## APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI
Herliyani Hasanah Program Studi Teknik Informatika STMIK Duta Bangsa Surakarta Email: herlydb@gmail.com

## Nurmalitasari
Program Studi Teknik Informatika STMIK Duta Bangsa Surakarta Email: nurmalitasari@stmikdb.ac.id

## ABSTRAK
Kebutuhan akan energi listrik menjadi kebutuhan primer nasional. Dalam keberlangsungan proses produksi energi listrik pada pembangkitan – pembangkitan diperlukan energi listrik untuk pemakaian sendiri. Dalam penelitian ini dibangun sebuah aplikasi sistem cerdas untuk memprediksi energi listrik pemakaian sendiri di PT Indonesia Power sub unit PLTA Wonogiri. Pada penelitian ini menggunakan2 kelompok input , yaitu input FIS ( Fuzzy Inference System ) dan input pada NN ( Neuro Fuzzy ). Input data merupakan data produksi harian energi listrik di PLTA Wonogiri selama kurun waktu 2010 – 2016. Variabel data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi listrik untuk pemakaian PLTA Wonogiri adalah energi listrik yang dihasilkan PLTA Wonogiri dengan satuan KwH (f), elevasi muka air waduk dengan satuan meter (a1) dan debit air yang masuk ke turbin dengan satuan /detik (a2). Outpu t yang diperoleh adalah pusat centroid (m), derajat keanggotaan (mf), bobot (w) dan konsekuen parameter ( c ). Dari hasil pengujian diperoleh keluaran dengan performansi yang optimal pada saat Fuzzy C Means 2 kelas dengan parameter laju pembelajaran 0.4, momentum 0.6 dengan bessar Mean Percentage Error 0.377970875.
Kata kunci: prediksi , pemakaian sendiri , energi listrik, fuzzy inference system, neuro fuzzy.

## ABSTRACT
The need for electrical energy becomes the national primary need. In the continuity of the production process of electrical energy in the generation of electricity generation required for own use. In this study built an intelligent system application to predict the power of electricity own use in PT Indonesia Power sub unit Wonogiri power plant. In this research use 2 input group, that is input of FIS (Fuzzy Inference System) and input on NN (Neuro Fuzzy). Data input is daily production data of electric energy at Wonogiri hydroelectric during 2010 - 2016 period. Variable of data used in this research is electricity production data for Wonogiri hydropower usage is electric energy generated Wonogiri hydro power with unit KwH (f), water level elevation Reservoir with meter unit (a1) and water discharge entering turbine with unit / second (a2). The output obtained is centroid center (m), degree of membership (mf), weight (w) and consequent parameter (c). From the test results obtained output with optimal performance in Fuzzy C Means 2 class with the parameter of learning rate 0.4, momentum 0.6 with bessar Mean Percentage Error 0.377970875.
Keywords: prediction, own use, electrical energy, fuzzy inference system, neuro fuzzy.

