## Analisa Perbandingan Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek antara Metode Backpropagation Neural Network dengan Metode Regresi Linier

## Fakhruddin Rafi Rizqulloh
fakhruddinrr@gmail.com
Universitas Jember Suprihadi Prasetyono suprihadi.teknik@unej.ac.id Universitas Jember Widya Cahyadi

## cahyadi@unej.ac.id
Universitas Jember
Abstrak
Peningkatan  pada  jumlah  populasi  serta  berbagai  macam aktivitas  manusia  di  dunia,  ini  memungkinkan  adanya perubahan  pada  peningkatan  kebutuhan  tenaga  listrik  dengan permintaan  yang  tidak  sama  dalam  setiap  waktunya. Berdasarkan i uraian i tersebut, i penelitian i ini  akan  membuat penelitian  yang  berjudul  “Analisis i Perbandingan  Peramalan Beban
listrik i Jangka i Pendek Antara Metode
Backpropagation i Neural  Network  Dengan  Metode i Regresi Linear”.  Penggunaan  metode  backpropagation i neural  network dan  metode  regresi  linear  dengan  harapan  meningkatkan i akurasi  dari  sistem  peramalan  beban  listrik.  Hasil  peramalan beban  listrik  menggunakan  metode  backpropagation  neural network  didapatkan  nilai  error  terkecil  sebesar  -0.022554% dengan  nilai  MSE  isebesar  0.0249909% i dan  hasil  peramalan beban  listrik  menggunakan  metode  regresi  linear  didapatkan nilai  error  terkecil  sebesar  -0.179%  dengan  nilai  MSE  sebesar 3.118%.
Kata  Kunci —    Peramalan  Beban,  Backpropagation  Neural Network, Traincgb, Regresi Linear.
Abstract
The  increase  in  the  number  of  population  and  various  kinds  of human activities in the world, this allows a change in the increase in electricity demand with unequal demand at any time. Based on this  description,  this  research  will  create  a  study  entitled "Comparison  Analysis  of  Short-Term  Electricity  Forecasting Between  the  Backpropagation  Neural  Network  Method  and  the Linear Regression Method". The use of backpropagation neural network  and  linear  regression  methods  is  expected  to  improve the accuracy of the electrical load forecasting system. The results of  electricity  load  forecasting  using  the  backpropagation  neural network method obtained the smallest error value of -0.022554% with  an  MSE  value  of  0.0249909%  and  the  result  of  electricity load forecasting using the linear regression method obtained the smallest error value of -0.179% with an MSE value of 3.118%
Keywords —
Neural Load  Forecasting, Backpropagation Network, Traincgb, Linear Regression

## I. PENDAHULUAN
Tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam jumlah yang besar. Penyesuaian atau kontrol antara produksi dan kebutuhan listrik
sangat diperlukan karena jumlah konsumen yang banyak akan mempengaruhi  karakteristik  beban  puncak  yang  berbeda-beda di  setiap  harinya.  Metode  yang  tepat  untuk  memperkirakan kebutuhan beban listrik di masa yang akan datang yaitu dengan melakukan  peramalan  beban  listrik.  Beban  yang  diramalkan mempunyai  jangka  waktu  tertentu  yang  disesuaikan  dengan kebutuhan peramalan. Peramalan beban listrik bertujuan untuk mengenali  pola  beban  dengan  mengolah  data  historis  beban listrik  yang  direpresentasikan  dalam  kurva  beban  harian. Tujuan  utama  peramalan  beban  adalah  untuk  mencegah terjadinya peningkatan atau penurunan kebutuhan listrik secara mendadak [3].
Peramalan  beban  listrik  berdasarkan  jangka  waktu  dapat dikelompokkan menjadi:
1. Peramalan Beban Jangka Panjang
Peramalan beban jangka panjang adalah untuk jangka waktu di atas satu tahun.
2. Peramalan Beban Jangka Menengah
Peramalan  beban  jangka  menengah  adalah  untuk  jangka waktu satu bulan sampai dengan satu tahun.
3. Peramalan Beban Jangka Pendek Peramalan beban jangka pendek adalah untuk jangka waktu beberapa  jam  hingga  satu  minggu.  Penggunaan  peramalan jangka  pendek  spesifik  untuk  penelitian,  yang  berupa  studi perbandingan bebanlistrik perkiraan dengan actual [2].
