umumnya  digunakan
operasi AND . 3. Layer 3
Setiap neuron pada layer ini diberi
notasi N . Neuron ke-i digunakan  untuk menghitung perbandingan kekuatan terhadap jumlah semua bobot :
𝑂 , 𝑤 𝑤 𝑤 𝑤 , 𝑖 1, 2 (2.14)
Output dari layer ini  disebut normalisasi  pembobotan  atau normalised firing strength .
4. Layer 4 Setiap neuron i  pada layer ini merupakan  simpul  adaptif  dengan sebuah simpul fungsi:
𝑂 , 𝑤 𝑦 𝑤 𝑝 𝑥 𝑞 𝑥 𝑟 (2.15)
Keterangan : 𝑤 : bobot ternormalisasi dari layer 3 𝑝 , 𝑞 , 𝑟 ) : himpunan parameter dari neuron
Parameter  pada layer ini  disebut parameter  konsekuen  atau consequent parameters .
5. Layer 5
Pada  layer  ini  hanya  terdapat  satu node tetap  yang  berfungsi  untuk menjumlahkan semua masukan.
Fungsi simpul:
𝑂 , 𝑤 𝑦 ∑ 𝑤 𝑦 ∑ 𝑤 , 𝑖 1, 2 (2.16)
Jaringan  adaptif  dengan  5 layer tersebut  ekuivalen  dengan  sistem inferensi  fuzzy  Takagi  -  Sugeno  orde 1.

## F. Algoritma Hybrid
Algoritma hybrid digunakan  untuk mengatur parameter-parameter adaptive neuro fuzzy inference system berdasarkan dua tahap  yaitu  secara  tahapan  maju (forward)
menggunakan metode Least Squares Estimator Recursive (RLSE)  ataupun  secara tahapan  mundur (backward) dengan  metode
Error Backpropagation (EBP). Pembelajaran hybrid terdiri atas dua bagian, [18]yaitu:
1. Tahap Maju ( forward pass)
Persamaan untuk menghitung pembelajaran tahap maju yaitu: 𝜃 𝐴 𝐴 𝐴 𝑌 (2.17)
2. Tahap Mundur (backward pass)
Gambar 2: Proses Pembelajaran Hybrid ANFIS
a. Layer 5
Propagasi error pada layer 5 𝜀 2 𝑦 𝑡 𝑦 (2.18) Keterangan: Y(t) = output target y = output jaringan 𝜀 = error b. Layer 5
Propagasi error pada layer 4 𝜀 𝜀 ∗ 1 (2.19) 𝜀 𝜀 ∗ 1 (2.20) c. Layer 3
Propagasi error pada layer 3 : 𝜀 𝜀 ∗ 𝑓𝑖 (2.21) 𝜀 𝜀 ∗ 𝑓𝑖 (2.22) Keterangan : fi = nilai output dari layer 5 pada perhitungan maju
d. Layer 2
Propagasi error pada layer 2 : 𝜀 𝑤 𝑤 𝑤 𝜀 𝜀 (2.23)
𝜀 𝑤 𝑤 𝑤 𝜀 𝜀 (2.24)
e. Layer 1
Propagasi error layer 1 𝜀 𝜀 𝜇 , (2.25) 𝜀 𝜀 𝜇 , (2.26) 𝜀 𝜀 𝜇 , (2.27) 𝜀 𝜀 𝜇 , (2.28) f. Selanjutnya,  nilai  error  yang didapatkan  digunakan  untuk mencari  nilai  error  terhadap perubahan  parameter  a  dan  c
( ∆𝑎 𝑑𝑎𝑛 ∆𝑐 . ∆𝑎 𝜀 2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.29)
∆𝑎 𝜀
2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.30)
∆𝑎 𝜀 2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.31)
∆𝑎 𝜀 2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.32)
∆𝑐 𝜀
2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.33)
∆𝑐 𝜀 2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.34)
∆𝑐 𝜀 2 𝑥 𝑐
𝑎 1 (2.35)
∆𝑐 𝜀 2 𝑥 𝑐 𝑎 1 (2.36)

## G. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  merupakan  salah  satu  cara menghitung  nilai  kesalahan  yag  dapat dihitung  dengan  menemukan  kesalahan
absolut  dari  setiap  periode  atau  waktu  dan membagi  dengan  nilai  observasi  pada  waktu yang  diteliti  dan  merata-rata  presentase absolut. MAPE adalah nilai tengah kesalahan presentase absolute dari suatu prediksi.
Untuk  mencai  nilai  MAPE  dapat dilakukan penghitungan error dengan menggunakan persamaan berikut ini [19]. 𝑒 𝑥 𝐹 𝐷 𝑥 100% (2.37) 𝑀𝐴𝑃𝐸 ∑ 𝑒 𝑁 (2.38) Keterangan : 𝑒 = perhitungan error
𝑥 target
F   = peramalan
𝐷 data aktual N   = banyaknya data MAPE  digunakan  untuk  mengukur kesalahan  mutlak  sebagai  presentase  rata  – rata kesalahan mutlak pada beberapa periode dari  data  aktual.  Hal  tersebut  digunakan untuk  menghindari  permasalahan  dalam interpretasi  pengukuran  akurasi  terhadap besarnya  nilai  data  aktual  dan  nilai  hasil prediksi.
