58

## Studi Peramalan Beban PT. PLN (Persero) APJ Jember Dengan Menggunakan Metode Backward Propagation Neural Network dan Teknik Participatory Prospective Analysis

## Wahyu Septiyan Kurniadi
wahyuseptiyankurniadi@gmail
.com
Teknik Elektro, Universitas Jember.
Bambang Sri Kaloko bambangsrikaloko@yahoo.com Teknik Elektro, Universitas Jember. Triwahju Hardianto triwahju.teknik@unej.ac.id
Teknik Elektro, Universitas Jember.

## Abstrak
Diperlukannya  suatu  sistem  peramalan  yang  akurat  sangat dibutuhkan  dalam  perencanaan  pertumbuhan  energi  listrik  di Indonesia  yang  mayoritas  pembangkitan  energi  listrik  masih menggunakan  bahan  bakar  fosil  dengan  total  85,05%  dari keseluruhan  energi  yang  dihasilkan  hingga  Mei  2020.  Dengan peramalan  dapat  diketahui  kapan  waktu  yang  tepat  untuk penambahan  kapasitas  dari  jaringan  transmisi,  distribusi  dan sistem  pembangkitan  energi  listrik.  Pertumbuhan  energi  listrik di Indonesia juga dipengaruhi oleh pertumbuhan penduduk dan perekonomian.  Untuk  mengetahui  pertumbuhan  beban  di Kabupaten  Jember  digunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan metode Backward  Propagation  Neural  Network dan  teknik Participatory  Propective  Analysis yang  menggunakan  variabel berupa pertumbuhan penduduk dan pertumbuhan perekonomian  Kabupaten  Jember.  Adapun  didapat  dari  hasil pelatiha  berupa  nilai error sistem  sebesar  0.0098012%  dengan nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebesar  2,649% dimana  nilai error terkecil  sebesar  -0.00372%  pada  bulan  Mei 2020  dan  nilai error terbesar  sebesar  20.189%  pada  bulan Oktober 2018. Didapat juga hasil  peramalan beban pada  tahun 2021  dari  bulan  Januari  2021  sampai  dengan  bulan  Mei  2021 dengan  nilai error total  sebesar  19,2%  dengan  selisih  beban terbesar  pada  bulan  Januari  sebesar  51.177.681,23  Watt  dan terkecil pada bulan Mei sebesar 5.832.254,501 Watt.
Kata  Kunci — Backward  Propagation  Neural  Network, Participatory Prospective Analysis, Pertumbuhan Energi Listrik.
Abstract
The  need  for  an  accurate  forecasting  system  is  urgently needed in planning the growth of electrical energy in Indonesia, where the majority of electrical energy generation still uses fossil fuel  with  a  total  of  85.05%  of  the  total  energy  produced  until May 2020. With forecasting it can be known when the right time is  to  increase  capacity  of  the  transmission,  distribution  and generation  system  of  electrical  energy.  The  growth  of  electrical energy  in  Indonesia  is  also  influenced  by  population  and economic  growth.  To  determine  the  load  growth  in  Jember Regency, an artificial neural network is used with the Backward Propagation  Neural  Network  method  and  the  Participatory
Prospective Analysis technique that uses variables in the form of population growth and economic growth in Jember Regency. As for the results obtained from the training in the form of a system error  value  of  0.0098012%  with  a  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) value of 2.649% where the smallest error value is -0.00372% in May 2020 and the largest error value is 20.189% in October  2018.  Also  obtained  the  results  of  load  forecasting  in 2021 from January 2021 to May 2021 with a total error value of 19.2%  with  the  largest  load  difference  in  January  of 51,177,681.23  Watts  and  the  smallest  in  May  of  5,832,254,501 Watts.
Keywords — Backward Propagation Neural Network, Electrical Energy Growth, Participatory Prospective Analysis.

