## PRAKIRAAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK WILAYAH PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

## NEURAL NETWORK DAN METODE EKSTRAPOLASI LINIER
Deva Okky Deltania Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang Email: devaokkydeltania18@students.unnes.ac.id

## Yohanes Primadiyono
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang Email: primasigma@mail.unnes.ac.id

## ABSTRAK
Kebutuhan  energi  listrik  mengalami  peningkatan  seiring  dengan berjalannya  waktu.  Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  peningkatan  tersebut,  diantaranya  yaitu  laju  pertumbuhan  penduduk, permintaan kebutuhan listrik dalam berbagai sektor seperti rumah tangga, industri, bisnis, social atau public  dan  juga  kenaikan  PDRB  suatu  wilayah.  PLN  sebagai  perusahaan  penyedia  listrik  harus memikirkan hal tersebut agar terjadi keseimbangan supply dan demand. Salah satu cara yang dapat dilakukan  oleh  PLN  yaitu  memprakirakan  kebutuhan  energi  listrik  di  masa  yang  akan  datang. Metode Backpropagation Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) dan metode Ekstrapolasi Linier digunakan  untuk  memprakirakan  kebutuhan  listrik  di  wilayah  Provinsi  Jawa  Tengah  dari  tahun 2022-2027. Hasil dari penelitian ini menunjukkan pada metode Backpropagation Neural Network arsitektur  jaringan  terbaik  menggunakan  model    fungsi  pembelajaran  LEARNGDM,  fungsi pelatihan TRAINGDX dengan 30 neuron yang menghasilkan nilai MAPE atau nilai rata-rata error dengan data aktual PLN terkecil yaitu 5.4%. Sedangkan pada metode Ekstrapolasi Linier prakiraan yang dihasilkan menunjukkan nilai MAPE atau nilai rata-rata error dengan data aktual PLN sebesar 10.7%.
Kata  kunci: Prakiraan  kebutuhan  energi  listrik,  Backpropagation  Neural  Network,  Matlab, Ekstrapolasi Linier

## ABSTRACT
The  need  for  electrical  energy  has  increased  over  time.  Factors  influencing  this  increase include  the  rate  of  population  growth,  the  demand  for  electricity  in  various  sectors  such  as household, industrial, business, social or public as well as an increase in the PDRB of a region. PLN as an electricity supply company must think about this so that there is a balance of supply and demand. One way that can be done by PLN is to predict the need for electrical energy in the future. The  Backpropagation  Neural  Network  method  and  the  Linear  Extrapolation  method  are  used  to predict electricity demand in the Central Java Province region from 2022-2027. The results of this study  show  that  the  Backpropagation  Neural  Network  method  has  the  best  network  architecture using the LEARNGDM learning function model, the TRAINGDX training function with 30 neurons which  produces  the  MAPE  value  or  the  average  error  value  with  the  smallest  PLN  actual  data, namely 5.4%. Whereas in the Linear Extrapolation method the resulting forecast shows the MAPE value or the average error value with the actual PLN data of 10.7%.
Keywords:  Forecast  of  electricity  demand,  Backpropagation  Neural  Network,  Matlab,  Linear Extrapolation