Semakin  kecil  nilai  MAPE,  maka  akan menunjukkan performa model yang semakin baik.  Nilai  yang  dihasilkan  melalui  evaluasi ini menunjukkan kemampuan hasil peramalan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1. Tabel 1: Kriteria MAPE MAPE Kategori kemampuan prediksi <10% Sangat baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup Baik >50% Buruk H. Metodologi Penelitian
1. Sumber Data Data diperoleh dari data sekunder PT.  PLN  (Persro)  APD  Jawa  Timur yang  merupakan  data  beban  listrik  di Jawa  Timur  per  setengah  jam  pada
tanggal 01 Februari sampai September 2018.
2. Tahap Pengolahan Data Adapun  alur  pengolahan  data untuk  peramalan  beban  listrik  jangka pendek dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3: Flowchart peramalan beban listrik jangka pendek
3. Pre-processing Data
Tahap awal yang dilakukan yaitu melakukan  normalisasi  data  dengan menggunakan persamaan (2.1). Hal ini dilakukan    untuk  transformasi  data agar range data  tidak  terlalu  jauh  dan mendapatkan hasil data yang baik.
Selanjutnya  data  dibagi  menjadi 2  data input dan  target.  Data  dibagi dengan  menmperhatikan    Data input berupa data di hari sebelumnya dan di hari  ini,  sedangkan  data  target merupakan data di hari setelahnya.
Data  kemudian  dikelompokkan menggunakan  algoritma fuzzy c- means. Hasil  yang  diperoleh  dari proses clustering digunakan  untuk menghitung  nilai mean (c)  dan standar deviasi (a). Diperoleh hasil :
𝑐 3830,6 4665,4 4049,7 4775,6 𝑎 5,2277 258,1180 4,0309 237,2736 4. Processing Data
Setelah  melalui pre-processing data,  kemudian  menghitung  setiap neuron pada  setiap layer metode ANFIS,  dan  dilanjutkan  dengan menghitung nilai error.
Berdasarkan  pengolahan  data dari  bulan  Februari  sampai  bulan September,  dapat  dilihat  peramalan beban listrik pada bulan September dari tanggal  1  s/d  28  tahun  2018  dengan menggunakan  metode adaptive neuro fuzzy inference system. Data  tersebut dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik pada Gambar 4.
Gambar 4: Grafik Perbandingan Beban Aktual dan Perkiraan Beban Listrik Bulan September
Berdasarkan data peramalan tersebut dapat dihitung nilai error dari sistem  dengan  menggunakan  rumus MAPE  pada  persamaan  (2.37)  dan (2.38)  yang  menghasilkan  akurasi yang bermacam-macam sesuai dengan peramalan per hari. Dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5: Hasil Perhitungan MAPE pada Bulan
September Berdasarkan hasil yang didapatkan,  dapat  disimpulkan  bahwa tingkat  kesalahan  menggunakan  metode adaptive neuro fuzzy inference system untuk  peramalan  beban  listrik  pada
tanggal  1  sampai  28  September  tahun 2018  yaitu  7,926%  dengan  nilai error terbesar  terjadi  pada  tanggal  18 September  2018,  yaitu  sebesar 20,51%. Hal  tersebut  terjadi  karena  beban  listrik bersifat fluktuatif dan  penggunaannya sangat  besar.  Sedangkan  nilai error terkecil  terjadi  pada  tanggal  16 September  2018,  yaitu  sebesar  1,117% karena pemakaian beban listrik cenderung stabil.

## III. KESIMPULAN
Hasil  peramalan  atau  prediksi  beban listrik pada bulan September 2018 didapatkan  dari  hasil  pengujian  tanggal  1 Februari  s/d  28  September  dan  didapatkan informasi  berupa  prediksi  atau  peramalan beban listrik per setengah jam selama 28 hari. U ntuk  data  uji  coba  yaitu  pada  tanggal  1 sampai 28 September tergolong rendah yaitu 7,926%    karena error peramalan  berkisar antara 0% sampai 20,51%.
Penelitian  ini  masih  jauh  dari  kata sempurna,  karena  masih  dilakukan  proses berdasarkan tanggal per bulannya.

## REFERENSI
[1] Harifuddin, “Estimasi Kebutuhan Daya Listrik Sulawesi  Selatan  Sampai  Tahun  2017,”
Estimasi Kebutuhan Daya List. Sulawesi Selatan Sampai Tahun 2017 ,  vol.  2,  pp.  1–9, 2007. [2] Markoni, “ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN PT PLN (Persero) TERHADAP PROSES PEMASANGAN LISTRIK PRABAYAR (Studi Kasus PT PLN WS2JB  Rayon  Sukarami),”  vol.  13,  p.  488, 2015. [3] H.  T.  Nguyen  and  I.  T.  Nabney,  “Short-term electricity  demand  and  gas  price  forecasts using  wavelet  transforms  and  adaptive models,” Energy ,  vol.  35,  no.  9,  pp.  3674–
3685, 2010.
