## ANALISIS ALGORITMA PREDIKSI UNTUK  MENGHASILKAN PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK
Veti Apriana 1 ; Rani Irma Handayani 2 1 Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Jakarta
2 Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta E-mail: * 1 veti.vta@bsi.ac.id, 2 rani.rih@bsi.ac.id
Abstract — Electricity  is  the  lifeblood  for  human life, both for household and industrial world. In the power supply industry, it is important to determine the  power  requirements  for  the  future  as  soon  as possible  (at  the  earliest).  Short-term  electric  load prediction is one way that can be used to generate and  distribute  electrical  energy  economically,  so that  the  power  provider  can  know  the  load  and demand  for  power  for  the  next  month,  previous short-term  power  prediction  studies,  generally using the Neural method Network. Neural Network is  an  information  processing  system  that  has characteristics  similar  to  biological  neural networks but, deficiencies in Neural Network often overfitting  due  to  overtrained.  In  a  short-term electrical load prediction study, using the Support Vector  Machine  (SVM)  method,  Support  Vector Machines (SVM) is a technique for predicting both classification  and  regression. This research  begins by  processing  daily  load  system  load  data  with  a time  span  of  30  minutes,  with  data  input  used  is data  in  January  2017.  The  results  show  that  the SVM  method  can  be  one  of  the  reference  methods for the prediction of short-term electrical load with RMSE 0.034.
Key  word: Electricity  load,  Neural  Networks, Support Vector Machine
Intisari — Listrik  merupakan  urat  nadi  bagi kehidupan  manusia,  baik  untuk  rumah  tangga maupun  dunia  industri.  Dalam  industri  pasokan listrik, penting untuk menentukan kebutuhan daya untuk  masa  depan  secepat  mungkin  (diawal) . Prediksi  beban  listrik  jangka  pendek  merupakan salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk membangkitkan  dan  menyalurkan  energi  listrik secara  ekonomis,  sehingga  pihak  penyedia  listrik dapat  mengetahui  beban  dan  permintaan  daya untuk  bulan  berikutnya,  penelitian-penelitian prediksi  beban  listrik  jangka  pendek  sebelumnya, secara  umum  mengunakan  metode  Neural Network. Neural Network adalah sistem pemroses informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip dengan jaringan syaraf biologi namun,
kekurangan  pada  Neural  Network  sering mengalami  overfitting karena  overtrained.  Dalam penelitian  prediksi  beban  listrik  jangka  pendek, menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM), Support  Vector  Machines  (SVM)  adalah suatu  teknik  untuk  melakukan  prediksi,  baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi. Penleitian ini  diawali  dengan  mengolah  data  beban kemampuan  beban  sistem  harian  dengan  runtun waktu  per-30  menit,  dengan  input  data  yang digunakan  adalah  data  pada  bulan  Januari  2017. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  metode  SVM dapat  menjadi  salah  satu  referensi  metode  untuk prediksi beban listrik jangka pendek dengan RMSE 0.034.
Kata  Kunci :  Beban  Listrik,  Neural  Network, Support Vector Machine.

## PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  urat  nadi  bagi kehidupan  manusia,  baik  untuk  rumah  tangga maupun  dunia  industri.  Dalam  industri  pasokan listrik,  penting  untuk  menentukan  kebutuhan daya  untuk  masa  depan  secepat  mungkin (diawal).  Jika  perkiraan  akurat  dapat  dibuat untuk  beban  maksimum  dan  minimum  untuk setiap  jam,  hari,  bulan,  musim  dan  tahun, perusahaan pengguna dapat membuat perekonomian  yang  signifikan  untuk  diwilayah seperti pengaturan cadangan operasi, penjadwalan  pemeliharaan,  dan  manajemen persediaan bahan bakar (Witten & Frank, 2005), hal  ini  biasa  disebut  dengan  peramalan  beban listrik.