## 1. PENDAHULUAN
Konsumsi energi listrik memegang peranan penting dalam segala aspek kehidupan, baik di dunia industri maupun di kalangan masyarakat. Seiring dengan pertumbuhan laju penduduk dan pelaku industri, kebutuhan listrik di setiap daerah akan berbeda tergantung pada pemakaian listrik di daerah tersebut sehingga penyediaan tenaga listrik berbeda di daerah yang satu dengan daerah yang lainnya. Pembangkit yang akan digunakan harus tepat agar permintaan dari konsumen maupun kebutuhan pemakaian sendiri untuk proses pembangkitan dapat terpenuhi.
Salah satu sumber energi listrik yang terbesar di Indonesia adalah air. Waduk Gajah Mungkur yang berada di Kabupaten Wonogiri adalah salah satu yang dimanfaatkan untuk pembangkit tenaga listrik. Waduk Gajah Mungkur memiliki 6 (enam) Daerah Aliran Sungai / DAS seluas 1.260 km2 yaitu Sub DAS Keduang, Tirtomoyo, Temon, Bengawan Solo Hulu, Alang dan Ngunggahan [1]. Penyediaan tenaga listrik untuk daerah Kabupaten Wonogiri dengan kapasitas maksimum 12,4 MW. PLTA Kabupaten Wonogiri mampu menghasilkan daya listrik 40 juta kwh/ tahun.
Pusat - pusat energi listrik selalu menggunakan sistem kelistrikan agar dapat memenuhi kebutuhan listrik untuk pemakaian sendiri. Sistem kelistrikan untuk pemakaian sendiri tersebut berfungsi untuk memasok tenaga listrik yang diperlukan untuk pemakaian (di dalam pusat listrik) sendiri. Pemakaian tersebut untuk memenuhi kebutuhan baik dalam kondisi pusat listrik tersebut beroperasi maupun tidak beroperasi. Karena hal tersebut sangatlah diperlukan sebuah prediksi untuk mengetahui berapa besar energi listrik yang dihasilkan untuk pemakaian sendiri.
Pada penelitian hasanah, 2017 telah dibuat perancangan aplikasi sistem cerdas untuk prediksi energi listrik pemakaian sendiri dengan menggunakan anfisedit yaitu Toolboox GUI anfis. Perancangan tersebut menghasilkan bahwa simulasi yang memiliki performa yang paling baik dan konvergen adalah prediksi dengan fungsi keanggotaan trimf (segitiga) dengan besar Correlation Coefficient ( R ) yaitu 0.996 [2]. Pada penelitian ini akan dibuat aplikasi sistem cerdas prediksi energi listrik pemakaian sendiri dengan menggunakan metode Neuro Fuzzy.
Dalam penelitian ini menggunakan metode Neuro Fuzzy. Neuro Fuzzy yang digunakan adalah Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System atau Adaptive Network Based Fuzzy Inference System . ANFIS merupakan sistem inferensi fuzzy berbasis jaringan saraf adaptif, atau sistem inferensi fuzzy berbasis jaringan adaptif. Kelebihan ANFIS adalah kemampuan proses pembelajaran, seperti yang dimiliki oleh jaringan saraf tiruan [3]. Selain itu, Neuro Fuzzy merupakan metode permodelan terbaik untuk menganalisis data numerik, karena dalam proses training didasarkan minimalisasi nilai kesalahan atau
root mean square error (RMSE) dari output -nya [4]. Adapun rumus RMSE adalah dengan   merupakan prediksi nilai y ke- i berdasarkan model yang dibuat dan n adalah jumlah data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahapan. Urutan tahapan ditunjukkan pada gambar 1. Penjelasan dari tahapan yang  dilakukan adalah sebagai berikut :
a) Perumusan Masalah
Tahapan perumusan masalah merupakan tahapan dimana melaksanakan diskusi di tempat penelitian dan bersama – sama merumuskan masalah terkait dengan prediksi energi listrik pemakaian sendiri di PT Indonesia Power Sub Unit PLTA Wonogiri.
b) Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilaksanakan dalam penelitian ini menggunakan 3 metode, yaitu studi literature, studi lapangan dan studi kepustakaan.
c) Perancangan Sistem Cerdas Perancangan sistem cerdas ini menggunakan Toolbox GUI Matlab.
d) Pembuatan Aplikasi Sistem Cerdas untuk Prediksi Dalam pembuatan aplikasi ini menggunakan Bahasa Pemrograman MATLAB, dengan data inputan berupa data yang di import dari Microsoft Excell.
e) Analisis Hasil
Analisa yang dilakukan dalam tahapan ini adalah menganalisa hasil prediksi dari aplikasi dengan hasil aktual produksi energi listrik. Dalam analisa ini dilakukan analisa hasil pembelajaran dan analisa hasil pengujian.
f) Kesimpulan dan Saran
Pada tahap terakhir yang dilaksanakan adalah merumuskan kesimpulan akan keseluruhan tahap penelitian dan memberikan saran untuk pengembangan penelitian berikutnya.
Mulai Perumusan Masalah Pengumpulan Data Perancangan dengan Toolbox GUI Matlab Implementasi Aplikasi Sistem Cerdas gengan GUI Matlab Analisis Hasil Proses Pembelajaran Selesai Kesimpulan dan Saran Analisis Hasil Proses Pengujian
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data

