## PREDIKSI BEBAN ENERGI LISTRIK APJ KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE RADIAL BASIS FUNCTION (RBF)
Mukti Dwi Cahyo 1) , Sri Heranurweni 2) , Harmini 3)
1 2 3) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Semarang Jalan Soekarno Hatta – Tlogosari, Semarang, Indonesia, 50196 email: muktidwicahyo10@yahoo.com 1) , heranur@usm.ac.id 2) , harmini@usm.ac.id 3)

## ABSTRACT
Electric power is one of the main needs of society today, ranging from household consumers to industry. The  demand for electricity increases every year. So as to achieve adjustments between power generation and power demand, the electricity provider (PLN) must know the load needs or electricity demand for some time to come. There are many studies on the predic- tion of electricity loads in electricity, but they are not specific to each consumer sector.
One of the predictions of this electrical load can be done using the Radial Basis Function Artificial Neural Network (ANN) method. This method uses training data learning from 2010  - 2017 as a reference data. Calculations with this method are based on empirical experience of electricity provider planning which is relatively difficult to do, especially in terms of correc- tions  that  need  to  be  made to  changes  in load.  This  study  specifically  predicts  the  electricity  load  in the  Semarang  Rayon network service area in 2019-2024.
The  results  of this Artificial Neural  Network  produce projected electricity  demand  needs  in  2019-2024  with  an average annual  increase of  1.01%  and  peak  load in 2019-2024.  The  highest peak load  in  2024 and  the  dominating  average  is  the household sector with an increase of 1% per year. The accuracy results of the Radial Basis Function model reached 95%.

## Keywords: Artificial neural networks, electrical loads, predictions, radial basis function models

## ABSTRAK
Tenaga  listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan  utama  masyarakat  saat  ini,mulai  dari  konsumen  rumah  tangga  hingga industri. Permintaan akan tenaga listrik meningkat setiap tahun. Sehingga untuk mencapai penyesuaian antara pembangkit dan permintaan tenaga, penyedia listrik (PLN) harus mengetahui kebutuhan beban atau permintaan listrik untuk beberapa waktu mendatang. Ada banyak penelitian tentang prediksi (perkiraan) beban listrik dalam listrik, tetapi tidak spesifik untuk setiap sektor konsumen.
Prediksi beban listrik ini dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Radial Basis Function. Metode ini menggunakan pembelajaran data pelatihan dari 2010 - 2017 sebagai data referensi. Perhitungan dengan metode ini didasarkan pada pengalaman empiris perencanaan penyedia listrik yang relatif sulit dilakukan, terutama dalam hal koreksi yang perlu dilakukan terhadap perubahan beban. Penelitian ini secara khusus memprediksi beban listrik di wilayah layanan jaringan Rayon Semarang pada 2019-2024.
Hasil dari Jaringan Syaraf Tiruan ini menghasilkan proyeksi kebutuhan beban listrik pada 2019-2024 dengan peningkatan tahunan rata-rata 1,01% dan beban puncak pada 2019-2024. Beban puncak tertinggi pada tahun 2024 dan rata-rata yang mendominasi adalah sektor rumah tangga dengan kenaikan 1% per tahun. Hasil akurasi fungsi model Radial Basis Function mencapai 95%.
Kata kunci: Jaringan syaraf tiruan, beban listrik, prediksi, radial basis function

## I. P ENDAHULUAN
nergi  listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan utama masyarakat saat ini, mulai dari konsumen rumah tangga hingga industri. Permintaan akan tenaga  listrik  meningkat  setiap  tahun,  sehingga untuk  mencapai  penyesuaian  antara  pembangkit  dan permintaan tenaga listrik, maka sebagai penyedia energi listrik  yaiu  PLN  harus  mengetahui  kebutuhan  beban atau  permintaan  energi  listrik  untuk  beberapa  tahun berikutnya.  Ada  banyak  penelitian  tentang  prediksi (perkiraan) beban listrik dalam listrik, tetapi tidak spe- sifik untuk setiap sektor konsumen.
Prakiraan  permintaan  beban  listrik  berdasarkan jangka waktu dapat dikelompokan dalam :
1.  Prakiraan  beban  jangka  panjang  ( long  term )  adalah prakiraan permintaan beban dengan jangka waktu diatas 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  be- berapa jam dalam satu hari sampai dengan satu minggu [4].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dengan  pembelajaran model Radial  Basis  Function .  Keuntungan  yang didapatkan dari hasil pembuatan sistem ini adalah mam- punyai  penyedia  listrik  untuk  memprediksi  kebutuhan
E
energi listrik sesuai dengan kebutuhan konsumen listrik. data yang digunakan pada penelitian ini dari APJ (Area Pelayanan Jaringan) Rayon Semarang.