Oleh  karena  itu,  Perusahaan  Listrik Negara  (PT.  PLN  (PERSERO)  P3B  Jawa-Bali) mengadakan  peramalan  beban  listrik  jauh sebelum  waktunya.  Banyak  peneliti,  yang meneliti  beban  listrik  jangka  pendek  dengan metode Neural  Network .  Namun,  kekurangan pada Neural  Network sering  mengalami overfitting karena overtrained (Santosa,  2007). Support  Vector  Machines (SVM)  adalah  suatu teknik  untuk  melakukan  prediksi,  baik  dalam
kasus  klasifikasi  maupun  regresi,  yang  sangat popular  belakangan  ini  (Santosa,  2007).  Pada SVM  tidak  mengenal  istilah overfitting karena overtrained ,  karena training perlu  dilakukan sekali saja dan akan mendapatkan solusi optimal. Berdasarkan  uraian  diatas,  permasalahan yang muncul yaitu adanya kasus overfitting pada Neural  Network karena  adanya overtrained (menyebabkan  training  dilakukan  berulang  kali baru  mendapatkan  solusi  optimal)  (Santosa, 2007).Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, maka  diperlukan  metode Support  Vector Machines (SVM)  untuk  menemukan  solusi optimal secara global.

## BAHAN DAN METODE
Literatur-literatur  yang  ada  mengenai prediksi  beban  listrik  jangka  pendek,  dibahas dengan berbagai macam metode.
Penelitan  yang  dilakukan  oleh  peneliti- peneliti  sebelumnya  untuk  memprediksi  beban listrik  jangka  pendek,  pernah  dilakukan  oleh Mohsen Hayati & Yazdan Shirvany, 2007, dimana Permasalahan  yang  dibahas  pada  penelitian  ini, berdasarkan pada Multi-Layer Perceptron (MLP) dilatih dan diuji menggunakan tiga tahun (2004- 2006)  data  untuk  meramalkan  beban  listrik  24 jam  berikutnya.  Penelitian  ini  menggunakan metode neural  network .  Hasilnya  MLP  memiliki kesalahan  peramalan  yang  kecil  dan  dapat dianggap sebagai metode yang baik untuk model sistem Short Term Load Forecasting (STLF).
Penelitian berikutnya dilakukan oleh G.A. Adepoju,  S.O.A  Ogunjuyigbe  &  K.O.  Alawode, 2007.  Pada  penelitian  ini,  ada  kecenderungan yang  berkembang  ke  arah unbundling sistem kelistrikan  sehingga  operasi  dan  perencanaan dari sebuah perusahaan utilitas listrik membutuhkan  model  yang  memadai  untuk peramalan  beban  tenaga  listrik.  Penelitian  ini menggunakan  metode neural  network .  Hasil penelitian yang diperoleh dengan metode Neural Network yaitu  dengan Absolute  Mean  Error 2.54%.
Penelitian  juga  dilakukan  oleh  Gwo- Ching  Liao,  2011.  Dalam  penelitian  ini,  adanya penggabungan  metode  Fuzzy  Neural  Networks (FNN)  dengan  Quatum Genetic  Algorithm  (QGA). Komparasi Fuzzy Neural Networks (FNN) dengan Quatum  Genetic  Algorithm  (QGA).  Hasil komparasi  kedua  metode  mendapatkan rate ranging 6.2 % sampai 43.4%.
Prediksi Beban Listrik
Menurut  (Marsudi,  2006)  prakiraan  permintaan beban  listrik  berdasarkan  jangka  waktu  dapat dikelompokan dalam : 1.Prakiraan  beban  jangka  panjang  ( long  term ) adalah  prakiraan  permintaan  beban  dengan jangka waktu di atas 1 (satu) tahun.
2.Prakiraan  beban  jangka  menengah  ( medium term )  adalah  prakiraan  permintaan  beban dengan jangka waktu satu bulan sampai dengan satu tahun.
3.Prakiraan  beban  jangka  pendek  ( short  term ) adalah  prakiraan  permintaan  beban  dengan jangka waktu beberapa jam dalam sehari sampai satu minggu.

## Metode Metode Backpropagation
Pada Neural  Network algoritma  yang  digunakan adalah backpropagation , Pelatihan backpropagation meliputi tiga fase, yaitu:
1.    Fase  pertama  adalah  fase  maju  dimana  pola masukan  dihitung  maju  mulai  dari  layar masukan hingga layar keluaran menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.