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan energi listrik akan terus mengalami peningkatan seiring dengan berjalannya waktu, laju pertumbuhan penduduk, dan keragaman aktivitas manusia di dunia. Diantara beberapa faktor tersebut, laju pertumbuhan penduduk menjadi faktor yang utama. Berdasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Tengah (BPS) Jateng, laju pertumbuhan penduduk di Provinsi Jawa Tengah dari tahun ke tahun terus mengalami perubahan. Sedangkan jumlah pengguna kebutuhan energi  listrik  di  Wilayah  Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tahun  2016-2021  pada  tiap  tahunnya  terus mengalami peningkatan. Konsumsi energi listrik selama tahun  2016-2021 disajikan dalam Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Kebutuhan Energi Listrik Wilayah Provinsi Jawa Tengah tahun 2016-2021
Tahun Kebutuhan Energi Listrik Wilayah Provinsi Jawa Tengah tahun 2016-2021 2016 9.191.764 2017 9.603.887 2018 10.011.388 2019 10.393.738 2020 10.727.635 2021 11.100.297
Ketersediaan akan energi  listrik tersebut merupakan masalah kompleks, karena akan timbul masalah  jika  penyediaan  energi  listrik  kurang  tetapi  permintaan  energi  listrik  bertambah.  Oleh karena itu perlu adanya perencanaan atau prakiraan agar kebutuhan konsumen terhadap energi listrik dapat terpenuhi. Peramalan atau prakiraan  beban daya yang akurat adalah alat yang efektif untuk perusahaan  penyedia  listrik  seperti  PLN  dalam  mengoptimalkan  keputusan  penjadwalan keseimbangan  beban,  memaksimalkan  keuntungan  mereka  dan  meminimalkan  kemungkinan kecelakaan seperti gangguan, kelebihan beban, dll [ 1 ].
Ada  beberapa  metode  yang  dilakukan  untuk  memprakirakan  kebutuhan  energi  listrik, diantaranya yaitu  metode Backpropagation Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) dan metode Ekstrapolasi  Linier.  Salah  satu  jenis  dari  algoritma  JST  adalah Backpropagation. Jaringan  syaraf tiruan Backpropagation merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  memproyeksikan  besarnya konsumsi energi listrik di masa yang akan datang dengan pola konsumsi energi listrik pada masa lampau  [ 2 ].  Algoritma backpropagation menggunakan  pembelajaran  yang  diawasi,  yang  berarti bahwa  disediakan  algoritma  dengan  contoh  input  dan  output  jaringan  yang  akan  dihitung,  dan kemudian kesalahan (selisih antara hasil aktual dan yang diharapkan) juga dapat dihitung. Fungsi dari  algoritma backpropagation adalah  untuk  mengurangi  kesalahan  daripada  metode  ANN  [ 3 ]. Prediksi  prakiraan  kebutuhan  energi  listrik  dilakukan  di  wilayah  provinsi  Jawa  Tengah  dengan kepadatan penduduk yang relatif banyak. Dengan begitu kebutuhan akan energi listrik di wilayah tersebut  juga  banyak.  Konsumsi  energi  listrik  di  wilayah  Jawa  Tengah  cukup  fluktuatif,  dimana mengalami  peningkatan  ketika  bulan  Mei  dan  Oktober  dan  mengalami  penurunan  pada  bulan Februari  dan  Agustus.  Adanya  peningkatan  konsumsi  energi  listrik  seiring  dengan  pertumbuhan penduduk memiliki pola yang relatif sama dari tahun ke tahun. Pola inilah yang digunakan dalam proses pembelajaran metode jaringan syaraf tiruan yaitu Backpropagation Neural Network . Penelitian  dari  (Ujianto  &  Winardi,  2014)  [ 11 ]  yang  berjudul  Proyeksi  Kebutuhan  Energi Listrik  Apj  Pekalongan  Tahun  2014-2018  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Backpropagation  Dengan  Software  Matlab  R2014a.  Penelitian  itu  membuat  sebuah  peramalan konsumsi energi listrik untuk mengoptimalkan penyediaan energi listrik. Metode yang digunakan adalah  jaringan  saraf  tiruan  Backpropagation  dengan  menggunakan  software  Matlab  R2014a. Peramalan dilakukan di APJ Pekalongan untuk masa peramalan tahun 2014 hingga 2018. Konsumsi energi  pada  suatu  daerah  pada  umumnya  memiliki  karakter  tersendiri.  Karakter  tersebut  dapat dipengaruhi  beberapa  faktor  seperti  PDRB  (Product  Domestic  Regional  Bruto)  dan  jumlah pelanggan baik itu Rumah Tangga, Industri, Komersial, dan Umum. Hasil peramalan jaringan saraf
tiruan Backpropagation menunjukan kenaikan dari 878.863 KWH pada tahun 2013 menjadi sebesar 1.235.000 MWH pada tahun 2018.  Konsumsi energi listrik mengalami kenaikan sebesar 358.137 MWH dengan kenaikan rata-rata tiap tahunnya sebesar 7.08%.
Pada  penelitian  sebelumnya  hanya  menggunakan  metode  Backpropagation  sedangkan  pada penelitian  ini  juga  menggunakan  peramalan  secara  numerik.  Salah  satunya  adalah  teknik ekstrapolasi  yang  merupakan  metode  untuk  menaksir  suatu  fungsi.  Solusi  ini  adalah  cara  untuk mencari fungsi dengan mencocokkan titik-titik data di dalam tabel-tabel [ 4 ]. Pendekatan seperti ini di dalam metode numerik disebut pencocokan kurva (curve fitting). Fungsi yang diperoleh dengan pendekatan ini merupakan fungsi hampiran, karena itu nilai fungsinya tidak setepat nilai sejatinya. Pada penelitian ini akan dilakukan percobaan prediksi energi listrik dengan memperhatikan akurasi dan  tingkat  kesalahan  sebagai  evaluasi  hasil  prakiraan  MAPE  Mean  Absolute  Percentage menggunakan  teknologi  sistem  cerdas  yaitu  Backpropagation  Neural  Network dan  menggunakan metode ekstrapolasi linier yang akan dibandingkan hasil dari keduanya dengan data aktual dari PT. PLN (Persero) Distribusi Jateng & DIY-Semarang Jawa Tengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif. Penelitian ini bertujuan melakukan prakiraan atau peramalan kebutuhan energi listrik di wilayah Provinsi Jawa Tengah dan menentukan nilai Mean Absolute Percent Error MAPE dengan menggunakan data-data yang diperoleh dari PT. PLN (Persero) Distribusi Jateng & DIY-Semarang, Jawa Tengah. Data yang diperoleh akan diolah dengan metode perhitungan matematis yang disajikan dalam bentuk diagram maupun grafik untuk memperoleh model arsitektur prakiraan kebutuhan energi listrik di wilayah Provinsi Jawa Tengah. Kemudian hasil  yang didapatkan  akan  dihitung nilai Mean  Absolute Percent  Error MAPE  untuk melihat tingkat akurasi terhadap angka perkiraan dan angka realisasi [ 5 ].
2.1. Metode Backpropagation Neural Network