## II. DASAR TEORI

## 2.1.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  RBF  (Radial  Basis Function)
RBF  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  yang  meng- gabungkan  metode  pelatihan  terbimbing  dan  metode pelatihan tanpa pengawasan. Jaringan syaraf ini diben- tuk menggunakan fungsi Basis Radial sehingga disebut RBF Neural Network .
Topologi jaringan dalam RBF terdiri dari 3 lapisan, yaitu  lapisan  input,  lapisan  atau  unit  tersembunyi  dan lapisan keluaran. Setiap unit tersembunyi adalah fungsi aktivasi dalam bentuk fungsi basis radial. Fungsi dasar radial  ini  terkait  dengan  posisi  dasar  dan  lebar  fungsi dasar.  Struktur  dasar  jaringan  RBF  dapat  dilihat  pada Gambar 1[1].

## Gambar 1 . Struktur Dasar Jaringan Syaraf RBF (Hariyanto,2005)
Setiap input dari jaringan syaraf tiruan RBF ini akan mengaktifkan semua fungsi dasar di lapisan tersembunyi. Setiap unit dari lapisan tersembunyi ada- lah fungsi aktivasi khusus yang disebut fungsi dasar. Di dalam  lapisan  tersembunyi  ada  sejumlah  fungsi  dasar yang  serupa.  Setiap  fungsi  dasar  akan  menghasilkan output dengan bobot tertentu. Keluaran jaringan ini ada- lah  jumlah  dari  semua  fungsi  basis  keluaran  dikalikan dengan bobot masing-masing.

## 2.2. Struktur Jaringan RBF
Jaringan Radial Basis Function (RBF) terdiri dari: a. Lapisan Input
Lapisan  input  adalah  bagian  dari  rangkaian  jaringan syaraf  tiruan  RBF  sebagai  input  untuk  melakukan proses  pertama.  Lapisan  ini  membaca  data  dari  faktor eksternal,  yaitu  output  (unit  sensor)  dan  nilai  yang  di- inginkan  (referensi).  Lapisan  input  ini  tidak  memiliki algoritma khusus, tetapi hanya sebagai pelengkap untuk lapisan  berikutnya.  Tahap  awal  ini  ditentukan  sebagai identifikasi awal b. Lapisan Tersembunyi Pada bagian ini kegiatan formulasi terjadi dalam pem- bentukan sistem algoritma yang digunakan dalam jarin- gan  RBF.  Lapisan  kedua  adalah  lapisan  tersembunyi dari  dimensi  yang  lebih  tinggi,  yang  melayani  tujuan fungsi dasarnya dan menimbang nilai yang berbeda. Ba- gian  lapisan  tersembunyi  adalah  proses  mengaktifkan fungsi  dasar  dan  korelasi  silang  dari  masing-masing fungsi  dasar.  Dalam  lapisan  tersembunyi  ini,  selain
memuat bobot, juga memuat fungsi basis. Dalam jarin- gan RBF fungsi basis ini identik dengan fungsi gaussian seperti pada persamaan (1) di bawah ini:
……..(1) dimana :
c = Center fungsi gausiaan d = Lebar fungsi gausiaan xj = Masukan ke j φj = Keluaran fungsi basis oleh adanya masukan xj c. Lapisan Keluaran
Hasil penjumlahan dari perkalian bobot dan fungsi da- sar menghasilkan keluaran yaitu lapisan keluaran, yang merespons  jaringan  sesuai  dengan  pola.  Transformasi dari  lapisan  input  ke  pemrosesan  sinyal  lapisan tersembunyi  adalah  non-linier  tetapi  transformasi  dari lapisan tersembunyi ke lapisan output adalah linier [9].

