Journal article

PERBANDINGAN KOMBINASI FUNGSI PELATIHAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PADA PERAMALAN BEBAN

Gede Teguh Pradnyana Yoga I Gede Dyana Arjana I MADE MATARAM

Volume : 7 Nomor : 1 Published : 2020, March

E-Journal SPEKTRUM

Abstrak

Perencaan sistem tenaga listrik sangat penting bagi penyedia tenaga listrik (PLN). Salah satunya adalah peramalan beban listrik. Jaringan syaraf tiruan backpropagtion merupakan salah satu metode yang baik digunakan pada peramalan beban listrik karena dapat memberikan nilai akurasi yang tinggi. Pada penerapannya, jaringan syaraf tiruan backpropagation sering kali memberikan kecepatan konvergensi yang buruk pada proses pelatihan. Oleh karena itu, perlu dilakukan berbagai kombinasi fungsi pelatihan untuk mempercepat konvergensi pelatihan jairingan. Pada penelitian ini, model jaringan syaraf tiruan backpropagation dikembangkan dengan kombinasi fungsi pelatihan penurunan gradien (traingdm, traingda, traingdx). Perancangan arsitektur model jaringan ini menggunakan menggunakan 24 input, 1 hidden layer yang terdiri dari 16 neuron dan 1 output. Model ini menggunakan data beban puncak dari Gardu Induk Pemecutan Kelod dan jumlah kWh terjual di area Bali Selatan sebagai variable input. Hasil menunjukan bahwa model terbaik menggunakan fungsi peltaihan traingdx. Pada model ini, Nilai MSE pelatihan yang diperoleh sebesar 1.03x10-8 dan dengan kecepatan konvergensi pelatihan selama 4 detik serta nilai MAPE pengujian sebesar 6.24% dengan akurasi jaringan sebesar 93.75%. Kata kunci : Peramalan Beban, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Algoritma Pelatihan