Prediksi Beban Pemakaian Listrik Pln Kabupaten Gresik Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis)

Pemenuhan kebutuhan daya listrik yang berfluktuasi membutuhkan suplai daya yang tepat dan sesuai dengan permintaan beban. Dalam memenuhi kebutuhan daya listrik yang tidak tetap, pihak perusahaan listrik harus mengetahui beban atau permintaan daya untuk beberapa bulan ke depan. Untuk dapat memperkirakan beban pemakain listrik yang tidak tetap, diperlukan penelitian prediksi beban pemakaian listrik bagi perusahaan seperti PLN. Dalam penelitan ini, metode yang digunakan adalah metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Sistem ANFIS diterapkan sebagai proses pelatihan dan proses prediksi. Pada proses ANFIS membutuhkan proses clustering, salah satunya adalah K-Means Clustering. Proses clustering digunakan untuk mendapatkan nilai cetroid awal yang nantinya akan digunakan untuk mencari nilai mean dan standar deviasi. Didalam Proses ANFIS juga terdapat Least Square Estimator (LSE) digunakan untuk pembelajaran umpan maju dan steepest descent untuk umpan baliknya diterapkan inferensi fuzzy Takagi Sugeno Kang (TSK) orde 1. Pada tahap pengujian hanya dapat dilakukan satu kali umpan maju saja tanpa disertai dengan LSE karena nilai konsekuen parameter telah didapatkan dari hasil pelatihan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penambahan data latih dapat mempengaruhi nilai akurasi. Akurasi terbaik yang dihasilkan oleh sistem dari 48 data latih menghasilkan nilai MSE terkecil sebesar 0.00249563050038952