ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Analisis Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan- Multilayer Perceptron
untuk Efektivitas Estimasi Beban Energi Listrik PT. PLN (Persero) UP3 Salatiga

## RONI SAPUTRA, SAID SUNARDIYO, ANAN NUGROHO, SUBIYANTO
Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang, Indonesia Email: roni_saputra@students.unnes.ac.id
Received 11 Mei 2023 | Revised 12 Juni 2023 | Accepted 14 Juni 2023

## ABSTRAK
PT PLN (Persero) UP3 Salatiga merupakan perusahaan penyedia energi listrik enam kabupaten di Jawa Tengah. Agar energi listrik yang mengalir ke pelanggan handal dan ekonomis, penyesuaian antara supply dan demand penting untuk dilakukan. Hal  ini  bisa  dilakukan  dengan  perencanaan  operasi  sistem  tenaga  listrik  dalam bentuk estimasi beban energi listrik. Pada penelitian ini, estimasi dilakukan dengan jaringan  syaraf  tiruan-multilayer  perceptron.  Sejumlah  variasi  jumlah  layer  dan node  pada  arsitektur  perceptron  diuji-cobakan  untuk  mendapatkan  performa estimasi  yang  terbaik.  Dari  penelitian  ini,  diperoleh  arsitektur  terbaik  yaitu TRAINGDA  4  hidden  layer  dengan  20  node  hidden  layer,  dengan  nilai  MAPE sebesar 2.79% tahap training, serta nilai MAPE sebesar 3.24% tahap testing. Hasil ini  mengindikasikan  bahwa  metode  jaringan  syaraf  tiruan-multilayer  perceptron lebih akurat sebagai estimator beban energi listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga.
Kata kunci : estimasi, estimasi beban, energi listrik, multilayer perceptron

## ABSTRACT
PT PLN (Persero) UP3 Salatiga is an electricity provider company for 6 districts in Central Java. To ensure reliable and economical electricity supply to customers, adjustment between supply and demand is important to be conducted. This can be achieved through planning of power system operation in the form of electricity load  estimation.  In  this  study,  estimation  was  performed  using  artificial  neural network-multilayer  perceptron.  Several  variations  of  the  number  of  layers  and nodes  in  the  perceptron  architecture  were  tested  to  obtain  the  best  estimation performance. From this study, the best architecture was obtained with TRAINGDA 4 hidden layers and 20 hidden layer nodes, resulting in MAPE value of 2.79% in the  training  phase  and 3.24%  in  the  testing  phase.  These  results  indicate  that artificial  neural  network-multilayer  perceptron  method  is  more  accurate  as  an estimator of electricity load for PT PLN (Persero) UP3 Salatiga.
Keywords : estimation, load estimation, electrical energy, multilayer perceptron

## 1. PENDAHULUAN
PT PLN (Persero) UP3 Salatiga merupakan perusahaan penyedia energi listrik yang memiliki cakupan wilayah kerja enam kabupaten atau kota di Provinsi Jawa Tengah meliputi Kabupaten Grobogan,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Semarang,  Kota  Semarang,  Kabupaten Temanggung, dan Kota Salatiga. Beban energi listrik pada wilayah tersebut cenderung terus meningkat setiap tahunnya. Pada tahun 2017 beban energi listrik sebesar 1,196,933,217 kWh, tahun 2018 sebesar 1,256,376,724 kWh, tahun 2019 sebesar 1,293,041,219 kWh, tahun 2020 sebesar  1,244,355,173  kWh,  dan  tahun  2021  sebesar  1,313,592,239  kWh.  Sebagai  energi yang  memiliki  peran  vital  untuk  mencapai  tujuan  ekonomi,  sosial,  dan  lingkungan  dalam mewujudkan  pembangunan  berkelanjutan  serta  mendukung  kegiatan  ekonomi  nasional maupun  multinasional,  tentunya  berdampak  pada  meningkatnya  kebutuhan  energi  yang sejalan  dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk  dan  penggunaan  peralatan  yang menggunakan energi listrik (Alkusma, dkk, 2016) . Besarnya beban energi listrik dari waktu ke  waktu yang  cenderung  terus  mengalami  peningkatan,  tidak  bisa  diketahui  secara  pasti. Ketidakpastian  besarnya  beban  listrik  dimasa  depan  serta  tidak  dilakukannya  perencanaan terlebih dahulu akan menyebabkan masalah ketika penyediaan energi listrik tidak sebanding dengan permintaan energi listrik (Rajagukguk, dkk, 2015) . Ketika supply energi listrik yang dihasilkan  dari  pembangkit  terlalu  besar  dibanding  dengan  permintaan  energi  maka  akan terjadi pemborosan energi yang akan mengakibatkan kerugian pihak penyedia energi listrik. Sedangkan  ketika  energi  listrik  yang  dihasilkan  pembangkit  lebih  kecil  dibandingkan permintaan  energi  maka  akan  menimbulkan  permasalahan  antara  lain  pemadaman  listrik secara bergilir yang mengakibatkan kerugian bagi pihak konsumen (Triwulan, dkk, 2013) . Oleh sebab itu, perlu dilakukan estimasi untuk memperkirakan kebutuhan energi listrik sebagai upaya  antisipasi  hal  yang  tidak  diinginkan  dimasa  depan (Saragih,  dkk,  2020) .  Estimasi merupakan suatu teknik atau cara untuk memperkirakan secara sistematis mengenai segala kemungkinan yang akan terjadi pada masa yang akan datang berdasarkan data serta informasi pada  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  sehingga  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu yang terjadi dengan hasil estimasi) dapat diperkecil. Estimasi tidak harus memberikan jawaban secara  pasti  terkait  kejadian  yang  akan  terjadi,  namun  berusaha  untuk  memberi  jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi (Syahrudy, dkk, 2022) . PT PLN (Persero) UP3 Salatiga selama ini telah melakukan estimasi beban energi listrik pada wilayah kerjanya menggunakan metode regresi, berdasarkan pengkajian kecenderungan peningkatan beban listrik dari masa lalu ke masa yang akan datang dengan metode yang mereka lakukan tersebut memiliki nilai error yang cukup besar yaitu 5.57% atau akurasi estimasi sebesar 94.43%.