## 2.2.1 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data terkait dengan data pembangkitan PLTA Wonogiri tahun 2010 sampai 2016 .

## 2.2.2 Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Energi listrik yang dihasilkan PLTA Wonogiri dengan satuan KwH. (f)
2) Data Operasi Waduk Gajah Mungkur :
a) Elevasi muka air waduk dengan satuan Meter. (a1)
b) Debit air yang masuk ke turbin dengan satuan
/detik. (a2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Dengan Toolbox GUI Matlab
Berdasarkan tahapan penelitian yang ada pada gambar 1, tahapan setelah pengumpulan data yaitu tahapan perancangan. Pada tahapan perancangan ini dilakukan dengan Toolbox GUI Matlab. Gambar 2 ini merupakan tampilan Anfis Editor :

## Gambar 2. Tampilan Toolbox GUI
Setelah data dimasukkan, data  akan ditampilkan ke dalam plot yang terdapat pada layar Anfis Editor GUI .  Data training dicetak dengan tanda ( ○○ ), data testing dengan tanda ( ●● ), dan data pengecekan dengan tanda (++) berwarna biru. (Gambar 3).
Gambar 3. Tampilan Layar ANFIS Editor GUI Setelah Data Dimasukkan

## 3.2 Implementasi GUI
Gambar 4 memperlihatkan tentang running program prediksi energi listrik pemakaian sendiri yang merupakan tahapan pembuatan implementasi sesuai dengan tahapan penelitian yang ada pada gambar 1 . Pada program GUI matlab yang dirancang, terdapat 2 kelompok input, yaitu input FIS ( Fuzzy Inference System ) dan input pada NN ( Neuro Fuzzy ). Input data  merupakan data produksi harian energy listrik di PLTA Wonogiri selama waktu 2010 – 2016. Outpu t yang diperoleh adalah pusat centroid (m), derajat keanggotaan (mf), bobot (w) dan konsekuen parameter ( c ).