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian Metode Backpropagation
Berdasarkan Gambar 1 diagram alur di atas pada gambar 1 adalah alur dari sistem yang akan digunakan, dimulai dari pengumpulan data hingga nantinya didapatkan hasil prakiraan yang akan dibandingkan  dengan  nilai  data  aktual  dari  PLN.  Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data Data  yang  dibutuhkan  diambil  dari  data  PT.  PLN  (Persero)  Distribusi  Jateng  &  DIY Semarang dan laporan statistik pln.go.id untuk wilayah Provinsi Jawa Tengah meliputi:
a. Pelanggan PLN jenis rumah tangga
b. Pelanggan PLN jenis bisnis
c. Pelanggan PLN jenis industry
d. Pelanggan PLN jenis sosial
e. Jumlah penduduk atau populasi
f. PDRB
g. Jumlah energi yang terjual
2. Normalisasi Data
Normalisasi data merupakan kegiatan yang mengubah skala nilai data dengan satuan GWh yang akan di inputkan menjadi nilai yang lebih kecil tanpa mengubah kandungan makna pada data tersebut.
3. Pengaturan Parameter Jaringan
Pengaturan parameter jaringan dilakukan setelah menentukan data. Kegiatan ini dilakukan untuk  mendapatkan  arsitektur  pemodelan  terbaik  dalam  analisa  pengujian  prakiraan kebutuhan energi listrik untuk wilayah Provinsi Jawa Tengah.
4. Pelatihan Model Jaringan
Kegiatan  pelatihan  model  dilakukan  untuk  meminimalisir  adanya  nilai  error,  sehingga model jaringan dapat sesuai dan dapat dipakai untuk proses prediksi. Data tahun 2016-2021 digunakan sebagai data pelatihan model.
5. Pengujian Model
Pengujian  model  berfungsi  untuk  mengetahui  ketepatan  atau  akurasi  hasil  pada  model arsitektur yang dibangun, dengan membandingkan data yang sebenarnya. Data tahun 2022- 2027 digunakan sebagai data pengujian model.
6. Denormalisasi Data
Denormalisasi  data  dilakukan  untuk  mengembalikan  data  yang  masih  ter-normalisasi dalam bentuk skala (0.1) ke dalam bentuk angka desimal dengan satuan GWh.
7. Pengujian dengan Data Aktual
Langkah selanjutnya dilakukan pengujian terhadap data actual untuk mengetahui akurasi prakiraan dengan mendapatkan nilai MAPE.
8. Kesimpulan dan Saran
Dalam  penelitian  ini  penulis  ingin  melihat  kinerja  dari  backpropagation  neural  network dalam  memprakirakan  kebutuhan  energy  listrik.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memperoleh  hasil  dengan  model  yang  dikembangkan  mendapatkan  nilai  MSE  (Mean Square  Error)  yang  kecil.  MSE  (Mean  Square  Error)  adalah  ukuran  ketepatan  atau kemampuan  model  dalam  mencapai  target  atau  nilai  sesuai  dengan  yang  diinginkan. Parameter penelitian dapat dilihat pada Tabel 2.

## 2.1.1. Parameter Metode Backpropagation Neural Network
Tabel 2. Parameter Arsitektur Backpropagation Parameter Spesifikasi Jumlah Neuron Lapisan Input 6 Neuron Pada Hidden Layer 6,10,12,18,24,30 Jumlah Neuron Lapisan Output 1 Fungsi Aktivasi Hidden Layer Pureline Fungsi Aktivasi Output Layer Pureline Jumlah Iterasi 10000 Max Fail 16000
Input data penelitian dapat dilihat pada Tabel 3.
2.1.2. Variabel-variabel Metode Backpropagation Neural Network
Tabel 3. Input Model Jaringan Input Keterangan X1 Data Pelanggan Jenis Rumah Tangga X2 Data Pelanggan Jenis Bisnis X3 Data Pelanggan Jenis Sosial X4 Data Pelanggan Jenis Industri X5 PDRB X6 Jumlah Penduduk
Output data peneliian ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Output Model Jaringan
Output
Keterangan
Y1

## konsumsi Energi (GWh)

## 2.2. Metode Ekstrapolasi Linier
Setelah  dilakukan  peramlan  dengan  metode Backrpopagation ,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan peramalan dengan metode ekstrapolasi atau time series method .

## Gambar 2. Alur Desain Penelitian Metode Ekstrapolasi Linier
Dari Gambar 2 di atas langkah atau proses yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Pengunpulan data historis untuk peramalan dari tahun 2016-2021.
2. Identifikasi pola data yang ditunjukkan oleh data historis yang digunakan.
3. Peramalan prakiraan kebutuhan energi listrik Wilayah Provinsi Jawa Tengah menggunakan metode ekstrapolasi.
4. Menghitung hasil peramaalan dengan data actual tahun 2021 untuk mengetahui keakuratan apakah mendekati nilai data actual atau sebaliknya.
5. Evaluasi hasil prakiraan dengan MSE dan MAPE.

## 2.3. Evaluasi Hasil Perkiraan
Setelah semua tahap dilakukan, langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap hasil data yang diperoleh dari kedua metode prakiraan yang digunakan. Evaluasi prakiraan menggunakan persamaan matematis MSE dan MAPE.

## 2.3.1. Mean Square Error (MSE)
Mean Square Error (MSE) dilatih dengan metode belajar terbimbing. Metode ini pada jaringan terdiri  dari  pola  input  dan  pola  target.  Pelatihan  dilakukan  berulang-ulang  sehingga  dihasilkan
jaringan yang memberi tanggapan yang benar ke seluruh input. Menghitung MSE yaitu dengan cara membandingkan nilai output (yi(x)) dan nilai target (Ti(x)). Hasilnya adalah perbedaan antara hasil dibagi  dengan  jumlah  variabel  (n).  Ini  akan  memberikan  hasil  error  peramalan.  Selisih  yang dihasilkan antara keduanya dapat ditentukan dengan cara menggunakan persamaan berikut [ 6 ]. 𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ = 1 𝑛 𝑖=1 (1)
(𝑇𝑖(𝑥) − (𝑥)) 2 ∑(𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 2 𝑛 Keterangan: Ti = nilai output yang diinginkan atau target Yi = nilai output jaringan syaraf n = jumlah observasi.