Penelitian  terkait  estimasi  diperlukan  metode  yang  sesuai  dengan  objek  yang  akan  diteliti, sehingga dapat diperoleh hasil yang maksimal. Terdapat beberapa referensi metode estimasi yang dapat digunakan untuk memperkirakan beban energi listrik dimasa depan, baik metode estimasi  dengan model statistik  dan  matematis maupun  menggunakan alat  bantu software (Sharma & Nijhawan, 2015) . Beberapa penelitian estimasi beban energi listrik dilakukan oleh (Hutabarat, dkk, 2022) menggunakan metode regresi linear untuk  memperkirakan kebutuhan energi listrik wilayah PLN Kota Parapat Simalungun tahun 2020-2024 dari pengaruh Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB), (Nyoman,  dkk,  2020) menggunakan  metode prediktor dengan Long Short-Term Memory (LSTM) hasil penelitian menunjukkan nilai error output  terhadap  data  uji  yaitu  RMSE  sebesar  60,992  dan  MAE  sebesar  28,278, (Wijaya, 2019) menggunakan artificial neural network dengan metode pembelajaran backpropagation sebagai prediktor, tingkat akurasi dari hasil prediksi dengan data real diperoleh tingkat akurasi sebesar 96,48%, (Setyowati & Sunardiyo, 2020) menggunakan artificial neural network dengan metode  pembelajaran backpropagation sebagai  prediktor,  untuk  arsitektur jaringan syaraf yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jumlah hidden layer 1, node hidden layer 6,
12, 18, 24, dan 30, tingkat akurasi dari hasil prediksi dengan menggunakan  enam variabel data input dan data target diperoleh tingkat akurasi sebesar 96,31%
Teknologi yang terus berkembang semakin canggih memberikan alternatif metode estimasi dengan  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence).  Salah  satu  kecerdasan buatan yang dapat diaplikasikan dalam proses estimasi adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST) (Sakinah, dkk, 2018) . JST merupakan suatu sistem cerdas yang dapat memproses data dan informasi  yang  diberikan  dengan  prinsip  kerjanya  menirukan  jaringan  syaraf  manusia.  JST mampu melakukan pengenalan dari pola yang diberikan berdasarkan variabel atau parameter yang  digunakan,  Kemudian  data  tersebut  akan  diolah  dan  dipelajari  oleh  JST.  JST  dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang yaitu dalam peramalan sosial, ekonomi, teknik, energi listrik, permasalahan saham, dan lainnya (Simangunsong & Nasution, 2015) . Salah satu tipe JST yaitu multilayer perceptron. Multilayer perceptron ini dapat digunakan secara efektif dalam  melakukan  prakiraan  dan  cocok  untuk  digunakan  dalam  mengolah  data time  series (Hadimarta,  dkk,  2020) .  Algoritma  pembelajaran  JST- multilayer  perceptron  yang  akan digunakan  yaitu  algoritma backpropagation,  algoritma  pembelajaran  ini  digunakan  karena dapat memperbarui bobot agar dapat meminimalisir error (Saritas & Yasar, 2019) . Ketika output  yang  dihasilkan  tidak  sama  dengan  target  yang  ditentukan  maka  output  akan disebarkan mundur ( backward) kembali pada hidden layer lalu diteruskan ke unit pada input layer, sehingga akan ada umpan balik untuk memvalidasi hasil output JST (Syahputra, dkk, 2020) .
Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas,  peneliti  berupaya  menyelesaikan  permasalahan tersebut dengan  melakukan penelitian ”Analisis Arsitektur Jaringan Syaraf  Tiruan- Multilayer Perceptron  untuk  Efektivitas  Estimasi  Beban  Energi  Listrik  PT  PLN  (Persero)  UP3  Salatiga”. Penelitian ini akan mengombinasikan arsitektur JST yaitu jumlah hidden layer, jumlah node hidden layer, dan fungsi pelatihan JST berdasarkan referensi dari penelitian terdahulu untuk mendapatkan arsitektur JST dengan nilai error terkecil untuk digunakan dalam estimasi beban energi listrik pada PT PLN (Persero) UP3 Salatiga. Arsitektur JST yang akan digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  jumlah hidden  layer  yang  akan  digunakan  adalah  1,  2,  3,  4,  dan  5, sedangkan berdasarkan literatur penelitian yang lain untuk hidden layer berjumlah hanya 1 saja,  antara  lain  penelitian (Khusniyah  &  Sutikno,  2016) , (Setyowati  &  Sunardiyo, 2020) dan penelitian (Fachri, dkk, 2019) . Jumlah node hidden layer yang akan digunakan adalah 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, jumlah node hidden layer ini berdasarkan beberapa referensi penelitian sebelumnya yaitu (Maulidin & Assaffat, 2014) yang menggunakan jumlah node hidden layer 2 dan penelitian (Dudek, 2020) yang menggunakan jumlah node hidden layer 2,  3,  dan  4,  selain  itu  peneliti  juga  akan  menggunakan  jumlah node  hidden  layer  dengan kelipatan 5 sampai 25 node hidden layer untuk mendapatkan arsitektur dengan nilai error yang lebih kecil. Fungsi pelatihan yang akan digunakan adalah TRAINGD, TRAINGDM, TRAINGDA, dan  TRAINGDX.  Serta  jangka  waktu  estimasi  lima  tahun  ke  depan  yang  termasuk  dalam kategori  estimasi jangka  panjang  ini  dipilih agar hasil  penelitian dapat  dijadikan  salah  satu acuan dalam menyusun perencanaan energi masa depan (Aulia, 2018) .

## 2. METODE

## 2.1 Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  untuk  teknik  estimasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  laptop  dengan prosesor intel core i5 generasi 10 th dengan sistem operasi windows 10, 64 bits. Serta program pendukung lain yang dibutuhkan yaitu toolbox neural network yang diakses melalui software Matlab  2021a  versi  9.10, software  microsoft  office  365  Versi  16.0.15601.20088,  serta datasheet beban energi listrik wilayah kerja PT PLN (Persero) UP3 Salatiga tahun 2017-2021,
untuk datasheet beban energi listrik sebelum dan setelah di normalisasi, pola data training, pola data testing, dan pola data estimasi dapat diakses pada bit.ly/dataestimasi.

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN) merupakan model aritmatika yang  meniru  fitur  fungsional  jaringan  syaraf  biologis.  Jaringan  syaraf  tiruan  berisi  neuron buatan yang saling terkait dan memproses. Sebagai aturan umum JST adalah sistem adaptif yang menyesuaikan strukturnya berdasarkan informasi eksternal atau internal yang berjalan melalui  jaringan  selama  proses  pembelajaran.  JST  dapat  digunakan  untuk  memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output atau untuk mengungkap pola dalam data. JST dapat diterapkan secara efektif di bidang estimasi, pengenalan karakter tulisan tangan, evaluasi harga, dan lainnya (Naser, dkk, 2015) . Suatu jaringan syaraf tiruan dapat dikatakan baik  atau  tidak,  berdasarkan  arsitektur  jaringan  atau  hubungan  antar  neuron  pada  JST. Kumpulan  neuron-neuron tersebut  terletak pada lapisan-lapisan  atau  dikenal  dengan layer. Lapisan JST terdiri dari tiga penyusun yaitu lapisan input (input layer), lapisan tersembunyi ( hidden layer), dan lapisan output (output layer) (Nurhayati, 2015) .

## 2.3 Multilayer Perceptron
Multilayer  Perceptron  (MLP)  merupakan  model  jaringan  syaraf  tiruan  feedforward  yang tersusun dari  sejumlah  neuron yang  dihubungkan oleh  bobot-bobot penghubung (Sinaga, 2020) .  Suatu  JST- multilayer  perceptron  mempunyai  sebuah  input  layer,  satu  atau  lebih hidden layer, dan sebuah output layer. Setiap layer JST-multilayer perceptron tersebut masing- masing  memiliki  fungsi  tersendiri (Fitri  &  Riana,  2022) . Input  layer  berfungsi  untuk menerima sinyal masukan dari luar lalu didistribusikan pada semua neuron di hidden layer. Output layer akan menerima sinyal keluaran dari hidden layer lalu menampilkan sinyal atau nilai output dari keseluruhan jaringan. Model multilayer perceptron yang merupakan salah satu jaringan saraf tiruan ini, cara kerjanya menirukan jaringan saraf pada makhluk hidup. JST- multilayer  perceptron  mampu  mempelajari  dan  mengenali  suatu  pola  berdasarkan pengetahuan yang didapatkan melalui proses training (Lingga, 2020) . Multilayer perceptron dapat digunakan untuk mengolah data time series dan dapat digunakan untuk estimasi dengan akurasi  yang  sangat  baik  dengan  nilai  error  <10%  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya (Hadimarta, dkk, 2020) . Arsitektur JST- multilayer perceptron ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur JST- Multilayer Perceptron dengan 2 Hidden Layer

## 2.4 Backpropagation
Terdapat  beberapa  algoritma  pembelajaran  JST  antara  lain backpropagation,  levenberg- marquardt,  genetika,  extreme  learning  machine  dan  lainnya.  Algoritma  pembelajaran backpropagation dipilih dan digunakan dalam penelitian ini karena berdasarkan studi literatur
penelitian-penelitian  sebelumnya  tentang  estimasi  yang  menggunakan  algoritma pembelajaran backpropagation menunjukkan akurasi yang sangat baik dengan nilai error yang kecil <10%, antara lain penelitian (Dudek, 2020) nilai error 1,45 – 2,99%, (Rodrigues, dkk,  2014) nilai error  4,2%, (Maulidin  &  Assaffat,  2014) nilai error  7,233%, (Aulia, 2018) nilai error 0,48%, dan (Simbolon, dkk, 2018) nilai error 9%.