Metode  peramalan  beban  listrik  beragam  jenisnya disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  fungsinya.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  dua  metode  peramalan beban  listrik  yang  memiliki  karakter  berbeda  yaitu  metode Jaringan  Syarat  Tiruan  (JST)  dengan  metode  propogasi  balik (backpropogation)  dan  metode  Regresi  Linier  menggunakan QM  for  Windows.  Metode  JST  memiliki  kemampuan  untuk memprediksi  dengan  baik  dan  akurat,  namun  penggunaannya memerlukan software yang cukup rumit contohnya MATLAB. Sedangkan  metode  regresi  linear  dapat  digunakan  untuk menentukan  sifat-sifat  dan  korelasi  hubungan  antara  dua variabel  dan  memperkirakan  nilai  dari  suatu  variabel  yang belum diketahui dengan dasar observasi data dari waktu yang lampau  menggunakan  software  yang  user  friendly  contohnya QM  For  Windows  sehingga mudah  digunakan  dan  dipelajari. Perbandingan  peramalan  beban  listrik  dengan  metode  lain
diperlukan  untuk  mengetahui  bahwa  peramalan  beban  listrik yang  dilakukan  sudah  merupakan  hasil  yang  terbaik  dengan nilai error terkecil.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Waktu Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Gardu  Induk  PT.  PLN (PERSERO)  Bondowoso  dan  dimulai  pada  Juli  2019  sampai November 2019.
Gbr. 1 Diagram Alir Penelitian

## B. Studi Literatur
Studi  literarur  dilakukan  yaitu  dengan  mengambil  materi dari beberapa buku, judul jurnal, paper maupun skripsi-skripsi yang telah ada sebelumnya, dijadikan acuan maupun referensi penelitian  untuk  dikembangkan  lebih  lanjut  untuk  melakukan penelitian.

## C. Pengambilan Data
Data  yang  diambil  adalah  data  beban  listrik  harian  yang ada di trafo 1 gardu induk Bondowoso 150KV.

## D. Pembuatan Sistem Peramalan Berbasis Backpropagation Neural Network dan Regresi Linier
Pembuatan sistem peramalan beban dengan menggunakan metode  backpropagation  neural  network.  dengan  bantuan software  MATLAB.  Berikut  ini  adalah  gambar  diagram  alir dari peramalan beban menggunakan software MATLAB:
Gbr. 2 Diagram Alir Metode Backpropagation Neural Network
Gbr. 3 Diagram Alir Metode Regresi Linier
Identifikasi  masalah  adalah  awal  proses  dari  diagram  alir yang  dapat  melakukan  peramalan  beban  listrik  sesuai  target yang  dibutuhkan.  Kemudian  dilakukan  pengumpulan  data untuk menghasilkan dan memenuhi data yang diperlukan yaitu berupa  data  historis  beban  listrik  gardu  induk  Bondowoso 150KV  mulai  bulan  Juli  hingga  bulan  November  tahun  2019 dalam  bentuk  beban  listrik  harian.  Selanjutnya  adalah melakukan  praproses  data  yang  bertujuan  untuk  menyiapkan dan  mengolah  data  beban  listrik  dan  temperature  agar  dapat mengolah  model  jaringan  syaraf  tiruan.  Tahapannya  adalah koreksi data dan normalisasi data (merubah nilai data kedalam range  atau  rentang  nilai  tertentu,  dengan  tujuan  agar mempermudah proses perhitungan).
Selanjutnya  adalah  pemisahan  data  menjadi  input  dan target  sesuai  dengan  model  JST  yang  dikembangkan. Kemudian  dibuat  rancangan  model  jaringan  syaraf  tiruan dengan  metode  backpropagation  neural  network  atau  biasa disebut dengan propagasi balik. Fungsi pelatihan yang dipakai adalah traincgb [1].
Langkah  berikutnya  adalah  merubah  atau  memberi inisialisasi untuk learning rate dan jumlah neuron pada hidden layer  dengan  mencoba-coba  (tidak  ada  acuan  resmi)  agar mendapatkan  hasil  yang  konvergen  sehingga  mendapat  nilai error  dan  MSE  yang  terbaik  (paling  kecil).  Kemudian  yang dilakukan  adalah  melatih  (training)  data  input  dengan  data latih dan melatih (training) data target dengan data target latih. Hal ini dilakukan agar jaringan syaraf tiruan (JST) mengalami proses  berupa  pembelajaran  dari  input  data  latih  yang  telah diberikan. sehingga diharapkan bisa mempelajari data historis. Selanjutnya  dilihat  MSE  yang  dihasilkan.  apabila  masih terlalu besar maka perlu dilakukan pelatihan (training) lagi.
