## Implementasi Backpropagation Neural Network
untuk Peramalan Jangka Panjang Beban Trafo Gardu Induk Genteng pada PT. PLN (Persero) APJ Banyuwangi
RB. Moch Gozali 1 , Dedy Kurnia Setiawan 2 , Hebri Esteringga 3
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember gozali.teknik@unej.ac.id, dedy.kurnia@unej.ac.id, esteringgahebri@gmail.com
Abstrak
Listrik  merupakan  aliran  atau  pergerakan  elektron-  elektron adalah  partikel  bemuatan  negatif  yang  ditemukan  pada  suatu atom. Transformator adalah alat untuk mengubah energi listrik dari  satu  rangkaian  listrik  ke  rangkaian  listrik  yang  berbeda berdasarkan  cara  kerja  dari  induksi  elektromaknetik.  Karena kebutuhan  konsumen  semakin  naik  maka  transformator  harus bekerja  secara  terus  menerus  untuk  memenuhi  kebutuhan konsumen,  oleh  karena  itu  perlu  adanya  peramalan  beban transformator. Peramalan ini dilakukan untuk 5 tahun kedepan dimulai dari tahun 2022 sampai tahun 2026 dengan menggunakan neural network backpropagation. Neural network backpropagation mempunyai  error  persen  yang  kecil  dibandingkan  dengan  yang lainnya. Dari prosesperamalan data tertinggi terdapat pada bulan Mei  tahun  2026  sebesar  32282455  Kwh.  Sedangkan  menurut keputusan  (Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral,  2016) Republik Indonesia, Nomor 5899 K/20/MEM tentang Pengesahan RUPTL  (Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga  Listrik)  PT  PLN (Persero)  tahun  2016  sampai  dengan  2025  bahwa  untuk penambahan  kapasitas  transformator  atau penyulang  mencapai 60%  sampai  dengan  70%,  sedangkan  kapasitas  maksimal transformator  GI  Genteng  mampu  menampung  60  Mva,  maka dari  itu  60%  dari  60  adalah  36  Mva.  Dilihat  dari  besarnya kebutuhan  beban  yang  sudah  diramalkan  maka  pihak  PLN kususnya pihak GI genteng pada tahun 2022 sampai tahun 2026 belum memerlukan penambahan kapasitas beban transformator namun  harus  mulai  waspada  karena  selisih  data  peramalan dengan kemampuan kapasitas hanyalah 6,3%.
Kata kunci: Neural Network Backpropagation, PeramlanBeban, Transformator,

## Abstract
Electricity  is  the  flow  or  movement  of  electrons  are  negatively charged  particles  found  in  an  atom.  A  transformer  is  a  device for  converting  electrical  energy  from  one  electric  circuit  to  a different  electrical  circuit  based  on  the  workings  of electromagnetic  induction.  Because  consumer  needs  are
increasing,  the  transformer  must  work  continuously  to  meet consumer  needs,  therefore  there  is  a  need  for  transformer load  forecasting.  This  forecast  is  carried  out  for  the  next  5 years  starting  from  2022  to  2026  using  backpropagation neural  network.  Neural  network  backpropagation  has  a  small percent  error  compared  to  the  others.  From  the  forecasting process,  the  highest  data  is  in  May  2026  at  32282455  Kwh. Meanwhile,  according  to  the  decision  (Minister  of  Energy  and Mineral  Resources,  2016)  of  the  Republic  of  Indonesia, Number  5899  K/20/MEM  concerning  Ratification  of  PT  PLN (Persero)  RUPTL  (Electricity  Supply  Business  Plan)  2016  to 2025  that  for  additional  transformer  or  feeder  capacity reaches  60%  to  70%,  while  the  maximum  capacity  of  the  GI Tile transformer is able to accommodate 60 Mva, therefore 60% of  the  60  is  36  Mva.  Judging  from  the  magnitude  of  the predicted  load  requirement,  the  PLN,  especially  the  tile substation,  in  2022  to  2026  does  not  require  additional transformer  load  capacity  but  must  start  to  be  vigilant because  the  difference  between  forecastingdata  and  capacity capacity is only 6.3%.
Keywords: Load Forecasting, Neural Network
Backpropagation, Transformer

