## PREDIKSI KEBUTUHAN LISTRIK TIGA FASE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA ERTE SYSTEM UNIVERSITAS LAMPUNG
Dikpride Despa 1) , F.X. Arinto 2) , Jofanda Delano 3) , dan Meizano Ardhi Muhammad 4)
1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung
1,2,3,4 Jl. Soemantri Brojonegoro no. 1 Rajabasa, Bandar Lampung, 35135 E-mail : despa@eng.Unila.ac.id 1) , fx.arinto@eng.Unila.ac.id 2) , jofandadelano25@gmail.com 3) , meizano@eng.Unila.ac.id 4)

## ABSTRAK
Electricity  Real-Time  Estimation (ERTE) System Universitas  Lampung,  melalui  pemanfaatan  IoT  ( Internet  of  Things ), memberikan  informasi  mengenai  pemakaian  listrik  tiga  fase  dalam  waktu  nyata  dan  menympannya  secara  historis.  Data tersebut  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  kebutuhan  listrik  masa  depan.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan metode  yang  memungkinkan  melakukan prediksi berdasarkan pengamatan pada pola data yang ada seperti layaknya otak manusia.  Penelitian  dilakukan  dalam  empat  bagian,  pertama  adalah  penentuan  lapisan  masukan  ( input  layer )  terdiri  dari tanggal,  hari,  hari  libur,  jam,  ruangan,  dan  pemakaian  listrik  serta  lapisan  keluaran  ( output  layer )  terdiri  dari  prediksi kebutuhan  listrik;  kedua  adalah  pelatihan  model;  ketiga  adalah  pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Semua  bagian  tersebut dibagi ke masing-masing fase RST. Pada bagian keempat, dilakukan prediksi kebutuhan listrik berdasarkan hasil estimasi dari setiap fase. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dari model jaringan syaraf tiruan, prediksi kebutuhan listrik tiga fase menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan memiliki tingkat akurasi yang tinggi, yaitu 99,11%. Hal ini menunjukkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan dengan Backpropagation dapat digunakan untuk melakukan prediksi kebutuhan daya listrik dengan cukup akurat. Backpropagation menurunkan tingkat error yang cukup rendah sehingga hasil prediksi dapat dijadikan dasar dalam melakukan pengelolaan dan perencanaan perkiraan kebutuhan daya listrik untuk gedung yang menggunakan listrik tiga fase.
Kata Kunci: Internet of Things, Jaringan Syaraf Tiruan, Listrik Tiga Fase, backpropagation, prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Pemakaian  listrik  tiga  fase  pada  gedung  dilakukan karena  kebutuhan  listriknya  yang  besar.  Dengan menggunakan  tiga  fase,  listrik  yang  tersedia  lebih konstan  yang  mendukung  penggunaan  perangkat  listrik dalam  jumlah  besar  dan  daya  tinggi  dengan  lebih  baik. Karena  listrik  tiga  fase  terdiri  dari  tiga  fase  yang berbeda,  harus  dilakukan  pengukuran  untuk  setiap  fase yang digunakan. Hal ini berbeda dengan listrik satu fase yang  hanya  memiliki  satu  fase  untuk  diukur.  Di Indonesia,  umumnya  pengukuran  listrik  tiga  fase  masih menggunakan  cara  sederhana,  yaitu  melihat  pemakaian pada  meteran  listrik.  Dampaknya  adalah  penggunaan listrik  tidak  terawasi  dengan  baik  dan  cenderung  hanya diketahui  melalui  pembayaran  tagihan  listrik  setiap bulannya.
Pengukuran  kebutuhan  daya  listrik  merupakan kebutuhan  di  dunia  industri.  Pengukuran  waktu-nyata yang  terintegrasi  mendukung  peningkatan  efisiensi energi  listrik  (Shrouf  &  Miragliotta,  2015).  Penelitian telah  dilakukan  untuk  mengukur  efisiensi  energi  untuk mendeteksi  pola  konsumsi  energi  abnormal  dan mengkuantifikasi  kesenjangan  efisiensi  energi  (Tan,  et al.,  2017).  Pengukuran  pemakaian  energi  listrik  bahkan menunjukkan  bahwa green  building yang  dirancang khusus  untuk  efisiensi  energi  masih  belum  efisien, pengawasan  pemakaian  listrik  menjadi  integral  dalam menjamin  bahwa  energi  listrik  digunakan  secara