[4] .  P.  P.  M.,  “Fuzzy  Logic  Methodology  for Short  Term  Load  Forecasting,” Int. J. Res. Eng. Technol. ,  vol.  03,  no.  04,  pp.  322–328, 2015.
[5] G. Zahedi, S. Azizi, A. Bahadori, A. Elkamel, and  S.  R.  Wan  Alwi,  “Electricity  demand estimation  using  an  adaptive  neuro-fuzzy network:  A  case  study  from  the  Ontario province - Canada,” Energy , vol. 49, no. 1, pp.
323–328, 2013.
[6] N.  Nurkholiq,  T.  Sukmadi,  and  A.  Nugroho, “Analisis Perbandingan Metode Logika Fuzzy Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation  Pada  Peramalan  Kebutuhan Energi  Listrik  Jangka  Panjang  Di  Indonesia Sampai Tahun 2022,” 2012.
[7] K. Bin Song, Y. S. Baek, D. H. Hong, and G. Jang,  “Short-term  load  forecasting  for  the holidays using fuzzy linear regression method,” IEEE Trans. Power Syst. ,  vol.  20,  no.  1,  pp. 96–101, 2005.
[8] D.  A.  Adyanti,  A.  H.  Asyhar,  D.  C.  R. Novitasari,  A.  Lubab,  and  M.  Hafiyusholeh, “Forecasts  marine  weather  on  java  sea  using hybrid  methods:  Ts-anfis,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics ,  vol.  4,  no. September, pp. 492–497, 2017.
[9] C. Dewi, D. P. Kartikasari, and Y. T. Mursityo,
“Prediksi  Cuaca  Pada  Data  Time  Series Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy
Inference System (Anfis),” J. Teknol. Inf. dan
Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 18–24, 2014.
[10] I.  G.  D.  A.  L  K  Widyapratiwi,  I  P  A Mertasana,  “Peramalan  Beban  Listrik  Jangka Pendek  Di  Bali  Menggunakan  Pendekatan
Adaptive  Neuro-  Fuzzy  Inference  System (ANFIS),” vol. 11, no. 1, 2012.
[11] D.  Wiyanti  and  R.  Pulungan,  “Peramalan Deret  Waktu  Menggunakan  Model  Fungsi Basis  Radial  (RBF)  Dan  Auto  Regressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA),”
Biochemistry , vol. 42, no. 30, pp. 8945–8956, 2003.
[12] F.  Pakaja  and  A.  Naba,  “Jaringan  Syaraf Tiruan dan Certainty Factor,” vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2012.
[13] U.  D.  B.  Food,  “Menggunakan  Fuzzy  Logic Metode Tsukamoto Pada,” no. February, 2015.
[14] S. H. dan M. Yulianto Agus Wayan, “Aplikasi Fuzzy  Linear  Programming,” Apl. Fuzzy Linear Program. DALAMOPTIMALISASI
PRODUKSI ,  vol.  1,  no.  2252–6943,  p.  14,
2010.
[15] B.  P.  R.  I.  Bagus  Tris  Atmaja,  “Integrasi Sistem Fuzzy-Jaringan Syaraf,” Res. Jur. Tek. Fis. Fak. Teknol. Ind. Inst. Teknol. Sepuluh Nop. , no. August, 2015.
[16] T.  M.  Andriyani,  L.  Linawati,  and  A. Setiawan,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- means  (FCM)  Pada  Penentuan  Lokasi Pendirian  Loket  Pembayaran  Air  PDAM Salatiga,” Pros. Semin. Nas. Sains dan
Pendidik. Sains VIII, UKSW Salatiga ,  vol.  4, no. 1, pp. 497–505, 2013.
[17] I.  Shereef  and  S.  Baboo,  “A  New  Weather Forecasting Technique using Back Propagation  Neural  Network  with  Modified Levenberg-Marquardt Algorithm for Learning,” Ijcsi.Org ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  2–9,
2011.
[18] Z.  Souzanchi-K,  H.  Fanaee-T,  M.  Yaghoubi, and  M.  R.  Akbarzadeh-T,  “A  multi  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System for Short Term Load  Forecasting  by  using  previous  day features,” ICEIE 2010 - 2010 Int. Conf. Electron. Inf. Eng. Proc. ,  vol.  2,  no. September, 2010.
[19] “Dengan  Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( Anfis ) Oleh : Ikhtari Haimi,” 2010.
[20] D.  C.  R.  Novitasari,  "Klasifikasi  Sinyal  EEG Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means Clustering (FCM) Dan Adaptive Neighborhood  Modified  Backpropagation (ANMBP)," Jurnal Matematika MANTIK, p. 31, 2015 .
[21] D.  C.  R.  Novitasari,  "Klasifikasi  Alzheimer dan  Non  Alzheimer  Menggunakan  Fuzzy  C- Mean,  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  dan Support  Vector  Machine," urnal Matematika MANTIK, pp. 83-89, 2018.