Prediksi Beban Harian Menggunakan Metode Multi Layer Perceptron

hidayah dwi putra baraka (Universitas PGRI Semarang)
Anggraeny Sekar Kinasih (Universitas PGRI Semarang)
Syafiq Varel Maulana (Universitas PGRI Semarang)

Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi
Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi: APRIL 2026

Abstrak— Prediksi beban listrik merupakan salah satu langkah penting dalam mendukung pengelolaan sistem tenaga listrik yang andal dan efesien. Informasi mengenai kondisi prediksi listrik pada periode berikutnya dapat digunakan untuk membantu proses pemantauan, evaluasi kinerja sistem, serta pengambilan putusan dalam pengoprasian peralatan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kelistrikan menggunakan metode Multi Layer Perceptron (MLP), berdasarkan data pengukuran kelistrikan Tingkat tinggi dari sebuah rumah indekos yang terdiri atas Real Power (Daya aktif), Apparent Power (Daya semu), dan Power Factor (Faktor daya). Model MLP kemudian dilatih menggunakan Algoritma Backpropagation agar mampu mempelajari hubungan nonlinear antarparameter kelistrikan. Selanjutnya performa model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengukur Tingkat akurasi hasil prediksi. Hasil penelitian diharapkan menunjukkan bahwa metode MLP mampu menghasilkan prediksi parameter kelistrikan dengan Tingkat kesalahan rendah sehingga digunakan sebagai salah satu alternatif dalam mendukung proses pemantauan dan pengelolaan sistem tenaga listrik secara lebih efektif.