http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3643

## PREDIKSI  PELANGGAN  LISTRIK  MENURUT  JENIS
PELANGGAN PADA PT. PLN (PERSERO) UP3 PEMATANG SIANTAR MENGGUNAKAN

## METODE BACKPROPAGATION
Rahmi Salis 1 , Dedi Suhendro 2*
1 Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Jl Jend. Sudirman Blok A No 1,2,3 Pematangsiantar 3 Prodi  Komputerisasi  Akuntansi,  STIKOM  Tunas  Bangsa  Jl  Jend.  Sudirman  Blok  A  No  1,2,3 Pematangsiantar
Riwayat artikel:
Received: 10 Oktober 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Prediksi, Pelanggan Listrik, Backpropagation .
Corespondent Email: dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak. PT. PLN (Persero) sebagai perusahaan BUMN di Indonesia yang bertugas  menyuplai  serta  mengatur  tenaga  listrik.  Sehingga  permintaan energi  listrik  tersebut  harus  diikuti  dengan  tersedianya  tenaga  listrik. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengimplementasikan metode  Backpropagation  dalam  memprediksi  pelanggan  listrik  menurut Jenis  menggunakan  software  Matlab.  Data  pelanggan  listrik  menurut  jenis pelanggan di UP3 Pematang Siantar, tahun 2018-2022, yang diperoleh dari PT.PLN (Persero) UP3 Pematang Siantar, Variabel input terdiri dari 5 jenis pelanggan  listrik  antara  lain:  Rumah  tangga  (X1),  Sosial  (X2),  Pemerintah (X3), Bisnis/Usaha (X4), Industri (X5).  Hasil pelatihan dan pengujian dari 5 model  JST  adalah  (4-25-1-1,  4-45-1-1,  4-75-1-1,  4-85-1-1,  4-100-1-1) diperoleh  model  arsitektur  terbaik  adalah  4-45-1-1  dengan  tingkat  akurasi 80%,  Epoch  sebesar  31,  MSE  Pengujian  0.0012840520,  MSE  Pelatihan 0.0009692780. Abstract. PT. PLN (Persero) as a state-owned company in Indonesia which is  tasked  with  supplying  and  managing  electricity.  So  the  demand  for electrical  energy  must  be  followed  by  the  availability  of  electrical  power.
Therefore,  this  research  aims  to  analyze  and  implement  the
Backpropagation  method  in  predicting  electricity  customers  according  to customer  type  using  Matlab  software.  The  research  data  used  is  electricity customer data according to customer type in UP3 Pematang Siantar, 2018- 2022,  obtained  from  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Pematang  Siantar.  The  input variable  consists  of  5  types  of  electricity  customers,  including:  Household (X1)  ,  Social  (X2),  Government  (X3),  Business/Enterprise  (X4),  Industry (X5). Based on the training and testing results of the 5 best ANN models are (4-25-1-1,  4-45-1-1,  4-75-1-1,  4-85-1-1,  4-100-1-  1)  The  best  architectural model  obtained  is  4-45-1-1  with  an  accuracy  level  of  80%,  Epoch  is  31, Testing MSE 0.00128405, Training MSE 0.00096928.

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan Listrik  Negara  atau  PLN merupakan sebuah BUMN yang mengurusi aspek  kelistrikan  di  Indonesia  mulai  dari pembangkitan, transmisi, distribusi, hingga penjualan  energi  listrik  ke  konsumen. Perusahaan  ini  pun  merupakan  satu satunya perusahaan milik pemerintah yang melayani  jasa  kelistrikan.  Perusahaan
penyedia  energi  listrik  perlu  melakukan proyeksi  konsumsi  energi  listrik  sampai periode tertentu, dengan begitu perusahaan penyedia  energi  listrik  dapat  membuat kebijakan  yang  lebih  baik  untuk  masa mendatang  [1].  PLN  sebagai  penyedia listrik  perlu  melakukan  prakiraan  agar seimbang  antara demand dan supply [2] . Peningkatan  konsumsi  listrik  mengalami
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
peningkatan  setiap  tahunnya  oleh  karena  itu harus  diimbangi  dengan  pemenuhan  energi listrik yang mencukupi [3].
Besarnya konsumsi listrik dari waktu ke waktu cenderung mengalami peningkatan  yang  besarnya  tidak  dapat ditentukan secara pasti [4], [5], [6], [7].
