## IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI BEBAN LISTRIK DI KABUPATEN SIKKA
Maria Olinda Harun 1 , Sebastianus A.S. Mola 2 , Emerensye S.Y. Pandie 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Energi  listrik  merupakan  salah  satu  sarana  yang  dapat  menunjang  taraf  hidup  kesejahteraan masyarakat.  Seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk  dan  aktivitas  yang  dijalani  maka kebutuhan  akan  listrik  semakin  meningkat.  Kabupaten  Sikka  merupakan  kabupaten  yang  hampir seluruh  wilayahnya  telah  dijangkau  listrik.  Dari  data real yang  diperoleh,  beban  pemakaian  listrik perbulan cenderung naik. Untuk tercapainya keseimbangan antara pembangkitan tenaga listrik yang diproduksi dan digunakan maka penyedia harus mengetahui beban listrik untuk waktu kedepan.
Metode Backpropagation merupakan  salah satu  metode  pada  jaringan  saraf  tiruan  yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi yang pada penelitian ini adalah prediksi beban listrik satu bulan yang  akan datang.  Pada  metode backpropagation terdapat  beberapa  tahap  yaitu  pelatihan, pengujian data dan prediksi.
Data  yang  digunakan  sebagai  parameter  adalah  data  beban  listrik  (KWH  Jual),  jumlah pelanggan  dan  data  daya  yang  tersambung.  Untuk  proses  pembelajaraan  menggunakan  data  bulan Januari  2007  sampai  bulan  Desember  2012  dan  untuk  pengujian  adalah  data  bulan  Januari  sampai Desember 2013.
Keluaran  dari  aplikasi  ini  berupa  beban  pemakaian  listrik  untuk  satu  bulan  kedepan  di Kabupaten  Sikka.  Presentasi  hasil  akhir  dari  pengujian  ini  untuk  data  yang  sudah  pernah  dilatih adalah 85% dan data yang belum pernah dilatih adalah 80%.  Karena hasil presentasi lebih besar dari 50%  maka  metode backpropagation dapat  digunakan  untuk  memprediksi  beban  listrik  satu  bulan kedepan.
Kata  Kunci  :  Jaringan  saraf  tiruan,  prediksi  beban  listrik, backpropagation ,  pelatihan,  pengujian, prediksi.

## ABSTRACT
Electric energy is one of the tools to support the welfare of society. Their population grow and their activities increase, therefore, their need of electricity is increasing too. The electricity almost cover up the area  of  Sikka  Region.  Based  on  the  real  data,  the  electrical  load  is  increased  every  month.  In  order  to reach the balance between the productivity of electric energy and the consumption of electric energy, then, the electrical provider should know the electrical load for the future.
Backpropagation  method  is  one  of  the  methods  at  artificial  neural  network  which  can  be  used  in this research to predict the electrical load for the next one month. The backpropagation method consists of some steps such as training, data testing and prediction.
The  data  which  used  as  a  paramater  in  this  research  is  the  data  of  electrical  load  (KWH  carry), numbers of consumers and the data of connected electrical power. The researcher used the data January 2007 until December 2012 as learning process, and for the testing, the researcher used data from January 2013 until December 2013.
The  result  of  this  application  is  the  load  power  consumption  for  the  next  one  montj  in  Sikka Regency. The presentation of final result of this testing for the data that has been trained is 85% and the data which never been trained is 80%. Because of the presentation is above 50% the backpropagation can be used to predict the electrical load for the next one month.
Key  Words  :  Artificial  neural  network,  prediction  electrical  load,  backpropagation,  training,  testing, prediction.