Pelatihan  (training)  dilakukan  dengan  metode  uji  coba. Apabila  MSE  yang  didapatkan  sudah  sesuai,  yang  dilakukan selanjutnya adalah menguji ( testing ) data input dengan data uji dan menguji ( testing ) data target dengan data target uji. Hal ini dilakukan agar jaringan syaraf tiruan (JST) mengalami proses berupa  pengujian  dari  input  data  uji  yang  telah  diberikan, sehingga  dapat  mendapatka  hasil  yang  akurat  dibandingkan dengan nilai dari beban real). Semakin kecil inilai MSE  yang dihasilkan,  maka  hasil  peramalan  beban  listrik  semakin  baik. Kemudian  apabila  MSE  dari  hasi  pengujian  (testing)  sudah baik,  selanjutnya  mencari  nilai  dari  peramalan  beban  listrik (X) menggunakan persamaan:
(1)
Hasil  yang  didapat  dari  rumus  inilah  yang  akan  divalidasi dengan  metode  regresi  linear  dengan  bantuan software  QM For Windows yang setelahnya baru akan dibandingkan dengan beban listrik real Gardu induk Bondowoso 150KV

## E. Perbandingan Data
Perbandingan data hasil peramalan hasil metode backpropagation neural network dengan metode regresi linear.
Didalam regresi linear menggunakan persamaan estimasi atau estimating  equation  dengan  penggunaan  rumus  matematika antara  variabel  yang  diketahui  dengan  variabel  yang  tidak diketahui.  Analisis  korelasi  mengungkapkan  seberapa  benar persamaan  estimasi  sebenarnya  menggambarkan  hubungan tersebut [4].

## III. H ASIL DAN PE MBAHASAN

## A. Hasil dan Analisa Pengujian Peramalan Beban
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  model peramalan  beban  listrik  jangka  pendek  di  Gardu  Induk Bondowoso  dengan  membandingkan  dua  metode  peramalan beban  listrik  yaitu  metode backpropagation  neural  network dan  metode  regresi  linear.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mencari metode  mana  yang  terbaik  dalam  meramalkan  beban  dan mengimplementasikan  mata  kuliah  kecerdasan  sistem  dan kelistrikan di bidang keceredasan buatan untuk membuat suatu model dari dasar operasi ataupun kegiatan yang masih manual.
Fungsi  dari  peramalan  beban  listrik  adalah  mengetahui apabila  terdapat  peningkatan kebutuhan  listrik  di  Bondowoso berbanding  lurus  dengan  adanya  peningkatan  dari  segi kegiatan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Peningkatan kebutuhan  tenaga  listrik  memerlukan  perencanaan  sistem tenaga  listrik  yang  tepat.  Perencanaan  yang  baik  dapat dilakukan  melalui  peramalan  yang  tepat  untuk  kebutuhan beban  listrik.  Peramalan  di  bidang  tenaga  listrik  bertujuan untuk  memperkirakan  kebutuhan  beban  listrik  di  masa mendatang. Beban yang diramalkan mempunyai jangka waktu tertentu yang disesuaikan dengan kebutuhan peramalan.
Trafo  yang  dipakai  sebagai  sampling  data  adalah  trafo  1 (30MVA).  Tidak  ada  alasan  spesifik  untuk  memilih  trafo  1 (30MVA) dibandingkan trafo 2 (60MVA) karena kedua trafo tersebut  sama-sama  mengalami  kenaikan  dan  penurunan konsumsi listrik dari konsumen di jam-jam tertentu. Sampling pengambilan  data  pada  trafo  1  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  data  latih  (5  bulan)  untuk  peramalan  beban listrik dan menjadikannya sebagai objek penelitian. Selain itu, pengambilan  sampling  ini  bertujuan  juga  untuk  mempelajari dan mengetahui pola kenaikan dan penurunan konsumsi listrik warga Bondowoso di jam-jam tertentu.
