S PE 1000141 Chapter3

(1)

Willy Wigia Sofyan , 2014

ESTIMASI BEBAN PUNCAK HARIAN BERDASARKAN KLUSTER TIPE HARI BERBASIS ALGORITMA

HYBRID SWARM PARTICLE-ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

23 BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Pengumpulan Data Beban Listrik dari PLN

Data historis yang digunakan untuk memprediksikan beban puncak harian

jangka pendek menggunakan data pengeluaran beban listrik dari PT.PLN

(Persero) Area III Jawa Barat UPB-Cigelereng tahun 2006 sampai dengan 2012,

setiap 30 menit dalam 6 jam mulai dari pukul 17.00 sampai dengan 22.00 WIB.

Data dikelompokan berdasarkan tiga kluster tipe hari, yaitu data hari kerja (hari

senin s/d jum’at), data libur akhir pekan (hari sabtu s/d minggu), dan d

ata libur

nasional cuti bersama secara acak. Data-data tersebut dijadikan input pelatihan

dan pengujian pada algoritma PSO-ANN dengan menggunakan perangkat lunak

MATLAB R2010a. Algoritma ANN yang digunakan adalah algoritma

backpropagation

(BP).

Tabel 3.1 Data beban listrik dari PLN yang akan dievaluasi

DATA INPUT PELATIHAN DAN DATA INPUT TARGET

Input

Hari Kerja

(Senin s/d

Jum'at)

Hari Libur Akhir Pekan

(Sabtu s/d Minggu) Hari Libur Nasional dan Cuti Bersama

t-34 02/01/2006 07/01/2006 01/01/2006 Tahun Baru Masehi

t-33 03/01/2006 08/01/2006 30/03/2006 Hari Raya Nyepi

t-32 04/01/2006 14/01/2006 25/05/2006 Kenaikan Yesus Kristus

t-31 05/01/2006 15/01/2006 17/08/2006 Hari Kemerdekaan RI

t-30 06/01/2006 21/01/2006 25/12/2006 Hari Raya Natal

(2)

24

1929

t-27 07/02/2007 10/02/2007 18/05/2007 Cuti Bersama Kenaikan

Isa Almasih

t-25 09/02/2007 17/02/2007 24/12/2007 Cuti Bersama Hari

Raya Natal

t-23 11/03/2008 02/03/2008 11/01/2008 Cuti Bersama Tahun

Baru 1429 H

Yesus Kristus

t-20 14/03/2008 15/03/2008 26/12/2008 Cuti Bersama Hari

Natal

t-18 14/04/2009 05/04/2009 09/03/2009 Maulid Nabi

Muhammad SAW

t-16 16/04/2009 12/04/2009 20/07/2009 Isra Miraj Nabi

Muhammad SAW

t-13 18/05/2010 02/05/2010 14/02/2010 Tahun Baru Imlek 2561

t-12 19/05/2010 08/05/2010 16/03/2010 Nyepi Tahun Baru Saka

1932

t-10 21/05/2010 15/05/2010 28/05/2010 Hari Raya Waisak 2554

t-9 06/06/2011 04/06/2011 17/05/2011 Hari Raya Waisak

(3)

25

t-5 10/06/2011 18/06/2011 25/12/2011 Hari Raya Natal

t-3 17/04/2012 14/04/2012 23/01/2012 Tahun Baru Imlek 2563

t-2 18/04/2012 15/04/2012 05/02/2012 Maulid Nabi

Muhammad SAW

t-1 19/04/2012 21/04/2012 23/03/2012 Hari Raya Nyepi

t-0 23/04/2012 22/04/2012 06/04/2012 Wafat Yesus Kristus

Pengambilan data input beban dari tahun ke tahun dengan bulan yang

berbeda setiap tahunnya adalah dengan alasan sebagai berikut:

1. Bahwa dengan mengambil data input beban dari tahun ke tahun, yaitu dari

tahun 2006 sampai dengan 2012 adalah dapat mengetahui pertumbuhan

beban dan faktor yang mempengaruhi pertumbuhan beban yang terjadi.

2. Bahwa dengan mengambil data input beban dengan bulan yang

berbeda-beda tiap tahunnya, namun tipe harinya tetap sama, untuk hari kerja pada

hari senin sampai dengan jum’at, untuk hari libur akhir pekan pada

hari

sabtu sampai dengan minggu, dan untuk libur nasional cuti bersama secara

acak adalah untuk mengetahui pengaruh hasil estimasi prediksi yang

terjadi pada model algoritma yang telah dibuat yaitu HPSO-BP.