Ketidakpastian  itu  apabila  tidak diperkirakan akan menjadi masalah, karena kebutuhan listrik semakin bertambah tetapi penyediaan listrik kurang. Dengan Peningkatan  pelanggan  listrik  ini  terjadi karena  untuk  meningkatkan  perekonomian di  bidang  perumahan,  perusahaan,  sosial, budaya serta industri [8]
Permintaan  energi  listrik  tersebut harus  diikuti  dengan  tersedianya  tenaga listrik,  agar  tercapai  stabilitas  sistem tenaga  listrik  dan  mampu  memenuhi kebutuhan  para  pelanggan  listrik.  Itulah alasannya  pentingnya  sumber  listrik  untuk penyimpanan  tenaga  listrik  dalam  jumlah yang besar. Akibatnya akan ada permasalahan yang muncul dalam mengatasi  kebutuhan  daya  listrik  yang tidak  konstan  tiap  tahunnya,  bagaimana menghasilkan  daya  dengan  kualitas  baik pada  sistem  tenaga  listrik  agar  dapat memenuhi permintaan.
Ada  beberapa  penelitian  terdahulu yang terkait dengan kelistrikan, diantaranya penelitian [9] untuk memprediksi Indikator Terpenting
Perusahaan  Listrik  dengan  menggunakan metode Backpropagation , model arsitektur terbaik  pada  penelitian  ini  adalah  6-100- 75-1  dengan  tingkat  akurasi  83%.  Dan penelitian  [10]  adalah  dilakukan  untuk menentukan  model  terbaik  yang  tepat digunakan  untuk  memprediksi  jumlah peningkatan  pelanggan  PLN  di  Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation dengan  4  pengujian  model  arsitektur  yaitu 5-10-1, 5-25-1, 5-10- 25-1 dan 5-25-10-1.
Tabel  1.  Data  jumlah  pelanggan  menurut jenis pelanggan

## Sumber: PT. PLN (Persero) UP3 Pematang Siantar
Tabel  1  diatas  menunjukkan  bahwa jenis  pelanggan  rumah  tangga  (X1) mengalami kenaikan untuk setiap tahunnya yang  mana  pada  tahun  2018  sebanyak 97.730,  tahun  2019  menjadi  91.643,  tahun 2020  sebanyak  94.764,  tahun  2021 sebanyak  98.538  dan  pada  tahun  2022 sebanyak  101.545.  Jenis  pelanggan  sosial (X2)  pada  tahun  2018  sebanyak  1.518, pada  tahun  2019  sebanyak  1.406,  pada tahun  2020  sebanyak  1.438,  pada  tahun 2021 sebanyak 1.483 dan pada tahun 2022 sebanyak 1.525. Jenis pelanggan
pemerintah (X3) pada tahun 2018 sebanyak  974,  pada  tahun  2019  sebanyak
883,  pada  tahun  2020  sebanyak  891,  pada tahun 2021 sebanyak 928, pada tahun 2022 sebanyak 946. Jenis
pelanggan
Bisnis/usaha  (X4)  pada  tahun  2018 sebanyak 6.926, pada tahun 2019 sebanyak 6.291,  pada  tahun  2020  sebanyak  6.253, pada tahun 2021 sebanyak 6.359 dan pada tahun 2022 sebanyak 6.497. Jenis pelanggan  industri  (X5)  pada  tahun  2018 sebanyak  163,  pada  tahun  2019  sebanyak 142,  pada  tahun  2020  sebanyak  145,  pada tahun  2021  sebanyak  146  dan  pada  tahun 2022 sebanyak 143.
Berdasarkan permasalahan yang terjadi  dan  literatur  dari  penelitian- penelitian sebelumnya, maka perlu dilakukan penelitian ini untuk memprediksi  perkembangan  pelanggan listrik  menurut  jenis  pelanggan  pada  PT. PLN  UP3  Pematang  Siantar  pada  tahun yang akan datang.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kecerdasan  Buatan  (Artificial
Intelegence) Kecerdasan buatan ( Artificial
Intelligence )  merupakan  salah  satu  bagian dari  ilmu  komputer  yang  mempelajari bagaimana  membuat  mesin (komputer ) dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan sebaik manusia bahkan bisa lebih baik dari pada yang di lakukan manusia [11].