proporsional  (Pan,  et  al.,  2015).  Pada  skala  yang  lebih besar  seperti Smart  City ,  energi  listrik  harus  dapat dikelola dengan efisien mengingat kebutuhan listrik yang memadai  untuk  suplai  ke  rumah  dan  industri (Ramakrishnan  &  Gaur,  2016).  Kegagalan  dalam menjamin  ketersediaan  listrik  dapat  berakibat  kegagalan sistem. Internet  of  Things (IoT)  memungkinkan  kondisi di  dunia  nyata  untuk  terhubung  melalui  sensor  dan aktuator  yang  dapat  menyediakan  kumpulan  data  yang besar  agar  bisa  dianalisis,  diinterpretasi,  dan  diutilisasi (Asghar,  et  al.,  2015),  khususnya  dalam  hal  ini  adalah pemakaian listrik.
Oleh  karena  itu,  untuk  memudahkan  pemantauan pemakaian  listrik,  dikembangkan  ERTE System yang terdiri dari IoT dan Sistem Informasi Dashboard (Despa, et  al.,  2019).  ERTE System merupakan  pengembangan dari Real-Time Energy Monitoring System (REMS) yang mengukur penggunaan energi listrik terakhir berdasarkan KWh  (Despa,  et  al.,  2018).  Peningkatan  pada  ERTE System adalah  pengawasan  terhadap  tegangan,  arus, daya, faktor data, KWh, dan frekuensi terhadap tiga fasa yang  direpresentasikan  dalam  grafik real-time berbasis waktu.  Data  pemakaian  listrik  disimpan  secara  historis pada  basis  data  dan  disajikan  dalam  bentuk  visual. Besaran  listrik  di  Gedung  Jurusan  Teknik  Elektro, Fakultas  Teknik,  Universitas  Lampung  telah  dipantau dan  diukur  oleh  ERTE System Universitas  Lampung (Delano,  2018).  Hasil  pengukuran  tersebut  dapat
digunakan  sebagai  aspek  perencanaan  operasi  tenaga listrik  yang  baik  dan  optimum,  yaitu  prediksi  atau estimasi.  Salah  satu  metode  untuk  memprediksi ketidaklinieran  adalah  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  (Jaringan  Saraf  Tiruan).  Jaringan  Syaraf  Tiruan mengolah  data  mengikuti  cara  berpikir  manusia  dengan melihat  pola  yang  ada  pada  kumpulan  data.  Variabel yang digunakan dalam metode Jaringan Syaraf Tiruan ini adalah  data  sistem  kelistrikan  (daya  listrik  setiap  fase), data tanggal, data hari, data hari libur, dan data ruangan di  masa  lampau  dimana  data  ini  merupakan  faktor  yang mempengaruhi  besar  daya  listrik  pada  gedung  tersebut (Despa, et al., 2018).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuktikan  bahwa  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan backpropagation dapat  digunakan  untuk  prediksi  dari data besaran listrik (daya listrik setiap fase) yang diukur oleh ERTE System di Gedung di Gedung Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Prediksi  Kebutuhan  Listrik  Tiga  Fase  dengan Jaringan Syaraf Tiruan.
2. Data  yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi adalah  tanggal,  hari,  hari  libur,  jam,  ruangan,  dan pemakaian listrik yang didapatkan dari ERTE System Universitas Lampung.
3. Diharapkan  didapatkan  hasil  prediksi  yang  cukup akurat dengan nilai di atas 85%.

## 3. BAHAN DAN METODE
Dalam  melakukan  prediksi  kebutuhan  listrik menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan,  data  merupakan komponen  utama.  Data  memiliki  pola  tertentu  yang dapat  membantu  analisis  dalam  mendapatkan  informasi yang  diperlukan.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  membantu manusia  dengan  menggali  informasi  yang  ada  pada kumpulan  data  dengan  algoritma  yang  mengikuti  cara berpikir  manusia.  Backpropagation  adalah  salah  satu teknik  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  Jaringan  Syaraf Tiruan.