## Gambar 4. Tampilan GUI Aplikasi

## 3.3 Proses Pembelajaran
neuro fuzzy 2 kelas akan dijelaskan tentang hasil proses pembelajaran dan pengujian. Pada proses pembelajaran ini dilakukan  proses pencarian kecenderungan masuk klaster. Data digolongkan berdasarkan jarak terdekat dari pusat kelas, dengan metode FCM ( Fuzzy C Means ) inisialisasi pusat kelas. Pengkelasan dari FCM, dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Pengkelasan FCM 2 Kelas
Pada awal proses, dibangkitkan derajad  keanggotaan tiap input secara acak. Berikutnya rerata dari perkalian tiap input dengan derajad keanggotaan, akan menghasilkan pusat kelas. Pada penelitian ini, kelas yang dihasilkan adalah 2, yaitu kelas C1 dan kelas C2.  Dari pusat kelas, akan dihitung nilai jarak antara tiap input dengan pusat kelas. Hasil dari perhitungan jarak disebut dengan fungsi objective, fungsi objektif inilah yang kemudian akan dibandingkan dengan fungsi objektif sebelumnya untuk menyatakan lanjut iterasi atau sudah sesuai dengan error minimal yang dihasilkan. Pada gambar 3didapatkan bahwa, C1 mempunyai anggota 23 pasangan data dan C2 mempunyai anggota 11 pasangan data.
Setelah dilakukan perhitungan kecenderungan klaster, berikutnya dilakukan perhitungan lapisan ke- 1. Awalnya adalah dengan mencari nilai rerata dan nilai standart deviasi dari tiap kelas dari nilai input . Hasil dari nilai rata-rata dan standart deviasi diperlihatkan pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai rata-rata dan standart deviasi 2 kelas
Rerata No X1 X2 1 -8.64E+77 1.43E+79 2 -2.37E+74 4.59E+76 Standart Deviasi No X1 X2 1 1.61E+79 -3.18E+79 2 3.75E+74 -4.41E+77
Output dari lapisan 1 yang merupakan nilai derajad keanggotaan dari data input . Tabel yang dihasilkan terdiri dari 2 pasangan nilai μ , yaitu μ A dan μ B. Nilai μ didapatkan dari fungsi keanggotaan gbell .
Lapisan 2 merupakan lapisan aturan, dimana aturan yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah aturan  AND, hasil pada lapisan aturan ini berikutnya disebut dengan bobot.  Setelah dilakukan perhitungan aturan dari masing-masing input data, lapisan berikutnya adalah perhitungan normalisasi dari aturan. Output dari lapisan 2 dan lapisan 3.
Hasil dari lapisan 3 kemudian digunakan untuk mengerucutkan keputusan yang disebut dengan lapisan konsekuen. Lapisan 4 ini akan menghasilkan parameter konsekuen optimal dari proses iterasi, yang kemudian akan dijadikan sebagai patokan rumusan data pengujian. Pasangan data yang terbentuk dari proses lapisan 4.
Nilai c11, c12, c10, c21,c22 dan c20, merupakan nilai persamaan yang akan dipakai untuk menghitung nilai prediksi yang mempunyai nilai error yang mendekati nilai error minimal, dengan menggunakan proses rekursif. Hal inilah yang menyebabkan lapisan 5 disebut sebagai lapisan agregasi.