2.  Fase  kedua  adalah  fase  mundur,    dimana selisih antara keluaran jaringan dengan target yang  diinginkan  merupakan  kesalahan  yang terjadi.  Kesalahan  tersebut  dipropagasikan mundur, dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit-unit dilayar keluaran.
3.  Fase  ketiga  adalah  modifikasi  bobot  untuk menurunkan kesalahan yang terjadi.
Ketiga  fase  diatas  diulang-ulang  terus  hingga kondisi  penghentian  dipenuhi  (jumlah  iterasi atau  kesalahan).  Langkah    dalam  algoritma backpropagation adalah  sebagai  berikut  (Myatt, 2007):
1.  Inisialisasi  bobot  jaringan  secara  acak (biasanya antara -0.1 sampai 1.0).
2.  Untuk  setiap  data  pada  data training ,  hitung input  untuk  simpul  berdasarkan  nilai  input dan  bobot  jaringan  saat  itu,  menggunakan rumus:
…………….………….. (1)
3.  Berdasarkan  input  dari  langkah  dua, selanjutnya  membangkitkan  output  untuk simpul menggunakan fungsi aktivasi sigmoid:
…………………………… (2)
4.  Hitung  nilai Error antara  nilai  yang  diprediksi dengan nilai yang sesungguhnya menggunakan rumus: …….. (3)
5. Setelah nilai Error dihitung, selanjutnya dibalik ke layer sebelumnya  ( backpropagated ).  Untuk menghitung  nilai Error pada hidden  layer , menggunakan rumus:
……………… (4)
6.  Nilai Error yang  dihasilkan  dari  langkah sebelumnya  digunakan  untuk  memperbarui bobot relasi menggunakan rumus:
……………. (5)
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  berupa evaluasi  performa  prediksi  yaitu  dengan Root
Mean Square Error .
............................. (6)
Metode Support Vector Machine
Dalam Support  Vector  Machine (SVM),  terdapat fungsi pemisah adalah fungsi linier
𝑔(𝑥) ≔ 𝑠𝑔𝑛(𝑓(𝑥)) …………………………….. (7)
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏
Secara matematika, formulasi problem optimisasi SVM untuk kasus klasifikasi linier di dalam primal space adalah
min 1 2 ||𝑤|| 2 ………………………………….. (8)
Subject to
𝑌 𝑖 (𝑊𝑋 𝑖 +  𝑏) ≥ 1, 𝑖 = 1, … , 𝑙 ………………….. (9)
Dimana 𝑋 𝑖 adalah data input, 𝑌 𝑖 adalah keluaran dari  data 𝑋 𝑖 ,  W,  b  adalah  parameter-parameter yang  kita  cari  nilainya.  Dalam  Formulasi  diatas, kita ingin meminimalkan fungsi tujuan ( objective fuction ) 1 2 ||𝑤 || 2 atau memaksimalkan kuantitas ||𝑤 || 2 atau 𝑊 𝑇 𝑊 dengan  memperhatikan  pembatas 𝑌 𝑖 (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 .
Bila
output data 𝑌 𝑖 = +1 , maka pembatas menjadi (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 sebaliknya  bila 𝑌 𝑖 = −1 ,pembatas  menjadi 𝑌 𝑖 (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≤ −1 .  Didalam  kasus  yang  tidak feasible ( infisible ) dimana beberapa data mungkin tidak  bisa dikelompokan secara benar, formulasi matematikanya menjadi berikut:
min 1 2 ||𝑊 || 2 + 𝐶 ∑ 𝑡 𝑖 𝑙 𝑖=1 ……………...………….. (10)
Subject to
𝑌 𝑖 (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) + 𝑡 𝑖 ≤ 1 ……………….…...………….. (11)
𝑡 𝑖 ≥ 0, 𝑖 = 1, … , 𝑙
dimana 𝑡 𝑖 adalah  variable slack . Dengan formulasi  ini  dapat  memaksimalkan  margin antara dua kelas dengan meminimalkan) ||𝑤 || 2 , Dalam  formulasi  ini  berusaha  meminimalkan kesalahan  klasifikasi (misclassification  error) yang dinyatakan dengan adanya variabel slack 𝑡 𝑖 sementara  dalam  waktu  yang  sama  dapat memaksimalkan  margin 1 ||𝑤|| .  Penggunaan variabel slack 𝑡 𝑖 adalahuntuk  mengatasi  kasus ketidaklayakan  ( infeasibility )  dari  pembatas ( constraints ) 𝑦 𝑖 (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 dengan  cara memberi  penalti  untuk  data  yang  tidak memenuhi pembatas tersebut.
