Studi Peramalan Beban Puncak Ditinjau dari Jaringan Penyulang SUTM 20 kV Pada PT. PLN (Persero) Rayon Pasuruan Kota Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi pada era saat ini terus mengalami peningkatan yang tinggi, sehingga kebutuhan akan ketersediaan energi listrik kian meningkat dari sektor rumah tangga, industri sampai tempat layanan umum. Besar konsumsi listrik pada suatu rentang waktu tidak dapat dihitung secara pasti yang dapat mengakibatkan penambahan beban pada jaringan listrik. Apabila tidak adanya antisipasi seperti prediksi atau suatu peramalan beban untuk mengetahui jumlah daya listrik yang didistribusikan ke konsumen akan mengakibatkan pedaman listrik secara bergilir. Hal tersebut justru akan membuat konsumen menjadi khawatir dan sanagat tidak nyaman dalam menggunakan energi listrik. Maka dari itu dibutuhkan suatu metode peramalan beban listrik untuk memprediksi jumlah beban yang dibutuhkan dalam beberapa waktu kedepan. Prediksi atau peramalan beban listrik ini menggunakan metode backpropragation neural network dengan sofware Matlab untuk simulasinya. Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data asli beban puncak yang ada dan diperoleh dari PT. PLN (Persero) Rayon Pasuruan Kota selama 7 tahun yang dimulai dari tahun 2011 hingga tahun 2017 dan terbagi menjadi 2 data, yaitu data input dan data target. Data tersebut disusun menjadi 36 data input yang diambil dari tahun 2011 hingga tahun 2014 dan 12 data target yang diambil dari tahun 2015. Untuk tahun 2016 hingga tahun 2017 merupakan data uji yang nantinya digunakan untuk mencari nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Peramalan beban listrik menggunakan 13 pola yang berbeda, dimana pergantian pada setiap pola merupakan pergeseran dari data input dan target yang bertujuan untuk meminimalisir jumlah nilai error dari suatu metode peramalan