3. Bahwa pola dan karakteristik dari profil beban puncak untuk hari kerja,

hari libur akhir pekan, dan hari libur nasional cuti bersama hampir sama

dan memiliki selisih yang tidak jauh berbeda, jika data yang diambil,

kemudian dibandingkan dengan mengikuti bulan dan tanggal yang sama.

Tabel 3.2 Tiga puluh lima data historis PLN

untuk hari kerja

t-34 t-33 t-32 t-31 t-30

(4)

26

05/02/2007 06/02/2007 07/02/2007 08/02/2007 09/02/2007

2377,82 2442,9 2729,8 2392,8 2792,8

10/03/2008 11/03/2008 12/03/2008 13/03/2008 14/03/2008

(5)

27

13/04/2009 14/04/2009 15/04/2009 16/04/2009 17/04/2009

2748,3 2806,2 2803,9 2950,7 2869

17/05/2010 18/05/2010 19/05/2010 20/05/2010 21/05/2010

3212,1 3186,3 3239,4 3361,7 3075

06/06/2011 07/06/2011 08/06/2011 09/06/2011 10/06/2011

3271,35 3432,15 3432,1 3237,15 3263,95

3435,35 3578,55 3609 3392,15 3375,95

3745,35 3812,55 3744,8 3570,45 3662,95

3770,35 3772,55 3778,05 3615,45 3731,95

3757,35 3789,45 3794,05 3638,45 3732,05

3790,35 3817,45 3857,05 3670,45 3807,05

3737,4 3856,6 3830,05 3661,45 3730,05

3730,4 3762,6 3763,05 3604,45 3689,05

3674,4 3728,6 3706,05 3506,45 3620,5

3597,4 3612,6 3611,05 3539,45 3561,5

(6)

28

t-4 t-3 t-2 t-1 t-0

16/04/2012 17/04/2012 18/04/2012 19/04/2012 23/04/2012

3665,21 3673,52 3729,51 3683,97 3633,27

3772,42 3863,96 3836,5 3885,46 3732,66

3998,25 4017,27 4082,47 4083,47 4047,36

4133,25 4111,27 4128,33 4100,16 4140,02

4178,02 4074,66 4112,27 4082,17 4045,48

4151,79 4058,28 4111,59 4214,6 4170,8

Tabel 3.3 Tiga puluh lima data historis PLN

untuk hari libur akhir pekan

t-34 t-33 t-32 t-31 t-30

07/01/2006 08/01/2006 14/01/2006 15/01/2006 21/01/2006

1907 1730,32 1914,3 1732,03 1678,8

03/02/2007 04/02/2007 10/02/2007 11/02/2007 17/02/2007

2279,9 2024,1 2229,7 2422,3 2591,1

2288,9 2104,1 2345,7 2277,8 2464,3

2448,9 2252,1 2481,3 2396,8 2617,3

2669,4 2495,1 2756,3 2619,8 2841,9

(7)

29

01/03/2008 02/03/2008 08/03/2008 09/03/2008 15/03/2008

2555,47 2317,94 2298,92 2359,6 2585,6

04/04/2009 05/04/2009 11/04/2009 12/04/2009 18/04/2009

2581,4 2503,7 2364,7 2460,4 2545,6

01/05/2010 02/05/2010 08/05/2010 09/05/2010 15/05/2010

2854,7 2665,7 2938,7 2754,9 2913,4

2929,7 2838,7 3195,7 2897,9 3094,7

3363,7 3186,7 3367,2 3186,1 3287,2

(8)

30

04/06/2011 05/06/2011 11/06/2011 12/06/2011 18/06/2011

3025,4 2786,05 3067,2 2864,8 3030,25

08/04/2012 14/04/2012 15/04/2012 21/04/2012 22/04/2012

3075,31 3347,75 3034,35 3238,19 3107,12

3151,59 3452,26 3145,25 3409,3 3181,45

3360,63 3740,81 3480,92 3600,22 3542,5

3457,54 3822,23 3509,01 3874,81 3618,67

3413,8 3845,36 3593,56 3895,13 3639,17

3420,87 3817,13 3622,07 3658,9 3736,73

3427,86 3785,41 3623,33 3670 3635,23

3389,4 3732,28 3624,6 3622,79 3634,37

3301,26 3653,75 3508,28 3620,16 3462,03

3208,82 3562,32 3433,75 3452,43 3310,34

3105,32 3489,43 3372,32 3351,89 3323,61

Tabel 3.4 Tiga puluh lima data historis PLN

untuk hari libur nasional cuti bersama

(9)

31

01/01/2006 30/03/2006 25/05/2006 17/08/2006 25/12/2006

1412,5 1870,16 1767,5 1280,93 2191,5

01/01/2007 19/03/2007 18/05/2007 17/08/2007 24/12/2007

1677,8 2244,6 2570 1531,5 2662,7

01/01/2008 11/01/2008 02/05/2008 17/08/2008 26/12/2008

1917,88 2598,28 2630,9 1840,3 2308,3

2262,37 2954,38 2957,95 2365,39 2586,66

(10)