2.2. Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Artificial  Neural  Network (Jaringan
Syaraf  Tiruan)  adalah  model  non-linear yang  kompleks,  dibangun  dari  komponen yang  secara  individu  berperilaku  mirip dengan  model regresi. Jaringan  syaraf tiruan dapat divisualisasikan sebagai grafik, dan  beberapa  sub- grafik mungkin ada  perilaku  yang  sama  dengan  gerbang logika.  Meskipun  struktur  dari  jaringan saraf  secara eksplisit dirancang  terlebih dahulu,  pengolahan  bahwa  jaringan  tidak untuk  menghasilkan hipotesis (berbagai gerbang  logika  dan  pengolahan  lainnya terstruktur  dalam  jaringan)  berkembang selama  proses  pembelajaran.  Hal  ini memungkinkan neuron yang  membentuk jaringan akan digunakan sebagai pemecahan  masalah  dari  "program  itu sendiri" [12].
2.3. Algoritma Backpropagation Backpropagation merupakan  salah satu bagian dari Neural Network .
Backpropagation
merupakan metode pelatihan  terawasi  ( supervised  learning ), dalam  artian  mempunyai  target  yang  akan dicari.  ciri  dari Backpropagation adalah meminimalkan error pada  output  yang dihasilkan  oleh  jaringan.  dalam  metode backpropagation , biasanya digunakan jaringan multilayer .
Algoritma
pelatihan backpropagation atau ada yang menterjemahkannya  menjadi  propagasi balik,  pertama  kali  dirumuskan  oleh
Werbos  dan  dipopulerkan  oleh  Rumelhart dan  McClelland  untuk  dipakai  pada  JST, dan  selanjutnya  algoritma  ini  biasa disingkat  dengan  BP.  Algoritma  ini termasuk  metoda  pelatihan  supervised  dan didesain  untuk  operasi  pada  jaringan feed forward multi lapis.
Algoritma  ini  juga  banyak  dipakai pada  beberapa  aplikasi  pengaturan  karena proses pelatihannya didasarkan pada hubungan  yang  sederhana,  yaitu:  jika keluaran  memberikan  hasil  yang  salah, maka  bobot (weight) dikoreksi  supaya nilainya  dapat  diperkecil  dan  respon jaringan selanjutnya diharapkan akan lebih mendekati  keadaan  dengan  harga  yang benar. Backpropagation juga berkemampuan  untuk  memperbaiki  bobot- bobot pada lapisan tersembunyinya. Secara garis  besar  algoritma  ini  disebut  sebagai propagasi balik dikarenakan ketika jaringan  diberikan  pola  masukan  sebagai pola  pelatihan  maka  pola  tersebut  menuju ke  unit-unit  pada  lapisan  tersembunyi (hidden  layer) untuk  diteruskan  ke  unit- unit lapisan keluaran [13]. Kemudian unit- unit lapisan keluaran memberikan tanggapan  yang  disebut  dengan  keluaran jaringan. Saat keluaran jaringan tidak sama dengan  keluaran  yang  diharapkan  maka keluaran akan menyebar mundur ( backward )  pada  lapisan  tersembunyi diteruskan  ke  unit  pada  lapisan  masukan. Oleh karenanya maka mekanisme pelatihan tersebut
dinamakan
backpropagation atau propagasi balik.

## 3. METODE PENELITIAN
Neural  Network arsitektur  jaringan untuk  memodelkan  cara  kerja  sistem  saraf manusia  (otak)  dalam  melaksanakan  tugas tertentu  [14].  Metode  ini  menggunakan elemen  perhitungan non-linier dasar  atau neuron sebagai  jaringan  yang  saling berhubungan, sehingga menyerupai jaringan  saraf  manusia.  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  dalam  sistem  komputerisasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
sebagai pemroses informasi yang memiliki karater  mirip  dengan  jaringan  syaraf biologi  pada  saat  menangkap  informasi dari dunia luar dan JST berusaha membuat sebuah  model  sistem  komputasi  informasi yang dapat menirukan rangkaian cara kerja jaringan  syaraf  biologis [15], yang didasarkan atas asumsi sebagai berikut:
a. Proses  informasi  terjadi  pada  elemen sederhana yang disebut neuron
b. Sinyal  mengalir  pada  sel  saraf/ neuron pada sambungan penghubung.
c. Sambungan penghubung memiliki bobot  dan  bobot  ini  akan  digunakan untuk menggandakan/mengalikan sinyal yang dikirim.
d. Sel  saraf  akan  menerapkan  fungsi aktivasi terhadap sinyal hasil
penjumlahan  berbobot  yang  masuk kepadanya  untuk  menentukan  sinyal keluarannya.