## 3.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  sistem  komputasi dengan  arsitektur  dan  operasi  diilhami  dari  pengetahuan tentang  sel  syaraf  biologi  di  dalam  otak.  Hal  tersebut menjadikan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  sangat  cocok  untuk menyelesaikan  masalah  yang  memerlukan  logika  yang sama seperti otak manusia (Yanto, et al., 2018).
Sistem  jaringan  syaraf  tiruan  ditentukan  dalam  3  hal berikut (Atika Sari, 2006):
1. Pola-pola  hubungan  antar neuron  y ang  disebut arsitektur jaringan
2. Metode penentuan bobot penghubung  yang disebut training/learning /algoritma
3. Fungsi aktivasi yang digunakan.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  memproses  masukan  yang diberikan  berdasarkan  fungsi  aktivasi  yang  kemudian diproses menjadi keluaran. Relasi antara masukan, fungsi aktivasi, dan keluaran dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Jaringan Syaraf Tiruan
Secara umum, lapisan pada  Jaringan  Syaraf Tiruan dibagi menjadi tiga bagian:
1. Lapis masukan ( input layer ) terdiri dari neuron yang menerima  data  masukan  dari  variabel  X.  Semua neuron pada  lapis  ini  dapat  terhubung  ke neuron pada  lapisan  tersembunyi  atau  langsung  ke  lapisan luaran  jika  jaringan  tidak  menggunakan  lapisan tersembunyi.
2. Lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer )  terdiri  dari neuron yang menerima data dari lapisan masukan.
3. Lapisan  luaran  ( output  layer )  terdiri  dari neuron yang  menerima  data  dari  lapisan  tersembunyi  atau langsung dari lapisan  masukan  yang nilai luarannya melambangkan  hasil  kalkulasi  dari  X  menjadi  nilai. (Kusumadewi, 2004)

## 3.2 Backpropagation
Backpropagation adalah  algoritma  pembelajaran yang  terawasi. Backpropagation biasanya  digunakan dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot yang  terhubung  dengan neuron-neuron yang  ada  pada lapisan  tersembunyi.  Algoritma backpropagation ini menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot- bobotnya.  Untuk  mendapatkan error ,  tahap forward propogation harus dikerjakan terlebih dahulu. Pada saat, forward  propagation,  neuron-neuron diaktifkan  dengan menggunakan fungsi aktivasi yang dapat didiferensiasikan (Jek Siang, 2005). Arsitektur Backpropagation terdiri  input  layer,  hidden  layer,  dan output  layer.  Hubungan  arsitektur  antara  layer  pada backpropagation dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Backpropagation

## 3.3 Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dalam  empat  bagian,  pertama adalah  penentuan  lapisan  masukan  ( input  layer )  serta lapisan  keluaran  ( output  layer );  kedua  adalah  pelatihan model  Jaringan  Syaraf  Tiruan;  ketiga  adalah  pengujian model  Jaringan  Syaraf  Tiruan;  dan  keempat  Prediksi
Kebutuhan Daya Listrik. Keterkaitan setiap bagian dalam penelitian dapat dlihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Bagan Alir Penelitian

## 4. PEMBAHASAN
Berdasarkan  metode  penelitian,  empat  bagian dilakukan  secara  bertahap  karena  tahapan  selanjutnya hanya  bisa  dikerjakan  setelah  proses  pada  tahapan sebelumnya selesai.

## 4.1 Penentuan Lapisan
1. Input Layer Input  Layer yang  digunakan  untuk  estimasi kebutuhan  konsumsi  daya  listrik  pada  Gedung Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Unila didasarkan  pada  data  tanggal,  hari,  hari  libur,  jam, ruangan,  dan  pemakaian  listrik.  Rincian  data  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Input Layer