## 2.3. Algoritma Pelatihan RBF
Algoritma pelatihan RBF yang berulang adalah sebagai berikut:
Langkah 1: Menentukan jumlah fungsi dasar yang akan digunakan.
Langkah  2:  Menentukan  pusat  dari  masing-masing fungsi basis.
Langkah 3: Memberikan bobot (fungsi dasar) dari n + 1, di mana n adalah jumlah input RBF.
Langkah  4:  Menginisialisasi  bobot  dengan  w  =  [0  0  0 0], masukkan tingkat konvergensi yang digunakan (0 <α <1).
Langkah  5:  Untuk  setiap  seri  sinyal,  kerjakan  pada langkah 6 hingga selesai.
Langkah 6: Menghitung output dari setiap fungsi dasar. Langkah 7: Menghitung output jaringan RBF. Langkah  8:  Menghitung  kesalahan  antara  sinyal  yang diharapkan (d) dan output RBF y_ error = d - y. Langkah 9: Memperbarui bobot untuk setiap fungsi da- sar dan bobot dasar menggunakan metode LMS [7].

## 2.4. Sistem Ketenagalistrikan Provinsi Jawa Tengah
Sistem  ketenagalistrikan  Provinsi  Jawa  Tengah merupakan  bagian  dari  satu  kesatuan  sistem  di  Pulau Jawa,  Pulau  Madura  dan  Pulau  Bali  (JAMALI)  yang terhubung  secara    interkoneksi  dengan  Saluran  Udara Tegangan Ekstra Tinggi (SUTET) 500 kV dan Saluran Udara Tegangan Tinggi (SUTT) 150 kV, kecuali wila- yah di Pulau Karimun Jawa.
Wilayah Kepulauan Karimun Jawa merupakan wila- yah  di  Provinsi  Jawa  Tengah  yang  tidak  terhubung dengan    sistem  JAMALI,  karenamerupakan  pulau  ter- luar di Provinsi Jawa Tengah. Pasokan  energi di Kari- mun Jawa  disuplai oleh PLTD Legon Bajakdengan  ka- pasitas  sebesar  2x2,2  MW  sehingga  mulai  tahun  2016 penduduk  di  Karimun  Jawa  sudah  dapat  menikmati listrik 24 jam.
Pembangkit  di  Jawa  Tengah  terhubung  dengan system  interkoneksi  JAMALI,  terdiri  dari  pembangkit termis dan beberapa pembangki thidro. Total kapasitas pembangki tterpasang di Jawa Tengah sebesar 7.299,97 MW,  terdiri  dari  pembangkit  yang  tersambung  dalam jaringan transmisi sebesar 7.251,56 MW, dan pembang- kit  yang  tersambun  gdalam  jaringan  distribusi  sebesar 48,41 MW [3].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Diagram Blok
a. Diagram blok data latih :
Gambar 2. Sistem Data Latih
b. Diagram blok pengujian :
Gambar 3 . Diagram Blok
Pada  diagram  blok  diatas,  data  latih  kWh  pada  tahun 2012-2018. Proses pelatihan dan pengujian menggunakan  Model Radial  Basis  Function ( RBF). Saat  pengujian,  data  hasil  pelatihan  kemudian dibandingkan melalui pengujian prediksi, kemudian di- peroleh implementasi hasil prediksi dan uji keakuratan.

## 3.1. Data Kelistrikan
Data  Kelistrikan  diperoleh  dari  BPS  (Badan  Pusat Statistik)  Provinsi  Jawa  Tengah  berupa  data  jumlah pelanggan  listrik,  jumlah  konsumsi  energi  listrik,  dan daya  tersambung  pada  tiap-tiap  sektor  di  Kota  Sema- rang.
a. Jumlah Pelanggan Listrik
Pelanggan  listrik  dibagi  menjadi  4  kelompok  sektor pemakai  yaitu  Rumah  Tangga,  Bisnis,  Publik,  dan  In- dustri.  Berikut  jumlah  pelanggan  listrik  Provinsi  Jawa Tengah per Area tahun 2010 hingga tahun 2017.
Tabel 1. Jumlah Pelanggan Listrik Semarang