## I. PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  bentuk  energi  yang  cocok  untuk  manusia.  Energi  listrik  juga  merupakan salah satu sarana yang dapat membantu menunjang taraf hidup kesejahteraan masyarakat diberbagai bidang.  Seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk  dan  ragam  aktivitas  yang  dijalani  maka kebutuhan akan listrik juga semakin meningkat. Dalam penyalurannya, tenaga listrik harus melalui jaringan tertentu, yang kemudian tenaga yang dihasilkan oleh mesin pembangkit listrik harus sesuai dengan kebutuhan yang akan dilayani.
Tenaga listrik memiliki sifat khusus yang khas, yaitu tidak dapat disimpan dalam skala yang besar, dengan demikian tenaga listrik ini harus disediakan pada saat dibutuhkan saja.  Maka timbul persoalan  dalam  penyediaan  tenaga  listrik  yang  selalu  berubah  dari  waktu  ke  waktu.  Jika  tenaga listrik  yang  dikeluarkan  lebih  besar  dari  kebutuhan  yang  ada  maka  akan  terjadi  pemborosan  yang akan  merugikan  pihak  penyedia  tenaga  listrik.  Dan  sebaliknya  jika  listrik  yang  dihasilkan  lebih rendah dari kebutuhan yang ada maka akan terjadi overload yang akan mengakibatkan pemadaman listrik yang tentunya akan mengganggu pelayanan konsumen. Dan untuk tercapainya keseimbangan antara  pembangkitan  tenaga  listrik  yang  diproduksi  dan  digunakan  maka  pihak  penyedia  harus terlebih dahulu mengetahui beban listrik untuk waktu kedepan.
Kabupaten Sikka merupakan kabupaten yang hampir seluruh wilayahnya telah dijangkau oleh listrik. Dari data real yang telah diperoleh, beban pemakaian listrik perbulan cenderung naik. Begitu pula jumlah pelanggan/konsumen yang mengalami peningkatan, serta daya yang tersambung (VA) juga  bertambah  perbulannya.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini,  akan  dibangun  model  prediksi jangka menengah yang dapat membantu pihak penyedia tenaga listrik dalam memperkirakan beban listrik yang akan digunakan pada bulan berikutnya.
Metode Backpropagation merupakan salah satu metode pada jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  yang  pada  penelitian  ini  adalah  prediksi  beban  listrik  satu bulan  yang  akan  datang.  Pada  metode backpropagation terdapat  beberapa  tahap  yaitu  pelatihan, pengujian data dan prediksi.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Beban dan Perkiraan Beban Listrik
Untuk  memperkirakan  beban  listrik  yang  baik,  maka  dibutuhkan  data-data  atau  informasi mengenai sistem tenaga listrik pada masa lampau [5] .
Beberapa hal yang berpengaruh terhadap perubahan beban pemakaian listrik, diantaranya:
a. Data pemakaian beban listrik/kwh jual
b. Data jumlah konsumen/pelanggan tenaga listrik
c. Data daya listrik yang tersambung (VA). Perkiraan beban listrik menurut jangka waktu dikelompokan menjadi [5] :
a. Perkiraan beban jangka pendek adalah untuk jangka waktu beberapa jam sampai dengan 1 minggu (168 jam).
b. Perkiraan beban jangka menengah adalah untuk jangka waktu 1 (satu) bulan sampai dengan 1 (satu) tahun.
c. Perkiraan beban jangka panjang adalah untuk jangka waktu diatas 1 (satu) tahun.

## 2.2.   Pengertian Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  bisa  dibayangkan  seperti  otak  buatan.  Otak  buatan  ini  dapat  berpikir seperti manusia, dan juga sepandai manusia dalam menyimpulkan sesuatu dari potongan-potongan informasi  yang  diterima.  Ketika  manusia  berpikir,  aktivitas-aktivitas  yang  terjadi  adalah  aktivitas mengingat, memahami, menyimpan, dan memanggil kembali apa yang pernah dipelajari oleh otak.
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Beban Listrik Di Kabupaten Sikka (Maria O. Harun)
Salah  satu  contoh  pengambilan  ide  dari  jaringan  saraf  biologis  adalah  adanya  elemen-elemen pemrosesan pada jaringan saraf tiruan yang saling berhubung dan beroperasi secara pararel meniru jaringan  syaraf-syaraf  biologis  yang  tersusun  dari  sel-sel  syaraf  (neuron).  Cara  kerja  dari  elemen- elemen  pemrosesan  jaringan  saraf  tiruan  juga  sama  dengan  cara  neuronmeng- encode informasi yang diterimanya [6] .