## No. Pola Input Jaringan Jaringan Syaraf Tiruan
1. Data  tanggal  dari  bulan  November  2017  sampai dengan Mei 2018.
2. Data  hari  dari  bulan  November  2017  sampai  dengan Mei 2018.
3. Data  hari  libur  dari  bulan  November  2017  sampai dengan Mei 2018.
4. Data  jam  tiap  harinya  dalam range waktu  10  menit tiap jam nya dari jam 08:00-17:00 di bulan November 2017 sampai dengan Mei 2018.
5. Data  ruangan  yang  digunakan  di  Gedung  Jurusan Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Unila  dari  bulan November  2017  sampai  dengan  Mei  2018.  Data  ini didapatkan  dari  jadwal  kuliah  semester  ganjil  dan semester  genap  tahun  ajaran  2017/2018  yang  ada  di jurusan Teknik Teknik Elektro Unila.
6. Data  arus  listrik  dari  bulan  November  2017  sampai dengan Mei 2018.
2. Output Layer
Keluaran  yang  diharapkan  dari  model  atau jaringan adalah berupa estimasi konsumsi daya listrik pada  waktu  tersebut  sesuai  pola  masukannya, sehingga  jumlah neuron keluaran  jaringan  hanya  1 neuron. Hubungan  data  yang  diproses  oleh  Model Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  keluarannya  dapat
dilihat  pada  Gambar  4.  Model  Jaringan  Syaraf Tiruan.
Gambar 4. Model Jaringan Syaraf Tiruan
4.2 Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan Pada jaringan syaraf tiruan metode backpropogation , kinerja jaringan dapat dilihat pada error yang dihasilkan antara  target  yang  ditentukan  dan  keluaran  yang dihasilkan  oleh  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Semakin  kecil error yang  dihasilkan  maka  model  Jaringan  Syaraf Tiruan  tersebut  semakin  baik  untuk  digunakan  pada proses  prediksi.  Pelatihan  pada backpropogation ini menggunakan  metode  pencarian  titik  minimum  untuk mencari bobot dengan error minimum. Tingkat error pada  pelatihan  daya  listrik  sebelum dilakukan  pengaturan  pada  dataset  menunjukkan  tingkat error yang cukup tinggi. Hal ini disebabkan oleh adanya dataset  yang  memiliki  rentang  atau  selisih  yang  cukup jauh dengan rata-rata dataset  atau dikenal dengan istilah outlier (nilai yang jauh atau berbeda sama sekali dengan nilai  lain  dalam  kelompoknya)  yaitu  antara  hari  kerja (hari  senin-jum’at)  dan  hari  libur  (hari  sabtu-minggu). Sehingga, untuk meminimalisir data outlier pada dataset, data  antara  hari  kerja  dan  hari  libur  dipisahkan. Parameter decay pula  memberikan  pengaruh  terhadap tingkat  akurasi  karena decay akan  mengurangi  tingkat pembelajaran  ( learning  rate )  sehingga  sistem  dapat belajar lebih banyak belajar di awal pelatihan.
Setiap  fase  dilatih  menggunakan  dataset  dan  tingkat layer  yang  berbeda.  Hal  ini  dikarenakan  setiap  fase memiliki tingkat penggunaan yang berbeda di lapangan.
Tabel 2. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase R  menunjukkan  penggunaan  layer  63,73.  Nilai Relative Absolute  Error adalah  9,469%  sebelum  pemisahan  hari dan  setelah  pemisahan,  hari  kerja  menjadi  0,884%  dan hari libur 1,294%.
Tabel 2. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase R
Waktu Layer Epoch Relative Absolute Error Sebelum Dilakukan Pengaturan 02:55:07 63,73 1000 9,469% Setelah Dilakukan Pengaturan Hari Kerja 00:57:54 63,73 1000 0,884% Prediksi Kebutuhan Daya Listrik Pengujian Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase R Fase S Fase T Pelatihan  Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase R Fase S Fase T Penentuan Lapisan Input Layer Output Layer
Hari Libur 00:39:20 63,73 1000 1,294%
Tabel 3. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase S  menunjukkan  penggunaan  layer  33,43,30.  Nilai Relative  Absolute  Error adalah  31,319%  sebelum pemisahan  hari  dan  setelah  pemisahan,  hari  kerja menjadi 1,715% dan hari libur 1,546%.

## Tabel 3. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan
Fase S Waktu Layer Epoch Relative Absolute Error Sebelum Dilakukan Pengaturan 01:00:08 33,43,30 1000 31,319% Setelah Dilakukan Pengaturan Hari Kerja 00:37:42 33,43,30 1000 1,715% Hari Libur 01:39:13 33,43,30 1000 1,546%
Tabel 4. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase T  menunjukkan  penggunaan  layer  63,73.  Nilai Relative Absolute Error adalah 24,829% sebelum pemisahan hari dan  setelah  pemisahan,  hari  kerja  menjadi  1,726%  dan hari libur 1,279%.