Model  Struktur neuron Jaringan  saraf tiruan ada pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Model struktur JST Backpropagation adalah  algoritma pembelajaran  yang  terawasi  dan  paling banyak  digunakan,  dengan  lebih  dari  satu lapisan  ( multi  layer )  untuk  mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron  yang  ada  pada  lapisan tersembunyinya [16].
Metode  ini  merupakan  salah  satu metode yang sangat baik dalam menangani masalah  pengenalan  pola-pola  kompleks. Setiap  unit  yang  berada  di  lapisan input terhubung  dengan  setiap  unit  yang  ada  di lapisan  tersembunyi.  Setiap  unit  yang  ada
di  lapisan  tersembunyi  terhubung  dengan setiap unit yang ada di lapisan output . Backpropagation merupakan  model jaringan  saraf  tiruan  dengan  layar  jamak. Seperti  halnya  model  jaringan  saraf  tiruan lainnya, Mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali  pola  yang  digunakan  selama pelatihan serta kemampuan jaringan dalam memberi  respon  yang  benar  terhadap  pola masukan  yang  serupa  (tapi  tidak  sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel input untuk prediksi pelanggan listrik menurut jenis pelanggan : X1 = Rumah Tangga
X2 = Sosial X3 = Pemerintah
X4 = Bisnis/Usaha
X5 = Industri Variabel output adalah  penetapan  model arsitektur terbaik berupa prediksi pelanggan  listrik  menurut jenis  pelanggan.
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  didapat apabila  nilai error <=0.09  maka  memiliki nilai  1  (benar),  dan  apabila  memiliki  nilai >=0.05 memiliki nilai 0 atau bernilai salah. Data  Pelatihan (Training) pada penelitian  ini  jumlah  pelanggan  menurut jenis  pelanggan  pada  tahun  (2018-2021) dan  target  ditahun  (2021)  seperti  yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 2. Data Pelatihan
Sedangkan  data  Pengujian (Testing) data jumlah pelanggan menurut jenis
pelanggan  pada  tahun  (2019-2022)  dan target ditahun (2022) seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut :
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 3. Data Pengujian
Berdasarkan  tabel  jumlah  pelanggan menurut jenis pelanggan terdiri dari 4 input dan  1 output .  Model  arsitektur  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah adalah  4-25-1-1,  4-45-1-1,  4-75-1-1,  4-85- 1-1,  dan  4-100-1-1  dengan  bantuan software  Matlab dengan script kode  dan optimasi parameter seperti berikut:
>> net=newff(minmax(P),[hidden,targe],{'tan sig','logsig'},'traingd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 2500000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.1; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[])
>> PP=[input data pengujian] >> TT=[output pengujian] >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[])
Hasil  pelatihan  JST  model  4-45-1-1 menggunakan software matlab  dengan epochs 31,  MSE  pelatihan  0.0009692780 seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar berikut :
Gambar 2. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 4-45-1-1
Berikut  hasil  data  pelatihan  dan pengujian  untuk  model  JST  4-45-1-1 seperti pada tabel 4 dan 5 berikut:
Tabel 4. Hasil Pelatihan Model 4-45-1-1
Tabel 5. Hasil Pengujian Model 4-45-1-1
Berdasarkan  tabel  5,  tingkat  akurasi kebenaran pada pengujian model arsitektur 4-45-1-1 adalah 80% dengan MSE pengujian 0.0012840520.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah dilakukan  terhadap  prediksi  pelanggan listrik menurut jenis pelanggan menggunakan  algoritma Backpropagation , dapat disimpulkan bahwa:
1. Jaringan saraf tiruan dengan
menggunakan motode Backpropagation dapat  menggunakan software  Mabtab disimpulkan bahwa metode Backpropagation dapat dijadikan sebagai  metode  prediksi  yang  cukup efektif dalam  memprediksi  Pelanggan Listrik Menuurt Jenis Pelanggan.
2. Algoritma Backpropagation dapat
dilakukan  dengan  menggunakan  5
variabel,  yakni:  Rumah  Tangga  (X1), Sosial (X2), Pemerintah (X3),
Bisnis/Usaha (X4), Industri (X5).
