Peramalan Kebutuhan Konsumsi Bahan Bakar Minyak di Sumatera Barat dengan Menggunakan Backpropagation Neural Network

Kebutuhan sumber energi berupa minyak bumi sebagai Bahan Bakar Minyak (BBM) terus meningkat. Gangguan pasokan dapat mengganggu output industri dan sektor-sektor lain, seperti perdagangan dan transportasi. Perkiraan kebutuhan BBM sangat diperlukan dalam rangka perencanaan pasokan jangka pendek maupun jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kebutuhan bahan bakar minyak untuk Sumatera Barat dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2012. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data sekunder yang tercatat pada kantor Dinas Energi dan Sumber Daya Mineral Sumatera Barat. Data yang telah diperoleh dideskripsikan kemudian dilakukan penerapan metode Backpropagation Neural Network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pada saat MSE minimum yang dicapai 0.001 dan iterasi 100, proses peramalan dihentikan. Sehingga tingkat kebutuhan bahan bakar minyak untuk tiga tahun mendatang yang diramalkan dengan menggunakan Metode Backpropagation Neural Network untuk masingmasing jenis bahan bakar yaitu premium berkisar antara 502852 kl sampai 506589 kl dalam kurun waktu tiga tahun, minyak tanah antara 175227 kl sampai 175890 kl dalam kurun waktu tiga tahun, dan solar berkisar antara 427488 kl sampai 430151 kl dalam kurun waktu tiga tahun.