## Tabel 4. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan
Fase T Waktu Layer Epoch Relative Absolute Error Sebelum Dilakukan Pengaturan 03:51:03 63,73 1000 24,829% Setelah Dilakukan Pengaturan Hari Kerja 01:20:24 63,73 1000 1,726% Hari Libur 00:37:28 63,73 1000 1,279%
Diketahui  bahwa  galat  akurasi  model  Jaringan Syaraf Tiruan yang dibangun berada di ± 1%. Gambar 5 merupakan  sebaran  hasil  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan setiap fase untuk hari kerja.

## Gambar 5. Sebaran Hasil Pelatihan pada Hari Kerja
(Senin-Jum’at)
Gambar 6 merupakan sebaran hasil model Jaringan Syaraf  Tiruan  untuk  setiap  fase  pada  hari  libur.  Dapat dilihat perbedaannya bahwa pemakaian daya listrik lebih rendah pada hari libur.

## Gambar 6. Sebaran Hasil Pelatihan pada Hari Libur (Sabtu-Minggu dan Liburan)
Pelatihan  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan informasi dari taburan data di masa lampau.

## 4.3 Pengujian Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pengujian  Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah untuk  mengevaluasi  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan hasil  pelatihan  tersebut  sudah  baik  atau  belum  untuk proses estimasi bulan kedepannya. Data yang digunakan adalah  data  pada  bulan  Mei  2018  dan  dipisah  untuk setiap fase.
Data  sampel  untuk  pengujian  model  jaringan  syaraf tiruan  pada  fase  R  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Data sampel untuk pengujian model jaringan syaraf tiruan pada fase S dapat dilihat pada
Tabel  6.  Data  sampel  untuk  pengujian  model jaringan  syaraf  tiruan  pada  fase  T  dapat  dilihat  pada Tabel 7.

## Tabel 5. Data Sampel Pengujian Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase R
Tanggal Jam Aktual (Watt) Prediksi (Watt) Error (%) 14-Mei-18 8:00 2621,838 2617,903 0,150086 14-Mei-18 8:10 2660,449 2656,944 0,131745 14-Mei-18 8:20 2888,117 2888,269 0,005263 14-Mei-18 8:30 2727,185 2723,121 0,149018
14-Mei-18 8:40 2858,223 2854,29 0,137603 . . . . . 31-Mei-18 16:30 272,733 280,27 2,763509 31-Mei-18 16:40 98,543 115,042 16,74294 31-Mei-18 16:50 97,621 110,202 12,8876 31-Mei-18 17:00 85,326 103,693 21,52568 Tabel 6. Data Sampel Pengujian Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase S Tanggal Jam Aktual (Watt) Prediksi (Watt) Error (%) 14-Mei-18 8:00 3400,034 3366,674 0,981167 14-Mei-18 8:10 2999,303 2967,159 1,071716 14-Mei-18 8:20 3391,114 3362,284 0,850163 14-Mei-18 8:30 2740,483 2697,109 1,582714 14-Mei-18 8:40 2547,733 2508,064 1,557031 . . . . . 31-Mei-18 16:30 1885,736 1807,519 4,147823 31-Mei-18 16:40 1808,375 1728,997 4,389466 31-Mei-18 16:50 1344,954 1289,82 4,099322 31-Mei-18 17:00 1207,403 1147,436 4,96661 Tabel 7. Data Sampel Pengujian Model Jaringan Syaraf Tiruan Fase T Tanggal Jam Aktual (Watt) Prediksi (Watt) Error (%) 14-Mei-18 8:00 941,96 932,899 0,96193 14-Mei-18 8:10 1026,921 1026,037 0,086083 14-Mei-18 8:20 1540,715 1548,232 0,48789 14-Mei-18 8:30 1629,423 1637,828 0,515827 . . . . . 31-Mei-18 16:30 309,69 297,316 3,995609 31-Mei-18 16:40 309,69 298,316 3,672705 31-Mei-18 16:50 309,69 297,322 3,993671 31-Mei-18 17:00 309,69 295,154 4,693726
Diketahui  bahwa  akurasi  pengujian  memiliki  nilai relative  aboslute  error terkecil  adalah  0,883%  dan  nilai relative aboslute error terbesar adalah 15,518%. Gambar 7  adalah  hasil  pengujian  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk setiap fase pada hari kerja.
Gambar 7. Sebaran Hasil Pelatihan pada Hari Kerja
(Senin-Jum’at)
Gambar  8    adalah  hasil  pengujian  model  jaringan syaraf tiruan untuk hari libur.