## b. Konsumsi Energi Listrik
Sebagian besar kebutuhan energi listrik Kota Semarang disuplai  oleh  pembangkit-pembangkit  listrik  yang  ter- koneksi  dengan  sistem  transmisi  JAMALI  (Jawa-Ma- dura-Bali)  150  kV  dan  500  kV.  Berikut  jumlah  kon- sumsi energi listrik Provinsi Jawa Tengah per Area ta- hun 2010 hingga tahun 2017.
Tabel 2 . Konsumsi Energi Listrik Semarang

## c. Daya Tersambung
Daya  tersambung  yang  terhubung  atau  terkoneksi dengan  masing-masing  Area Kota Semarang  ditunjuk- kan pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Daya Tersambung Listrik Semarang

## d. PDRB
Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  merupakan salah  satu  indikator  pertumbuhan  ekonomi  suatu  dae- rah. PDRB Provinsi Jawa Tengah tahun 2012-2016 ada- lah sebagai berikut :
Tabel 4. PDRB Kota Semarang

## IV. HASIL DAN ANALISA

## 4.1. Hasil  Pelatihan
Data  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  ini dirubah kedalam bilangan desimal dikarenakan jaringan saraf  tiruan  radial  basis  function  dapat  mengolah bilangan  prediksi  dengan  baik  dengan  hasil  bilangan desimal.  Sebelum  dirubah  kedalam  bentuk  bilangan desimal atau data norm, maka data di kecilkan nilainya agar  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  mengenali dengan baik pola bilangan yang akan dilatih.
Tabel 5. Parameter JST Radial Basis Function
Tabel 6. Hasil Keakuratan Pelatihan
Gambar 4. Hasil Pelatihan JST

## A. Analisa

## Proyeksi Kebutuhan Energi Kota Semarang
Kebutuhan  energi  di  Kota  Semarang  seperti  pada tabel 2 menunjukkan bahwa pada tahun 2016 sampai ta- hun 2017 terjadi kenaikan atau pertumbuhan kebutuhan energi  yaitu  sebesar  1,09  %  untuk  energi  produksi (MWh)  dan  kenaikan  kebutuhan  beban  puncak  (MW) sebesar 1,09 %. Proyeksi kebutuhan untuk tahun 2018- 2024 berdasarkan 4 faktor yaitu faktor pelanggan listrik, daya tersambung, konsumsi energi dan faktor PDRB di Kota  Semarang.  Perhitungan  didasarkan  ke  empat faktor tersebut dalam hal ini melihat pertumbuhan pada masing  masing  faktor  per  tahun,  berikut  perhitungan kebutuhan  energi  di  kota  semarang  mencakup  energi yang harus di produksi dan saat beban puncak. Diketahui data energi tahun 2016-2017 yaitu :

## Tabel 7. Data Energi Produksi dan Beban Puncak
Berdasarkan  tabel  7  diketahui  bahwa  energi  yang  di- produksi  pada  tahun  2017  meningkat  sebesar  1,09  % dan  untuk  beban  puncak  meningkat  sebesar  1,09  %. Dari data tersebut  maka didapat kalkulasi untuk  kebu- tuhan energi tahun 2018 yaitu :
Dengan : p = rata rata pertumbuhan pelanggan 2018 e = rata rata pertumbuhan konsumsi energi 2018 d = rata rata  pertumbuhan daya tersambung 2018 pdrb = rata rata  pertumbuhan pdrb 2018 Ep 2017 = Energi Produksi tahun 2017

## B. Hasil Proyeksi Kebutuhan Energi 2018-2024
Berdasarkan perhitungan maka didapat hasil perhi- tungan proyeksi prediksi  energi yang harus diproduksi dan beban puncak di kota semarang periode 2018-2024 seperti pada tabel 8.
Tabel 8 . Hasil Proyeksi Tahun 2018-2024
Gambar 5. Grafik Energi Produksi 0 500000 1000000 1500000 2000000 MW h TAHUN ENERGI PRODUKSI (MWh)
ENERGI PRODUKSI (MWh)
Gambar 6. Grafik Beban Puncak