## I. PENDAHULUAN
Pada zaman sekarang listrik sebagai kebutuhan energi merupakan hal yang sangat penting bagi kehidupan. Listrik dalam  kehidupan  sekarang  digunakan  dalam  berbagai  hal seperti  sumber  energi  a  lat  industri,  perkantoran,  rumah tangga dan masih banyak lainnya. Listrik merupakan aliran atau pergerakan elektron-elektron adalah partikel bemuatan negatif yang ditemukan pada suatu atom [1].
Semakin meningkatnya jumlah penduduk dan 8 bertumbuh kembangnya sisi perekonommian harus berbanding  lurus  dengan  ketersediaan  tenaga  listrik  yang ada  di  Indonesia.  Sistem  tenaga  listrik  berfungsi  untuk memenuhi  kebutuhan  energi  listrik  secara  terus  menerus.
Dalam  operasi  sistem  tenaga  listrik  ,kehandalan  dan kesetabilan  sistem  distribusi  sangat  dipentingkan  untuk menunjang kelancaran penyaluran tenaga listrik [2].
Transformator adalah bagian dari sistem tenaga listrik yang  digunakan  untuk  mengubah  energi  listrik  dari  satu rangkaian  listrik  ke  rangkaian  listrik  yang  berbeda berdasarkan  cara  kerja  dari  induksi  elektromaknetik  [3]. Transformator  dapat  mengalami  beban  berlebih  atau overload  ketika  beban  transformator  tersebut  melebihi ratingnya.  Jika  transformasi  dalam  keadaan  beban  berlebih atau  overload  terjadi  secara  terus-menerus  dan  tidak  ada pencegahan  atau  perawatan  maka  batas  ketahanan  isolasi pada  komponen transformator akan menurun [4].
Di  Banyuwangi  terdapat  beberapa  perusahan  bahkan tambang  yang  membutuhkan  tenaga  listrik  yang  besar,  untuk itu  di  Banyuwangi  terdapat  2  Gardu  Induk  yang  berada  di Banyuwangi  kota  dan  di  Genteng.  Gardu  Induk  Genteng menyuplai  beberapa  rayon  di  Banyuwangi  bagian  selatan.  Di Banyuwangi  selatan  terdapat  perusahaan  tambang  emas Tumpang  Pitu  yang  dikelola  oleh  PT.  Bumi  Sukses  Indo (BSI)  yang  tertunya  memerlukan  kapasitas  transformator dan penyulang yang besar.
Oleh karena itu, pada penelitian ini membahas tentang peramalan  beban  listrik  pada  transformator  yang  berapada  di Gardu  Induk  Genteng  pada  tahun  2022  sampai  dengan  2026. Penelitian ini melakukan peramalan jangka panjang dengan menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  tipe propagasi-balik (backpropagation).
II.

## A. Survey  Dan  Pengambilan Data
Pengambilan data diperoleh dari Gardu Induk Genteng kabupaten  Banyuwangi.  Data  yang  diperoleh  merupakan data  beban  puncak  historis  tahun  2017  sampai  tahun  2021 yang digunakan untuk penelitian peramalan beban.