## I. PENDAHULUAN
Semakin cepat pertumbuhan negara Indonesia dari negara berkembang  menuju  negara  maju  maka  akan  semakin  besar juga kebutuhan energi listik kedepannya baik di sektor rumah tangga  ,  bisnis,  pariwisata,  industri,  pendidikan,  dan  sektor penunjang lainnya. Kebanyakan energi listrik yang dibutuhkan oleh  negara  ini  sebagian  besar  masih  menggunakan  energi fosil  berupa  batu  bara  63,92%,  BBM  3,05%  dan  gas  bumi 18,08% dengan total 85,05% dari total energi yang dihasilkan hingga  Mei  2020  sedangkan  hanya  sekitar  14,95%  dari  total energi  tersebut  yang  berasal  dari  energi  terbarukan  seperti surya,  air  dan  angin  (Ridwan  Nanda  Mulyana,  2020).  Oleh karena  itu  diperlukan  perencanaan  prediksi  mengenai kebutuhan  listrik  yang  akan  dibutuhkan  beberapa  tahun mendatang agar suplai listrik tidak terganggu dan tidak terjadi pemborosan  sumber  daya  tidak  terbarukan  dalam pembangkitan  listrik  guna  memenuhi  kebutuhan  listrik berbagai sektor di negeri ini.
Semakin  tingginya  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia akan  berdampak  pada  pertumbuhan  ekonomi  yang  kemudian akan  berdampak  pada  meningkatnya  kebutuhan  energi  listrik pada  tiap  tahunnya.  Indonesia  mengalami  pertumbuhan jumlah  pelanggan  kebutuhan  listrik  tiap  tahunnya  rata-rata

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
59
sebesar  3  juta  tiap  tahunnya. Pertumbuhan  jumlah  pelanggan tersebut  terjadi  paling  besar  pada  sektor  rumah  tangga  yaitu sekitar  2,8  juta  pelanggan  per  tahun,  dengan  sektor  bisnis sebesar 134 ribu pelanggan per tahun, sektor publik  rata  rata 70 ribu pelanggan per tahun dan sektor industri rata rata 1800 pengaggan rata rata per tahun (Pamudji, 2014: 28).
Dengan  peningkatan  jumlah  pelanggan  yang  signifikan pada  tiap  tahunnya  hal  tersebut  membuat  kebutuhan  energi listrik  yang  digunakan  untuk  menyokong  pengguna  energi listrik  akan  meningkat  juga,  oleh  karena  itu  PT.  PLN  harus dapat  memperkirakan  kapan  kebutuhan  energi  listrik  akan mencapai  baratasan  kapasitas  produksi  energi  dan  transmisi listrik  sehingga  PT.  PLN  dapat  merencanakan  kedepan tentang  proyek-proyek  penambahan  kapasitas  pembangkitan energi  listrik  secara  terencana.  Karena  itu  sangat  penting dibuat gambaran tentang  kebutuhan energi listrik yang ada di Indonesia  untuk  masa  yang  akan  datang  dengan  tingkat akurasi yang cukup tinggi.
Wilayah Jawa-Bali merupakan wilayah yang mendominasi kebutuhan  energi  listrik  nasional,  karena  sebagai  pusat perekonomian  dan  pemerintahan.  Jawa  Timur  menduduki urutan  kedua  setelah  Jawa  Barat  dalam  kebutuhan  energi listrik tertinggi, dengan energi terjual sebesar 24.018,09 GWh (15,20%)  pada  tahun  2011.  Sektor  industri  berkontribusi paling  besar  dalam  penjualan  energi  listrik  di  Jawa  Timur, yaitu  sebesar  10.609,40  GWh,  disusul  oleh  sektor  rumah tangga sebesar 9.085,38 GWh, sektor bisnis sebesar 2.929,84 GWh,  sektor  sosial  sebesar  622,20  GWh,  sektor  gedung kantor  pemerintahan  sebesar  246,92  GWh,  dan  sektor penerangan  jalan  umum  sebesar  524,96  GWh  (Sekretariat Perusahaan PT. PLN (Persero), 2011: 7).
Pada  dasarnya  ramalan  merupakan dugaan  atau  perkiraan mengenai  terjadinya  suatu  kejadian  atau  peristiwa  di  waktu yang akan datang. Perkiraan kebutuhan energi listrik tidak saja diperlukan  sebagai  data  masukan  bagi  proses  perencanaan pembangunan suatu sistem kelistrikan, tetapi juga  diperlukan untuk  pengoperasian  sistem  tenaga  listrik  dalam  penyediaan energi yang sesuai  dengan kebutuhan. Untuk memperkirakan kebutuhan  energi  listrik  jangka  panjang  dibagi  dalam  lima sektor, yaitu sosial, rumah tangga, bisnis, industri, dan publik (Hardi, 1998).
Metode Backward  Propagation  Neural  Network merupakan  salah  satu  metode  machine  learningyang  sesuai untuk  analisis  data  kualitatif  (data  biner). Backward Propagation  Neural  Network ini  digunakan  untuk mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  dari  hasil  analisis.  Akurasi yang  tinggi  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan  algoritma backward porpagation . Participatory Prospective Analysis merupakan suatu studi tentang  kemungkinan – kemungkinan  yang  terjadi  di  masa depan.  teknik  ini  menggunakan  partisipasi  sebagai  langkah untuk  merumuskan  variabel  dan  skenario  strategis  yang  bisa ditempuh.  PPA  ini  sifatnya  sangat  kualitatif  serta  variabel yang  digunakan  dalam  PPA  dibagi  menjadi 3  situasi  pesimis (A), moderat (B), dan optimis (C).