32

t-19 t-18 t-17 t-16 t-15

01/01/2009 09/02/2009 21/05/2009 20/07/2009 17/08/2009

1777,1 2160,1 2603,4 2308,8 2027

01/01/2010 14/02/2010 16/03/2010 13/05/2010 28/05/2010

2034,28 2441 2692,3 3018,9 2779,9

17/05/2011 02/06/2011 03/06/2011 17/08/2011 25/12/2011

2885,60 2851,25 3171,40 2610,67 2849,70

3097,60 3018,25 3266,40 2781,67 2917,70

3445,60 3419,25 3637,40 3096,67 3078,70

3472,60 3437,25 3643,40 3146,67 3273,70

3455,60 3487,25 3604,40 3132,67 3292,70

3483,60 3468,25 3663,40 3172,67 3236,70

3474,60 3414,25 3614,40 3173,87 3197,70

3373,60 3394,25 3570,40 3204,05 3231,70

3312,60 3326,25 3547,40 3185,05 3166,70

(11)

33

3168,10 3052,25 3319,40 3019,05 2933,70

t-4 t-3 t-2 t-1 t-0

01/01/2012 23/01/2012 05/02/2012 23/03/2012 06/04/2012

2383,2 2786,52 2987,61 3390,93 3568,5

2493,2 2863,2 3090,61 3481,94 3658,5

2711,2 3072,55 3212,61 3594,96 3798,06

2954,2 3276,55 3425,61 3831,73 3841,46

2994,2 3307,55 3461,61 3840,66 3870,57

2988,2 3286,55 3497,61 3835,1 3770,46

2932,2 3255,55 3492,61 3818,27 3722,57

2954,2 3298,55 3429,61 3787,27 3693,32

2846,2 3186,55 3417,61 3721,27 3616,07

2756,2 3106,55 3315,61 3683,59 3534,05

2744,2 2993,55 3263,61 3632,09 3448,44

3.2 Model

Algoritma

Hybrid

Particle

Swarm

Optimization-Backpropagation

(HPSO-BP)

Algoritma

Hybrid Particle Swarm Optimization-Backpropagation

(HPSO-BP) adalah sebuah algoritma gabungan antara algoritma PSO dan BP. Algoritma

PSO adalah algoritma yang memiliki kemampuan yang baik untuk menemukan

nilai optimal global namun lemah dalam menemukan nilai optimal lokal, berbeda

dengan algoritma PSO, algoritma BP memiliki kemampuan untuk menemukan

nilai optimal lokal namun lemah dalam mencari nilai optimal global. Pada

algoritma HPSO-BP

ini, kelebihan

masing-masing algoritma tersebut

dikombinasikan dengan tujuan agar algoritma HPSO-BP dapat menemukan solusi

yang lebih optimal. PSO digunakan untuk mempercepat pelatihan dalam mencari

nilai optimal lokal karena kelebihannya mencari nilai optimal global dengan

memanfaatkan fungsi fitness yang tidak berubah dalam iterasi yang telah

ditetapkan atau nilai fitness berubah dengan nilai yang lebih kecil dari nilai yang

telah didapatkan. Kemudian hasil yang didapat dari output PSO tersebut

dimasukan sebagai input untuk algoritma BP agar mendapatkan hasil yang

(12)

(13)

35

Inisialisasi Posisi dan Kecepatan Partikel, Jumlah Partikel, Batas Atas dan Batas Bawah Ruang

Pencarian dan Batas Iterasi

Posisi = Posisi (Weight dan Bias) Posisi = Xmax - Rand

(14)

36 Gambar 3.1 Diagram alir HPSO-BP

Diagram alir tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Mengklaster data beban puncak harian berdasarkan tipe hari, kemudian

data-data beban tersebut dinormalisasi.

2. Menentukan jenis arsitektur BP

dan

menentukan jumlah neuron pada

hidden layer

.

3. Inisialiasi

bobot

dan bias awal secara

random

antara 0 sampai dengan 1.

4. Menyebarkan data pada

input layer

menuju

hidden

layer dengan

mengalikan setiap data pada unit neuron

input layer

dengan

bobot

yang

menghubungkan antar neuron, hasil perkalian tersebut dijumlahkan lalu

ditambahkan dengan biasnya.