Setelah  dilakukan  percobaan  dalam proses  pelatihan  dan  pengujian  dapat dihasilkan dari pemilihan model arsitektur terbaik adalah 4-45-1-1 dengan  tingkat  akurasi  80%, Epoch 31,
MSE  Pengujian  0.0012840520,  dan MSE Pelatihan 0.0009692780.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Kristianto,  S.  Handoko,  and  Karnoto, “Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Proyeksi Kebutuhan Energi Listrik Provinsi  D.I.Yogyakarta  Tahun  2016- 2025,” TRANSIENT  J.  Ilm.  Tek.  Elektro UNDIP , vol. 7, no. 2, pp. 1–7, 2018.
[2]  D. Setyowati and S. Sunardiyo, “Prakiraan  Kebutuhan  Energi  Listrik dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial Neural Network) Metode Backpropagation  Tahun  2020-2025,” J.
EECCIS  (Electrics,  Electron.  Commun. Control. Informatics, Syst. , vol. 14, no. 1, pp. 6–9, 2020.
[3]  Purwoharjono, “Penerapan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Prediksi Kebutuhan  Beban  Listrik,” ALINIER  J. Artif.  Intell.  Appl. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  46– 54, 2021.
[4]  S.  Sahrul,  P.  Purwoharjono,  and  R. Gianto,  “Peramalan  Kebutuhan  Energi Listrik Menggunakan Metode Gabungan,”
J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 11, no. 3, pp.
412–418, 2023.
[5]  F. Annasiyah and M. Prastuti, “Peramalan Konsumsi  Energi  Listrik  untuk  Sektor Industri di PT PLN (Persero) Area Gresik Menggunakan Metode Time Series Regression  dan  ARIMA,” J.  Sains  dan Seni ITS , vol. 12, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[6]  A.  Hasibuan  and  W.  V.  Siregar, “Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik Kota Subulussalam Sampai Tahun 2020
Menggunakan  Metode  Analisis  Regresi,” RELE  (Rekayasa  Elektr.  dan  Energi)    J. Tek.  Elektro ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  57–61, 2019.
[7]  P. Mangera, “Perkiraan Kebutuhan Energi Listrik  Jangka  Panjang  Pada  Pt.  Pln (Persero) Wilayah Papua Dan Papua Barat Area  Merauke  Dengan  Menggunakan Metode Regresi Linier,” Mustek Anim Ha , vol. 7, no. 3, pp. 247–256, 2018.
[8]  M.  B.  Fadillah,  D.  Y.  Sukma,  and Nurhalim, “Analisis Prakiraan Kebutuhan Energi  Listrik  Tahun  2015-2024  Wilayah Pln  Kota  Pekanbaru  dengan  Metode Gabungan,” J.  Mhs.  Jom  FTEKNIK ,  vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2015.
[9]  B.  Fachri,  A.  P.  Windarto,  and  I. Parinduri,  “Penerapan  Backpropagation dan  Analisis  Sensitivitas  pada  Prediksi Indikator  Terpenting Perusahaan  Listrik,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 202, 2019.
[10] M.  N.  H.  Siregar,  “Model  Arsitektur Artificial Neural Network pada Pelanggan Listrik  Negara  (PLN),” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol.
Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2018. [11] Q.  C.  Feng  and  X.  Wang,  “Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial
Intelligence)  Kepada  Para  Remaja,”
Procedia Comput. Sci. , vol. 166, pp. 310– 314, 2022.
[12] M. D. Yalidhan, “Implementasi Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Klik  -  Kumpul.  J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 169, 2018.
[13] B. A.  B.  Ii,  “Jbptunikompp-Gdl- Andriansya-19792-7-Babii--I,” pp. 4–25.
[14] Z.  Z.  R.  Permana,  S.  T.  Rasmana,  and  I. Puspasari, “Prediksi Jarak Bola pada Citra Kamera Katadioptrik menggunakan metode  Artifical  Neural  Network,”
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek.
Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  9,  no.  2, pp. 279–292, 2021.
[15] M.  Ulfa,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Prediksi  Kebutuhan  Alat  Lampu
Penerangan  Jalan  Umum  (LPJU)  dengan
Metode  Backpropagation,” J.  Abdi  Ilmu , vol. 14, no. 1, pp. 59–65, 2021. [16] N. Rahayu and H. Mustafidah,
“Perbandingan  Ketepatan  Pola  Data  pada
Jaringan  Backpropagation  Berdasarkan Metode Pembobotan
Random dan Nguyen Widrow,” Sainteks , vol. 19, no. 1, pp. 27–38, 2022.