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengambilan Data
Data yang digunakan sebagai data pelatihan dan peramalan adalah data beban milik PT. PLN (Persero) APJ Jember yaitu berupa  data  beban  puncak  dari  tahun  2010  sampai  dengan tahun  2020  sebagai  data  pelatihan  dan  beban  puncak  pada tahun  2021  dari  bulan  Januari  sampai  dengan  bulan  Mei digunakan  sebagai  data  peramalan.  Ada  pula  variabel  yang digunakan  pada  pelatihan  dan  peramalan  yaitu  data kependudukan dan perekonomian Kabupaten Jember.
Dilakukan  pula  asusmsi  data  kependudukan  dan perekonomian  untuk  tahun  2021  sampai  dengan  2025 berdasarkan  data  yang  didapat  dan  tren  yang  terjadi dilapangan  serta  prediksi  para  ahli  di  bidangnya.  Dari  data tersebut  dibuat  skenario  berdasarkan  prediksi  yang  sudah dilakukan  berdasarkan  tren  dan  pendapat  ahli  di  lapangan, dimana  pada  penelitian  ini  skenario  yang  digunakan  adalah skenario pesimis dimana pertumbuhan penduduk tetap terjadi namun  pertumbuhan  ekonomi  akan  mengalami  penurunan kembali  pada  tahun  2021  lalu  pertumbuhan  akan  naik  pada tahun-tahun selanjutnya.