Proses  pembelajaran backpropagation  termasuk  dalam  jenis  yang  terawasi  sehingga backpropagation  sering  digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak  layer  (multilayer perceptron) dalam mengubah bobot-bobot yang terdapat pada hidden layer. Backpropagation yang merupakan pelatihan jenis terawasi ( supervised) menggunakan pola penyesuaian bobot dalam meminimalkan nilai kesalahan ( error) antara output hasil estimasi dengan output acuan (Andrijasa & Mistianingsih, 2010) . Backpropagation merupakan salah satu metode dalam pembelajaran JST- multilayer perceptron dengan perhitungan serta propagasi balik dari error yang didapatkan sehingga akan diperoleh hasil bobot yang sesuai dengan pola data yang ada. Pada  pelatihan  estimasi  algoritma backpropagation  merupakan  suatu  cara  yang  mampu memberikan akurasi hasil yang baik dengan menganalisis data yang sudah ada pada masa lalu (Simbolon, dkk, 2018) .

## 2.5 Pengujian Kinerja Jaringan
Pengujian kinerja jaringan dengan evaluasi nilai error dari hasil output jaringan pada tahap training dan testing. Evaluasi error yang akan dilakukan dengan mengkalkulasikan MAD dan MAPE (Astuti, dkk, 2019) .
1) MAD MAD  ( Mean  Absolute  Deviation)  merupakan  rata-rata  kesalahan  absolut  (mutlak)  hasil output  jaringan  tanpa  memperhatikan  lebih  besar  atau  lebih kecil  hasil  output  jaringan tersebut terhadap kenyataannya. Secara matematis MAD dirumuskan:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ | | (1)
Keterangan:
𝑋 = data aktual pada periode (t) tertentu
𝐹 = nilai peramalan pada periode (t) tertentu
𝑛 = jumlah data
2) MAPE MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error)  merupakan  ukuran  kesalahan  relatif  yang menyatakan  persentase  kesalahan  hasil output  jaringan  terhadap  nilai  aktual  selama periode tertentu. Secara matematis MAPE dirumuskan:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ × 100% (2)
Keterangan 𝑋 , 𝐹 , dan 𝑛 sama dengan Persamaan (1)
Persentase nilai MAPE menunjukkan kemampuan estimasi yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Analisis Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan- Multilayer Perceptron untuk Efektivitas Estimasi Beban Energi Listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga
Tabel 1. Kriteria Nilai MAPE pada Estimasi
No. Nilai MAPE Akurasi Estimasi 1. <10% Sangat Baik 2. 10-20% Baik 3. 20-50% Cukup 4. >50% Buruk
2.6 Diagram Alir Proses Estimasi
Tahap proses estimasi beban energi listrik disajikan pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Flowchart Skema Estimasi Beban Energi Listrik
Meninjau flowchart program estimasi di atas pada Gambar 2. Proses estimasi menggunakan jaringan syaraf tiruan- multilayer perceptron yang diakses melalui toolbox neural network pada software Matlab. Input berisi data beban energi listrik yang disusun dalam bentuk siklus 12 bulan  untuk  estimasi  satu bulan  berikutnya.  Variasi  jaringan terbaik berdasarkan arsitektur perceptron yang diajukan maka akan ada sejumlah 160 variasi jaringan yang akan di training, lalu dipilih empat variasi jaringan terbaik dari setiap fungsi pelatihan yang dilanjutkan tahap testing, sehingga  diperoleh  satu  variasi  jaringan  terbaik  setelah  dilakukan  testing.  Estimasi beban energi listrik dilakukan menggunakan variasi jaringan terbaik tersebut berdasarkan data hasil training dan testing. Output program diperoleh estimasi beban energi listrik satu bulan berikutnya,  sehingga  dilakukan update  pola  data  untuk  estimasi  bulan  selanjutnya  hingga mencapai sejumlah bulan atau tahun yang diperlukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  PT  PLN  (Persero) UP3  Salatiga  dengan  objek  penelitian  yaitu beban energi listrik wilayah kerja PLN tersebut. Penelitian dilakukan analisis arsitektur JST- multilayer perceptron untuk efektivitas estimasi beban energi listrik tahun 2022-2026. Analisis data  menggunakan  JST- multilayer  perceptron  yang  diakses  menggunakan  toolbox  neural network pada software matlab. Arsitektur jaringan yaitu hidden layer: 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, dan  25, node  hidden  layer:  1,  2,  3,  4,  dan  5,  fungsi  pelatihan:  TRAINGD,  TRAINGDM, TAINGDA, dan TRAINGDX. Berikut hasil dan pembahasan penelitian ini yang disajikan dalam tiga bagian yaitu training, testing, dan estimasi.