## 2.2.1 Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  merupakan  fungsi  yang  mentransformasikan  nilai  penjumlahan  menjadi sebuah  nilai  yang  dapat  diproses  lebih  lanjut [2] .  Fungsi  aktivasi  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah fungsi aktivasi sigmoid biner.
Fungsi  sigmoid  biner  digunakan  untuk  jaringan  yang  dilatih  dengan  menggunakan  metode backpropagation .  Fungsi  sigmoid  biner  memiliki  nilai range 0  sampai  1.  Fungsi  sigmoid  biner dirumuskan sebagai: [2]
dengan,

## 2.2.2 Backpropagation
Metode backpropagation merupakan  metode  yang  sangat  baik  dalam  menangani  masalah pengenalan pola-pola kompleks. Metode ini merupakan  metode jaringan saraf tiruan  yang popular [6] .

## Gambar 1 Arsitektur Backpropagation
Jaringan backpropagation dengan  satu layer tersembunyi  (unit z ( z 1 … z p ))  tampak  pada gambar di atas. Unit keluaran (unit y ( y 1 ..... y m )) dan unit tersembunyi memiliki bias. Bobot bias pada unit keluaran y k dinyatakan dengan w 0k , Bobot bias pada unit tersembunyi z j dinyatakan dengan v 0j dan v ij merupakan  bobot  garis  dari  unit x i ke  unit layer tersembunyi z j , w jk merupakan  bobot  garis dari z j ke unit keluaran y k .
Algoritma pelatihan dari metode backpropagation adalah sebagai berikut [4] :
a. Inisialisasi Pelatihan
1) Inisialisasi Masukan
2) Inisialisasi Target
3) Inisialisasi Bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil).
b. Feedforward
1) Tiap-tiap unit input ( x i, i =1,2,3,..., n ) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan  yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi). Kemudian tiap- tiap unit tersembunyi ( z j , j =1,2,3,..., p ) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot :
gunakan fungsi aktivasi  untuk menghitung sinyal output -nya:
dan kirimkan sinyal tersebut kesemua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ). 2) Tiap-tiap unit output ( y k , k = 1,2,3,..., m ) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot.
gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output -nya:
dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ).
3) Pengecekan  nilai  maksimal  epoh  atau  nilai  minimum error yang  telah  ditentukan sebelumnya  sebagai  kondisi  untuk  berhenti  menggunakan  rumus  MSE  ( Mean  Square Error ).

## c. Backpropagation
1) Tiap-tiap unit output ( y k , k = 1,2,3,..., m ) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran, hitung informasi error -nya:
kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ) :
Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w 0k ): ) Kirimkan δ k ini ke unit-unit yang ada di lapisan bawahnya.
2) Tiap-tiap unit tersembunyi ( z j , j =1,2,3,..., p ) menjumlahkan delta input -nya(dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasnya):
kalikan ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error :
kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai v ij ):
Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai v 0 j :
3) Tiap-tiap unit output ( y k , k = 1,2,3,..., m ) memperbaiki bias dan bobotnya ( j = 0,1,2,.., p ):
Tiap-tiap  unit  tersembunyi  ( z j ,  j =  1,2,3,..., p )  memperbaiki  bias  dan  bobotnya  ( i = 0,1,2,..., n ):
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Beban Listrik Di Kabupaten Sikka (Maria O. Harun)
Sedangkan algoritma pengujian dari metode backpropagation adalah sebagai berikut:
a. Inisialisasi pengujian
1) Inisialisasi Masukan
2) Inisialisasi Bobot
b. Feedforward
1) Tiap-tiap  unit input ( x i , i =1,2,3,..., n )  menerima  sinyal x i dan  meneruskan  sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi). Kemudian  tiap-tiap  unit  tersembunyi  (z j , j =1,2,3,..., p )  menjumlahkan  sinyal-sinyal input terbobot.
Gunakan  fungsi  aktivasi    untuk  menghitung  sinyal output -nya  dan  kirimkan  sinyal tersebut kesemua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ).
2) Tiap-tiap unit output ( y k , k = 1,2,3,..., m ) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot. Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output -nya.