## B. Perancangan  Program  Menggunakan  Metode  Backward Propagation Neural Network
Data-data  beban  puncak  Kabupaten  Jember  yang  telah diperoleh  akan  diolah  menjadi  selanjutnya  dibagi  menjadi sejumlah matrix data yang berukuran 20 x 12 yang berisi data 120  bulan.  Matrix  tersebut  selanjutnya  dibagi  menjadi  dua kelompok yaitu data  untuk pelatihan yang berjumlah  60 data mewakili 5 tahun dan data untuk pengujian sejumlah  60 data mewakili 5 tahun.
Untuk  data  variabel  berupa  data  kependudukan  akan  di olah  menjadi  data  jumlah  penduduk  tiap  tahunnya  yang kemudian  akan  diolah  kembali  dengan  data  beban  tiap tahunnya untuk mendapat rata-rata penggunaan listrik per jiwa di Kabupaten Jember.
Untuk  data  perekonomian  akan  diambil  rata-rata pertumbuhan  tiap  bulannya  berdasarkan  pertumbuhan ekonomi  tiap  tahunnya  dengan  cara  membagi  nilai pertumbuhan  tiap  tahunnya  menjadi  nilai  pertumbuhan  tiap bulan.
Pada data pelatihan yang akan digunakan sebagai training pada Backward  Propagation  neural  network ini  dibagi  lagi menjadi  2  macam  data  yaitu  data input dan  data  target. Adapun data input yang terdiri atas dara rata-rata penggunaan listrik  perjiwa  dengan  data  perekonomian  rata-rata  bulanan yang  disusun  berdasarkan  tahun  sejumlah  24  buah  dan  data targetnya  sejumlah  12  buah  dengan  menggunakan  5  Pola pelatihan.  Perbedaan  pada  tiap  pola  pelatihan  ini  adalah pergeseran 24 buah data input dan 12 target.

## TABEL I PARAMETER PERAMALAN BEBAN LISTRIK
Arsitektur Maximum Jaringan Backpropagation Neural Network Epoch : 1000 Jumlah Hidden Layer Max : 3
60
Jumlah Neuron Hidden Layer 1  : 11 Jumlah Neuron Hidden Layer 2  : 12 Jumlah Neuron Hidden Layer 2  : 13
Fungsi Hidden Layer : Logsig Fungsi Layer Output : Purelin Fungsi Transfer : Levernberg  Marquadt
Gbr. 1 Flowchart Pelatihan Neural Network

## C. Perhitungan dan Analisis Data
Setelah  dilakukan  pelatihan  maka  selanjutnya neural network akan  diuji  dengan  menggunakan  data  yang  sudah disiapkan  sebelumnya  untuk  mengetahui  nilai error dari sistem.

## D. Pengambilan Keputusan dan Saran
Pada  tahapan  ini  dilakukan  peramalan  dan  perbandingan terhadap hasil peramalan beban dengan  data beban nyata PT. PLN  (Persero)  pada  tahun  2021  dari  bulan  Januari  sampai
dengan  bulan  Mei  2021  untuk  melihat  perbandingannya terhadap  skenario  yang  digunakan  sehingga  didapatkan kesimpulan  berupa  nilai  perbandingan  antara  beban  nyata dengan  beban  hasil  peramalan  serta error dari  sistem.  Selain itu    dilakukan  pemberian  saran  yang  dimaksudkan  untuk memberi  pertimbangan  atas  pengembangan  penelitian selanjutnya
Gbr. 2 Flowchart Penelitian

## III. H ASIL P ENELITIAN

## A. Hasil Pelatihan Beban Menggunakan Neural Network

## TABEL II HASIL ERROR TRAINING
Percobaan Error Terbaik Struktur Terbaik 1 0.0075627 Hidden layer ke 3,

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
61
Neuron = 1 2 0.099742 Hidden layer ke 1, Neuron = 3 3 0.29528 Hidden layer ke 2, Neuron = 12 4 0.0098012 Hidden layer ke 3, Neuron = 5 5 0.097281 Hidden layer ke 1, Neuron = 4
Berdasarkan  tabel  2,  nilai error %  yang  didapatkan  pada kelima percobaan training memiliki sangat kecil. Selanjutnya data  hasil training tersebut  dilakukan  pengujian  yang  telah disiapkan.  Dari  kelima  percobaaan  akan dilakukan  pengujian dan  dilakukan  pengujian  pada  tiap  percobaan  dan  akan diambil  hasil  terbaik  dari  pengujian  dan  peramalan  yang dilakukan.