## B. Normalisasi Data
Normalisasi  data  adalah  proses  membuat  beberapa variabel  memiliki  rentang  nilai  yang  sama,  tidak  ada  yang terlalu  besar  maupun  terlalu  kecil  sehingga  dapat  membuat analisis  statistik  menjadi  lebih  mudah.  Proses  normalisasi data  tersebut dilakukan dengan rumus :
𝑋1  =   (𝑋 − 𝐵)/(𝐴 − 𝐵) (1) Keterangan : 9 X1
: Nilai  normalisasi
X
:  Nilai  asli  dari data A
:  Nilai terbesar dari semua  data
B :  Nilai  terkecil  dari semua data
C. Neural  Network  Backpropagation
Dalam Neural  Network  Backpropagation terdapat beberapa unit yang berada dalam satu atau lebih suatu layer tersembunyi  dengan n buah  masukan  (ditambahkan  sebuah bias),  sebuah layer tersembunyi  yang  terdiri  dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran.
Jaringan  yang  dibentuk  pada  penelitian  ini  merupakan jaringan multilayer yang terdiri dari 1 lapisan input, 1 lapisan tersembunyi dan 1 lapisan output.
Metode  Neural  Network  Backpropagation  yang digunakan  untuk  peramalan  beban  transformator  tahun  2022 sampai tahun 2026 terdapat 3 tahapan yaitu :
1. Training  adalah  proses  dimana  data  yang  diperoleh diambil data 3 tahun sebelumnya yaitu tahun 2017, 2018 dan  2020  dengan  target  2021.  Kemudian  diambil  nilai error paling kecil dari proses training terebut.
2. Testing  adalah  proses  setelah  mendapatkan  error  maka dilakukan proses Testing dengan input data tahun 2018, 2019, dan tahun 2021 dengan target data tahun 2021. Jika nilai error kecil maka lanjut ke proses peramalan.
3. Peramalan  adalah  proses  setalah  Training  dan  Testing dimana di dalam proses ini mebutuhkan data tahun 2019, 2020,  2021  untuk  memperoleh  data  peramalan  tahun 2022,  proses  ini  berlanjut  sampai  mendapatkan  data tahun 2026.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gardu  Induk  Genteng  merupakan  salah  satu  Gardu Induk  yang  terdapat  di  Banyuwangi  lebih  tepatnya  di  Jl. Kyai  Abu  Sujak  Dusun  Sidotentrem,  Gambiran, Banyuwangi.  Pada  Gardu  Induk  Genteng    terdapat    3 buah transformator dimana dalam salah satu transformator  tersebut  menyuplai  tambang    emas Tumpang  Pitu  yang  dikelola  oleh  PT.  Bumi  Sukses  Indo (BSI).  Tahap  awal  da  lam  dari  penelitian  ini  yaitu  dengan menganalisa data historis beban transformator yang berada di GI  Genteng,  Banyuwangi.  Berikut  adalah  tabel  1  dari percobaan beberapa hidden  layer untuk  proses Training .
TABEL I HASIL UJI BEBERAPA HIDDEN LAYER Hidden layer MSE 3 0,0018468 5 0,00044719 10 0,000021832
Jika dilihat dari hasil percobaan menggunakan beberapa hiden  layer  yang  berbeda  maka  dapat  ditentukan  bahwa  untuk melakukan prose training menggunakan 10 hidden layer karena menghasilkan nilai MSE yang paling kecil.

## Transformator 1
25000000 20000000
15000000 10000000 5000000 0
2017 2018 2019 2020 2021
mengalami penurunan pada bulan Maret tahun 2019 dan 2020. Penurunan  tersebut  dari  22496990  Kwh  pada  tahun  2019 menjadi  21142790  Kwh  pada  tahun  2020.  Penurunan  beban terjadi  lagi  pada  bulan  Oktober  tahun  2019  dan  tahun  2020, penurunan  beban  tersebut  dari  22421900  Kwh  di  tahun  2019 menjadi 22157330 Kwh pada tahun 2020. Selain bulan Maret dan  Oktober,  penurunan  beban  juga  terjadi  pada  bulan Desember pada tahun 2019 dan tahun 2020. Penurunan tersebut dari 22355500 Kwh pada tahun 2019 menjadi 21869070 Kwh pada tahun 2020.

## Gbr. 1 Grafik Data Beban Puncak Transformator 1 Tahun 2017-2021
Dapat  dilihat  dari  gambar  1  bahwa  perubahan  beban puncak  pada  transformator  1  mengalami  kenaikan  pada setiap  tahunya  meskipun  tidak  signifikan,  namun  dari  data tersebut  masih  terdapat  beban  yang  mengalami  penurunan seperti  pada  bulan  Februari  tahun  2018  dan  2019. Penurunan  tersebut  dari  13571090  Kwh  ditahun  2018 menjadi  12242190  Kwh  pada  tahun  2019,  namun  pada tahun 2020 beban  pada  transformator  1  tahun  2020  kembali naik  menjadi  16263940  Kwh.  Selain  pada  bulan  februari, penurunan  beban  juga  terjaadi  pada  bulan  Juni  pada  tahun 2018  dan  tahun  2019.  Penuruan  tersebut  dari  17528650 Kwh  pada  tahun  2018  menjadi  16116530  pada  tahun 2019,  namun  pada  tahun  2020  kembali  mengalami kenaikan menjadi 18904680 Kwh.

## Gbr. 2 Grafik Data Beban Puncak Transformator 2 Tahun
2017-2021
Dari gambar 2 dapat diketahui bahwa beban puncak juga mengalami  kenaikan  meskipun  tidak  semuanya,  data  beban

