Implementasi Backpropagation Neural Networks Dalam Peramalan Konsumsi Energi Listrik (Studi Kasus : Derah Istimewa Yogyakarta Tahun 2006-2021)
Abstract
Energi listrik menjadi sumber daya ekonomi yang paling vital dan merupakan
salah satu kebutuhan masyarakat yang paling penting dan dibutuhkan dalam
berbagai bidang kegiatan (Wahid, 2014). Pada tahun 2020, tercatat total pelanggan
PLN mencapai 79 juta pelanggan, meningkat 4,35% dibandingkan tahun 2019 yang
mencapai 75,71 juta pelanggan. Angka ini sejajar dengan pertumbuhan jumlah
pelanggan disemua segmen pelanggan PLN (PLN, 2020). Dan dengan konsumsi
daya yang tidak pasti dan tanpa perencanaan yang matang, maka akan menjadi
masalah ketika permintaan energi listrik meningkat melebihi pasokan daya yang
tersedia, oleh karena itu penelitian ini membahas implementasi jaringan syaraf
tiuran backpropagation yang digunakan untuk melakukan peramalan konsumsi
energi listik dengan menggunakan data statistik PLN dan BPS Yogyakarta tahun
2006-2021. Hasil dari penelitian ini adalah model arsitektur backpropagation
terbaik yang digunakan untuk peramalan konsunsi energi listrik tahun 2022, dan
dari 10 model yang dilatih dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner,
learning rate 0,01 dan epoch sebanyak 10000, didapatkan model 8-40-1 sebagai
model terbaik dengan nilai RMSE 0,0499 dan MAPE 1,493%, dengan hasil dari
peramalan konsumsi energi listrik Yogyakarta untuk tahun 2022 adalah sebesar
3194,65 GWh.
Collections
- Statistics [900]