## 3.3 Proses Pengujian
Proses perhitungan akan berlanjut berdasarkan nilai error minimal dan error total rekursif atau yang biasa disebut dengan nilai SSE. Nilai SSE inilah yang dijadikan sebagai ukuran performasi dari sistem. Gambar yang dihasilkan oleh grafik rekursif adalah grafik plot yang perkembangan total error dari beberapa iterasi rekursif ( Epochs ). Hasil SSE dari grafik Epochs diperlihatkan pada gambar 6.  Secara grafik akan terlihat, apakah nilai prediksi sudah mendekati nilai target ataukah belum, dapat dilihat pada gambar 7.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 1 2 3 4 5 6 x 10 92 Epoh 100 ---> SSE = 9.0191e-05
Gambar 6. Grafik Epochs Data Training 2 Kelas
0
5 10
15
20 25 30 35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 x 10 6 Target dan Prediksi Urutan Data P roduk s i( K W H ) Target Prediksi
Gambar 7. Grafik Target Dan Prediksi Data Pembelajaran 2 Kelas
Untuk berikutnya, akan dibandingkan nilai target output dan target prediksi , dan akan dicari pasangan nilai yang optimum, yaitu nilai yang mendekati target yang diharapkan ataupun nilai yang mempunyai nilai error terkecil dari proses pengujian yang ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan nilai target output dan target prediksi
Data Ke- Input Target Output (f) Prediksi Output (f) Erorr (%) a1 a2 1 4047.49 337.2689  14247 1.28E+04  10.163543 2 3715.32 474.7654 18886 1.52E+04 19.596527 3 4174.945 962.4219 22565 2.14E+04 5.0609351 4 4068.235 1032.71 21517 2.18E+04  1.1107496 5 4201.262 1666.638 24355 2.05E+04  15.7093 6 4051.032 1534.35 22987 2.15E+04  6.3775177 7 4159.92 881.8 21161 2.11E+04 0.203204 8 4119.725 947.205 21640 2.14E+04 0.9334566 9 3962.595 1364.33 21854 2.21E+04  1.1668344 10 4086.425 1671 21679  2.13E+04 1.8589418 11 3970.405 1475.05 21660 2.20E+04  1.4912281 12 4158.935 1536.4 18611 2.09E+04 12.465746 13 4174.975 1947.64 19235 2.16E+04  12.440863 14 3774.705 842.45 20165  2.10E+04 3.9127201 15 4190.88 1758.75  22423  2.07E+04 7.8758418 16 4060.62 1758.09  22199  2.16E+04 2.7523762 17 4196.285 1602.3 23175 2.06E+04 11.050701 18 4035.65 802.83  19430  2.06E+04 6.1811631 19 4143.305 668.1 16054  1.93E+04 20.362526
Data Ke- Input Target Output (f) Prediksi Output (f) Erorr (%) a1 a2 20 4101.61 681.665  20013  1.94E+04 2.8181682 21 3921.045 610.95 21879  1.83E+04 16.559258 22 4013.735 892.4 24850  2.13E+04 14.422535 23 3880.03 575.15  19016  1.76E+04 7.4989483 24 4031.075 819.5 19651  2.08E+04 5.6689227 25 4084.62 1020.7  20604  2.17E+04 5.3339157 26 3899.27 840.25  18397  2.09E+04 13.806599 27 4186.46 903.5  11847  2.12E+04 78.939816 28 4075.567 832.45 14748  2.09E+04 41.409005 29 4761.685 753.85 24932  2.02E+04 19.168137 30 4041.72 946.165  25510  2.15E+04 15.656605 31 4000.49 879.75  24987  2.12E+04 15.171889 32 4077.715 767.75 26990  2.03E+04 24.660986 33 3877.62 612.25  22916  1.82E+04 20.548961 34 3917.31 796.95  24065  2.06E+04 14.55641 Rerata 21007.2941 20336.7941 12.85101 Correlation Coefficient (R) 0.340236028 Mean Absolute Deviation (MAD) 2494.088235 Mean Squared Error (MSE) 10200937.37 Mean Percentage Error (MPE) 0.377970875

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian hasil penelitian dan pembahasan dari bab sebelumnya maka dapat memberikan kesimpulan :
a) Hasil prediksi dari aplikasi sistem cerdas diperoleh besar Mean Percentage Error (MPE)
0.377970875 dengan parameter laju pembelajaran 0.4, momentum 0.6
b) Perbandingan hasil prediksi aplikasi sistem cerdas dan hasil produksi energy listrik untuk pemakaian sendiri secara aktual PLTA diperoleh hasil output optimal yang mendekati dengan nilai target pada saat kelas = 2, parameter laju pembelajaran 0.4, momentum 0.6.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi yang telah mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jadmiko, Sigit. 2013. “Banjir Tahunan Sub Daerah Aliran Sungai Bengawan Solo Hulu 3 dengan Sistem Informasi Geografis”. e-Jurnal MATRIKS TEKNIK SIPIL, 74-81 .
[2] Hasanah, Herliyani. (2017). “Perancangan Aplikasi Sistem Cerdas untuk Prediksi Energi Listrik Pemakaian Sendiri di PT Indonesia Power Sub Unit PLTA Kabupaten Wonogiri. Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika . Universitas Muria Kudus, hal. 33-42
[3] Widrow, B., Stearns, S.D. 1985. Adaptive Signal Processing . Prentice Hall Inc, Englewood Cliffs, New Jersey.
[4] Jang, J.-S. R. (1993). ANFIS: Adaptive-networkbased fuzzy inference systems, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics . 23(03):665-685
[5] Jian-Yi Lin, Chun-Tian Cheng, Ying-Guang Sun, Kwokwing Chau. (2005). Long-Term Prediction of Discharges in Manwan Hydropower using Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems Models . Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3612, pp. 1152-1161