## PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK BERBASIS BACKWARD ELIMINATION

## Veti Apriana
Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta Jl. RS. Fatmawati No. 24 Pondok Labu Jakarta Selatan veti.vta@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Short-term  electrical  load  prediction  is  one  way  that  can  be  used  to  generate  and  distribute electrical energy economically, so that the provider can determine the load and power demand for some time to come. Many researchers who examined the short-term electric load by the method of Neural Network. However, the use of the data set that a lot of the neural network can result in an excessive  number  of  neurons  so  that  can  cause  over  generalizes  phenomenon,  so  that  the necessary process of feature selection to reduce attributes in the data set that much. This research begins with the ability to process data loads daily system time series per-30 minutes. The method used  is  Neural  Network  based  on  Backward  Elimination  with  the  input  data  used  is  the  data  in January  2012.  Several  experiments  were  conducted  to  obtain  the  optimal  architecture  and generate  accurate  predictions.  The  results  showed  an  experiment  with  Neural  Network-based methods Backward Elimination produces a lower RMSE is 0,018 compared to RMSE produced by the method of Neural Network is 0,035.
Kata Kunci : Electrical load, Neural Network, Backward Elimination.

## I. 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.
Peramalan  beban  adalah  proses  sentral dan  integral  dalam  perencanaan  dan  operasi pengunaan  listrik  (Alfarez  &  Nazeeruddin, 2002).  Oleh  karena  itu,  Perusahaan  Listrik Negara (PT. PLN (PERSERO) P3B Jawa-Bali) mengadakan  peramalan  beban  listrik  jauh sebelum  waktunya Neural  Network (NN) adalah  teknik  peramalan  yang  paling  umum digunakan,    karena  NN  bisa  cepat  dan  akurat, banyak  peneliti  menggunakan  NN  untuk memecahkan  masalah  peramalan  (Liao,  2007). Kekurangan Neural  Network (NN)  yaitu generalisasi  yang  berlebihan  terjadi  ketika Neural  Network ,  dengan  algoritma  pelatihan, mulai  meniru  fungsi  yang  sangat  kompleks  di
tempat yang sederhana (Shukla, Tiwari& Kala, 2010).
Feature Selection
adalah untuk mengidentifikasi  fitur  dalam  kumpulan  data yang  sama  pentingnya,  dan  membuang  semua fitur  lain  seperti  informasi  yang  tidak  relevan dan  berlebihan. Feature  selection adalah  salah satu  faktor  yang  paling  penting  yang  dapat mempengaruhi  tingkat  akurasi  klasifikasi (Yuanning  Liu,  Gang  Wang,  Huiling  Chen, Hao  Dong,  Xiaodong  Zhu  &Sujing  Wang, 2011).
Permasalahan  yang  muncul  berdasarkan uraian  diatas  yaitu  penggunaan  data  set  yang banyak  pada neural  network dapat  berakibat pada  jumlah neuron yang  berlebihan  sehingga dapat menyebabkan terjadinya fenomena overgeneralisasi  (generalisasi  yang  berlebihan) (Shukla,  Tiwari&  Kala,  2010).  Diperlukan proses feature  selection untuk  mengurangi atribut pada data set yang banyak. Menerapkan backward elimination sebagai feature selection untuk meningkatkan keakuratan dalam prediksi beban listrik jangka pendek dengan menggunakan algoritma neural network .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
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  kecildan  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%.

## 2.1. Prediksi Beban Listrik
Peramalan  beban  adalah  proses  sentral dan  integral  dalam  perencanaan  dan  operasi utilitas listrik (Alfarez & Nazeeruddin, 2002).
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.
2.2. 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, 2010):
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:
3.  Berdasarkan  input  dari  langkah  dua, selanjutnya  membangkitkan  output  untuk simpul menggunakan fungsi aktivasi sigmoid:
4.  Hitung  nilai Error antara  nilai  yang diprediksi  dengan  nilai  yang  sesungguhnya menggunakan rumus:
5.  Setelah  nilai Error dihitung,  selanjutnya dibalik ke layer sebelumnya ( backpropagated ).  Untuk  menghitung  nilai Error pada hidden  layer ,  menggunakan rumus:
6.  Nilai Error yang  dihasilkan  dari  langkah sebelumnya  digunakan  untuk  memperbarui bobot relasi menggunakan rumus:
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  berupa evaluasi  performa  prediksi  yaitu  dengan Root Mean Square Error .
2.3. Metode Feature Selection Feature Selection adalah masalah
berterkaitan  erat  dengan  pengurangan  dimensi.
Tujuan Feature Selection adalah untuk mengidentifikasi  fitur  dalam  kumpulan  data yang sama pentingnya,  dan  membuang    semua fitur  lain  seperti  informasi  yang  tidak  relevan dan  berlebihan.  Karena Feature  Selection mengurangi  dimensi  dari  data,  sehingga memungkinkan  operasi  yang  lebih  efektif  & algoritmadata  mining  yang  cepat  (yaitu  data algoritma  Mining  dapat  dioperasikan  lebih cepat  dan  lebih  efektif  dengan  menggunakan Feature Selection ) (Maimon & Rokach, 2010). Tujuan Feature  Selection adalah  untuk pengurangan  fitur,  untuk  menghilangkan  dari dataset  subset  dari  variabel  yang  tidak dianggap  relevan  untuk  tujuan  dari  kegiatan data mining dan fitur.
Metode  seleksi  dapat  diklasifikasikan kedalam  tiga  kategori  utama  (Vercellis,  2009) antara lain:
1. Metode filter Metode  Filter  adalah  memilih  atribut  yang relevan sebelum pindah ketahap pembelajaran  berikutnya,  atribut  yang dianggap  paling  penting  yang  dipilih  untuk pembelajar, sedangkan sisanya dikecualikan. 2. Metode wrapper Metode wrapper menilai sekelompok variable  dengan  menggunakan  klasifikasi yang sama atau algoritma regresi digunakan untuk  memprediksi  nilai  dari  variabel target.
3. Metode embedded
Untuk  metode embedded ,  proses  seleksi atribut terletak di dalam algoritma pembelajaran, sehingga pemilihan set optimal atribut  secara  langsung  dibuat  selama  fase generasi model.
Backward  elimination adalah  metode untuk  mengidentifikasi  fitur  dalam  kumpulan data  yang  sama  pentingnya,  dan  membuang semua  fitur  lain  seperti  informasi  yang  tidak relevan  dan  berlebihan,  kemudian  data  yang sudah  diolah  dengan backward  elimination diolah  kembali  dengan  menggunakan  metode neural network sampai didapatkan hasil berupa model  yang  digunakan  untuk  memprediksi beban listrik jangka pendek.
Berikut  langkah-langkah  dalam backward elimination :
1.  Mulailah  dengan  semua  prediktor  dalam model.
2.  Hapus  prediktor  dengan  p- value tertinggi atau lebih besar dari target.
3.  Perbaiki model dan ulangi langkah ke-2.
4.  Hentikan  ketika  semua  jika  p- value kurang dari target.

## 2.4. Kerangka Pemikiran
Observed Variables Observed Variables PROPOSED METHOD OBJECTIVES Model Accuracy MEASUREMENT Root Mean Square Error (RMSE) INDICATORS Hidden Layer Neuron Size Data set : Kemampuan beban sistem harian per-30 menit Feature Selction: Backward Elimination Prediction Algorithm: Neural Network dengan algoritma Backpropagation Training cycles Learning rate Momentum Gambar1 . KerangkaPemikiran
Pada gambar 1, menjelaskan kerangka pemikiran  pada  penelitian  ini,dari  data  set kemampuan beban sistem harian per-30  menit, digunakan feature selection ( backward elimination ), kemudian data diolah lagi dengan metode neural network dimana objek indikatornya adalah:
1. Training  cycle ,  fungsinya  adalah  untuk jaringan  dapat  melatih  data  secara  terus- menerus  hingga  semua  pola  dikenali dengan  benar  (Jong  Jek  Siang,  2009), besarnya training  cycle yaitu  mulai  dari  1 sampai takterhingga.
2. Learning  rate adalah  variabel  yang digunakan  oleh  algoritma  pembelajaran untuk menentukan bobot dari neuron . Nilai yang  besar  menyebabkan  pembelajaran lebih  cepat  tetapi  ada  osilasi  bobot, sedangkan  nilai  yang  kecil  menyebabkan pembelajaran  lebih  lambat.  Nilai learning rate harus berupa angka positif kurang dari
1.
3. Momentum adalah  melakukan  perubahan bobot  yang  didasarkan  atas  arah  gradient pola terakhir dan pola sebelumnya, penambahan momentum dimaksudkan untuk  menghindari  perubahan  bobot  yang mencolok  akibat  adanya  data  yang  sangat berbeda dengan yang lain ( outlier ). Apabila beberapa  data  terakhir  yang  diberikan memiliki  pola  serupa,  maka  perubahan bobot  dilakukan  secara  cepat.  Namun, apabila  data  terakhir  yang  dimasukan memiliki  pola  yang  berbeda  dengan  pola sebelumnya,  maka  perubahan  dilakukan secara  lambat  (Jong  Jek  Siang,  2009).
Learning  rate harus  berupa  angka  positif kurang dari 1.
4. Hidden Layer Hasil  teoritis  yang    didapat  menunjukan bahwa  jaringan  dengan  1 hidden  layer sudah  cukup  bagi Backpropagation untuk mengenali  pola  antara  masukan  dan  target dengan  tingkat  ketelitian  yang  ditentukan. Akan  tetapi  penambahan  jumlah  layar tersembunyi kadangkala membuat pelatihan lebih mudah (Jong Jek Siang, 2009).
Hasil akhir penelitian adalah didapatnya model akurasi  berupa RMSE ( Root  Mean  Square Error ).