## Gambar 8. Sebaran Hasil Pelatihan pada Hari Libur
(Sabtu-Minggu dan Liburan)
Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  dihasilkan telah  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik  untuk mempelajari informasi terhadap taburan data daya listrik di masa lampau.

## 4.4 Prediksi Kebutuhan Daya Listrik Gedung Teknik Elektro
Prediksi  kebutuhan  daya  listrik  gedung  Teknik Elektro dibagi menjadi dua berdasarkan hari kerja (senin- jum’at) dan hari libur (sabtu-minggu dan liburan).
Gambar  9  menunjukkan  grafik  prediksi  konsumsi daya  listrik  pada  hari  kerja.  Terlihat  bahwa  ada pembebanan yang lebih tinggi pada Fase S.

## Gambar 9. Prediksi Kebutuhan Daya Listrik Tiap Fase pada hari kerja di Gedung Teknik Elektro Unila Pada Bulan Juni 2018
Gambar  10  menunjukkan  grafik  prediksi  konsumsi daya  listrik  pada  hari  libur.  Pembebanan  juga  terlihat tinggi pada Fase S.

## Gambar 10. Prediksi Kebutuhan Daya Listrik Tiap Fase pada hari libur di Gedung Teknik Elektro Unila Pada Bulan Juni 2018
Berdasarkan data pemakaian  listrik dari bulan Mei 2018,  dapat  diprediksi  kebutuhan  daya  listrik  pada Gedung  Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik, Universitas  Lampung  satu  bulan  ke  depan,  yaitu  bulan Juni 2018.
Akurasi dari prediksi model Jaringan Syaraf Tiruan untuk  kebutuhan  listrik  di  bulan  depan  adalah  99,11%. Hal tersebut menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi.
Perlu  dipahami  bahwa  daya  listrik  aktual  dari Teknik  Elektro  Unila  ini  tergantung  pada  pengguna beban  listrik  sehingga  hasil  yang  di  prediksi  dapat  lebih kecil  atau  lebih  besar  dari  data  aktual  yang  terjadi, tergantung  pada  aktivitas  pengguna  beban  listrik  di Gedung  Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik, Universitas Lampung tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Ketersediaan  daya  listrik  pada  sebuah  gedung merupakan  kebutuhan  yang  harus  disediakan  dalam mendukung  terlaksananya  operasional  gedung.  Dengan mengetahui penggunaan daya listrik pada sebuah gedung dan  perkiraan  kebutuhan  daya  listrik  di  masa  depan, pengelolaan gedung dapat dilaksanakan dan
direncanakan  dengan  lebih  baik.  Penggunaan  Jaringan Syaraf Tiruan dengan Backpropagation membantu dalam melakukan  perkiraan  kebutuhan  listrik.  Pada  Gedung Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Lampung  dipakai  listrik  tiga  fase  untuk  kebutuhan  data listrik, sehingga setiap fase dari listrik harus diukur untuk dapat melakukan prediksi kebutuhan daya listrik.
Dalam  melakukan  pengukuran  listrik  tiga  fase  perlu diingat  bahwa  fase  harus  diukur  masing-masing  karena setiap  fase  memiliki  tingkat  pemakaian  yang  berbeda tergantung  dari  kondisi  di  lapangan.  Parameter  yang harus  dijadikan  lapisan  masukan  setidaknya  adalah tanggal,  hari,  hari  libur,  jam,  ruangan,  dan  pemakaian listrik. Untuk meningkatkan tingkat akurasi dari prediksi kebutuhan  listrik  tiga  fase,  perlu  dilakukan  pemisahan antara hari kerja dan hari libur.
Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dari model jaringan syaraf tiruan, prediksi kebutuhan listrik tiga fase menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  memiliki  tingkat akurasi  yang tinggi,  yaitu 99,11%.  Hal ini  menunjukkan bahwa  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Backpropagation dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  kebutuhan daya  listrik  dengan  cukup  akurat. Backpropagation menurunkan  tingkat error yang  cukup  rendah  sehingga hasil  prediksi  dapat  dijadikan  dasar  dalam  melakukan pengelolaan  dan  perencanaan  perkiraan  kebutuhan  daya listrik untuk gedung yang menggunakan listrik tiga fase.

