Peramalan Beban Listrik Konsumen Jangka Pendek Menggunakan Metode Customer Baseline Load - Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN)

Abstract

Energi listrik merupakan kebutuhan pokok masyarakat. Sehingga kebutuhan energi listrik dimasa yang akan datang harus bisa diramalkan untuk memenuhi permintaan energi listrik yang digunakan oleh masyarakat. Untuk meramalkan beban listrik tersebut diperlukan peramalan daya yang dikonsumsi oleh pelanggan. Metode yang digunakan untuk meramalkan beban listrik konsumen pada penelitian ini terdiri dari Customer Baseline Load (CBL) dan Backpropagation Neural network (BPNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsumsi energi listrik yang digunakan oleh pelanggan wilayah kecamatan Karangpilang Surabaya barat dengan jenis tarif Bisnis dan Industri satu minggu kedepan (peramalan jangka pendek).Hasil penelitian peramalan beban listrik konsumen jangka pendek menggunakan metode hybrid Customer Baseline Load – Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN) didpatkan hasil untuk jenis tarif Bisnis sebesar, MSE = 0.00009465 dan MAPE = 0.000269%. Sedangkan untuk jenis tarif Industri sebesar, MSE = 0.000096684 dan MAPE = 0.000245%. Sehingga dengan menggunakan metode hybrid Customer Baseline Load – Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN) didapatkan peramalan yang lebih akurat selama satu minggu kedepan.

Kata Kunci : Customer Baseline Load, Backpropagation Neural Network, Beban listrik, peramalan jangka pendek