## V. PENUTUP
Berdasarkan hasil pengujian dan analisa maka dapat di- ambil kesimpulan yaitu :
1. Pertumbuhan  kebutuhan  energi  dan  beban  puncak sehubungan  dengan  pertumbuhan  sektor  pelanggan listrik,  daya  tersambung  listrik,  konsumsi  energi listrik dan pertumbuhan PDRB Kota Semarang.
2. Kenaikan  kebutuhan  energi  pada  tahun  2018  men- capai 1,03%, pada tahun 2019-2020 mengalami ke- naikan  mencapai  1,05%,  pada  tahun  2021-2022 mengalami  kenaikan  kembali  menjadi  1,09%,  pada tahun  2023  mengalami  penurunan  1,07%  dan  pada tahun 2024 mengalami kenaikan yang cukup signif- ikan yaitu 1,12%.
3. Dari  hasil  rata-rata  proyeksi  pelanggan  listrik  Kota Semarang pada 4 sektor yaitu sektor rumah tangga, industri,  bisnis  dan  publik  pada  tahun  2018-2024 yang  paling  tertinggi  adalah  sektor  rumah  tangga dengan kenaikan rata-rata mencapai 1% per tahun.
4. Dari hasil rata-rata daya tersambung Kota Semarang pada  4  sektor  yaitu  sektor  rumah  tangga,  industri, bisnis  dan  publik  pada  tahun  2018-2023  yang tertinggi  adalah  sektor  rumah  tangga  dengan  rata- rata  kenaikan  di  angka  0,9%  dan  pada  tahun  2024 yang tertinggi sekto industri di angka 1,3%.
5. Dari hasil rata-rata konsumsi energi Kota Semarang pada  4  sektor  yaitu  sektor  rumah  tangga,  industri, bisnis, dan publik  pada tahun 2018-2024 didominasi oleh sektor rumah tangga dan industri dengan  mas- ing-masing  kenaikan  di  angka  0,88%  dan  di  angka 0,98%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arief, Hariyanto. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan Teori Aplikasi Pemogramanya. Surabaya
[2] Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Tengah  Dalam Angka 2010 – 2017
[3] Data  Kelistrikan  PLN  Tahun  2014,  2016  dan 2017
[4] Hasan Basri, Ir.,2003. Teknik Distribusi Jarin- gan  Listrik  Menengah  Dan  Tegangan  Tinggi. Jakarta
[5] Hasim  Agus.  2015  .Prakiraan  Beban  Listrik Kota  Pontianak  Dengan  Jaringan  Syaraf Tiruan.  Skripsi  Sekolah  Pasca  Sarjana  Institut Pertanian Bogor.
[6] Hermawan, 2008. Sistem Distribusi Listrik. Ja- karta
[7] J. Siang, Jak. 2005. Dasar – Dasar Pengolahan Jaringan Syaraf Tiruan. Jakarta
[8] Kuncoro Arief Heru dan Dalimi Rinaldy. 2005 .Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Pera- malan  Beban  Tenaga  Listrik  Jangka  Panjang Pada  Sistem  Kelistrikan  Di  Indonesia.  Jurnal Program Pasca Sarjana, Fakultas Teknik, Uni- versitas Indonesia.
[9] Puspitaningrum. 2006. Struktur Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation  dan  Radial  Basis Function. Jakarta
[10] Syeto  Galang  Jiwo,  Fariza  Arna,  S.Kom, M.Kom, Setiawardhana. S.T. 2010 .Peramalan Beban  Listrik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Metode  Kohonen.  Makalah  Program DIV  Jurusan  Teknik  Informatika,  Politeknik Elektronika
Negeri Surabaya-Institusi
Teknologi Sepuluh Nopember.
[11] S.  N.  Sivanandam,  S.  N  Deepa.2006.  In- troduction  to  Neural  Networks  Using Matlab 6.0.New Delhi.
0 50 100 150 200 250 MW TAHUN BEBAN PUNCAK (MW)
BEBAN PUNCAK (MW)