Dasar  operasi  selama  ini  pada  gardu  induk  Bondowoso untuk  melayani  konsumennya  terhadap  permintaan  listrik adalah  dengan  cara  PT.  PLN  (PERSERO)  pusat  memberikan secara  merata  untuk  gardu-gardu  induknya  di  Indonesia sebesar 150KV. Untuk daya yang diberikan PLN pada trafo 1 gardu  induk  Bondowoso  150KV  adalah  sebesar  30MVA  dan daya  yang  diberikan  PLN  pada  trafo  2  gardu  induk Bondowoso  150KV  adalah  sebesar  60MVA.  Kemudian  PLN melihat  data  konsumen  yang  akan  mendaftar  listrik.  Apabila permintaan listrik konsumen lebih kecil, maka listriknya akan dikurangi  atau  menjadi  tidak  terpakai.  Sebaliknya,  apabila permintaan  listrik  besar,  PT.  PLN  (PERSERO)  akan menambahkan  daya  agar  bisa  memenuhi  kebutuhan.  Untuk seterusnya,  hanya  dilakukan  pencatatan  secara  manual  dan pelaporan  beban  puncak  saja  kepada  rayon  PT.  PLN Bondowoso.
Peramalan  beban  jangka  pendek  dapat  meramalkan  target mulai  dari  beberapa  jam,  1  jam  hingga  1  bulan.  Penggunaan jangka  pendek  sendiri  memiliki  spesifik  fungsi  untuk penelitian,  yang  bisa  berupa  studi  perbandingan  beban  listrik perkiraan dengan aktual (real time). Disebut peramalan beban pendek  adalah  cara  belajarnya  yang  mensampling  data  mulai dari beberapa jam, 1 hari hingga 1 minggu. Peramalan beban listrik  jangka  pendek  tidak  hanya  memiliki  maksimal kemampuan  meramalkan  untuk  1  bulan.  Peramalan  beban listrik dapat menggeser yang tadinya data target menjadi data latih,  sehingga  data  target  selanjutnya  bisa  untuk  berbulan- bulan  selanjutnya.  Pengetahuan  umum  dari  peramalan  beban listrik  dapat  mengalami  kesalahan  (melenceng  dari  data realnya),  sehingga  penggunaan  optimal  peramalan  jangka pendek  adalah  1  bulan,  namun  peramalan  berbulan-bulan hingga 1 tahun tetap bisa dilakukan.
Pembuatan  peramalan  beban  dilakukan  2  tahap,  yaitu  saat data  target  memiliki  nilai  data  realnya  dan  saat  data  target tidak  memiliki  nilai  data  realnya.  Data  target  yang  tidak memiliki  nilai  data  realnya  adalah  bertujuan  untuk menunjukkan kemampuan dari peramalan beban listrik bahwa peramalan  beban  listrik  mampu  meramalkan  beban  listrik tanpa harus mempunyai data realnya terlebih dahulu, sehingga peramalan  beban  listrik  sudah  memiliki  data  untuk  bulan- bulan selanjutnya meskipun data realnya belum ada dari trafo 1 (30MVA).
Hasil peramalan beban
menggunakan metode backpropagation  neural  network dapat  dilihat  pada  tabel  2. Dan  3.  Data  latih  peramalan  beban  listrik  ini  dimulai  dari  1 Juli  2019  sampai  30  November  2019.  Setelah  dilakukan peramalan,  maka  akan  didapatkan  beban  listrik  hasil peramalan  untuk  bulan  November.  Data  beban  listrik  untuk bulan November sudah ada yang kemudian akan dibandingkan antara  beban  listrik  real  dengan  beban  listrik  hasil  peramalan agar  menentukan  apakah  beban  listrik  hasil  peramalan  sudah mendekati  beban  real  atau  belum.  Selain  melihat  data  real dengan  beban  hasil  peramalan,  diperlukan  untuk  imelihat inilai  error  idan  MSE.  Semakin  kecil  nilai  error  dan  MSE, maka  dipastikan  hasil  peramalan  beban  listriknya  akan mendekati beban listrik real. Setelah membandingkan dengan bulan  November,  peramalan  beban  listrik  dapat  meramalkan beban listrik meskipun belum diketahui beban realnya.