## B. Hasil Pengujian dan Peramalan Beban pada Neural Network
TABEL III HASIL PENGUJIAN NEURAL NETWORK Tahun Bulan Beban Puncak PLN Beban Puncak Peramalan Error % 2016 Januari 64243000  67787470  -5.51729 Februari 59772000  67787460  -13.4101 Maret 63852000  67787475  -6.16343 April 65943000  67787460  -2.79705 Mei 64090000  67881922  -5.91656 Juni 62900000  67787460  -7.77021 Juli 61319000  67787460  -10.5489 Agustus 64991000  67787460  -4.30284 September  76959000  67941149  11.71773 Oktober 65076000  69478848 -6.7657 November  66215000  67787460  -2.37478 Desember  77843000  67791719  12.91225 2017 Januari 66011000  67787464  -2.69116 Februari 62305000  67787460  -8.79939 Maret 63325000  67787462  -7.04692 April 61030000  67787504  -11.0724 Mei 65841000  67787463  -2.95631 Juni 61999000  67787461  -9.33638 Juli 58055000  67787461  -16.7642 Agustus 63665000  67787471  -6.47525 September  65178000  74846401  -14.8338 Oktober 60112000  67787472  -12.7686 November  65025000  67787524 -4.2484 Desember  70975000  74892580  -5.51966 2018 Januari 76307142  67787925  11.16438 Februari 70022271  67787555  3.191437 Maret 79399382  67793728  14.61681 April 78765201  67791848  13.93173 Mei 81913299  67788005  17.2442 Juni 77403136  67789164  12.42065 Juli 79977812  69161734  13.52385 Agustus 78627193  67791956  13.78052 September  77691092  67787540  12.74735 Oktober 85125133  67939212  20.18901 November  83550006  67787552  18.86589 Desember  82563346  67795525  17.88665 2019 Januari 82717384  77067406  6.830461 Februari 74539705  67976357  8.80517 Maret 83512327  75231276  9.915963 April 82858302  74714711  9.828334 Mei 87867877  74952564  14.69856 Juni 82093733  73946725  9.924032 Juli 82625138  75096201  9.112162 Agustus 83064445  75531716  9.068536 September  81002411  74220960  8.371912 Oktober 87764446  77838367  11.30991 November  88386393  75742791  14.30492 Desember  88814288  74987795  15.56787 2020 Januari 88588862  90909191  -2.61921 Februari 84834552  86201708  -1.61156 Maret 93236241  93002186  0.251035 April 96265314  95942241  0.335607 Mei 92629418  92632861  -0.00372 Juni 96788412  97054596  -0.27502 Juli 92797680  90724722  2.233846 Agustus 93574498  91714968  1.987218 September  1.02E+08 1.02E+08 0.1882 Oktober 97111532  92633818  4.610899 November  1.07E+08 1.07E+08 -0.013 Desember  98074350  98081528  -0.00732 MAPE 2.649
62
Berdasarkan tabel 3 nilai error terkecil pada perbandingan antara data beban historis dengan data hasil peramalan beban menggunakan  metode neural  network dengan  optimasi backward  propagation yaitu  sebesar  -0.00372%  pada  bulan Mei 2020 dan nilai error terbesar yaitu sebesar 20.189% pada bulan  Oktober  2018  dengan  selisih  data  beban  sebesar 17.185.921,5 Watt. Serta nilai MAPE ( Mean Absolute Percent Error )  yang  didapatkan  dari  60  data  beban  tersebut  yaitu sebesar  2,649%.  Nilai error MAPE  yang  didapatkan  cukup kecil sehingga diperbolehkan.
Selanjutnya akan dilakukan peramalan beban dengan menggunakan data tahun 2020 untuk mendapatkan data beban peramalan  2021,  data  tahun  2021  untuk  mendapatkan  data beban  peramalan  2022  dan  setertusnya  hingga  didapat  data beban tahun 2025.
TABEL IV