## Gbr. 3 Grafik Data Beban Puncak Transformator 3 Tahun
2017-2021
Dari  gambar  3  diatas  dapat  diketahui  bahwa  beban puncak juga mengalami kenaikan meskipun tidak semuanya, data  beban  mengalami  penurunan  pada  bulan  Maret  tahun 2019 dan 2020. Penurunan tersebut dari 17202650 Kwh pada tahun  2020  menjadi  14482200  Kwh  pada  tahun  2021. Penurunan beban terjadi lagi pada bulan Oktober tahun 2019 dan  tahun  2020,  penurunan  beban  tersebut  dari  13040160 Kwh di tahun 2019 menjadi 12702390 Kwh pada tahun 2020. Selain  bulan  Maret  dan  Oktober,  penurunan  beban  juga terjadi  pada  bulan  Desember  pada  tahun  2019  dan  tahun 2020.  Penurunan  tersebut  dari  13674810  Kwh  pada  tahun 2019 menjadi 12392860 Kwh pada tahun 2020.
Dari  proses  penentuan  hidden  layer  pada  sub-bab sebelumnya  maka  dilakukan  proses  training  dengan  data beban transformator tahun 2017, 2018 dan 2019 sebagi input dan  data  beban  transformator  tahun  2020  sebagi  target  dan diperoleh  error  sebesar  2%. Untuk  proses  testing  nilai  error sebesar 3%.
Untuk melakukan proses peramalan beban menggunakan  Neural  Network  Backpropagation  data  yang digunakan  yaitu  data  historis  3  tahun  sebelumnya,  untuk 10 memperoleh  data  tahun  2022  maka  menggunakan  historis tahun 2019, tahun 2020 dan 2021, sedangkan untuk

## Transformator 2
30000000 25000000 20000000 15000000
10000000 5000000 0 2017 2018 2019 2020 2021

## Transformator 3
20000000 15000000 10000000 5000000 0 2017 2018 2019 2020 2021 Be b a n (Kw h )
Be b a n (Kw h )
JA N FE B MA R A PR MA Y JUN JUL A UG SE P O CT N O V DE C
JA N FE B MA R A PR MA Y JUN JUL A UG SE P O CT N O V DE C
Be b a n (Kw h ) JA N FE B MA R A PR MA Y JUN JUL A UG SE P O CT N O V DE C

## Transformator 1
30000000 25000000
20000000 15000000 10000000
5000000 0 2022 2023 2024 2025 2026
memperoleh data tahun 2023 menggunakan data tahun 2020, tahun  2021  dan  tahun  2022,  untuk  memperoleh  data  tahun 2024 menggunakan data tahun 2021, data tahun 2022 dan data tahun  2023,  sedangkan  untuk  memperoleh  data  tahun  2025 maka data yang digunakan yaitu data tahun 2022, data tahun 2023 dan data tahun 2024, kemudian untuk memperoleh data ahun  2026  maka  menggunakan  data  tahun  2023,  data  tahun 2024 dan data tahun 2025.
Gbr. 4  Grafik Data Hasil Peramalan Beban  PuncakTransformator 1 Tahun 2022-2026
Gbr. 5  Grafik Data Hasil Peramalan Beban Puncak Transformator 2 Tahun
2022-2026

## 11

## Gbr. 6 Grafik Data Hasil Peramalan Beban Puncak Transformator 3
Tahun 2022-2026
Berdasarkan  hasil  dari  peramalan  beban  tahun  2022 sampai 2026 menggunakan Neural Network
Backpropagation yang  sudah  diperoleh,  maka  selanjutnya akan  dibandingkan  antara  beban  tertinggi  pada  saat peramalan dengan kemampuan transformator yang ada pada Gardu  Induk  Genteng.
TABEL II KAPASITAS TRANSFORMATOR DI GI GENTENG Trafo 1 Trafo 2 Trafo 3 Merk B&D- PX-001- FOHB B&D- PX-001- FOHB PUWELS Kapasitas 60 MVA 60 MVA 60 MVA Teg. primer 150 KV 150 KV 150 KV Teg. sekunder 22 KV 22 KV 20 KV Impedance 11,97 % 12,07 % 11,969 %
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa kapasitas dari semua  transformator  yang  ada  di  GI  Genteng  memiliki kapasitas  yang  sama  yaitu  60  Mva.  Sedangkan  menurut keputusan  (Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral, 2016)  Republik  Indonesia,  Nomor  5899  K/20/MEM tentang  Pengesahan  RUPTL (Rencana  Usaha  Penyediaan Tenaga  Listrik)  PT  PLN  (Persero)  tahun  2016  sampai dengan  2025.  Pada  BAB  2  yang  mengatur  tentang kebijakan umum pengembangan sarana ketenagalistrikan, dimana pada poin 2.3 kebijakan pengembangan transmisi dan  GI  pada  umumnya  untuk  penambahan  kapasitas transformator ditentukan pada saat pembebanan