Gbr. 4 Grafik Beban Puncak Bulan Juli
Gbr. 5 Grafik Beban Puncak Bulan Agustus 2019
Gbr. 6 Grafik Beban Puncak Bulan September 2019
Gbr. 7 Grafik Beban Puncak Bulan Oktober 2019
Gbr. 9 Hasil Reggression Backpropagation Neural Network Fungsi Pelatihan Traincgb
TABEL I
K ONEVERGENSI UNTUK M ODEL JST PADA F UNGSI P ELATIHAN SAAT U JI
L ATIH Function Training Epoch MSE Keterangan Traincgb 0 0.000017277 Konvergen
Tabel 1. menunjukkan bahwa hasil dari pelatihan traincgb didapatkan  nilai  MSE  isebesar  0.000017277  pada  epoch  0 (konvergen).

## Gbr. 10 Custom Neural Network View
Gambar  10  berupa custom  neural  network  view untuk menunjukkan  bahwa  pertama-tama  ada  sekelompokkan input untuk  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Kemudian  terdapat  9 hidden  layer dengan  masing-masing  layer  berisi  10  neuron. Untuk hidden  layer 1  sampai  9  menggunakan  logsig  (karena normalisasi  datanya  adalah  1  dan  0)  dan hidden  layer 10 purelin ( output ).
Gbr. 11 Grafik Hasil Peramalan Beban Listrik dengan Metode Regresi Linier Menggunakan Sotware QM for Windows

## B. Perbandingan  antara  Metode  Backpropagation  Neural Network dengan Metode Regresi Linier
Peramalan  beban  listrik  merupakan  suatu  kegiatan  yang mampu  meramalkan  nilai  ataupun  kondisi  dimasa  yang  akan idatang,  dalam  hal  ini  adalah  beban  listrik  trafo  1  (30MVA). Peramalan  beban  listrik  bertujuan  untuk  imengetahui kebutuhan tenaga listrik dalam kurun waktu tertentu. Terdapat dua  jenis  metode  peramalan  beban  yang  umum  digunakan yaitu  metode backpropagation  neural  network dan  regresi linier [5].
Hasil peneblitian menunjukkan bahwa data hasil peramalan beban  listrik  menggunakan  metode backpropagation  neural network memiliki  nilai  error  ilebih  kecil  daripada  peramalan beban  listrik  menggunakan  metode  regresi  linier.  Peramalan beban menggunakan backpropagation neural network dengan fungsi  traincgb  menghasilkan  nilai  MSE  hanya  0.0249909%, sedangkan  pada  metode  regresi  linier  sebesar  3.118%.  Nilai MSE berfungsi untuk menunjukkan tingkat akurasi peramalan beban yang dilakukan. Semakin kecil nilai MSE ataupun error yang  dihasilkan,  maka  peramalan  beban  yang  dilakukan semakin  akurat.  Oleh  karena  itu,  pada  variable  akurasi, peramalan  beban  menggunakan  metode  backpropagation neural network dengan spesifik fungsi pelatihan traincgb lebih baik dan direkomendasikan daripada metode regresi linier.
Peramalan  beban  dengan  metode backpropagation  neural network dengan  fungsi traincgb i memiliki  nilai  akurasi  yang sangat  baik  namun  penggunaannya  masih  jarang  apabila dibandingkan dengan metode regresi linier dikarenakan fungsi traincgb ini memiliki kompleksitas tinggi dalam pembuatannya  dibandingkan  dengan  metode  regresi  linier yang cenderung lebih mudah.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai  MSE  yang  terdiri  dari metode backpropagation  neural  network dengan  fungsi pelatihan traincgb dan  metode  regresi  linear.  MSE  terbaik dihasilkan  oleh  metode backpropagation  neural  network dengan  fungsi  pelatihan traincgb dengan  nilai  MSE  sebesar 0.0249909% dengan nilai MSE yang sudah konvergen.
TABEL II P ERBANDINGAN MSE H ASIL M ETODE B ACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DENGAN M ETODE R EGRESI L INEAR
MSE (%) Metode Backpropagation Neural Network (Fungsi Pelatihan Traincgb) MSE (%) Metode Regresi Linear 0.02810107 3.118
Tabel  3.  menunjukkan  pada  tanggal  1  sampai  30 November  2019  prediksi  terbaik  adalah  didominasi  oleh metode backpropagation  neural  network (fungsi  pelatihan traincgb ).  Tabel  4.  menunjukkan  pada  tanggal  1  sampai  30 Desember  2019  prediksi  terbaik  adalah  oleh  metode backpropagation neural network (fungsi pelatihan traincgb ).
TABEL III P ERBANDINGAN H ASIL M ETODE B ACKPROPAGATION N EORAL N ETWORK DENGAN M ETODE R EGRESI L INIER B ULAN N OVEMBER 2019 Bulan No Real (MW) Prediksi Traincgb (MW) Error (%) Prediksi QM For Windows (MW) Error (%) Metode Dengan Prediksi Terbaik November 2019 1 15.8 16.40434 0.059294 12.231 3.569 Backpropagation Neural Network 2 14.5 14.08929 0.70021 14.27 0.23 Regresi Linear 3 16.5 14.64402 0.59272 13.309 3.191 Backpropagation Neural Network 4 16.1 14.27812 0.43087 14.348 -1.248 Backpropagation Neural Network 5 16.4 16.47717 - 0.023385 14.387 -1.987 Backpropagation Neural Network 6 16.5 16.21849 -0.46015 13.426 -2.926 Backpropagation Neural Network 7 15.6 15.86361 -0.01927 15.466 -0.866 Backpropagation Neural Network 8 16.1 16.67458 - 0.022554 15.505 -0.405 Backpropagation Neural Network 9 15.4 17.03329 -0.25249 12.544 -1.144 Backpropagation Neural Network 10 16.5 16.00095 0.12093 12.583 -2.083 Backpropagation Neural Network 11 15.9 16.13335 - 0.070715 14.622 1.278 Backpropagation Neural Network 12 16 15.66402 0.041201 12.661 3.339 Backpropagation Neural Network 13 15.8 15.52252 0.084091 12.7 3.1 Backpropagation Neural Network 14 16.5 16.51133 - 0.094337 16.74 0.76 Backpropagation Neural Network 15 16.6 16.56862 - 0.051093 16.779 -0.179 Backpropagation Neural Network 16 16.4 16.63366 -0.28289 12.818 2.582 Backpropagation Neural Network 17 16.6 15.60868 0.27009 12.857 -2.257 Backpropagation Neural Network 18 15.7 16.3491 - 0.045186 12.896 -2.896 Backpropagation Neural Network 19 16.4 14.323 0.56879 16.935 0.465 Backpropagation Neural Network 20 14.7 16.53674 -0.49598 12.974 -2.274 Backpropagation Neural Network 21 15.8 17.02768 -0.28116 13.014 -0.214 Backpropagation Neural Network 22 16.6 15.57172 -0.53689 13.053 0.547 Backpropagation Neural Network 23 16.2 16.6462 -0.25642 13.092 2.108 Backpropagation Neural Network 24 16.4 15.56426 -0.11038 13.131 1.269 Backpropagation Neural Network 25 15.9 14.8509 0.37852 13.17 -0.27 Backpropagation Neural Network 26 15.8 16.39933 0.030512 13.209 0.591 Backpropagation Neural Network 27 15.8 15.91043 0.14836 13.248 -1.448 Backpropagation Neural Network
28 16.2 16.00623 0.17993 13.288 -3.088 Backpropagation Neural Network 29 16.4 15.09777 0.2128 13.327 -2.927 Backpropagation Neural Network 30 15.7 16.41678 - 0.065692 13.366 -0.666 Backpropagation Neural Network TABEL IV P ERBANDINGAN H ASIL M ETODE B ACKPROPAGATION N EORAL N ETWORK DENGAN M ETODE R EGRESI L INIER B ULAN D ESEMBER 2019 Bulan No Prediksi Traincgb (MW) Error (%) Prediksi QM For Windows (MW) Error (%) Metode Dengan Prediksi Terbaik Desember 2019 1 15.920728 - 0.0062845 13.444 -1.905 Backpropagation Neural Network 2 15.570565 0.19074 13.483 0.756 Backpropagation Neural Network 3 16.169614 0.13042 13.522 1.717 Backpropagation Neural Network 4 16.18684 -0.11723 13.561 1.378 Backpropagation Neural Network 5 15.677254 0.27962 13.601 -1.461 Backpropagation Neural Network 6 14.29198 0.21455 13.64 0.199 Backpropagation Neural Network 7 16.95013 -0.25757 13.679 -0.84 Backpropagation Neural Network 8 16.081933 0.035779 13.718 1.521 Backpropagation Neural Network 9 15.814567 -0.12563 13.757 -1.618 Backpropagation Neural Network 10 16.003921 -0.061796 13.796 -0.257 Backpropagation Neural Network 11 16.64224 -0.1946 13.835 0.604 Backpropagation Neural Network 12 