## PERAMALAN BEBAN PUNCAK
Tahun Bulan Beban Hasil Peramalan
2021
Januari 68285145 Februari 75721660 Maret 88886485 April 89296390 Mei 88630297 Juni 89261308 Juli 88681270 Agustus 89161837 September 92373045 Oktober 93592644 November 94254578 Desember 93966513 2022 Januari 74322515.86 Februari 69018510.82 Maret 110816564.5 April 112428409.8 Mei 109753020.3 Juni 112377046.9 Juli 109993791.8 Agustus 111622784.5 September 113424394.9 Oktober 108811687.7 November 112780999.1 Desember 106524806.4 2023 Januari 81827419.71
Februari 69508047.76 Maret 94290766.07 April 94123442.54 Mei 94282856.4 Juni 94116155.33 Juli 94285286.72 Agustus 94293529.5 September 94219042.07 Oktober 94267139.92 November 94166201.29 Desember 94109540.36 2024 Januari 126736375.1 Februari 90409561.06 Maret 112829497.1 April 95815107.78 Mei 112826856.2 Juni 95811978.1 Juli 112827665.5 Agustus 112830424.5 September 95854372.17 Oktober 112821666.8 November 95833070.7 Desember 112773816.7 2025 Januari 108140464.5 Februari 100479121.1 Maret 131882019.6 April 131812085.1 Mei 131882183.4 Juni 131811512.9 Juli 131882133.2 Agustus 131881962 September 131819073.9 Oktober 131882504.1 November 131815325.5 Desember 131885397.5
Tabel  4  adalah  tabel  dari  hasil  peramalan  beban  puncak yang  akan  terjadi  di  wilayah  Jember.  Dimana  terjadi  nilai fluktuasi  yang  cukup  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  data pada  tahun  sebelumnya  terutama  pada  data  tahun  2021.  Hal ini terjadi  karena  pada  tahun 2020 terjadi  kontraksi di sektor

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
63
ekonomi  sebesar  -2.98%  yang  membuat  nilai  ekonomi  yang menjadi input dari neural network mengalami penurunan. Hal ini menyebabkan neural network melakukan perhitungan yang menyebabkan  terjadinya  penurunan  hasil  peramalan  beban dibandingkan tahun sebelumnya dan terhadap data PLN tahun 2021.
Jika  dibandingkan  dengan  data  dari  PLN  pada  tahun 2021  untuk  bulan  Januari  sampai  dengan  Mei  yang  malah mengalami  peningkatan  yang  signifikan  dibanding  tahun sebelumnya biarpun telah terjadi kontraksi di sektor ekonomi. Dimana  hasil  perbandingan  memiliki  nilai  error  total  sebesar 19.2%  dengan  selisih  beban  terbesar  pada  bulan  Januari sebesar  51.177.681,23  Watt  dan  terkecil  pada  bulan  Mei sebesar 5.832.254,501 Watt.  Untuk perbandingan antara data beban  PLN  tahun  2021  dengan  data  hasil  peramalan  dapat diketahui melalui tabel 5.

## TABEL V PERBANDINGAN DATA BEBAN TAHUN 2021
Tahun Bulan Data PLN Data Peramalan Selisih Watt 2021 Januari  119462826  68285144.77  51177681 Februari 99218676  75721659.64  23497016 Maret 104329825  88886484.94  15443340 April 97646526  89296389.51  8350136.5 Mei 94462552 88630297.5  5832254.5 IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan analisis yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan antara lain :
1. Konfigurasi  pelatihan neural  network terkecil  yang digunakan sebagai jaringan peramalan beban menggunakan  fungsi  pelatihan trainlm, fungsi  aktivasi tansig untuk  layer input dan  purelin  untuk  layer  output, serta berhenti saat hidden layer ke 3, neuron = 5 serta error sebesar 0.0098012.
2. Peramalan  beban  jangka  panjang  dengan  menggunakan metode neural  network dengan  optimasi backward propagation pada  saat  dilakukan  pengujian  data input tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2019  memiliki  nilai MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  sebesar  2.649 % dengan error terkecil yaitu -0.003717% pada bulan Mei 2020  dengan  selisih  data  beban  dan error terbesar  yaitu 20.189% yang didapat pada bulan Oktober 2018.