## 2.3.2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  merupakan nilai rata – rata perbedaan absolut yang ada diantara nilai dari prediksi dan nilai realisasi yang disebutkan sebagai hasil persenan dari nilai realisasi. Penggunaan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada evaluasi dari hasil prakiraan dapat  melihat  tingkat  akurasi terhadap  angka peramalan dan  angka realisasi  [ 5 ].  Nilai  dari Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut [ 7 ]. 𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑|𝑥𝑡 − 𝑦𝑡|𝑥𝑡𝑛𝑡 = 1 𝑛 ∗ 100%
(2)
Dimana: xt = nilai actual yt = nilai prediksi n = jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengolahan Data Backpropagation Neural Network
Dalam penelitian ini, data yang digunakan merupakan data 10 tahun yang lalu atau data historis selama 10 tahun. Data tersebut meliputi data dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan PT. PLN Unit Induk  Distribusi  (UID)  Jateng  dan  DIY.  Data  yang  digunakan  meliputi  data  jumlah  penduduk, PDRB, data jumlah pelanggan pada sektor (rumah tangga, industri, bisnis, dan social/publik), data jumlah energy tarjual pada sektor (rumah tangga, industri, bisnis, dan social/publik), tahun 2012- 2021 menurut unit PLN di Provinsi Jawa Tengah. Kemudian data tersebut dibagi menjadi 2 yaitu data  untuk  pelatihan  dan  data  untuk  pengujian  yang  sebelumnya  dilakukan  proses  transformasi menggunakan min-max normalization. Setelah semua data ditransformasi, maka data tersebut akan dilatih dan diujikan dengan arsitektur jaringan yang dibuat. Data hasil pengujian kemudian dianalisa untuk menentukan nilai kesalahan dan akurasi kesalahan terkecil dengan menggunakan MSE agar dapat menentukan arsitektur jaringan terbaik yang akan digunakan untuk proses prediksi sehingga dapat menghasilkan prediksi terakurat pada penelitian.

## Tabel 5. Data Input Penelitian
Tahun Pelanggan Rumah Tangga Pelanggan Bisnis Pelanggan Sosial Pelanggan Industri PDRB Jumlah Penduduk Konsumsi Energi listrik 2012 7153353 235399 188016 5429 691343115.96 32998692 16600.42 2013 7591588 253985 203449 5992 726655118.06 33264339 18205.08 2014 7922096 273999 216443 6494 764959150.95 33522663 19631.46 2015 8283579 306735 231665 7096 806775362.18 33774141 20408.19 2016 9540163 405789 261667 8375 849383564.59 34019095 21674.84 2017 9948614 443183 274955 9923 893750333 34257865 21057.04 2018 10373031 468043 285023 10492 941091144 34490835 23558.01 2019 10768909 493405 296551 12748 991516549 34718204 24750.62 2020 11107710 525183 307059 12716 965225710 36516035 25090.74 2021 11474394 565621 320923 14270 997.317.100 36742501 26661.16

## 3.1.1. Normalisasi Data
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  data-data  tersebut  akan  dibagi  menjadi  data  pelatihan dan data pengujian dengan sebelumnya dilakukan proses transformasi data min-max normalization untuk memperkecil nilai data tanpa mengubah karakteristik data tersebut [ 8 ]. Dibawah ini adalah tabel data yang telah ditransformasi
Tabel 6. Transformasi Data Keseluruhan Tahun X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 2012 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 2013 0.181135 0.145027 0.192895 0.150944 0.192327 0.156765 0.227598 2014 0.242326 0.193513 0.271109 0.196369 0.292477 0.211965 0.341019 2015 0.309251 0.272819 0.362734 0.250843 0.401809 0.265703 0.402782 2016 0.541895 0.512789 0.543324 0.366576 0.51247 0.318046 0.503503 2017 0.617516 0.60338 0.623307 0.506651 0.629214 0.369068 0.454377 2018 0.696093 0.663606 0.683909 0.558138 0.752992 0.41885 0.653247 2019 0.769386 0.725049 0.753299 0.762278 0.884834 0.467436 0.74808 2020 0.832112 0.802034 0.816549 0.759382 0.816094 0.851607 0.775125 2021 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9

## 3.1.2. Menentukan Pola Data
Dalam  masa  peramalan  atau  prakiraan,  Jaringan  Saraf  Tiruan  memerlukan  data  input.  Data tersebut  akan  dimasukan  ke  jaringan  yang  sudah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian  untuk mendapatkan  hasil  prakiraan.  Untuk  itu  dilakukan  proyeksi  data  input  yang  berupa  jumlah penduduk, pelanggan PLN semua sektor, dan PDRB [ 5 ]. Proyeksi tersebut menggunakan bantuan software Ms. Excel dengan fungsi trendline metode linier. Data tahun 2012-2021 yang sudah didapat digunakan  sebagai source agar  diperoleh  grafik  persamaan  yang  selanjutnya  digunakan  untuk mendapatkan data input pada tahun 2022-2027.