15.162652 0.19314 13.875 1.765 Backpropagation Neural Network 13 16.255282 -0.25918 13.914 1.925 Backpropagation Neural Network 14 15.222085 0.32665 13.953 1.286 Backpropagation Neural Network 15 14.898124 0.24299 13.992 1.947 Backpropagation Neural Network 16 16.499086 -0.15123 14.031 -0.792 Backpropagation Neural Network 17 16.541326 -0.012519 14.07 -1.431 Backpropagation Neural Network 18 16.007452 0.058347 14.109 -2.27 Backpropagation Neural Network 19 15.804238 0.18054 14.149 2.491 Backpropagation Neural Network 20 15.038077 0.20059 14.188 -2.149 Backpropagation Neural Network 21 16.27066 0.0695 14.227 -2.088 Backpropagation Neural Network 22 14.154304 0.61991 14.266 -1.027 Backpropagation Neural Network 23 15.728371 0.14291 14.305 -0.866 Backpropagation Neural Network 24 16.363258 -0.44342 14.344 1.495 Backpropagation Neural Network
25 16.113316 -0.24646 14.383 1.656 Backpropagation Neural Network 26 15.442261 0.16901 14.423 1.417 Backpropagation Neural Network 27 16.098598 -0.48442 14.462 0.977 Backpropagation Neural Network 28 15.839647 -0.31505 14.501 -2.162 Backpropagation Neural Network 29 16.192648 0.12344 14.54 -0.801 Backpropagation Neural Network 30 15.645508 0.046813 14.579 1.46 Backpropagation Neural Network 31 15.130906 0.41488 15.12886 0.921 Backpropagation Neural Network

## C. Perbandingan  antara  data  Beban  Real  dengan  Hasil  Peramalan  Beban  Kedua  Metode  (Backpropagation  dan  Regresi Linier)
Gbr.  12  Grafik  Perbandingan  Antara  Data Beban  Real  Dengan  Hasil  Peramalan Beban  Listrik Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network Dan Metode Regresi Linear Pada Bulan November 2019.
Gbr. 13 Grafik Perbandingan Antara Hasil Peramalan Beban Listrik Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network Dengan Metode Regresi Linear Pada Bulan Desember 2019
Pada  gambar  12.  dapat  dilihat  apabila  kedua  metode peramalan  beban  listrik  ini  dibandingkan  dengan  data  beban real pada bulan November 2019, bisa disimpulkan bahwa hasil peramalan beban
listrik
menggunakan metode backpropagation neural network lebih mendekati dengan data beban real dibandingkan dengan hasil peramalan beban listrik menggunakan metode regresi linear.
Ketepatan hasil peramalan menggunakan metode backpropagation  neural  network jauh  lebih  baik  dan  lebih konsisten  dibandingkan  dengan  metode  regresi  linear.  Tentu saja  hasil  dari  permalan  beban  menggunakan  metode backpropagation  neural  network ini  dipengaruhi  oleh  hasil nilai error (%)  dan  nilai  MSE  (%)  yang  sangat  baik  (sangat kecil)  sehingga  menghasilkan  nilai  hasil  peramalan  yang sangat mendekati nilai data beban hasilnya.  Sedangkan untuk hasil  peramalan  beban  listrik  menggunakan  metode  regresi linear  tidak  cukup  mendekati  dari  data  beban real ini dikarenakan nilai dari error (%) dan nilai MSE (%) nya tidak cukup  baik yang mengakibatkan data beban  hasil peramalannya tidak mendekati dari nilai data beban real -nya. Pada  gambar  13  dapat  dilihat  perbandingan  dari  keduia metode  peramalan  beban  listtrik  ini  pada  bulan  Desember 2019.  Walaupun  pada  bulan  Desember  2019  belum  memiliki data  beban  listrik  real,  kedua  metode  ini  tetap  dapat memperkirakan nilai-nilai pada masa depan untuk data beban realnya.