5. Masing-masing sinyal diaktifkan dengan fungsi aktifasi sigmoid.

6. Sinyal yang telah diaktifkan dikirim menuju

output layer

dengan cara

mengalikan sinyal pada

hidden layer

dengan

bobot

yang menghubungkan

antar neuron ke

output layer

. Hasil perkalian tersebut dijumlahkan lalu

ditambahkan dengan biasnya.

(15)

37

8. Inisialisasi posisi dan kecepatan awal partikel, jumlah partikel, batas atas

dan batas bawah ruang pencarian dan jumlah iterasi yang digunakan.

9. Posisi dan kecepatan awal partikel ditentukan secara

random

dengan

range

antara 0 sampai dengan 1. Posisi adalah bobot dan biasnya,

sementara kecepatan adalah nilai yang mempengaruhi perubahan posisi

pada setiap iterasi.

10. Jumlah partikel yang disebar adalah 50 partikel.

11. Batas atas dan batas bawah posisi dan kecepatan partikel berada pada

range

-100 sampai dengan 100.

12. Jumlah iterasi yang digunakan pada PSO adalah 10000 iterasi.

13. Melakukan

feedforwa rd ANN

dengan optimasi PSO kemudian

membandingkannya dengan data target untuk memperoleh fitness (fungsi

pembangkit) dari fungsi objektifnya. Nilai fitness diperoleh dari

MAPE-nya.

14. Evaluasi nilai fitness pada setiap partikel dengan menentukan Pbest dan

Gbest pada awal iterasi.

15. Perbaharui posisi dan kecepatan partikel dengan tetap mempertimbangkan

batas atas dan batas bawah. Pembaruan dimodifikasi dengan

random time

varying inertia bobot aceleration coeficient

.

16. Hitung kembali nilai fitness untuk mencari partikel terbaik berdasarkan

Pbest dan Gbest setelah diperbaharui posisi dan kecepatannya.

17. Menentukan Pbest dan Gbest setelah pembaharuan posisi dan kecepatan.

18. Simpan bobot dan bias dari hasil Pbest dan Gbest.

19. Optimasi PSO hingga nilai Gbest tidak berubah pada iterasi yang

ditentukan. Kemudian algoritma dialihkan ke BP

.

20. Lakukan langkah 15-17 hingga maksimum iterasi tercapai atau Gbest tidak

(16)

38

21. Inisialisasi parameter pada algoritma BP

dengan menggunakan bobot dan

bias yang diperoleh dari PSO. Parameter

learning rate

(α) adalah 0,

1. Nilai maksimum epoch adalah 10000.

22. Hitung nilai fungsi objektif pada setiap epoch hingga akhir iterasi untuk

mengetahui error rata-rata.

23. Perbaiki nilai

bobot

dan bias.

24. Ulangi langkah 22-23 hingga nilai maksimum iterasi tercapai.

25. Denormalisasi hasil keluaran.

26. Hitung MAPE dari hasil keluaran yang telah didenormalisasi.

3.3 Penyusunan Model Matematis

Error

(kesalahan) yang diperoleh metoda HPSO-BP diolah untuk

menentukan estimasi. Dengan hasil estimasi HPSO-BP ini, maka akan diperoleh

formula untuk menentukan data selanjutnya. Pendekatan yang digunakan dalam

menentukan model matematis dari estimasi HPSO-BP, yaitu dengan

menggunakan perhitungan matriks

Gauss-Jordan Elimination

.

_x

₌

. . . . .

.

. . . . .

.

Keterangan:

(17)

39 setiap minggu.

X21;X22;X23;X24; X25

= Koefisien model beban listrik pukul 17.30 dan

setiap minggu.

X

31

;X

32

;X

33

;X

34;

X

35

= Koefisien model beban listrik pukul 18.00 dan

setiap minggu.

X11 1 X11 2 X11 3 X11 4 X11 5 = Koefisien model beban listrik pukul ke-n dan

setiap minggu.

α

1

; α

2

; α

3

; α

4

; α

5

= Koefisien model yang akan dicari.

Y

1;

Y

2;

Y

3

;…;

Y

11

= Koefisien target pada pukul 17.00 s/d 22.00.

Untuk menghitung matriks diatas digunakan kembali

software

Matlab,

dikarenakan memiliki ukuran matrix yang berbeda maka diberikan perintah

inv

,

agar matriks dapat dihitung, dengan

script

sebagai berikut :

x = … %titik-titik diisi dengan input data perharinya;

y = … %titik-titik diisi dengan data hasil peramalan; a = inv (x'*x)*(x'*y);

a1 = a(1,:) a2 = a(2,:) a3 = a(3,:) a4 = a(4,:) a5 = a(5,:)

Maka akan mendapatkan model matematis

y = a

1

x

1

+ a

2

x

2

+ a

3

x

3

+ a

4

x

4 +

a

5

x

5