## Peramalan Beban Listrik yang Tersambung pada Penyulang PT PLN (PERSERO) ULP Tanggul Tahun 2020-2024 Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Andi Wahyudi
andiwahyudi1704@gmail.com
Universitas Jember Moch. Gozali
gozali. te knik@un ej .ac.id
Universitas Jember
Guido Dias Kalandro
guidokalandro89@un ej .ac.id
Universitas Jember

## Abstrak
Peramalan  beban  listrik  yang  tersambung  pada  PT  PLN (Persero)  ULP  Tanggul  menggunakan  data  beban  bulanan  5 tahun  kebelakang  yaitu  tahun  2015-2019  untuk  meramalkan beban  listrik  pada  tahun  2020-2024.  Metode  yang  digunakan pada  penelitian  peramalan  beban  listrik  ini  adalah  metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang dirancang menggunakan  software  MatLab  R2016b.  Data  beban  listrik tahun  2015-2019  dibagi  menjadi  2  yaitu  sebagai  data training dan data testing. Training data dilakukan dengan  menggunakan 8  jenis  fungsi  keanggotaan  yaitu triangular (trimf), trapezoidal (trapmf), generalized-bell (gbellmf), Gaussian (gaussmf),
Gaussian  2 (gauss2mf), different  between  of  two  sigmoidal (dsigmf), pi-shape (pimf)  dan product  of  two  sigmoidal (psigmf). Dari  semua  percobaan training menggunakan  8  jenis  fungsi keanggotaan, 6 variasi jumlah  fungsi keanggotaan,  2 tipe output fungsi  keanggotaan  dan  6  variasi  jumlah epoch menghasilkan error paling  kecil  dan  dikatakan  struktur  jaringan  ANFIS terbaik  hasil training ketika  menggunakan  fungsi  keanggotaan triangular, 3  jumlah  fungsi  keanggotaan,  tipe output  linear ,  dan 2500 jumlah epoch yaitu sebesar 2,6544E-07. Testing peramalan tahun  2018  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  0,0000103988%, sedangkan  testing  peramalan  tahun  2019  menghasilkan  nilai MAPE  sebesar  0,0000158672%.  Dari  nilai  MAPE  hasil testing tahun 2018 dan tahun 2019 dapat diketahui  bahwa  nilai MAPE kurang  dari  10%  sehingga dapat  dikatakan  kemampuan prediksi sangat baik.
Kata Kunci —ANFIS, MAPE, Peramalan beban listrik.

## Abstract
Forecasting  the  electricity  load  connected  to  PT  PLN  (Persero) ULP Tanggul uses data load for the past 5 years in 2015-2019 to predict the connected load in 2020-2024. The method used in this load forecasting research is the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System  (ANFIS)  method  designed  using  MatLab  R2016b software. electricity load data in 2015-2019 is divided into 2 (two), which are training data and testing data. Data training is carried out  using  8  types  of  membership  function  namely  triangular (trimf), trapzoidal (trapmf), generalized-bell (gbellmf), Gaussian (gaussmf),  Gaussian  2  (gauss2mf),  different  between  of  two
sigmoidal (dsigmf), pi-shape (pimf) and product of two sigmoidal (psigmf).  From  all  the  training  trials  using  8  types  of membership  functions,  6  variations  in  the  number  of membership  function,  2  types  of  membership  function  outputs and 6 variations in the  number of epochs produced the smallest error and said the best ANFIS network structure training result when  using  triangular  membership  function,  3  number  of membership  functions,  type  linear  output,  and  2500  number  of epoch  which  is  equal  yo  2,6544E-07.  Forecasting  testing  in  2018 produces a MAPE presentage of 0,0000103988%, while the 2019 Forecasting testing generates MAPE presentage is 0,0000158672%.  From  the  MAPE  value  of  the  2018  and  2019 load  forecasting  testing  result,  it  can  be  seen  that  the  MAPE result is less then 10% so, it can be said that predictive ability is very good.
Keywords — ANFIS, MAPE, Electricity load forecasting.

## I. PENDAHULUAN
Kebutuhan  energi  listrik  di  Jember  tiap  tahun  semakin perkembangan  ya mengalami Jember meningkat. sangat ng pesat  dalam  segi  pembangunan  ,instansi  pendidikan  yang semakin maju dan segi perekonomian dengan berkembangnya perindustrian  yang  tentunya  juga  membutuhkan  pasokan energi  listrik  yang  besar  pula.  Seperti  salah  satu  daerah  yang terdapat di kabupaten Jember yaitu Tanggul, dimana di daerah tersebut  terdapat  industri  yang  cukup  besar  yaitu  pabrik  gula Semboro, Oleh karena itu perlunya dilakukan prakiraan beban listrik  yang  tersambung  pada  penyulang  ULP  Tanggul  dalam jangka  waktu  yang  panjang.  Upaya  peramalan  atau  prakiraan tersebut  guna  membantu  pihak  penyalur  energi  listrik  dalam merancang  perencanaan  pendistribusian  listrik  kedepannya. Untuk  mengetahui  beban  yang  tersambung  pada  masa  yang akan  datang  dalam  jangka  waktu  panjang,  perusahaan  listrik negara  melakukan  prakiraan  beban  pada  jangka  waktu  diatas satu  tahun.  Hal  ini  digunakan  untuk  menentukan  kapasitas sistem pembangkit, transmisi dan distribusi. Apabila prakiraan yang  diperoleh  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapakan,  maka hal ini dapat dioptimalkan.
Beberapa studi telah dilakukan dengan meneliti tentang peramalan beban puncak antara lain dalam prakiraan beban jangka panjang menggunakan metode time series model dekomposisi, peramalan beban jangka pendek menggunakan metode ANFIS. Seperti Pada penelitian yang dilakukan Anshar Affandy pada tahun 2012 yang berjudul ”Prakiraan Daya Beban Listrik yang Tersambung Pada Gardu Induk Sengkaling Tahun 2012-2021 Menggunakan Metode Time Series Model Dekomposisi”. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data-data historis pada GI Sengkaling dimana data tersebut diolah dengan perhitungan manual menggunakan model dekomposisi dengan 4 komponen pendekatan yaitu trend , siklus, musiman dan random.
menggunakan
penelitian  lainnya  yang banyak Pada metode adaptive  neuro  fuzzy  inference  system ,  hanya dilakukan  dengan  memprediksi  beban  jangka  pendek.  Salah satu  penelitian  yang  menggunakan  ANFIS  yaitu  seperti  yang berjudul tahun  2019  yang dkk  pada dilakukan Khasanah Pendek Jangka Listrik Beban “Analisis  Peramalan Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. Penelitian ini hanya meramalkan beban puncak dalam satu bulan dari tanggal 1 sampai dengan 28 September, dan data yang digunakan yaitu data beban listrik per setengah jam dari bulan Februari sampai dengan September 2018. Oleh karena itu, pada penelitian ini membahas peramalan beban listrik yang tersambung pada ULP Tanggul pada tahun 2020 sampai dengan 2024. Penelitian ini menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System dengan menggunakan data time series ( runtun waktu ). Digunakan metode ANFIS karena mengacu pada jurnal-jurnal penelitian sebelumnya dengan metode lain, dibanding dengan metode lain hasil peramalan dengan metode ANFIS lebih akurat.

## II. METODELOGI PENELITIAN
Peramalan beban pada penelitian ini menggunakan metode inference  system neuro  fuzzy adaptive untuk dimana melakukan  peramalan  tersebut  menggunakan  data  beban historis  dari  tahun  2015-2019  yang  diperoleh  dari  PT  PLN (Persero)  UP3  Jember,  untuk  memudahkan  dalam  proses pengolahan  data  maka  data-data  nantinya  dinormalisasi
maka terlebih dahulu,  setelah  didapatkan  data  normalisasi data- data yaitu data dua menjadi data  selanjutnya  dibagi
training dan data testing.
Kemudian  sebelum  dilakukan  peramalan  beban,  perlu dilakukan  pelatihan  jaringan  menggunakan  data-data  historis. Pelatihan  jaringan  ini  dilakukan  dengan  mencari  nilai  RMSE ( Root Mean  Squared  Error tersebut  merupakan RMSE ). metode  prakiraan  alternatif  untuk  mengevaluasi  teknik peramalan  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi hasil  suatu  model  prakiraan.  Pelatihan  jaringan  bertujuan untuk  mengetahui  struktur  jaringan  yang  paling  optimal  atau yang  menghasilkan  nilai error terkecil,  struktur  jaringan dengan  nilai error terkecil  yang  nantinya  digunakan  untuk peramalan  beban.  Pelatihan  jaringan  tersebut  dilakukan dengan  cara  menyeleksi  fungsi  keanggotaan,  setelah didapatkan fungsi keanggotaan terbaik selanjutnya menyeleksi jumlah  fungsi keanggotaan dengan  mencoba  beberapa variasi
jumlah  fungsi  keanggotaan,  setelah  didapatkan  jumlah  fungsi keanggotaan  terbaik,  selanjutnya  menyeleksi  tipe output fungsi keanggotaan apakah  lebih  baik  menggunakan constant atau  linier,  dan  langkah  yang  terakhir  yaitu  seleksi  jumlah epoch dengan mencoba beberapa variasi jumlah epoch.
Setelah  semua  tahapan  pelatihan  jaringan  dilakukan  dan memperoleh  struktur  jaringan  paling  optimal  maka  struktur jaringan  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  peramalan beban yang tersambung pada penyulang Tanggul tahun 2020- 2024.
Mulai Penyusunan data Normalisasi data Klasifikasi data training dan testing

## Inisialisasi FIS
(Fuzzifikasi, Inferensi, Defuzzifikasi)
Pelatihan Jaringan Evaluasi FIS Error sesuai target ? Peramalan Beban Ya Selesai Kesimpulan Tidak Analisis Data Input Data beban listrik
Gbr 1. Flowchart Peramalan Beban Dengan Metode ANFIS

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  membahas  mengenai  data-data  hasil peramalan beban listrik pada PT PLN (Persero) ULP Tanggul dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).   Data-data  yang  akan  dibahas  meliputi  data error training beban dengan perhitungan Root Mean Squared Error (RMSE). Training data  tersebut  menggunakan  8  jenis member  function ,  beberapa  variasi  jumlah member  function dan  beberapa  variasi  jumlah epoch ,  dimana  hal  tersebut dilakukan  untuk  menghasilkan  struktur  jaringan  ANFIS dengan nilai error terkecil. Jaringan ANFIS dengan nilai error terkecil  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  testing  data dan peramalan data beban tahun 2020-2024.
Selain  pembahasan  mengenai  data training beban akan  dibahas  juga  mengenai  data-data  hasil testing . Testing data  dilakukan  untuk  mengetahui  performansi  struktur jaringan  ANFIS  yang  sudah  dilatih. Testing beban  meliputi data  beban  tahun  2018  dan  2019.  Dari  hasil testing beban tersebut akan dianalisis perbandingan antara data aktual beban tahun  2018  dan  2019  dengan  data  beban  hasil  peramalan menggunakan metode ANFIS.

## A. Training Jaringan ANFIS
Sebagai pada dijelaskan mana  yang  sudah sebelumnya, pelatihan  atau training data  dilakukan  untuk  menemukan struktur jaringan ANFIS yang menghasilkan nilai error paling kecil.  Parameter  yang  digunakan  pada  pelatihan  jaringan ANFIS  adalah Root  Mean  Squared  Error (RMSE).  Pelatihan ini dilakukan dengan mecoba 8 jenis member function dengan beberapa  variasi  jumlah member  function dan epoch .  Berikut merupakan hasil error menggunakan parameter RMSE dari 8 jenis member function .
TABEL I E RROR TERKECIL DARI 8 JENIS FUNGSI KEANGGOTAAN MF Jumlah MF Type Output MF Epoch Error Trimf 3 Linear 2500 2,65E-07 Trapmf 6 Linear 100 3,53E-07 Gbellmf 5 Linear 500 3,23E-07 Gaussmf 6 Linear 500 3,16E-07 Gauss2mf 5 Linear 500 3,24E-07 Dsigmf 5 Linear 500 3,16E-07 Pimf 6 Linear 500 3,19E-07 psigmf 5 Linear 100 3,16E-07 Dari hasil tabel error diatas  diketahu fungsi bahwa i menghasilkan yang keanggotaan
error
kecil paling dibandingkan  dengan  fungsi  keanggotaan  lainnya  adalah fungsi  keanggotaan triangle (trimf).  Maka  struktur  jaringan terbaik  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian  dan  peramalan beban  adalah  struktur  jaringan  dengan  fungsi  keanggotaan triangle (trimf)  dengan  3  jumlah  fungsi  keanggotaan  dan epoch sebanyak 2500 yaitu dengan error sebesar 2,65E-07.
Untuk  struktur  jaringan  ANFIS  yang  dihasilkan  dari pelatihan  terbaik  yaitu  dengan  fungsi  keanggotaan triangle menggunakan  3  jumlah  fungsi  keanggotaan  dan epoch sebanyak 2500 yang akan digunakan pada pengujian data dan
peramalan  data  beban  tahun  2020  sampai  dengan tahun  2024 dapat dilihat pada gambar berikut.
Gbr 2. Struktur Jaringan ANFIS Terbaik

## B. Testing Peramalan Tahun 2018
Pengujian  peramalan  data  beban  listrik  menggunakan metode adaptive  neuro  fuzzy  inference  system dengan  data beban  sejak  bulan  Januari  tahun  2015  sampai  dengan  bulan Desember  tahun  2019.  Pengujian  data  beban  tahun  2018 menggunakan 3 tahun data beban historis untuk data masukan, dimana  untuk  pengujian  peramalan  data  beban  tahun  2018 digunakan input dari bulan Januari 2015 sampai dengan bulan Desember 2017.
TABEL II P ERBANDINGAN DATA AKTUAL DAN PERAMALAN TAHUN 2018 MENGGUNAKAN ANFIS
Bulan Data 2018 Aktual (Amp) Peramalan (Amp) Error % MAPE % Januari 401 400,99991625 0,0000208 0,0000103 Februari 422 421,99994761 0,0000124 Maret 394 394,00001685 0,0000042 April 354 353,99992412 0,0000214 Mei 388 387,99997492 0,0000064 Juni 371 371,00000050 0,0000001 Juli 384 383,99995193 0,0000125 Agustus 387 386,99998767 0,0000031 September 307 307,00000026 0,0000001 Oktober 318 317,99999651 0,0000010 November 415 414,99989704 0,0000248 Desember 361 360,99993690 0,0000174 0,0001247
Dari  tabel  diatas  dapat  diketahui  besarnya  error  persen  dan
Nilai nilai  MAPE pengujian  peramalan  tahun  2018. error peramalan  tahun  2018  tidak persen  dan  MAPE  pengujian melebihi  10%,  nilai  MAPE  yang  dihasilkan  sebesar 0,0000103988% sehingga dapat dikatakan bahwa nilai MAPE sangat  baik.  Berikut  gambar  grafik  perbandingan  data  aktual tahun  2018  dengan  data  peramalan  menggunakan  metode ANFIS.

## C. Peramalan Tahun 2019
Untuk  pengujian  peramalan  beban  tahun  2019  digunakan input  dari  bulan  Januari  tahun  2016  sampai  dengan  bulan Desember tahun 2018.
TABEL III
P ERBANDINGAN DATA AKTUAL DAN PERAMALAN TAHUN 2018
MENGGUNAKAN ANFIS Bulan Data Tahun 2019 Aktual (Amp) Peramalan (Amp) Error % MAPE% Januari 425 424,99993818 0,0000145 0,000015
Februari 462 461,99990821 0,0000198 Maret 437 436,99997318 0,0000061 April 405 404,99988761 0,0000277 Mei 411 410,99990984 0,0000219 Juni 423 422,99990984 0,0000213 Juli 436 435,99995805 0,0000096 Agustus 423 422,99995828 0,0000098 September 408 407,99987884 0,0000296 Oktober 400 399,99999744 0,0000006 November 472 471,99987686 0,0000260 Desember 446 445,99998687 0,0000029 0,0001904
Dari tabel diatas dapat dianalisis bahwa nilai error persen dan nilai  MAPE  dari  pengujian  peramalan  tahun  2019 menggunakan  metode adaptive  neuro  fuzzy  inference  system juga  tidak  melebihi  10%  yaitu  nilai  MAPE  yang  dihasilkan sebesar  0,0000158672%,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa nilai MAPE sangat baik. Berikut gambar grafik perbandingan data  aktual  tahun  2019  dengan  data  peramalan  menggunakan metode ANFIS.

## D. Peramalan Beban Listrik Tahun 2020-2024
Dari  pengujian  peramalan  beban  tahun  2018  dan  2019 terbukti  bahwa  struktur  jaringan  hasil  pelatihan  data menghasilkan error MAPE  yang  sangat  baik  yaitu  dibawah 10%.
Pada peramalan tahun 2020 sampai dengan 2024 langkah- langkah  yang  dilakukan  hampir  sama  dengan  pengujian peramalan  tahun  2018  dan  tahun  2019.  Peramalan  beban tahun  2020  sampai  dengan  2024  juga  menggunakan  3  tahun data sebagai input namun tanpa target data. Untuk peramalan tahun 2020 data beban yang digunakan sebagai input 1 adalah data beban tahun 2017, input 2 adalah data beban tahun 2018 dan input 3  adalah  data  beban  tahun  2019.  Dari  ketiga input tersebut akan menghasilkan data beban peramalan tahun 2020. Hasil  data  peramalan  tahun  2020  tersebut  nantinya  akan digabung  dengan  data-data  beban  tahun  2015  sampai  dengan 2019, kemudian data-data tersebut akan dinormalisasi kembali dan  nantinya  data  beban  tahun  2020  akan  menjadi  data input peramalan beban tahun 2021.
Selanjutnya, untuk peramalan beban tahun 2021 yang digunakan  sebagai input 1  adalah  data  beban  tahun  2018, input 2 adalah data beban tahun 2019 dan input 3 adalah data 2020  hasil peramalan  menggunakan  ANFIS. beban tahun Sama  seperti  halnya  data  beban  tahun  2020,  setelah  data peramalan  beban  tahun  2021  didapatkan  data  tersebut  akan digabung  dengan  data  beban  pada  tahun-tahun  sebelumnya, dan dilakukan normalisasi data kembali. Data hasil peramalan beban  tahun  2021  tersebut  nantinya  menjadi  data input peramalan  beban  tahun  2022.  Kemudian  untuk  peramalan beban tahun 2022 yang digunakan sebagai input 1 adalah data beban tahun 2019, input 2 adalah data beban tahun 2020 dan input 3  adalah  data  beban  hasil  peramalan  tahun  2021.  Hasil peramalan beban tahun 2022 nantinya juga akan menjadi data input untuk peramalan tahun selanjutnya, hal  ini  juga berlaku untuk  peramalan  tahun  2023  dan  2024.  Data input yang digunakan  juga  data  beban  3  tahun  sebelumnya,  untuk peramalan  beban tahun 2023  yang digunakan sebagai input 1 adalah data beban tahun 2020, input 2 adalah data beban tahun 2021  dan input 3  adalah  data  beban  tahun  2022.  Untuk peramalan tahun 2024 yang digunakan sebagai input 1 adalah data beban tahun 2021, input 2 adalah data beban tahun 2022 dan input 3 adalah data beban tahun 2023.
Data  beban  tahun  2020  sampai  dengan  2024 menggunaka  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) dapat dilihat pada tabel  dibawah ini.
TABEL IV HASIL PERAMALAN BEBAN LISTRIK TAHUN 2020 Tahun Bulan Hasil Peramalan Beban ANFIS (Amp) Jumlah (Amp)
2020 Januari 394,43053922 4.982,50537315
Februari 535,66077382 Maret 353,06132769 April 426,03307807 Mei 484,99337292 Juni 430,56372044 Juli 489,22870579 Agustus 333,56384738 September 439,77865033 Oktober 409,51229391 November 278,73629612 TABEL V
HASIL PERAMALAN BEBAN LISTRIK TAHUN 2021 Tahun Bulan Hasil Peramalan Beban ANFIS (Amp) Jumlah (Amp)
2021 Januari 446,17644384 4.869,39294981
Februari 407,19853497 Maret 407,19853497 April 365,17956686 Mei 504,73664561 Juni 452,59588308 Juli 550,20056828 Agustus 407,19853497 September 268,36376274 Oktober 317,79036345 November 407,19853497
TABEL VI HASIL PERAMALAN BEBAN LISTRIK TAHUN 2022 Tahun Bulan Hasil Peramalan Beban ANFIS (Amp) Jumlah (Amp)
2022 Januari 268,36376274 4.490,32368779
Februari 409,28216551 Maret 409,28216551 April 404,63743663 Mei 373,80425245 Juni 372,89121321 Juli 414,60580521 Agustus 409,28216551 September 319,31247346 Oktober 358,91480929 November 409,28216551 TABEL VII
HASIL PERAMALAN BEBAN LISTRIK TAHUN 2023 Tahun Bulan Hasil Peramalan Beban ANFIS (Amp) Jumlah (Amp)
2023 Januari 319,40221153 4.006,39312016
Februari 341,48478397 Maret 341,48478397 April 388,60588066 Mei 280,98184765 Juni 447,29818960 Juli 282,24636379 Agustus 341,48478397 September 345,63169893 Oktober 279,80149647 November 341,48478397 TABEL VIII HASIL PERAMALAN BEBAN LISTRIK TAHUN 2024 Tahun Bulan Hasil Peramalan Beban ANFIS (Amp) Jumlah (Amp)
2024 Januari 335,76064009 4.179,91773412 Februari
430,38075650 Maret 430,38075650 April 370,09921496 Mei 268,36376274 Juni 365,94545166 Juli 268,36376274 Agustus 430,38075650 September 268,36376274 Oktober 284,91485081 November 430,38075650
Pada tabel IV sampai dengan tabel VIII diatas dapat dilihat hasil  dari  peramalan  beban  tahun  2020  sampai  dengan  tahun 2024 setiap bulannya tidak selalu mengalami kenaikan beban. Peramalan beban yang dihasilkan kadang mengalami kenaikan dan  kadang  mengalami  penurunan  beban  setiap  bulannya. Selanjutnya  Pada  grafik  berikut  juga  dapat  dilihat  akumulasi jumlah beban setiap tahunnya dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2024.

## Gbr 3. Grafik Jumlah Beban Listrik Per Tahun
Dari  data  aktual  yang  diperoleh  dari  PT  PLN  (Persero) UP3  Jember  data  beban  selalu  mengalami  pertumbahan  dari tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2019.  Pada  tahun  2019 jumlah beban listrik yang tersambung pada PT PLN (Persero) ULP Tanggul sebesar 5148 Amp, namun dari hasil peramalan beban  menggunakan  metode  ANFIS  pada tahun  2020  jumlah beban  yang  tersambung  sebesar  4982,5053715  Amp  yang berarti jumlah beban penuruan sebesar 3,2147%.
Selanjutnya  data  beban  hasil  peramalan  pada  tahun  2021 yaitu sebesar 4869,39294981 Amp. Jumlah beban pada tahun 2021  kembali  mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan jumlah  beban  pada  tahun  2020.  Jumlah  beban  yang tersambung  pada  tahun  2021  mengalami  penurunan  sebesar 2,2701%.  Pada  tahun  2022  data  beban  hasil  peramalan  yaitu sebesar  4490,32368779  Amp.  Jumlah  data  tersebut  kembali
dengan  jumlah  data mengalami penurunan  dibandingkan
tahun  sebelumnya.  Jumlah pada tersambung yang beban beban  yang  tersambung  pada  tahun  2022  mengalami penurunan sebesar 7,7847%. Kemudian pada tahun 2023 data beban  hasil  peramalan  yaitu  sebesar  4006,39312016  Amp. Sama  halnya  dengan  tahun  sebelumnya,  jumlah  tersebut kembali  mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan  jumlah beban  tahun  sebelumnya.  Jumlah  beban  yang  tersambung pada  tahun  2023  mengalami  penurunan  sebesar  10,7771%. Sedangkan  untuk  hasil  peramalan  beban  tahun  2024  yaitu sebesar 4179,91773412 Amp. Jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya  jumlah  tersebut  mengalami  kenaikan  beban. Jumlah  beban  yang  tersambung  pada  tahun  2024  mengalami kenaikan beban sebesar 4,3311%.

## E. Analisis Kapasitas Penyulang
Untuk  jumlah  arus setting penyulang  yang  tersedia  pada ULP  Tanggul  saat  ini  adalah  1760  Amp.  Pembebanan  listrik pada  penyulang  jika  terlalu  tinggi  atau  melebihi  dari  jumlah arus  setting  yang  tersedia  maka  harus  dilakukan  pemindahan beban  atau  pembagian  beban  listrik  ke  penyulang  yang pembebanannya rendah.
Berdasarkan  data  beban  hasil  peramalan  menggunakan metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)
bahwa dapat dikatakan pemindahan dilakukan perlu tidak lain penyulang ke listrik beban pembagian atau beban
dikarenakan  pembebanan  pada  penyulang  PT  PLN  (Persero) ULP  Tanggul  tidak  ada  yang  melebihi  jumlah  arus setting penyulang.  Dan  jika  dilihat  dari  data  hasil  peramalan  beban 5  tahun  kedepan  jumlah  beban listrik kemungkinan  untuk yang  tersambung  pada  transformator  tidak  mengalami overload atau tidak melebihi 60% dari kapasitas transformator sehingga  tidak  perlu  dilakukan  penambahan  kapasitas transformator pada GI Tanggul.

## IV. KESIMPULAN
Dari analisis pengujian peramalan beban yang tersambung pada  PT  PLN  (Persero)  ULP  Jember  didapatkan  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dapat  diketahui  dari  tabel  II  dan  III  hasil  pengujian
PLN PT yang  tersambung  pada beban peramalan (Persero)  ULP  Tanggul  tahun  2018  dan  2019 menghasilkan nilai error MAPE yang sangat kecil, pada tahun  2018  menghasilkan error MAPE  sebesar 0,0000103988% dan pada tahun 2019 menghasilkan nilai error MAPE  sebesar  0,0000158672%.  Nilai error MAPE  tersebut  <10%  sehingga  dapat  dikatakan  sangat baik.
2. Dari  tabel  IV  sampai  dengan  tabel  VIII  dapat  diketahui bahwa  beban  hasil  peramalan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  tahun 2020  sampai  dengan  2024  tidak  selalu  mengalami 2020 tahun Buktinya  pada peningkatan beban. mengalami  penurunan  beban  sebesar  3,2147%,  pada tahun 2021 kembali mengalami penurunan beban sebesar 2,2701%,  pada  tahun  2022  juga  mengalami  penuruan beban  sebesar  7,7847%,  dan  pada  tahun  2023  juga kembali  mengalami  penuruna  beban  sebesar  10,7771%, sedangkan pada tahun 2024 beban mengalami peningkatan sebesar 4,3311%.
3. Dari  data-data  beban  peramalan  tahun  2020-2024 menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference
System (ANFIS)  dapat  diketahui  bahwa  beban  yang tersambung  pada  bulan  Januari  tahun  2020  sampai dengan  bulan  Desember  tahun  2024  tidak  ada  yang melebihi jumlah arus setting dari kelima penyulang pada PT PLN (Persero) ULP Tanggul yang tersedia. Sehingga tidak perlu dilakukan pemindahan beban atau pembagian beban listrik ke penyulang lain.
R EFERENSI
[1] Ahmad  Ardiansyah,  E.  (2017). Aplikasi  Peramalan  Kebutuhan  Beban Listrik  Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) .
[2]
Yang Listrik Beban Prakiraan  Daya (2012). Anshar  Affandy. Pad Tersambung 2012 Tahun a  Gardu  Induk  Sengkaling -  2021
Menggunakan  Metode  Time  Series  Dengan  Model  Dekomposisi. Prakiraan  Daya  Beban  Listrik  Yang  Tersambung  Pada  Gardu  Induk Sengkaling  Tahun  2012-  2021  Menggunakan  Metode  Time  Series Dengan Model Dekomposisi .
[3] Ikhtari  Khaimi.  (2010). Peramalan  Beban  Listrik  Jangka  Pendek Dengan Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis)  (Studi  Kasus:  PT.  PLN  (Persero)  Sektor  Pembangkit Pekanbaru) . Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
[4] Khasanah,  U.,  Novitasari,  D.  C.  R.,  Utami,  W.  D.,  &  Intan,  P.  K. (2019). Analisis Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Studi Kasus  :  Pt.  Pln  (Persero)  Area  Pengaturan  Distribusi  Jawa  Timur). Math Vision , 01 (01), 17–24.
[5] Fuzzy  Inference  System Lutfi  Salisa  Setiawati.  (2016).  Penerapan Takagi-Sugeno-Kang  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi. Penerapan  Fuzzy  Inference  System  Takagi-Sugeno-Kang  Pada  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi .
[6] Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral. (2016). Keputusan Menteri Energi Dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia . [7] (1997). X.
Wang,  L.
Control and Systems Fuzzy in Course A
(Internatio). [8] Nugroho.  (2017). Wisnu  Sri Mengenal  Sistem  Tenaga  Listrik .  11
November. https://catatanwsn.wordpress.com/2017/11/11/mengenal- sistem-tenaga-listrik/
[9] Via  Andhiae.  (2019). Cara  Menghitung  Root  Mean  Squared  Error (RMSE) dengan Excel . 22 Oktober.
https://aindhae.blogspot.com/2019/10/cara-menghitung-root-mean- squared-error.html#:~:text=Root  Mean  Squared  Error  (RMSE) merupakan salah satu cara untuk,-rata)%2C lalu diakarkan.