## 2.3 Tahapan Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  penggambaran,  perencanaan  dan  pembuatan  sketsa  atau pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan berfungsi [3] .

## 2.3.1 Flowchart
Flowchart merupakan  metode  yang  menggambarkan  tahapan  dalam  memecahkan  suatu masalah dengan merepresentasikan simbol-simbol tertentu yang dimengerti, mudah digunakan, dan sudah  standar.  Tujuan  menggunakan flowchart adalah  untuk  menggambarkan  suatu  tahapan penyelesaian  masalah  secara  sederhana,  terurai,  rapi  dan  jelas  dengan  simbol  yang  sudah  standar dan disajikan dengan sederhana, efektif dan tepat [7] .
mulai Selesai Inisialisasi Pelatihan N= jumlah data M= max. epoh E = minimum error Random bobot Feedforward Backpropagation MSE <  E Simpan bobot Database true mulai Inisialisasi Pelatihan Input data Feedforward Hasil prediksi Selesai Pelatihan Pengujian Epoh = 1 Data Latih = n ? Data + 1 false true Epoh + 1 false Data latih = 1
Gambar 2 Flowchart Sistem Pelatihan dan Pengujian [7]

## 2.4 Konsep Basis Data
Basis  data  adalah  suatu  pengorganisasian  sekumpulan  data  yang  saling  terkait  sehingga memudahkan  aktivitas  untuk  memperoleh  informasi. Database  Manajemen  System pada  dasarnya adalah sebuah program komputer  yang  memungkinkan pengguna untuk  membuat dan memelihara database sehingga  pengguna  dapat  memasukkan,  mengubah,  menghapus,  memanipulasi  dan memperoleh kembali data tersebut dengan mudah [3] .

## 2.5 Normalisasi Data
Normalisasi  data  merupakan  sebuah  metode  untuk  mengelompokan range atau  interval  dari nilai-nilai  yang  berbeda  dalam  skala  yang  sama  yang  lebih  kecil.  Salah  satu  metode  normalisasi adalah min-max  normalization yang  diterapkan  untuk  fitur  numerik.  Formula  untuk  normalisasi atribut x adalah [8] :
x’ =
Keterangan: x’ = nilai setelah dinormalisasi x = nilai sebelum dinormalisasi min(x) = nilai minimum dari fitur max(x) = nilai maksimum dari fitur

## 2.6 Pengukuran Tingkat Akurasi
Setelah  dilakukan  pelatihan,  maka  sistem  akan  diuji  kemudian  diukur  presentasi  tingkat akurasinya dengan persamaan di bawah ini:

## 2.7 Software yang Digunakan
Perangkat  lunak  ( software )  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi  ini  adalah  sistem operasi Windows 7 , Program aplikasi Borland Delphi 2010  dan Microsoft Access 2007.
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Beban Listrik Di Kabupaten Sikka (Maria O. Harun)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  maka  dapat  diketahui  hasil  kerja  dari  metode backpropagation ,  sehingga  dapat  dibuktikan  metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi beban listrik satu bulan kedepan.
3.2 Pembahasan 3.2.1 Aplikasi
Form ini merupakan form tampilan awal dari aplikasi yang telah dibangun. Pada form ini user dapat mengakses empat menu lainya yaitu menu data master, pelatihan, pengaturan, menu prediksi dan tombol keluar. [1]
Gambar 3. Tampilan menu utama [1]
Pada  gambar  4 Form pengaturan  berfungsi  mengatur  masukan  nilai  maksimal  epoh,  laju belajar  dan  minimum error .  Sedangkan  gambar  5  berfungsi  memasukan  data  mentah  dan dikonversikan ke data latih, serta berfungsi menyimpan  Kelas range output yang bisa langsung di update pada form tersebut.
Gambar 4. Form Pengaturan [1] Gambar 5. Form Data Master [1]
Gambar 6. Tampilan Form Pelatihan [1]
Gambar  di  atas  merupakan  tampilan  form  Pelatihan  dimana  bobot  V  dan  bobot  W  terlebih dahulu diacak kemudian pelatihan dapat dijalankan.
Gambar 7. Tampilan Form Prediksi [1]
Gambar  7  merupakan  tampilan form prediksi  dimana user diminta  untuk  memasukan  data terlebih dahulu sebelum memulai prediksi.
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Beban Listrik Di Kabupaten Sikka (Maria O. Harun)

