IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN JANGKA PANJANG BEBAN TRAFO GARDU INDUK GENTEK PADA PT.PLN (PERSERO) APJ BANYUWANGI - Ghozali, RB. Moch; Setiawan, Dedy Kurnia; Esteringga, Hebri (Jurnal Arus Elektro Indonesia, 2023)
Listrik merupakan aliran atau pergerakan elektron-elektron adalah partikel bemuatan negatif yangditemukan pada suatu atom. Transformator adalah alatuntuk mengubah energi listrik dari satu rangkaian listrikke rangkaian listrik yang berbeda berdasarkan cara kerjadari induksi elektromaknetik. Karena kebutuhankonsumen semakin naik maka transformator harusbekerja secara terus menerus untuk memenuhi kebutuhankonsumen, oleh karena itu perlu adanya peramalan bebantransformator. Peramalan ini dilakukan untuk 5 tahunkedepan dimulai dari tahun 2022 sampai tahun 2026dengan menggunakan neural network backpropagation.Neural network backpropagation mempunyai error persenyang kecil dibandingkan dengan yang lainnya. Dari prosesperamalan data tertinggi terdapat pada bulan Mei tahun2026 sebesar 32282455 Kwh. Sedangkan menurutkeputusan (Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral,2016) Republik Indonesia, Nomor 5899 K/20/MEMtentang Pengesahan RUPTL (Rencana Usaha PenyediaanTenaga Listrik) PT PLN (Persero) tahun 2016 sampaidengan 2025 bahwa untuk penambahan kapasitastransformator atau penyulang mencapai 60% sampaidengan 70%, sedangkan kapasitas maksimaltransformator GI Genteng mampu menampung 60 Mva,maka dari itu 60% dari 60 adalah 36 Mva. Dilihat daribesarnya kebutuhan beban yang sudah diramalkan makapihak PLN kususnya pihak GI genteng pada tahun 2022sampai tahun 2026 belum memerlukan penambahankapasitas beban transformator namun harus mulaiwaspada karena selisih data peramalan dengankemampuan kapasitas hanyalah 6,3%.