PREDIKSI BEBAN TRAFO PADA PT PLN (PERSERO) UP3 SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

Abstract

Perusahaan BUMN yang bergerak dibidang pembangkitan dan pendistribusian listrik merupapakan perusahaan PT PLN (Persero) yang berusaha memberikan pelayanan terbaik kepada semua pelanggan mengingat tingginya kebutuhan masyarakat terhadap tenaga listrik dari waktu ke waktu. Masalah yang timbul dari Jenis gangguan yang sering terjadi pada trafo diantaranya, tegangan lebih akibat petir, overload dan  beban tidak seimbang, loss contact pada terminal bushing, bushing pecah, gangguan hewan, dan gangguan tumbuhan. Setiap trafo menurut trafo daya memerlukan pemeliharaan dan perbaikan baik secara berkala maupun tiba-tiba akibat berbagai gangguan dan kerusakan, maka dilakukan pemeliharaan secara berkala, agar trafo tidak mengalami kerusakan dan gangguan saat operasi. Data pemeliharaan tersebut sesuai dengan jumlah beban trafo pada wilayah kerja PT. PLN (Persero) UP3 Pematang Siantar. Algoritma yang digunakan untuk prediksi adalah jaringan syaraf tiruan backpropagation. Algoritma backpropagation ini menggunakan lima model arsitektur diantaranya 4-10-1-1,4-15-1-1,4-20-1-1,4-75-1-1 dan 4-100-1-1. Di antara kelima model arsitektur yang digunakan, dipilih arsitektur terbaik yaitu 4-15-1-1 yang mempunyai akurasi 63.63%, Epoch sebesar 3478, MSE Pengujian 0.0039047, MSE Pelatihan 0.0009999. Oleh karena itu, model arsitektur ini cukup efektif untuk memprediksi jumlah beban trafo sesuai daya trafonya.