Untuk meminimalkan nilai 𝑡 𝑖 kita berikan pinalti dengan menerapkan konstanta ongkos C. Vektor w tegak lurus  terhadap  fungsi  pemisah: 𝑤𝑥 + 𝑏 = 0 . Konstanta b menentukan  lokasi  fungsi  pemisah relatif terhadap titik asal (origin).
Problem (10) adalah programa nonlinear . Ini bisa dilihat dari fungsi tujuan ( objective function ) yang berbentuk  kuadrat.  Untuk  menyelesaikannya lebih  mudah  dan  efisien  untuk  diselesaikan, masalah ini bisa ditransformasikan ke dalam dual space . Untuk itu, pertama kita ubah problem (12) menjadi fungsi Lagrangian :
𝐽(𝑤, 𝑏, 𝑎) = 1 2 𝑤 𝑇 𝑤 − ∑ = 1 𝑙 𝑖 𝛼 𝑖 [𝑦 𝑖 (𝑤 𝑡 𝑥 𝑖 + 𝑏) − 1] …… (12
dimana  variabel non-negatif,  αi dinamakan Lagrange  multiplier .  Solusi  dari  problem optimisasi  dengan  pembatas  seperti  di  atas ditentukan  dengan  mencari saddle  point dari fungsi  Lagrangian J ( w,  b,  α ).  Fungsi  ini  harus diminimalkan  terhadap  variabel w dan b dan harus  dimaksimalkan  terhadap  variable α . Kemudian  cari  turunan  pertama  dari  fungsi J ( w, b,  α )  terhadap  variabel w dan b kita  samakan dengan  0.  Dengan  melakukan  proses  ini,  kita akan  mendapatkan  dua  kondisi  optimalitas berikut:

## 1. Kondisi 1:
𝜕𝐽(𝑤,𝑏𝛼) 𝜕𝑤 = 0
2. Kondisi 2: 𝜕𝐽(𝑤,𝑏𝛼) 𝜕𝑏 = 0
Penerapan kondisi optimalitas 1 pada fungsi Lagrarian (12) akan menghasilkan
𝑤 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑙 𝑖=1
Penerapan kondisi optimalitas 2 pada fungsi Lagrarian (12) akan menghasilkan
∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 = 0 𝑙 𝑖=1
Untuk mendapatkan problem dual dari problem kita, kita jabarkan persamaan (14), sebagai berikut:
𝐽(𝑤, 𝑏, 𝛼) = 1 2 𝑤 𝑇 𝑤 − ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝑊 𝑇 𝑋 𝑖 − 𝑙 𝑖=1 𝑏 ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 + ∑ 𝛼 𝑖 𝑙 𝑖=1 𝑙 𝑖=1
Menurut kondisi optimalitas ke dua dalam (14), term ketiga sisi sebelah kanan dalam persamaan di atas sama dengan 0. Dengan memakai nilai- nilai  W di (2.5), kita dapatkan
𝑤 𝑇 𝑤 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝑤 𝑇 𝑥 𝑖 ∑ 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑙 𝑖=1 𝑙 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗
Maka persamaan  (15) menjadi
𝑄(𝛼) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑙 𝑖=1 − 1 2 ∑ 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 𝑙 𝑖,𝑗=1
Selanjutnya kita dapatkan formulasi dual dari problem (10):
max ∑ 𝛼 𝑖 − 1 2 𝑙 𝑖=1 ∑ 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 𝑙 𝑖,𝑗=1
Subject to
∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 = 0 𝑙 𝑖=1 0 ≤ 𝛼 𝑖= 𝑖 = 1, … , 𝑙
dimana  k  adalah  fungsi  kernel  yang  dijelaskan dalam  bagian  (12)  formulasi  (17)  adalah Quadratic  Programming (QP)  dengan  pembatas (Constraint)  linear.  Melatih  SVM  equivalen dengan menyelesaikan problem convex optimization .  Karena  itu  solusi  dari  SVM  adalah unik  (dengan  asumsi  bahwa  k  adalah posisitve definite ) dan global optimal.