## 3.1.3. Permodelan
Pembuatan  model  diperlukan  untuk  menentukan  beberap  parameter  yang  akan diimplementasikan ke dalam software Matlab. Langkah pertama dalam permodelan ini yaitu klik new kemudian membuat jaringan baru atau create network or data . Pada tampilan create network or data berisikan tipe jaringan, data input dan target, fungsi pelatihan, fungsi pembelajaran adaptasi, fungsi performa, jumlah layer, neuron, dan fungsi transfer.
1. Arsitektur Jaringan
Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan feed-forward backprop dalam  algoritma backpropagation . Backpropagation  Neural  Network atau Propagasi Kembali adalah proses memperbarui dan menemukan nilai bobot atau koefisien optimal  yang  membantu  model  meminimalkan  kesalahan  yaitu  perbedaan  antara  nilai aktual dan prediksi.
2. Data Input dan Data Target
Setelah data tersebut di import, data tersebut nantinya akan dipakai pada proses pelatihan JST Backpropagation . Kedua data tersebut digunakan untuk menentukan bobot awal dalam permodelan ini.
3. Fungsi Pelatihan
Dalam Backpropagation ada 14 opsi fungsi pelatihan. Pada penelitian ini fungsi pelatihan yang  digunakan  yaitu,  TRAINGDA,  TRAINGD,  dan  TRAINGDX.  Sedangkan  pada adaption learning function ada 2 opsi pilihan yaitu LEARNGD, dan LEARNGDM. Pada penelitian ini digunakan kedua opsi tersebut dalam melakukan pelatihan jaringan.
4. Jumlah Layer dan Fungsi Aktivasi
Pada  penelitian  ini  digunakan  2  lapisan  layer,  yaitu  1  lapisan  layer  tersembunyi  dan  1 lapisan output dengan 6 variabel input 1 variabel output. Sedangkan diantara lapisan input dan  output  terdapat  lapisan  tersembunyi yang berjumlah  1-5  buah.  Lapisan  tersembunyi akan berfungsi menentukan jumlah neuron. Lapisan tersembunyi yang digunakan berbeda- beda yaitu 6, 12, 18, 24 dan 30.
Fungsi aktivasi yang digunakan pada pelatihan ini yaitu LOGSIG, sedangkan pada proses pengujian dan prediksi, fungsi aktivasi yang digunakan adalah PURELINE. Setelah semua parameter diisi sesuai dengan yang diinginkan, langkah selanjutnya mengklik Create untuk membuat permodelan pada pelatihan jaringan ini.

## 3.1.4. Parameter Jaringan
Dalam pelatihan ini digunakan parameter sebagai berikut, terdiri dari 6 neuron yang berbeda yaitu 6 neuron, 10 neuron, 12 neuron, 18 neuron, 24 neuron, dan 30 neuron.  Epoch atau iterasi yang digunakan 10000, fungsi yang digunakan ada 3 yaitu TRAINGD, TRAINGDA, dan TRAINGDX. Sedangkan adaption learning function yang digunakan yaitu LEARNGD, dan LEARNGDM. 1. TRAINGD
Bobot-bobot jaringan akan diperabiki sesuai dengan perubahan yang terjadi [ 8 ]. 2. TRAINGDA Laju pembelajaran merupakan suatu konstanta yang nilainya tidak berubah-ubah selama proses iterasi terjadi. Perubahan bobot dipengaruhi oleh besarnya laju pembelajaran [ 9 ]. 3. TRAINGDX
Mengkombinasikan  pembelajaran  adaptif  learning  rate  dengan  penambahan  momentum [ 9 ].
Fungsi pembelajaran LEARNGD dapat dilihat pada Tabel 7 di bawah ini: Tabel 7. MSE Fungsi Pembelajaran LEARNGD
No. Jumlah Neuron Fungsi Pembelajaran LEANRGD TRAINGD TRAINGDA TRAINGDX 1. 6 0,00039008 0,00033798 0,000647484 2. 10 0,00173768 0,00130196 0,000899508 3. 12 0,00028573 0,00007836 0,000284245 4. 18 0,00005484 0,00009450 0,000042019 5. 24 0,00670002 0,00170814 0,000128945 6. 30 0,00002215 0,00055494 0,000560964
Fungsi pembelajaran LEARNGDM dapat dilihat pada Tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8. MSE Fungsi Pembelajaran LEARNGDM No. Jumlah Neuron Fungsi Pembelajaran LEARNGDM TRAINGD TRAINGDA TRAINGDX 1. 6 0,00129011 0,00008765 0,000093271 2. 10 0,00308932 0,00233113 0,000053089 3. 12 0,00049207 0,00001559 0,001035568
4. 18 0,00001031 0,00043553 0,000027753 5. 24 0,00894017 0,00082981 0,000020081 6. 30 0,00053395 0,00014807 0,000008251
Pada Tabel 8 di atas, fungsi pembelajaran LEARNGD memiliki nilai MSE terkecil pada fungsi pelatihan  TRAINGD  dengan  30  neuron  yaitu  sebesar  0.00002215.  Sedangkan  pada  fungsi pembelajaran LEARNGDM, MSE terkecil ditunjukkan pada fungsi pelatihan TRAINGDX dengan neuron  30  yaitu  sebesar  0.000008251.  Untuk  itu  prediksi  kebutuhan  listrik  akan  menggunakan arsitektur fungsi pembelajaran LEARNGDM, fungsi pelatihan TRAINGDX 3 neuron.