## 6. SARAN
Pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  prediksi kebutuhan  listrik  tiga  fase  perlu  dilakukan,  sehingga prediksi kebutuhan listrik tiga fase tersedia dalam waktu nyata  dan  memudahkan  pengambilan  keputusan  terkait dengan  pemakaian  listrik.  Tahapan  berikutnya  yang dilakukan berdasarkan penelitian ini adalah implementasi model jaringan syaraf tiruan dengan backpropagation ke ERTE System yang  dapat  memberikan  gambaran kebutuhan  daya  listrik  gedung  dengan  lebih  akurat sehingga  pengelolaan  dan  perencanaan  kebutuhan  daya listrik gedung dapat dilakukan dengan lebih baik.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Asghar, M. H., Negi,  A.  &  Mohammadzadeh, N., 2015. Principle  application  and  vision  in  Internet  of Things (IoT). Noida, IEEE. Atika Sari, D., 2006. Prediksi Kebutuhan Beban Jangka Pendek  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation, Semarang: Universitas
Diponegoro. Delano,  J.,  2018. Estimasi  Kebutuhan  Daya  Listrik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation  Pada  Gedung  H  Fakultas  Teknik Universitas Lampung, Bandar Lampung: Universitas Lampung.
Despa, D. et al., 2019. DASHBOARD PENGAWASAN BESARAN LISTRIK WAKTU NYATA. Barometer, 4(1), pp. 151-154. Despa,  D.  et  al.,  2018. Monitoring  dan  Manajemen Energi  Listrik  Gedung  Laboratorium  Berbasis Internet of Things (IoT). Malang, Fortei. Despa,  D.,  Nama,  G.  F.,  Muhammad,  M.  A.  &  Anwar, K.,  2018. The  Implementation  Internet  of Things(IoT) Technology in Real Time Monitoring of Electrical Quantities. London, IOP Publishing. Jek  Siang,  J.,  2005. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan
Pemrogramannya
Menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI.
Kusumadewi,  S.,  2004. Membangun  Jaringan  Syaraf Tiruan  Menggunakan  MATLAB  &  EXECL  LINK. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Pan, J. et al., 2015. An Internet of Things Framework for
Smart Energy in Buildings: Designs, Prototype, and Experiments. IEEE  Internet  of  Things  Journal, 2(6), pp. 527 - 537.
Ramakrishnan,  R.  &  Gaur,  L.,  2016. Smart  electricity distribution in residential areas: Internet of Things (IoT)  based  advanced  metering  infrastructure  and cloud analytics. Pune, 2016 International
Conference on Internet of Things and  Applications (IOTA).
Shrouf, F. & Miragliotta, G., 2015. Energy management based  on  Internet  of  Things:  practices  and framework for adoption in production management. Journal  of  Cleaner  Production, 100(1),  pp.  235- 246.
Tan, Y. S., Ng, Y. T. & Low, J. S. C., 2017. Internet-of- Things  Enabled  Real-Time  Monitoring  of  Energy Efficiency  on  Manufacturing  Shop  Floors. s.l., Procedia CIRP 61, p. 376–381.
Yanto,  M.,  Sovia,  R.  &  Mandala,  E.  P.  W.,  2018.
Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron Untuk Penentuan  Pola  Sistem  Irigasi  Lahan  Pertanian  Di Kabupaten  Pesisir  Selatan  Sumatra  Barat. Sebatik, pp. 111-115.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih diucapkan kepada Kemenristekdikti atas Dana Hibah Penelitian Strategis Nasional Institusi berjudul Realtime Web Monitoring dan Estimasi Sistem Kelistrikan dengan Teknologi IoT ( Internet Of Things )