Untuk  mengukur  seberapa  baik  model  yang digunakan,maka dilakukan penghitungan seberapa  besar  nilai error yang  ada  pada  data tersebut dengan rumus sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝑌 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛

## 𝑖=1
Setelah  dihitung  MSE,  maka  langkah  selanjutnya adalah menghitung RMSE, dengan rumus sebagai berikut:

## 𝑅𝑀𝑆𝐸 = √𝑆𝑀𝐸

## Metode Kernel
Banyak teknik data mining atau machine learning yang  dikembangkan  dengan  asumsi  kelinearan. Sehingga  algoritma  yang  dihasilkan  terbatas untuk  kasus-kasus  yang  linear.  Karena  itu,  bila suatu kasus klasifikasi memperlihatkan ketidaklinearan,  algoritma  perceptron  tidak  bisa mengatasinya.  Secara  umum,  kasus-kasus  di dunia nyata adalah kasus yang tidak linear salah satu  cara  untuk  mengatasinya  adalah  dengan metode kernel. Dengan metode kernel suatu data 𝑥 di  input  space  dimapping  ke  feature  space 𝐹 dengan  dimensi  yang  lebih  tinggi  melalui  map 𝜑 sebagai  berikut 𝜑: 𝑥 → 𝜑(𝑥) .  Karena  itu  data 𝑥 di  input  space  menjadi 𝜑(𝑥) di  feateure  space Sering  kali  fungsi 𝜑(𝑥) tidak  tersedia  atau  tidak bisa dihitung. Tetapi dot product dari dua vektor dapat dihitung baik dalam input space maupun di feature space .
Fungsi  kernel  yang  biasa  digunakan  dalam literatur SVM: Linear : 𝑥 𝑇 𝑥
Polynomial : (𝑥 𝑇 𝑥 𝑖 + 1) 𝑝
Radial basis function:
(𝑅𝐵𝐹): exp (− 1 2𝜎 2 ||𝑥 − 𝑥 𝑖 || 2 )
Tangen hyperbole (sigmoid): 𝑡𝑎𝑛ℎ((𝛽𝑥 𝑇 𝑥 𝑖 + 𝛽 1 ) dimana 𝛽, 𝛽 1 ∈  ℜ?
Fungsi kernel mana yang harus digunakan untuk  subtitusi dot  product di feature  space sangat  bergantung  pada  data.  Pada  Persiapan data  awal,  data  set  yang  digunakan  adalah  data per-30  menit,  kemudian  pada  data  set  tersebut dilakukan  transform  dengan  sigmoid  biner sehingga  pada  data  set  yang  akan  diolah  berada pada range [0,1..0,9].
(13) (14) (15) (16) (17)
(18)
(19) (20)
Sumber: Apriana & Handayani (2017)
Gambar 1. Data kemampuan beban sistem harian per-30 menit pada bulan Januari
Pada  Gambar  1  menunjukan  data  beban  sistem harian per-30 menit pada salah satu atribut yang ada  data  kemampuan  beban  sistem  harian  yaitu atribut  X1,  titik  yang  paling  atas  menunjukan beban puncak listrik pada setiap harinya.
Sumber: Apriana & Handayani (2017)
Gambar 2. Data target prediksi beban listrik
Pada Gambar 2 menunjukan data target prediksi beban  listrik  berdasarkan  data  kemampuan beban sistem harian per-30 menit.
Start Variabel input dan target di dataset Kernel type dot ? Menentukan Parameter Ya Hitung Nilai Error Hitung RMSE Tidak Ouput yang dihasilkan berupa performance vector RMSE End
Sumber: Apriana & Handayani (2017)
Gambar 3. Metode yang diusulkan
Gambar  3  menggambarkan  metode  yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  metode Support Vector  Machines dengan  parameter  yang digunakan  adalah kernel  type dengan range  dot sampai  didapatkan  hasil  berupa  model  yang digunakan  untuk  memprediksi  beban  listrik jangka pendek.