## 3.3 Pengujian
Tabel 1. Presentasi Akurasi Pengujian Data [1] No. Error Akurasi terhadap data latih Akurasi terhadap data uji Akurasi terhadap data secara keseluruhan Benar Salah % Benar Salah % Benar Salah % 1 0.034289 59 10 85.5072 6 4 60 67 12 84,810 2 0.034288 59 10 85.5072 8 2 80 67 12 84,810 3 0.034288 59 10 85.5072 6 4 60 68 11 86,076 4 0.034288 57 12 82.6086 7 3 70 67 12 84,810 5 0.034287 57 12 82.6086 8 2 80 68 11 86,076 6 0.037149 58 11 84.0579 6 4 60 68 11 86,076 7 0.034319 57 12 82.6086 7 3 70 68 11 86,076 8 0.034301 59 10 85.5072 6 4 60 68 11 86,076 9 0.034294 58 11 84.0579 6 4 60 68 11 86,076 10 0.034292 59 10 85.5072 6 4 60 68 11 86,076 11 0.037149 59 10 85.5072 6 4 60 68 11 86,076 12 0.037149 58 11 84.0579 7 3 70 66 13 83,544 13 0.037149 56 13 81.1594 8 2 80 66 13 83,544 14 0.034335 56 13 81.1594 6 4 60 66 13 83,544 15 0.034312 58 11 84.0579 7 3 70 68 11 86,076 16 0.037149 58 11 84.0579 7 3 70 68 11 86,076 17 0.037149 58 11 84.0579 8 2 80 66 13 83,544 18 0.037149 57 12 82.6086 6 4 60 66 13 83,544 19 0.037149 57 12 82.6086 8 2 80 65 14 82,278 20 0.034382 57 12 82.6086 6 4 60 67 12 84,810 Rata-rata 57.8 11.2 83.7681 6.75 3.25 67.5 67.15 11.85 85
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan kondisi diatas terlihat beberapa hal, antara lain [1]:
a. Dengan  bertambahnya  nilai  maksimum epoh yang  diberikan  maka  nilai  MSE  yang dihasilkan lebih kecil namun waktu pembelajarannya akan menjadi lebih lama.
b. Semakin  kecil  nilai  laju  pembelajaran  maka  MSE  yang  dihasilkan  pun  kadang  semakin kecil  kadang  semakin  besar.  Hal  ini  di  pengaruhi  oleh  nilai  maksimum epoh yang  untuk setiap laju pembelajaran.
c. Berdasarkan  20  percobaan  yang  dilakukan  maka  nilai  MSE  terkecil  adalah  0.032000543 terdapat pada percobaan ke-10 dengan nilai laju pembelajaran = 0.25 dengan nilai minimum error = 0.001 dan maksimum epoh = 1.500.000 dimana nilai error terbaik ada pada epoh ke 1.500.000.
d. Dengan  menggunakan rumus akurasi data, maka presentasi akurasi terbaik dengan jumlah nilai benar terbanyak  dari sistem  yang telah dibuat adalah hasil pengujian data untuk data
yang sudah pernah dilatih adalah 85 % dengan jumlah data benar adalah 59 data sedangkan hasil pengujian data untuk data yang belum pernah dilatih adalah 75% dengan jumlah data benar adalah 9 data.
e. Presentasi  akurasi  terbaik  yang  diperoleh  pada  percobaan  ke-2  dimana  pada  hasil pembelajaran tersebut menghasilkan akurasi terbaik secara keseluruhan yaitu 83,9% dengan jumlah data benar sebanyak 66 data.
f. Perbedaan  hasil  yang  ada  disebabkan  oleh  beberapa  perkiraan  kemungkinan  sebagai berikut:
1) Data yang digunakan sebagai variabel masukan kurang banyak.
2) Nilai  laju  pembelajaran , target error, jumlah  sel  pada  lapisan  tersembunyi  dan inisialisasi bobot awal yang diberikan kurang tepat.
3) Nilai  maksimum epoh yang  diberikan  seharusnya  lebih  besar,  sehingga  pola pembelajarannya  lebih  lama  sehingga  nilai  MSE  lebih  mendekati  nilai  target error yang diberikan.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1   Kesimpulan
Berdasarkan  proses  yang  telah  dilakukan  pada  tugas  akhir  ini,  mulai  dari  perancangan, pembelajaran sampai dengan pengujian data, dapat disimpulkan beberapa hal antara lain:
a. Metode backpropagation dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  beban  pemakaian  listrik satu bulan ke depan.
b. Berdasarkan  20  percobaan  yang  dilakukan  maka  nilai  MSE  terkecil  adalah  0.032000543 terdapat  pada  percobaan  ke-10  dengan  nilai  laju  pembelajaran  =  0.25  dengan  nilai  minimum error =  0.001  dan  maksimum epoh =  1.500.000  dimana  nilai error terbaik ada  pada epoh ke 1.500.000.
c. Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  data  pernah  dilatih  maupun  belum  pernah  dilatih,  maka presentasi keakuratan yang diperoleh untuk data yang sudah pernah dilatih adalah 85 % dengan jumlah  data  benar  adalah  59  data,  sedangkan  untuk  data  yang  belum  pernah  dilatih  adalah 75% dengan jumlah data benar adalah 9 data.
d. Presentasi akurasi yang rendah disebabkan oleh beberapa kemungkinan seperti kurangnya data yang  digunakan  sebagai  variabel  masukan,  atau  penentuan  parameter  nilai  laju  pembelajaran , target error, jumlah neuron hidden, maksimum epoh dan inisialisasi bobot awal yang diberikan kurang tepat.
e. Perubahan error semakin  mengecil  dan  sama  hampir  disetiap epoh ,  itu  berarti  sistem  sudah mencapai  batas  terbaiknya  karena  perubahan error tidak  terlihat  signifikan  dibanding epoh - epoh sebelumnya.