## R EFERENSI
[1]  Pemerintah Kabupaten Jember. 2020. https://jemberkab.bps.go.id/
[2]  A,  A,  Damai.  2011.  Analisis  Prospektif  Partisipatif  Dalam  Pengelolaan Wilayah  Pesisir  Teluk  Lampung.  Fakultas  Pertanian,  Universitas Lampung
[3]  Dwisatya,  R.  2015.  Prediksi  Beban  Listrik  Jangka  Pendek  Berbasis Algoritma  Feed  Forward  Backpropagation  dengan  Mempertimbangkan Variasi Tipe Hari. E-Proceeeding of Engineering. 2(3): 7315-7322.
[4]  Robin,  B.  2004.  Participatory  Prospective  Analysis:  Exploring  and Anticipating Challenges with Stakeholders
[5]  Jaroslaw,  S.,  K.  Pancerz,  dan  J.  Warchol.  2011.  Recurrent  Neural Networks  in  Computer-Based  Clinical  Decision  Support  for
Laryngopathies: An Experimental Study. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011(289398): 1-8.
[6]  Nasution, J. F. 2009. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prediksi Keputusan  Medis  pada  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue.  Skripsi. Medan:  Program  Studi  Sarjana  Matematika  Fakultas  Matematika  dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
[7]  Sanjaya,  Martin.  2018.  Analisis  Kapasitas  Kabel  Bawah  Laut  Terhadap Pertumbuhan  Beban  Pulau  Bali  Menggunakan  Backpropagation  Neural Network. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember.
[8]  Zulkarnain, Haidlir. 2018. Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang Pada PT. PLN (Persero) APJ Jember Dengan Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Dengan Optimasi Levenberg Marquardt.
[9]  Onoda,  T.  1994.  Next  Day  Peak  Load  Forecasting  Using  an  Artifical Neural  Network  with  Modified  Backpropagation  Learning  Algorithm. IEEE. 3766-3769.
[10] Ray, P., Mishra, D. P., Lenka, R. K. 2016. Short Term Load Forecasting by Artificial Neural Network. IEEE. ICNGIS
[11] Sapna,  S.,  Tamilarisa,  A.,  dan  Kumar,  M.  P.  2012.  Backpropagation Learning  Algorithm  Based  on  Levernberg  Marquadt  Algorithm.  IEEE. DOI: 10.512/csit.2012.2438.
[12] Taylor,  E.  L.  2013.  Short-term  Electrical  Load  Forecasting  for  an Institutional/Industrial  Power  System  Using  an  Artificial  Neural Network. Journal Trace
[13] Tuegeh, C.P.P.M., H. Turmaliang, dan L.S. Patras. Analisa Pertumbuhan Beban  Terhadap  Ketersediaan  Energi  Listrik  di  Sistem  Kelistrikan Sulawaesi  Selatan.  Journal  Teknik  Elektro  dan  Komputer.  2014.  ISSN: 2301-8402.
[14] Danesshi,  Mossein.  2008.  Long-term  load  forecasting  in  electricity market. IEEE. DOI: 10.1109/EIT.2008.4554335.
[15] Bahtiar,  R.  A.  dan  Saragih  J.  P.  2020.  Dampak  Covid-19  Terhadap Perlambatan Ekonomi  Sektor  UMKM.  Pusat  Penelitian Badan  Keahlian DPR RI.
[16] Thaha, A. F. 2020. Dampak COVID-19 Terhadap UMKM Di Indonesia. Universitas Hassanudin.
[17] Yamali,  F.  R.  dan  Putri,  R.  N.  2020.  Dampak  Covid-19  Terhadap Ekonomi Indonesia. Universitas Batanghari, Universitas Kader Bangsa.