PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION DALAM PERAMALAN BEBAN TRAFO DAYA HARIAN GARDU INDUK PADA PTPLN (PERSERO) UP3 PEMATANG SIANTAR - Ramadana, Rica; Suhendro, Dedi (INTEKNA Jurnal Informasi Teknik dan Niaga, 2023)
PT PLN (Persero) merupakan salah satu penyedia jasa ketenagalistrikan yang selalu terhubung erat dengan masyarakat, karena merupakan produk yang selalu dibutuhkan masyarakat untuk kebutuhan sehari-hari. Perkembangan saat ini, terkait dengan pertumbuhan jumlah penduduk, kemajuan teknologi dan informasi, mengharuskan PLN untuk meningkatkan jumlah kebutuhan energi. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah strategis untuk memprediksi beban lebih trafo. Penelitian ini membahas prediksi beban transformator harian berdasarkan data yang tersedia pada laporan real-time UP2D di Sumatera Utara pada bulan Juni 2023. Algoritma yang digunakan untuk prediksi adalah jaringan syaraf tiruan membuat propagasi balik. Algoritma backpropagation ini menggunakan lima model arsitektur diantaranya 29-15-1, 29-30-1, 29-40-1, 29-50-1 dan 29-65-1. Diantara kelima model arsitektur yang digunakan, dipilih arsitektur terbaik yaitu 29-50-1 yang mempunyai akurasi sebesar 87.50%, MSE 0.000996722 dan MSE yang digunakan sebesar 0.002 - 0.29. Oleh karena itu, model arsitektur ini cukup efektif untuk beban transformator berdasarkan data beban penyulang.