## 3.1.5. Tahap Prediksi
Prediksi atau prakiraan yang akan dilakukan yaitu untuk jangka 5 tahun kedepan, mulai dari tahun  2022-2027.  Pada  tahap  ini,  menggunakan  menu Simulate pada  Matlab  seperti  pada  tahap pengujian. Dengan membuat arsitektur jaringan dan melakukan import data ke Matlab. Pada proses prediksi  atau  prakiraan,  dibutuhkan  data  input.  Data  input  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam arsitektur  jaringan  yang  telah  dipilih  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  konsumsi  energi  listrik. Sehingga  dilakukan  proyeksi  data  input  yang  sama  dengan  data  pelatihan  dan  pengujian  berupa jumlah penduduk, PDRB, data jumlah pelanggan pada sektor (rumah tangga, industri, bisnis, dan social/publik)  menggunakan  bantuan  software  MS.Excel  dengan  fungsi  trendline  metode  linier. Data input tahun 2012-2021 digunakan sebagai sumber data proyeksi agar mendapatkan persamaan grafik  untuk  memproyeksi  data  tahun  2022-2027.  Selain  mengetahui  grafik  persamaan,  fungsi trendline ini juga akan menampilkan nilai R 2 , atau tingkat keakurasian data sumber dengan data hasil proyeksi. Hasil proyeksi trendline dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini:
Tabel 9. Data Input Hasil Trendline
Tahun Pelanggan Rumah Tangga Pelanggan Bisnis Pelanggan Sosial Pelanggan Industri PDRB Jumlah Penduduk 2022 12115950 613429 341751 15007.9 1100000000 33928650 2023 12627545 652755 356874 16036 1140000000 34321515 2024 13139140 692081 371997 17064.1 1180000000 34714380 2025 13650735 731407 387120 18092.2 1220000000 35107245 2026 14162330 770733 402243 19120.,3 1260000000 35500110 2027 14673925 810059 417366 20148.4 1300000000 35892975
Prediksi juga bisa dilakukan dengan mengetikan perintah sim pada command window Matlab dengan format “prediksi = sim(arsitektur jaringan yang dipilih, data input yang akan dipakai dalam peramalan);”[ 8 ].  Setelah  didapatkan  hasil  prediksi,  hasil  tersebut  masih  berupa  data  yang ternormalisasi untuk itu perlu dilakukan proses denormalisasi dengan persamaan di bawah ini:
𝑥 = (𝑥^ ′ (𝑎+𝑏)−0.1) 0.8+𝑏 (8)
Dimana:
X = data awal X’
= data yang telah dinormalisasi a = nilai maksimal b = nilai minimal
Data hasil perbandingan antara prediksi MATLAB dengan data aktual PLN dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Tabel Perbandingan Hasil Prediksi MATLAB dengan Data Aktual PLN No.
Tahun Data Aktual PLN Fungsi  Pembelajaran  LEARNGDM, TRAINGDX, 30 1. 2022 29496 28339.14897 2. 2023 31474 30551.40957 3. 2024 33125 30838.67107
4. 2025 34690 33210.45956 5. 2026 36342 34227.46217 6. 2027 38069 34594.51004
Sedangkan nilai MAPE perbandingan antara Hasil prediksi MATLAB dengan data aktual PLN dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Nilai MAPE perbandingan antara Hasil Prediksi MATLAB dengan Data Aktual
PLN No. Tahun Fungsi Pembelajaran LEARNGDM, TRAINGDX, 30 1. 2022 3.9% 2. 2023 2.9% 3. 2024 6.9% 4. 2025 4.2% 5. 2026 5.8% 6. 2027 9.1% Rata-rata error 5.4%
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai rata-rata error antara data Aktual PLN dengan hasil  prediksi  menggunakan  Matlab  yaitu  sebesar  5,4%.  Dengan  begitu  arsitektur  jaringan  untuk prediksi berjalan dengan sangat baik, karena nilai MAPE kurang dari 10%.