## Transformator 2
35000000 30000000
25000000 20000000
15000000 10000000 5000000 0 2022 2023 2024 2025 2026 Be b a n (Kw h )
Be b a n (Kw h ) JA N FE B MA R A PR MA Y JUN JUL A UG SE P O CT N O V DE C
JA N FE B MA R A PR MA Y JUN JUL A UG SE P O CT N O V DE C
transformator  atau  penyulang  mencapai  60%  sampai dengan 70% dari kapasitas yang tersedia.
Untuk kapasitas dari transformator yang ada pada GI Genteng  yaitu  60  Mva,  sedangkan  60%  dari  kapasitas tersebut  adalah  36  Mva.  Dimana  hasil  peramalan  beban teringgi  pada  transformator  1  yaitu  sebesar  24659688  Kwh, sedangkan  untuk  transformator  2  beban  tertinggi  sebesar 32282455  Kwh,  untuk  transformator  3  nilai  beban  tertinggi sebesar 22303096 Kwh. Dari beban puncak tersebut dapat dilihat  jika  pada  transformator  2  sudah  mencapai  53,67% mendekati  beban  puncak  untuk  penambahan  beban transformator yang sebesar 60%.
Jadi  berdasarkan  data  hasil  dari  peramalan menggunakan metode Neural Network Backpropagation untuk  tahun  2022  sampai  tahun  2026  kapasitas  dari transformator  2  hampir  mencapai  titik  puncak  untuk penambahan kapasitas transformator, namun pihak PT. PLN  utamanya  pihak  GI  Genteng  untuk  tahun  2022 sampai  tahun  2026  belum  memerlukan  penambahan kapasitas transformator tetapi pihak PT.PLN utamanya pihak  GI  Genteng  harus  mulai  waspada  dengan prakiraan beban puncak pada transformator yang sudah mencapai  53,2%.  Dalam  peramalan  beban  akan mengalami  overload  pada  tahun  2031  dengan  beban puncak sebesar 36126805 Kwh.

## IV. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilaksanakan maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pada  hasil  peramalan  beban  trafo  1,  data  yang  paling besar  yaitu  24659688  Kwh  pada  bulan  September  tahun 2026,  sedangkan  pada  trafo  2  beban  paling  besar terdapat pada bulan Mei tahun 2026 sebesar 32282455 Kwh,  untuk  trafo  3  nilai  paling  besar  terdapat  pada bulan Mei tahun 2026 sebesar 22303096 Kwh.
2. Ketika beban transformator mengalami overload maka kinerja  transformator  akan  mengalami  penurunan  dan akan rusak jika tidak segera ditangani.
3. Dari data yang sudah dihasilkan maka pihak GI belum memerlukan  penambahan  kapasitas  transformator  pada tahun  2022  sapai  tahun  2026  karena  kemampuan transformator  dapat  menampung  60  Mva  sedangkan data tertinggi hanya 32,2 Mva, akan tetapi harus mulai waspada  karena  beban  tertinggi  sudah  mencapai  53,2  % dari  minimal  penambahan  kapasitas  transformator  yang sebesar 60%. Transformator mengalami overload pada tahun 2031 dengan beban sebesar 36126805 Kwh.

## REFERENSI
[1] Arofatul Soraya, “KELISTRIKMAGNETAN”,
Journal  of  Islamic  Primary  Education  Sekolah Tinggi  Agama  Islam  Negeri  Mandailing  Natal  Vol.  1 No. 1 (2021)
[2] Rosi  I  P,  Suprihadi  Prasetyono,    Azmi    Saleh, (2018).  “ Monitoring  Indeks  Keandalan  Sistem Distribusi  20  KV  Menggunakan  Metode  RIA (Reliability  Index  Assesment) ”.  Skripsi,  Jember: Universitas Jember
[3] Suganda  Suganda,  Abdul  Muis.  “ Analisa  Kualitas
Tahanan Isolasi Transformator Daya” Jurnal Penelitiandan Pengkajian Elektro ISTN. Vol 23 No 2 (2021)
[4] Nurul  Hudayani,  Iqbal  Hasanuddin,  Abdul  Hafid,  dan Zahir  Zainuddin,  “ANALISIS  KUALITAS  MINYAK TRANSFORMATOR  PADA  PT.  PLN ULTG PANAKKUKANG”  Kohesi:  Jurnal  Sains  dan Teknologi, CV SWA Anugrah: Vol. 1 No. 3 (2023)