## 4.2.  Saran
Bagi  instansi  terkait,  sistem  ini  diharapkan  bisa  membantu  dalam  memprediksi  pemakaian beban  listrik  untuk  satu  bulan  kedepan.  Bagi  peneliti  selanjutnya,  diharapkan  menggunakan  data latih sebagai variabel masukan yang lebih banyak sehingga akurasi yang dihasilkan juga jauh lebih baik  dan  dapat  melakukan  prediksi  tidak  hanya  untuk  pemakaian  beban  listrik  saja  tetapi pertumbuhan  pelanggan  yang  lainnya  atau  dapat  memprediksi  berbagai  hal  yang  ada  kehidupan sehari-hari.
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Beban Listrik Di Kabupaten Sikka (Maria O. Harun)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Harun,  Maria.  2015,  Implementasi  Metode Backpropagation Untuk  Memprediksi  Beban Listrik Di Kabupaten Sikka. Skripsi Ilmu Komputer. Kupang: Universitas Nusa Cendana.
[2]. Astuti  E.  D.,  2009, Pengantar  Jaringan  Saraf  Tiruan  Teori  dan  Aplikasi ,  Star  Publishing, Jawa Tengah.
[3]. Kadir A., 2003, Konsep dan Tuntutan Praktis Basis Data , Andi Offset, Yogyakarta.
[4]. Kusumadewi  S.,2003, Artificial  Intelegence  (Teknik  dan  Aplikasinya) ,  Graha  Ilmu, Yogyakarta
[5]. Marsudi D., 2006, Operasi Sistem Tenaga Listrik, Graha Ilmu, Yogyakarta [6]. Puspitaningrum D., 2006, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan , Andi, Yogyakarta.
[7]. Putranta H D., 2004, Pengantar Sistem dan Teknologi Informasi , Amus, Yogyakarta.
[8]. http://repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/123456789/48270/BAB%2520II%2520Tinjauan% 2520Pustaka_%2520G11bnu.pdf, 20 Maret 2014.