Studi Peramalan Beban PT. PLN (PERSERO) APJ Jember dengan Menggunakan Metode Backward Propagation Neural Network dan Teknik Participatory Prospective Analysis

Abstract

Diperlukannya suatu sistem peramalan yang akurat sangat dibutuhkan dalam perencanaan pertumbuhan energi listrik di Indonesia yang mayoritas pembangkitan energi listrik masih menggunakan bahan bakar fosil dengan total 85,05% dari keseluruhan energi yang dihasilkan hingga Mei 2020. Dengan peramalan dapat diketahui kapan waktu yang tepat untuk penambahan kapasitas dari jaringan transmisi, distribusi dan sistem pembangkitan energi listrik. Pertumbuhan energi listrik di Indonesia juga dipengaruhi oleh pertumbuhan penduduk dan perekonomian. Untuk mengetahui pertumbuhan beban di Kabupaten Jember digunakan jaringan saraf tiruan dengan metode Backward Propagation Neural Network dan teknik Participatory Propective Analysis yang menggunakan variabel berupa pertumbuhan penduduk dan pertumbuhan perekonomian Kabupaten Jember. Adapun didapat dari hasil pelatiha berupa nilai error sistem sebesar 0.0098012% dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,649% dimana nilai error terkecil sebesar -0.00372% pada bulan Mei 2020 dan nilai error terbesar sebesar 20.189% pada bulan Oktober 2018. Didapat juga hasil peramalan beban pada tahun 2021 dari bulan Januari 2021 sampai dengan bulan Mei 2021 dengan nilai error total sebesar 19,2% dengan selisih beban terbesar pada bulan Januari sebesar 51.177.681,23 Watt dan terkecil pada bulan Mei sebesar 5.832.254,501 Watt.