## III. METODE PENELITIAN
Pada  persiapan  data  awal,  data  set  yang digunakan  adalah  data  kemampuan  beban sistem  harian  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].
3.1.  Metode Neural  Netwrok Berbasis
Backward Elimination (Usulan)
Kondisi stop yang ditemukan ? No More inputs in data set? Hitung output pada fase maju Error = Target - output Yes Propagasi error dengan fase mundur, modifikasi bobot dan bias , layer by layer Variabel input dan target didataset P-value > target ? Hapus P-value Yes Perbaiki model No Semua P-value < target ? No Data (FS) No Yes Start Stop Gambar 2.Metode Neural Netwrok Berbasis Backward Elimination (Usulan)
Gambar  2,  menggambarkan  metode  yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  yaitu neural network berbasis backward  elimination ,  pada neural network dengan algoritma
backpropagation yang  meliputi  3  fase  maju, fase mundur dan fase perbaikan bobot dan bias.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  eksperimen  dengan neural  network dengan indikator yang ada dan data set dengan varibel x1-x12 dan target sebagai label,sehingga  didapat  arsitektur  jaringan terbaik  yaitu  dengan RMSE yang  dihasilkan 0.035.

## Gambar 3. 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 menggunakan neural network berbasis backward elimination . Dalam pengujian dengan metode ini,  setiap  indikator yang ada juga diolah kembali untuk mendapatkan  hasil RMSE dengan  nilai terendah. Berikut hasil akhir yang didapat :
Gambar 4. Plot nilaibobotsetiapatributpada 1 hidden layer sizes 3
Pada  gambar  4  menunjukan,  atribut  yang dipakai  setelah neural  network berbasis backward  elimination di running dengan  1 hidden layer sizes 3 maka, atribut yang terdapat pengurangan  dimensi  yaitu  pada  X4,  X5,  X8, X9 dan X10 sehingga bobotnya adalah nol (0). Terakhir  adalah  implementasi  data  set  hasil Backward  Elimination kedalam  metode neural network ,  hal  ini  guna  mendapatkan  arsitektur jaringan  yang  terbaik.  Setelah  data  di running maka, telah didapatkan arsitektur jaringan yang terbaik  dari  hasil  eksperimen  adalah  sebagai berikut:

## Gambar 5. Arsitektur Jaringan yang didapat dari Hasil Eksperimen
Dengan parameter yang digunakan yaitu : Training cycles :100 Learning rate : 0.7 Momentum : 0.4 Jumlah Hidden layer : 1 Size hidden layer : 3
Berdasarkan  gambar  3,  model  yang  didapat adalah model dengan pola 9-4-1 dengan RMSE 0.018.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  ujicoba  dan  analisa peramalan  beban  listrik  menggunakan  metode neural  network berbasis backward  elimination dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian  dengan Neural Network yaitu dengan RMSE 0.035 dan hasil  pengujian  dengan  menggunakan Neural Network berbasis Backward Elimination
didapatkan RMSE terendah yaitu 0.018.
Dengan  demikian  dari  hasil  pengujian model  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa neural network berbasis Backward Elimination memberikan  pemecahan  untuk  prediksi  beban listrik  jangka  pendek  lebih  akurat  jika dibandingkan dengan Neural Network saja.

## DAFTAR PUSTAKA
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. Alfarez, K, Hesham&Nazeeruddin, Mohammad. (2002). Electric Load Forecasting:Literature Survey and Classification  Of  Metdods .  International journal of System Science. 1. 23-34. 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. 6. 190. Maimon,  Oded&Rokach,  Lior.(2010). Data Mining and Knowledge Discovey
Handbook . (2 nd ed). New York: Springer.
Marsudi,  Djiteng.  (2006).  Operasi  Sistem TenagaListrik. Yogyakarta: GrahaIlmu.
Myatt, Glenn J. (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  (3rd  ed.).  New York: McGraw-Hill.
Shukla, Anupam. Tiwari, Ritu. & Kala, Rahul. (2010). Real  Life  Application  of  Soft Computing. New  York:  Taylor  and  Francis Groups, LLC.
Vercelis, C. (2009). Business Intelligence Data Mining  And  Optimization  For  Decision
Making .  United  Kingdom  :  A  John  Wiley
And Sons. Ltd., Publication. Witten,  H,  Ian  &  Frank,  Eibe.  (2005). Data Mining  Practical  Machine  Learning  Tools and  Techniques .  (2 nd ed).  San  Francisco: Morgan Kaufmann.
Yuanning Liu. Gang Wang.Huiling  Chen. Hao Dong.Xiaodong Zhu. Sujing Wang. (2011). An  Improved  Particle  Swarm  Optimization for  Feature  Selection .  Journal  of  Bionic Engineering,8.191-2