## 3.1 Training
Berdasarkan parameter yang ditentukan dalam penelitian ini yaitu empat fungsi pelatihan, lima jumlah hidden layer berbeda, delapan jumlah node hidden layer berbeda, maka keseluruhan ada  160  variasi  model  jaringan  yang  diteliti.  Adapun  hasil training  semua  variasi  jaringan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai dan Persentase Error Training Jaringan
Hidden Layer Node Hidden Layer Fungsi Pelatihan TRAINGD TRAINGDM TRAINGDA TRAINGDX MAD MAPE MAD MAPE MAD MAPE MAD MAPE 1 2 5,676,750  5.72% 6,160,970 6.09% 4,913,587 5.02% 3,590,847 3.64% 3 5,977,723  5.97% 4,337,413 4.41% 3,970,603 4.07% 7,190,547 7.27% 4 6,133,271  6.15% 4,952,544 4.80% 5,423,308 5.54% 3,273,883 3.38% 5 5,774,354  5.84% 5,770,631 5.83% 3,752,844 3.94% 3,491,329 3.69% 10 6,351,208  6.47% 5,045,716 5.03% 3,692,896 3.92% 3,375,192 3.64% 15 5,234,550  5.10% 5,740,641 5.79% 6,530,237 6.68% 4,570,914 4.73% 20 6,578,352  6.67% 5,084,633 5.08% 3,956,621 4.11% 3,260,362 3.40% 25 3,370,006  3.48% 5,994,336 5.93% 4,734,960 4.76% 6,635,634 6.55% 2 2 5,612,567  5.69% 5,614,394 5.71% 3,589,555 3.84% 3,857,717 3.89% 3 5,305,750  5.33% 6,637,803 6.57% 4,669,271 4.74% 5,105,362 5.23% 4 3,973,415  3.99% 5,095,357 5.23% 4,491,052 4.57% 7,349,307 7.10% 5 5,980,521  5.92% 5,417,404 5.53% 3,634,861 3.84% 4,113,490 4.08% 10 4,462,562  4.37% 6,121,031 6.15% 3,901,639 4.16% 6,202,376 6.34% 15 7,035,408  7.03% 6,023,160 6.00% 4,348,183 4.35% 2,898,065 3.01% 20 4,424,588  4.40% 6,329,151 6.27% 3,894,079 3.68% 5,324,850 5.00% 25 3,723,027  3.79% 6,869,780 6.88% 3,631,746 3.89% 3,652,358 3.86% 3 2 5,860,538  5.91% 4,690,551 4.79% 3,985,726 4.04% 3,516,390 3.61% 3 5,724,198  5.89% 5,884,200 5.96% 3,903,346 4.05% 4,935,726 5.01% 4 6,110,763  6.13% 6,513,301 6.36% 5,251,584 5.26% 3,307,406 3.39% 5 5,678,591  5.69% 5,952,991 5.87% 6,889,736 6.72% 5,593,075 5.71% 10 4,935,443  4.89% 5,942,521 5.96% 3,825,344 3.91% 3,289,791 3.58% 15 6,044,197  6.07% 6,576,302 6.57% 3,815,738 3.83% 5,466,403 5.37% 20 5,813,651  5.75% 7,265,705 7.09% 7,088,838 7.03% 3,351,505 3.44% 25 5,994,958  5.82% 4,646,102 4.73% 6,669,493 6.58% 2,943,664 3.26% 4 2 6,995,158  6.86% 8,086,435 7.78% 3,535,291 3.71% 4,485,637 4.62% 3 5,789,243  5.86% 5,771,625 5.86% 6,016,453 6.05% 2,829,054 2.93% 4 6,119,542  6.15% 5,937,283 6.04% 4,541,624 4.72% 3,641,629 3.89% 5 6,092,095  6.10% 8,084,920 7.74% 3,715,723 3.79% 3,434,020 3.48% 10 4,219,509  4.27% 6,279,837 6.31% 7,506,772 7.30% 3,954,396 4.18% 15 7,490,362  7.44% 4,750,769 4.81% 3,988,740 4.05% 8,828,402 8.43% 20 4,699,237  4.73% 5,372,173 5.45% 2,624,073 2.79% 6,605,051 6.61% 25 2,717,430  2.59% 4,669,017 4.79% 3,671,080 3.91% 3,050,410 3.16% 5 2 6,189,704  6.18% 5,858,754 6.04% 3,564,221 3.77% 5,868,477 5.93% 3 6,150,731  6.14% 5,680,550 5.68% 4,919,490 5.00% 4,512,581 4.58% 4 5,773,382  5.85% 5,996,336 6.06% 2,795,585 2.96% 3,320,544 3.41% 5 5,124,488  5.21% 8,534,939 8.16% 3,419,948 3.67% 4,508,901 4.54% 10 5,567,851  5.56% 6,496,583 6.51% 3,188,287 3.27% 6,893,753 6.69% 15 5,074,248  5.24% 6,255,626 6.21% 3,764,219 3.92% 3,710,728 3.81% 20 5,421,342  5.34% 4,798,648 4.85% 5,630,429 5.75% 6,338,730 6.29% 25 6,416,347  6.39% 6,039,861 6.02% 3,152,335 3.28% 4,703,281 4.74%
Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui untuk fungsi pelatihan TRAINGD, jaringan terbaik fungsi pelatihan ini didapat pada jaringan 4 hidden layer dengan 25 node hidden layer, yang memiliki nilai  MAD  sebesar  2,717,429  kWh  dan  MAPE  sebesar  2.59%.  Fungsi  pelatihan  TRAINGDM dapat diketahui bahwa jaringan terbaik fungsi pelatihan ini didapat pada jaringan 1 hidden layer dengan 3 node hidden layer, yang memiliki nilai MAD sebesar 4,337,413 kWh dan MAPE
Analisis Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan- Multilayer Perceptron untuk Efektivitas Estimasi Beban Energi Listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga
sebesar 4.41%. Fungsi pelatihan TRAINGDA dapat diketahui bahwa jaringan terbaik fungsi pelatihan ini didapat pada jaringan 4 hidden layer dengan 20 node hidden layer, yang memiliki nilai  MAD  sebesar  2,624,072  kWh  dan  MAPE  sebesar  2.79%.  Fungsi  pelatihan  TRAINGDX dapat diketahui bahwa jaringan terbaik fungsi pelatihan ini didapat pada jaringan 4 hidden layer dengan 3 node hidden layer, yang memiliki nilai MAD sebesar 2,829,054 kWh dan MAPE  sebesar  2.93%.  Empat  variasi  jaringan  terbaik  dengan  nilai  MAD  dan  MAPE paling kecil dari setiap fungsi pelatihan tersebut yang selanjutnya akan digunakan pada tahap testing jaringan.