Apabila dilihat pada gambar grafik bulan November 2019, kita dapat menyimpulkan bahwa hasil peramalan beban listrik menggunakan  metode backpropagation  neural  network akan lebih mendekati dengan data beban real dibandingkan dengan hasil  peramalan  beban  listrik  menggunakan  metode  regresi linear.  Itu  dikarenakan  konsistensi  ketepatan  metode backpropagation neural network jauh lebih baik dibandingkan metode regresi linear. Kemudian pada metode backpropagation  neural  network dapat  dilihat  dari  hasil peramalan  datanya  yang  telah  dibahas  sebelum-sebelumnya, nilai error (%) dan nilai MSE (%) juga jauh lebih baik (kecil) apabila dibandingkan dengan metode regresi linear.
Dari hasil perbandingan grafik pada bulan November 2019 dan  grafik  pada  bulan  Desember  2019,  bisa  kita  simpulkan bahwa  untuk  bulan  Desember  2019  yang  dalam  keadaan belum  memiliki  nilai  data  beban real ,  kita  tetap  bisa mengetahu  kira-kira  berapa  nilai  data  beban  realnya  melalui hasil peramalan beban listrik. Dan metode yang terbaik untuk menentukannya  adalah  metode backpropagation  neural network dengan  fungsi  pelatihan traincgb dengan  hasil  nilai error (%)  dan  nilai  MSE  (%)  yang  sangat  baik  dengan  arti
nilai  permalan  data  bebannya  akan  sangat  mirip  dengan  data beban real nantinya.

## IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  data  pada  bab  sebelumnya, maka dalam penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Semakin banyak jumlah dan variasi data historis dari beban  listrik  pada  saat  training  model  jaringan  syaraf  tiruan, model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  baik  dalam  meramalkan data beban listrik.
2. Peramalan  beban  listrik  menggunakan  metode backpropagation  neural  network  dapat  mengetahui  naik  dan turunnya  keadaan  konsumsi  listrik  konsumen  pada  gardu induk  Bondowoso  150KV  sehingga  apabila  suatu  saat konsumsi  listrik  melebihi  atau  kurang  dari  daya  listrik  yang disediakan  ataupun  masalah  lain  perihal  prediksi  konsumsi listrik dari konsumen, PT. PLN (PERSERO) dapat melakukan tindakan preventif lebih awal.
3. Hasil  peramalan  beban  listrik  menggunakan  metode backpropagation neural network didapatkan nilai error terbaik (terkecil)  dengan  fungsi  pelatihan  traincgb  sebesar  - 0.0062845% dengan nilai MSE sebesar 0.02810107%.
4. Hasil  peramalan  beban  listrik  menggunakan  metode regresi linear didapatkan nilai error terbaik (terkecil) sebesar - 0.179% dengan nilai MSE sebesar 3.118%.
5. Perbandingan  peramalan  beban  listrik  antara  metode backpropagation  neural  network  dengan  regresi  linear,  maka didapatkan  hasil  terbaik  yaitu  oleh  metode  backpropagation neural network dengan fungsi pelatihan traincgb dengan nilai error  paling  kecil  sebesar  -0.0062845%  dengan  nilai  MSE sebesar 0.02810107%.

## R EFERENSI
[1] Dwisatya.  R..  M.R.  Kirom.  A.  G.  Abdullah.  2015.  Prediksi  Beban Listrik  Jangka  Pendek  Berbasis  Algoritma  Feed  Forward  Back Propogation  dengan  Mempertimbangkan  Variasi  Tipe  Hari. e- Proceeding of Engineering . 2 (3):7315. ISSN: 2355-9365.
[2] Marsudi, D. 2006. Operasi Sistem Tenaga Listrik . Jakarta: Graha Ilmu.
[3] Perdana.  J.  A..  A.  Soeprijanto.  R.S.  Wibowo.  2012.  Peramalan  Beban Listrik  Jangka  Pendek  Menggunakan  Optimally  Pruned  Extreme Learning  Machine  (OPELM)  pada  Sistem  Kelistrikan  Jawa  Timur . JURNAL TEKNIK ITS . Vol. 1. No. 1. ISSN: 2301-9271.
[4] Sarjono, Haryadi, Abbas, B.dwi Saleh. 2017. FORECASTING: Aplikasi Penelitian  Bisnis  QM  For  Windows  vs  MINITAB  vs  MANUAL. Jakarta: Mitra Wacana Media
[5] Supranto, J. 1981. Metode Peramalan Kuantitatif Untuk Perencanaan . Jakarta: PT. Gramedia Pusat