## 3.2. Pengolahan Data Metode Ekstrapolasi Linier
Dalam  metode  ini,  yang  pertama  dilakukan  adalah  mencari  nilai  Regresi  (r)  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑟 = ∑(𝑥−𝑥̅)(𝑦−𝑦̅) √∑(𝑥−𝑥̅)2 √(𝑦−𝑦̅)2 (4)
Data konsumsi energi listrik dari tahun 2012-2021 yang digunakan sebagai data dalam ekstrapolasi linier dapat dilihat padaTabel 12 di bawah ini:
Tabel 12. Konsumsi Energi Tahun 2012-2021 Tahun Code (x) Kondumsi Energi Listrik (y) 2012 0 16600.42 2013 1 18205.08 2014 2 19631.46 2015 3 20408.19 2016 4 21674.84 2017 5 21057.04 2018 6 23558.01 2019 7 24750.62 2020 8 25090.74 2021 9 26661.16
Nilai X dan Y yang digunakan dalam prediksi dengan metode ekstrapolasi linier dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Nilai X dan Y untuk Regresi Code (x) Kondumsi Energi Listrik (y) 𝒙 − 𝒙 ̅ 𝒙 ̅ 𝒙 − 𝒙 ̅ 𝟐 𝒚 − 𝒚 ̅ 𝒚 ̅ 𝒚 − 𝒚 ̅ 𝟐 (𝒙 − 𝒙 ̅ 𝒙 ̅ )(𝒚 − 𝒚 ̅ 𝒚 ̅ )
0 16600,42 -4,5 20,25 -5163,336 26660038,65 23235,012 1 18205,08 -3,5 12,25 -3558,676 12664174,87 12455,366 2 19631,46 -2,5 6,25 -2132,296 4546686,232 5330,74
Setelah didapatkan nilai r, langkah selanjutnya mencari nilai a dan b, kemudian dimasukkan dalam persamaan dibawah ini:
y = a+bx (5)
Hasil peramalan dengan metode ekstrapolasi linier ditunjukkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Peramalan dengan Ekstrapolasi Linier No. Tahun Code Hasil Prakiraan 1. 2022 10 27536.21338 2. 2023 11 28585.7512 3. 2024 12 29635.28902 4. 2025 13 30684.82683 5. 2026 14 31734.36465 6. 2027 15 32783.90247
Perbandingan hasil prediksi ekstrapolasi linier dengan data aktual PLN dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Perbandingan Hasil Peramalan Ekstrapolasi Linier dengan Data Aktual PLN
No. Tahun Code Data Aktual PLN Hail Peramalan Selisih dengan  data Aktual %MAPE 1. 2022 10 29496 27536.21338 1959.78662 6.6% 2. 2023 11 31474 28585.7512 2888.2488 9.2% 3. 2024 12 33125 29635.28902 3489.71098 10.5% 4. 2025 13 34690 30684.82683 4005.17317 11.5% 5. 2026 14 36342 31734.36465 4607.63535 12.6% 6. 2027 15 38069 32783.90247 5285.09753 13.8% Rata-rata error 10.7%
Berdasarkan  hasil  prakiraan  dengan  metode  ekstrapolasi  linier  didapatkan  nilai  rata-rata errornya sebesar  10.7%.  Dengan  begitu  dapat  dikatakan  bahwa  prakiraan  dengan  metode ekstrapolasi linier ini baik karena nilai error yang diperoleh anatara rentang 10-20%.

## 3.3. Pembahasan
Hasil prediksi terbaik menggunakan software Matlab ditunjukkan pada fungsi pembelajaran LEARNGDM dengan model TRAINGDX 30 neuron. Hasil prediksi tersebut dapat dilihat pada tabel 4.20 yang menunjukkan perbandingan nilai error antara hasil prediksi dengan data aktual PT. PLN (Persero) Distribusi Jateng & DIY-Semarang, Jawa Tengah dengan persentase error sebesar 5.4%. Pada model TRAINGDX 30 ini mempunyai korelasi mendekati 1, yaitu sebesar 0.99386, sedangkan waktu yang dibutuhkan dalam pelatihan hanya 8 detik, dengan epoch yang dicapai 7.614 iterasi. Sedangkan  prakiraan  dengan  metode  ekstrapolasi  linier  menunjukkan  nilai  rata-rata error sebesar 10.7% anatara hasil prakiraan dengan data aktual PLN yang dapat dilihat pada tabel 4.24.
3 20408,19 -1,5 2,25 -1355,566 1837559,18 2033,349 4 21674,84 -0,5 0,25 -88,916 7906,055056 44,458 5 21057,04 0,5 0,25 -706,716 499447,5047 -353,358 6 23558,01 1,5 2,25 1794,254 3219347,417 2691,381 7 24750,62 2,5 6,25 2986,864 8921356,554 7467,16 8 25090,74 3,5 12,25 3326,984 11068822,54 11644,444 9 26661,16 4,5 20,25 4897,404 23984565,94 22038,318 𝒙 ̅ 𝒙 ̅ = 4,5 𝒚 ̅ 𝒚 ̅ = 21763,756 8,25 9340990,494 8658,687
Nilai  R  dari  metode  ekstrapolasi  yaitu  0.986344441,  nilai  tersebut  menunjukkan  hubungan  yang kuat dan searah antara variabel x dan y karena mendekati dengan 1[ 9 ]. Berdasarkan kedua metode yang dipakai, prakiraan menggunakan software Matlab lebih baik dibandingkan dengan metode ekstrapolasi karena nilai rata-rata error yang dihasilkan lebih sedikit dan  kurang  dari  10%,  yang  berarti  prakiraan  tersebut  dapat  dikatakan  sangat  baik  berdasarkan kriteria  nilai  MAPE  oleh  [ 10 ] . Sedangkan  pada  metode  ekstrapolasi  nilai  rata-rata error yang didapatkan  lebih  dari  10%  yaitu  sebesar  10,7%  yang  berarti  prakiraan  dikatakan  baik  atas  dasar kriteria persentase MAPE [ 10 ]. Neural  networks (jaringan  syaraf  tiruan)  melibatkan  pengembangan  struktur  matematika (mirip  dengan  jaringan  syaraf  dalam  otak  manusia)  yang  memiliki  kemampuan  belajar  dari  data masa lalu yang disajikan dalam bentuk dataset yang terstruktur dengan baik. Neural networks akan lebih  efektif  apabila  jumlah  variabel  yang  terlibat  banyak  dan  berhubungan  dengan  kompleks. Neural  networks memiliki  keunggulan  dan  kelemahan. Sedangkan  metode  ekstrapolasi  linier 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  antara  variabel  x  dan y. Dengan begitu prakiraan menggunakan metode Backpropagation Neural Network lebih baik dibandingkan metode ekstrapolasi asalkan menggunakan parameter yang tepat.
Menurut  PLN  UID  Jateng  ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  peningkatan  kebutuhan energi listrik diantaranya yaitu:
1. Adanya peningkatan jumlah penduduk di Jawa Tengah
2. Adanya peningkatan pelanggan PLN, pada semua sektor
3. Adanya peningkatan PDRB (Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Tengah, dll.
Di bawah ini adalah tabel perbandingan antara data aktual PLN, Prakiraan dengan MATLAB, dan Ekstrapolasi Linier
Hasil perbandingan ketiga prediksi dari data aktual PLN, prediksi MATLAB, dan prediksi ekstrapolasi linier ditunjukkan pada Tabel 16.
Tabel 16. Perbandingan Data Aktual PLN, Prediksi Matlab, dan  Prediksi Ekstrapolasi
Linier No. Tahun Data Prediksi PLN Prediksi Matlab Prediksi Ekstrapolasi Linier 1. 2022 29496 28339.14897 27536.21338 2. 2023 31474 30551.40957 28585.7512 3. 2024 33125 30838.67107 29635.28902 4. 2025 34690 33210.45956 30684.82683 5. 2026 36342 34227.46217 31734.36465 6. 2027 38069 34594.51004 32783.90247 Rata-rata error 5.4% 10.7%
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data Aktual PLN, Prediksi Matlab, Prediksi Ekstrapolasi Linier