3.2 Testing Tahap testing dilakukan untuk menguji keempat variasi jaringan terbaik dari tahap  training untuk mendapatkan satu variasi jaringan terbaik yang akan digunakan untuk estimasi beban energi  listrik.  Adapun  nilai  MAD  dan  MAPE  pada  tahap testing  ditampilkan  pada  Tabel  3, Gambar 3, dan Gambar 4.
Tabel 3. Nilai dan Persentase Error Hasil Testing Fungsi Pelatihan  Hidden Layer Node MAD MAPE TRAINGD 4 25 2,717,429 2.59% TRAINGDM 1 3 6,369,020 5.41% TRAINGDA 4 20 3,728,386 3.24% TRAINGDX 4 3 2,829,054 2.93%
Gambar 3. Grafik Nilai MAD Testing Jaringan Gambar 4. Grafik Nilai MAPE Testing Jaringan 10,193,751 6,369,020 3,728,386 6,637,526 - 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 Variasi Jaringan N ila i M A D MAD Jaringan Tahap Testing TRAINGD, 4 Hidden Layer, 25 Node Hidden Layer
TRAINGDM, 1 Hidden Layer, 3 Node Hidden
Layer TRAINGDA, 4 Hidden Layer, 20 Node Hidden Layer 9.08% 5.41% 3.24% 5.87% +0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% Variasi Jaringan N ila i M A PE MAPE Jaringan Tahap Testing TRAINGD, 4 Hidden Layer, 25 Node Hidden Layer
TRAINGDM, 1 Hidden Layer, 3 Node Hidden Layer
TRAINGDA, 4 Hidden Layer, 20 Node Hidden
Layer
Berdasarkan hasil testing jaringan yang sudah dilakukan pada empat variasi jaringan berbeda yang  merupakan  variasi  jaringan  terbaik  setiap  fungsi  pelatihan  pada  tahap training, menunjukkan  bahwa  hasil testing  baik  nilai  MAD  dan  MAPE  memiliki  nilai  yang  beragam. Semua jaringan yang di- testing memiliki nilai MAPE yang termasuk kriteria akurasi estimasi yang sangat baik karena memiliki nilai MAPE <10%. Rata-rata nilai MAD dan MAPE keempat jaringan  tersebut  sebesar  6,732,171  kWh  dan  5.9%.  Variasi  jaringan  yang  terbaik  dengan memiliki nilai MAD dan MAPE paling kecil yang didapatkan pada tahap testing yaitu variasi jaringan  TRAINGDA  4 hidden  layer  dengan  20  node  hidden  layer  yang  memiliki  nilai  MAD sebesar 3,728,386 kWh dan MAPE sebesar 3.24%. Variasi jaringan terbaik tersebut yang akan digunakan untuk estimasi beban energi listrik.

