Analisis Perkiraan Konsumsi Energi Listrik Harian Menggunakan Metode (ANN) Artificial Neural Network Berbasis Smart Meter di Ruko Dharmawangsa Jakarta Selatan

Energi listrik merupakan salah satu bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan masyarakat, kebutuhan energi listrik pun semakin meningkat seiring perkembangan zaman. Untuk memenuhi kebutuhan energi listrik di Indonesia, PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN) yang bekerja sama dengan PT. Telkom Indonesia perlu melakukan peramalan konsumsi energi listrik harian agar mencegah krisis energi listrik akibat permintaan listrik yang terus meningkat. Pada penelitian ini dilakukan peramalan konsumsi energi listrik harian di area ruko Dharmawangsa, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan pada bulan Februari 2022 menggunakan metode artifical neural network (ANN). Metode ANN biasa dikenal dengan istilah jaringan syaraf tiruan yang bisa merubah strukturnya dari yang ditetapkan sebelumnya. Perubahan struktur biasanya dilakukan pada saat timbul masalah, terutama pada pemakaian konsumsi energi listrik di daerah ruko Dharmawangsa, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan. Maka dari itu diperlukan perubahan struktur agar permasalahan yang dihadapi dapat segera diatasi dan diselesaikan. Diharapkan semua permasalahan yang dihadapi dapat teratasi berdasarkan informasi yang diperoleh. Dalam hal ini, informasi internal dan eksternal tentang konsumsi energi listrik itu sangat penting dan diperlukan untuk memecahkan masalah. Informasi internal dan eksternal ini akan mengalir melalui jaringan, sehingga informasi yang ada ini dapat membantu konsumen/pelanggan pengguna smart meter berbasis IoT untuk mengatasi permasalahan tersebut. Perkiraan konsumsi energi listrik harian ini memegang peran penting bagi penyedia tenaga listrik dan operasi sistem tenaga listrik. Perkiraan konsumsi energi listrik harian berfungsi untuk menjaga keseimbangan suplai dan permintaan daya listrik. Tugas akhir ini membahas tentang penggunaan metode artifical neural network (ANN) dan juga akan di lakukan eksperimen atau penelitian untuk mencari arsitektur artifical neural network yang memiliki evaluasi terbaik. Adapun parameter evaluasinya yaitu parameter loss function, Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE) dalam melakukan peramalan konsumsi energi listrik harian jangka pendek pada system smart meter yang sudah terpasang di daerah ruko Dharmawangsa, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan