Implementasi Neural Network pada Matlab untuk Prakiraan Konsumsi Beban Listrik Kabupaten Ponorogo Jawa Timur (Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang, 2017)
Prakiraan beban listrik merupakan salah satu cara untuk membantu perencenaan pembangkitan maupun pengeluaran energi listrik yang tepat, namun dalam penelitian yang ada masih terdapat kekurangan berupa tingkat kesalahan yang melebihi batas toleransi yang diterima pihak penyedia listrik. Prediksi beban listrik yang cepat dan akurat sangat penting untuk operasi sistem tenaga listrik yang efisien. Peningkatan konsumsi listrik daerah Ponorogo mengalami peningkatan setiap tahunnya namun tidak diimbangi dengan pemenuhan energi listrik yang mencukupi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui implementasi neural network untuk melakukan prakiraan listrik pada tahun 2019 mendatang. Metode penelitian yang dilakukan adalah experiment. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan didapatkan hasil neural network dengan metode backpropagation mampu melakukan prakiraan konsumsi beban listrik dengan rata-rata konsumsi beban listrik setiap bulannya sebesar 265 MVA dengan tingkat kesalahan mean square error (MSE) sebesar 0,7%.