## 3.3 Estimasi
Estimasi  beban  energi  listrik  dilakukan  dengan  memilih  satu  jaringan  dari  semua  variasi jaringan yang sebelumnya sudah melewati tahap training dan testing. Jaringan yang dipilih dan digunakan dalam tahap estimasi yaitu TRAINGDA 4 hidden layer dengan 20 node hidden layer  yang  merupakan  jaringan  terbaik  dengan  error  terkecil  pada  tahap  testing.  Jaringan terbaik tahap testing dipilih untuk diimplementasikan pada tahap estimasi karena saat diujikan dapat menghasilkan output yang mendekati nilai real data sehingga ketika digunakan untuk estimasi  juga  akan  menghasilkan output  yang  akan  mendekati  nilai  realnya.  Untuk  hasil estimasi beban energi listrik pada PT PLN (Persero) UP3 Salatiga ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik Hasil Estimasi Beban Energi Listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga Tahun 2022-2026
Hasil  estimasi  beban  energi  listrik  PT  PLN  (Persero)  UP3  Salatiga  pada  tahun  2022-2026 menunjukkan  bahwa  beban  energi  listrik  memiliki  nilai  yang  fluktuatif  dalam  rentang  lima tahun  kedepan.  Rata-rata  beban  energi  listrik  lima  tahun  kedepan  diperkirakan  mencapai 1,274,104,970 kWh per tahun, atau total beban energi listrik lima tahun kedepan mencapai 6,370,524,854 kWh. Beban energi listrik tertinggi diperkirakan akan terjadi pada tahun 2022 dengan  nilai  1,278,867,573  kWh,  sedangkan  beban  energi  listrik  paling  kecil  diperkirakan terjadi pada tahun 2023 dengan nilai 1,272,107,991 kWh.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  pemodelan  JST- multilayer  perceptron  terbaik untuk  estimasi  beban  energi  listrik  PT  PLN  (Persero)  UP3  Salatiga  tahun  2022-2026  yaitu
1,278,867,573 1,274,074,800 1,272,107,991 1,272,151,388 1,273,323,104 1,268,000,000 1,270,000,000 1,272,000,000 1,274,000,000 1,276,000,000 1,278,000,000 1,280,000,000 2022 2023 2024 2025 2026 Konsumsi Energi Listrik (kWh)
Konsumsi Energi Listrik (kWh)
TRAINGDA 4 hidden layer dengan 20 node hidden layer, model jaringan ini pada tahap training menghasilkan output  dengan nilai MAD  sebesar 2,624,072  kWh  dan MAPE sebesar 2.79%. serta pada tahap testing menghasilkan output dengan nilai MAD sebesar 3,728,386 kWh dan MAPE sebesar 3.24%. Variasi jaringan ini dapat menghasilkan output dengan MAD dan MAPE terkecil  tahap testing,  dengan  nilai  error  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  estimasi menggunakan JST- multilayer perceptron yang diusulkan memiliki akurasi estimasi yang lebih baik dibandingkan yang selama ini digunakan oleh PLN yang memiliki nilai error 5.56%. Hasil estimasi beban energi listrik di PT PLN (Persero) UP3 Salatiga menggunakan JST- multilayer perceptron  dengan  arsitektur  jaringan  tersebut:  tahun  2022  sebesar  1,278,867,573  kWh, tahun 2023 sebesar 1,274,074,800 kWh, tahun 2024 sebesar 1,272,107,991 kWh, tahun 2025 sebesar 1,272,151,388 kWh, dan tahun 2026 sebesar 1,273,323,104 kWh.

## DAFTAR RUJUKAN
Alkusma,  Y.  M.,  Hermawan,  H.,  &  Hadiyanto,  H.  (2016).  Pengembangan  Potensi  Energi
Alternatif Dengan Pemanfaatan Limbah Cair Kelapa Sawit Sebagai Sumber Energi Baru
Terbarukan Di Kabupaten Kotawaringin Timur. Jurnal Ilmu Lingkungan, 14(2), 96–102. https://doi.org/10.14710/jil.14.2.96-102
Andrijasa,  M.  F.,  &  Mistianingsih,  D.  (2010).  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk
Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation. Jurnal  Informatika Mulawarman, 5(1), 50–
55.
Astuti, Y., Novianti, B., Hidayat, T., Maulina, D., Universitas, M. I., & Yogyakarta, A. (2019). Penerapan  Metode  Single  Moving Average  Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak.
SENSITIf: Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, (pp. 253–261).
Aulia, R. (2018). Penerapan Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan berdasarkan Tingkat Hunian Hotel. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), IV(2), 115–122.
Dudek, G. (2020). Multilayer perceptron for short-term load forecasting: from global to local
approach. Neural Computing and Applications, 32(8), 3695–3707.
https://doi.org/10.1007/s00521-019-04130-y
Fachri,  B.,  Perdana  Windarto,  A.,  &  Parinduri,  I.  (2019).  Penerapan  Backpropagation  dan Analisis Sensitivitas pada Prediksi Indikator Terpenting Perusahaan Listrik. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika), 5(2), 202–208. https://www.bps.go.id
Fitri,  E.,  &  Riana,  D.  (2022).  Analisa  Perbandingan  Model  Prediction  Dalam  Prediksi  Harga
Saham  Menggunakan  Metode  Linear  Regression,  Random  Forest  Regression  Dan Multilayer Perceptron. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika Dan Komputerisasi
Akuntansi, 6(1), 69–78. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No1.pp69-78
Hadimarta, T. F., Rotul Muhima, R., Kurniawan, M., Informatika, J. T., Teknik, F., Dan, E., &
Informasi, T. (2020). Implementasi Multilayer Perceptron Pada Jaringan Saraf Tiruan Untuk  Memprediksi  Nilai  Valuta  Asing. INTEGER: Journal  of  Information Technology,
5(1), 56–63.
Hutabarat,  P.  H.,  Zambak,  M.  F.,  &  Suwarno,  S.  (2022).  Prediksi  Kebutuhan  Energi  Listrik
Wilayah PLN Kota Parapat Simalungun Sampai Tahun 2024. JESCE (Journal of Electrical and System Control Engineering), 5(2), 52–58. https://doi.org/10.31289/jesce.v5i2.5757
Khusniyah, T. W., & Sutikno. (2016). Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf
Tiruan  Backpropagation. Scientific  Journal  of  Informatics,  3(1),  11–18. http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
Lingga,  P.  (2020).  Implementasi  Diagnosa  Penyakit  Panleukopenia  Pada  Kucing  Dengan
Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Multi Layer Perceptron (Studi Kasus:Clinic Sasmita Pet Shop). Jurnal Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), 7(3), 275–278.