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian yang  telah  dilakukan,  ada  beberpa  hal  yang  dapat  disimpulkan yaitu: Prakiraan kebutuhan enrergi listrik di wilayah Provinsi Jawa Tengah untuk tahun 2022-2027 menggunakan  metode  Backpropagation  Neural  Network  mendapatkan  hasil  terbaik  dengan arsitektur jaringan fungsi pembelajaran LEARNGDM, dengan model TRAINGDX 30 neuron. Nilai MAPE  yang  dihasilkan  berdasarkan  arsitektur  jaringan  tersebut  sebesar  5.4%.  Pada  metode ekstrapolasi  linier  diperoleh  nilai  rata-rata  error  atau  MAPE  sebesar  10.7%.  Berdasarkan  kedua metode yang dipakai, metode Backpropagation Neural Network dapat menghasilkan prediksi yang lebih  akurat  dibandingkan  prediksi  menggunakan  metode  ekstrapolasi  linier.  Besarnya    nilai kebutuhan  energi  listrik  di    PT.  PLN  (Persero)  Distribusi  Jateng  &  DIY-Semarang,  Jawa  setiap tahunnya  mengalami  peningkatan  yang  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  diantaranya  yaitu, kenaikan jumlah penduduk, PDRB, dan jumlah pelanggan PT.  PLN (Persero) Distribusi Jateng & DIY-Semarang pada semua sektor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Budrugeac, “Jurnal 2.Pdf,” Journal of thermal analysis .
[2] I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas  Laut,” JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  250–255,  2020,  doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[3] R.  Hedayani,  R.  S.  Saputra,  F.  I.  Permana,  and  G.  N.  Mahardhika,  “Analisis  Peramalan Kebutuhan Persediaan Untuk Keunggulan Bersaing Pada Perusahaan Orca,” J. Manaj. , vol. 5, no. 2, pp. 93–104, 2016, doi: 10.26460/jm.v5i2.195.
[4] T. T. Hanifa, S. Al-faraby, F. Informatika, and U. Telkom, “Analisis Churn Prediction pada Data Pelanggan PT. Telekomunikasi dengan Logistic Regression dan Underbagging,” vol. 4, no. 2, pp. 3210–3225, 2017.
[5] Siana  Halim  and  Adrian  Michael  Wibisono,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk Peramalan,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  106–114,  2000,  [Online].  Available: http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/ind/article/view/15993
[6] H. Mustafidah, D. K. Hakim, and S. Sugiyanto, “Tingkat Keoptimalan Algoritma Pelatihan Pada Jaringan Syaraf Tiruan (Studi Kasus Prediksi Prestasi Belajar Mahasiswa),” Juita , vol. II, no. 3, pp. 159–166, 2013.
[7] G. T. P. Yoga, G. D. Arjana, and I. M. Mataram, “Perbandingan Kombinasi Fungsi Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Peramalan Beban,” J. Spektrum , vol. 7, no. 1, pp. 41–47, 2020.
[8] D. H. Tanjung, “Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, p. 28, 2015, doi: 10.24076/citec.2014v2i1.35.
[9] M. Yanto, E. P. W. Mandala, D. E. Putri, and Y. Yuhandri, “Peramalan Penjualan Pada Toko Retail  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Neural  Network,” J.  Media  Inform.
Budidarma , vol. 2, no. 3, pp. 110–117, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i3.811.
[10] P.  Chang,  Y.  Wang,  and  C.  Liu,  “The  development  of  a  weighted  evolving  fuzzy  neural network for PCB sales forecasting,” vol. 32, pp. 86–96, 2007, doi:
10.1016/j.eswa.2005.11.021.
[11] Ujianto, T., & Winardi, B. (2014). 2014-2018 Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Dengan Software Matlab R2014a .