PREDIKSI BEBAN LISTRIK DI KOTA BANJARBARU MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Abstract

Kecukupan pasokan energi listrik diukur dengan melihat kemampuan pasokan daya listrik saat beban puncak. Karena sifat tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, sehingga kebutuhan suatu saat harus dipasok saat itu juga. Pelanggan listrik tercatat pada PT.PLN Rayon Banjarbaru pada tahun 2019 sebanyak 133.726 pelanggan, sedangkan pada tahun 2018 sebanyak 126.747. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang digunakan mengidentifikasi pola data menggunakan algoritma pembelajaran dalam menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan prediksi. Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation terdiri tiga tahap, yaitu tahap perambatan maju, tahap perambatan-balik, serta tahap perubahan bobot dan bias. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan prediksi dan mengetahui tingkat akurasi dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Data yang digunakan adalah data jumlah beban listrik yang dibangkitkan di kota Banjarbaru dalam kurun waktu 9 tahun dengan 12 unit masukan. Hasil dari penelitian ini adalah tahap pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan dengan empat simulasi lapisan sembunyi mendapatkan arsitektur jaringan yang cukup baik yakni arsitektur 12-12-1 dengan nilai MAPE adalah 6,597% dan RMSE adalah 0,032222. Untuk tahap pengujian diperoleh nilai MAPE adalah 7,918% dan RMSE adalah 0,070479 yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah beban listrik dengan cukup baik. Serta tahap prediksi diperoleh nilai MAPE adalah 12,366% dan RMSE adalah 0,113272 yang menunjukkan hasil prediksi kurang baik dikarenakan terjadi penurunan jumlah beban listrik yang dibangkitkan secara signifikan pada bulan Desember 2018 dengan bulan Januari 2019.