Kemudian  berdasarkan  data  tersebut,  untuk menjawab  permasalahan  yang  telah  diuraikan diatas maka, dilakukan pegujian data  set dengan dua  metode  yaitu Neural  Network dengan algoritma backpropagation yang  meliputi  3  fase maju, fase mundur dan fase perbaikan bobot dan bias.  Dan  metode Support  Vector  Machines dengan parameter yang digunakan adalah kernel type dengan range dot .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  eksperimen  dengan Neural  Network dengan  indikator  yang  ada  dan  data  set  dengan varibel  x1-x12  dan  target  sebagai  label.  Dalam pengujian  dengan  metode  ini,    setiap    indikator yang  ada  diolah  kembali  untuk  mendapatkan hasil RMSE dengan  nilai  terendah.  Hasil  akhir pada Neural Network didapat arsitektur jaringan terbaik yaitu dengan RMSE yang dihasilkan 0.035.
Sumber: Apriana & Handayani (2017) Gambar 4 Arsitektur Jaringan yang didapat dari Hasil Eksperimen Dengan parameter yang digunakan yaitu : Training cycles : 100 Learning rate : 0.1 Momentum : 0.4 Jumlah Hidden layer : 1 Size hidden layer : 3 Hasil eksperimen dengan Support Vector Machine dengan parameter kernel type dengan range dot dan  data  set  dengan  varibel  x1-x12  dan  target sebagai label, berikut penentuan parameternya:
Tabel 1. Parameter Support Vector Machine hasil eksperimen Nilai Parameter C RMSE 0.001 0.041 0.005 0.035 0.01 0.035 0.02 0.034 0.1 0.034 0.5 0.034 1.0 0.035 2.0 0.035 10 0.041 100 0.049
Sumber: Apriana & Handayani (2017)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  ujicoba  dan  analisis  prediksi beban  listrik  menggunakan  metode Neural Network dan  metode Support  Vector  Machine dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian  dengan Neural  Network yaitu  menghasilkan RMSE 0.035
dan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) didapatkan RMSE terendah yaitu 0.034. Dengan  demikian  dari  hasil  pengujian dapat  disimpulkan  bahwa Support  Vector Machine ( SVM )  memberikan  pemecahan  untuk prediksi beban listrik jangka pendek lebih akurat jika dibandingkan dengan Neural Network .

## REFERENSI
Adepoju, A,  G.  Ogunjuyigbe,  A,  O,  S.  Alawode,  O, K. 2007. Application of Neural Network to Load Forecasting  in  Nigerian  Electrical  Power System .The  Pacific  Journal  of  Science  and Technology.8(1): 68-72.
Apriana,  V .,  &  Handayani,  R.  I.  (2017).  Laporan Kemajuan  PDP  2017-Analisis  Algoritma Prediksi  Untuk  Menghasilkan  Prediksi  Beban Listrik  Jangka  Pendek.  Jakarta:  AMIK  BSI Jakarta
Hayati ,  Mohsen  &Shirvany,  Yazdan.  (2007). Artficial  Neural  Network  Approach  for  Short Term Load Forecasting for Illam Region . World Academy  of  Science,    Engineering  and Technology. 28.
Liao ,  Warren.  T.  &Triantaphyllou.Evangelos.
(2007). Recent  Advances  in  Data  Mining  of Enterprise  Data:  Algorithms  and  Applications . Series : Computer and Operation Research.
Marsudi , Djiteng. (2006). Operasi Sistem Tenaga Listrik. Yogyakarta: GrahaIlmu.
Myatt , Glenn J. (3rd ed). (2007). Making Sense of Data:  A  Practical  Guide  to  Exploratory  Data Analysis  and  Data  Mining .  New  Jersey:  John Wiley & Sons, Inc.Mitchell, T.R., & Larson,  J.R. (1987). People in organizations: An Introduction  to  organizational  behavior.  New York: McGraw-Hill.
Santosa ,  Budi.  (2007).  Data  mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta: GrahaIlmu.
Witten ,  H,  Ian  &  Frank,  Eibe.  (2 nd ed).    (2005). Data Mining Practical Machine Learning Tools and    Techniques .  .San  Francisco:  Morgan Kaufmann.