Maulidin, M. S., & Assaffat, L. (2014). Jaringan Syaraf Tiruan Sebagai Metode Peramalan Beban Listrik Harian Di PT. Pismatex Pekalongan. Media Elektrika, 7(2), 36–44.
Naser, S. A., Zaqout, I., Ghosh, M. A., Atallah, R., & Alajrami, E. (2015). Predicting Student
Performance  Using  Artificial  Neural  Network:  in  the  Faculty  of  Engineering  and Information Technology. International Journal of Hybrid Information Technology, 8(2),
221–228. https://doi.org/10.14257/ijhit.2015.8.2.20
Nurhayati.  (2015).  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Menentukan  Tingkat
Pencemaran Air. Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, 4(2), 124–131.
Nyoman, I., Wardana, K., Jawas, N., Komang, I., & Aryanto, A. A. (2020). Prediksi Penggunaan
Energi  Listrik  pada  Rumah  Hunian  Menggunakan  Long  Short-Term  Memory. TIERS Information Technology Journal, 1(1), 1–11. http://journal.undiknas.ac.id/index.php/tiers
Rajagukguk,  A.  S.  F., Marthinus  P,  & Meita  R. (2015). Kajian  Perencanaan Kebutuhan  dan emenuhan Energi Listrik di Kota Manado. Jurnal Teknik Elektro Dan Komputer, 4(3), 1–
12.
Rodrigues, F., Cardeira, C., & Calado, J. M. F. (2014). The daily and hourly energy consumption and load forecasting using artificial neural network method: A case study using a set of
93 households in Portugal. Energy Procedia, 62, 220–229.
https://doi.org/10.1016/j.egypro.2014.12.383
Analisis Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan- Multilayer Perceptron untuk Efektivitas Estimasi Beban Energi Listrik PT PLN (Persero) UP3 Salatiga
Sakinah, N. P., Cholissodin, I., & Widodo, A. W. (2018). Prediksi Jumlah Permintaan Koran
Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Jurnal Pengembangan
Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(7), 2612–2618. http://j-ptiik.ub.ac.id
Saragih, I. C., Hartama, D., & Wanto, A. (2020). Prediksi Perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area Menggunakan Algoritma Backpropagation. Technology and Science (BITS), 2(1), 48–54.
Saritas, M. M., & Yasar, A. (2019). Performance Analysis of ANN and Naive Bayes Classification Algorithm  for  Data  Classification. International  Journal  OfIntelligent  Systems  and Applications in Engineering, 7(2), 88–91. https://doi.org/10.1039/b000000x
Setyowati, D., & Sunardiyo, S. (2020). Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik dengan Jaringan Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Network)  Metode  Backpropagation  Tahun  2020-2025.
Jurnal EECCIS, 14(1), 6–9. https://jurnaleeccis.ub.ac.id/
Sharma, A., & Nijhawan, G. (2015). Rainfall Prediction Using Neural Network. International Journal of Computer Science Trends and Technology, 3(3), 65–69. www.ijcstjournal.org Simangunsong, F. R. D. B., & Nasution, S. D. (2015). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Untuk
Memprediksi Jumlah Pasien Rawat Inap Dengan Metode Back Propagation (Studi Kasus :
RSU. Tere Margareth). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 2(6), 43–47.
Simbolon, I. A. R., Yatussa’ada, F., & Wanto, A. (2018). Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Persentase Penduduk Buta Huruf di Indonesia. Jurnal Informatika UPGRIS, 4(2), 163–169.
Sinaga,  D.  (2020).  Jaringan  Saraf  Tiruan  Infeksi  Mata  Dengan  Menggunakan  Metode Beraksitektur  Multi  Layer  Perceptron. Jurnal  Majalah  Ilmiah  Informasi  Dan  Teknologi Ilmiah (INTI), 7(2), 189–192.
Syahputra,  R.,  Syahfitra,  F.  D.,  Putra,  K.  T.,  &  Soesanti,  I.  (2020).  Prediksi  Beban  Listrik
Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Tipe Propagasi-Balik (Electricity Load
Prediction Using Back-Propagation Neural Networks). Semesta Teknika, 23(2), 143–155. https://doi.org/10.18196/st.232264
Syahrudy, Novriyenni, & Indah Ambarita. (2022). Estimasi Jumlah Perceraian Menggunakan Metode  Regresi  Linear  Berganda  Studi  Kasus  Pengadilan  Agama  Stabat. Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 6(3), 793–798.
Triwulan,  Y.,  Hariyanto,  N.,  &  Anwari,  S.  (2013).  Peramalan  Beban  Puncak  Listrik  Jangka Pendek Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Reka Elkomika, 1(4), 339– 439.
Wijaya,  A.  H.  (2019).  Artificial  Neural  Network  Untuk  Memprediksi  Beban  Listrik  dengan Menggunakan  metode  Backpropagation  (Studi  Kasus  PT.  PLN  Regional  Sumatera  Barat).
Jurnal CoreIT, 5(2), 61–71.