Indonesia mengalami peningkatan konsumsi listrik setiap tahunnya. Untuk memenuhi
kebutuhan konsumsi listrik, salah satu sumber daya energi terbarukan yang dapat
dimanfaatkan untuk pemasok listrik ialah PLTS. Daya yang tersedia harus sebanding
dengan daya yang dibutuhkan, akan terdapat gangguan apabila terjadinya kekurangan
daya, pada penelitian ini system menggunakan konsep mekanisme multi layer untuk
pembagian proporsi beban dengan penentuan skenario pada target yang digunakan.
Dengan menggabungkan target yang dihasilkan dari metode neuro fuzzy yang akan
dibandingkan dengan metode Adaptive Linear Neuro maka perlu dibangun suatu sistem
pengambilan keputusan berupa perangkat lunak yang mudah di operasikan oleh computer
untuk menentukan target skenario yang akan digunakan ketika terjadinya kekurangan
daya agar seluruh dayanya dapat optimal. bobot daya yang diperlukan agar tidak rugi
beban maupun overload beban menggunakan metode Adaptive Linear Neuro yang dapat
diimplementasikan pada masalah ini. System ini mengolah data set dengan data latih dan
data uji dengan melewati proses normalisasi. Penelitian ini menghasilkan sebuah
pemodelan sistem untuk pembagian proporsi beban pada PLTS jika terjadinya kerusakan
pada pembangkit. Berdasarkan hasil pengujian data set pada bulan Januari 2019 diperoleh
akurasi 77,78% dengan menggunakan metode Adaptive Linear Neuro.

Indonesia experiences an increase in electricity consumption every year. To meet the
needs of electricity consumption, one of the renewable energy resources that can be used
for electricity suppliers is solar power. The available power must be proportional to the
required power, there will be interference if there is a power shortage, in this study the
system uses the concept of a multi-layer mechanism to share the proportion of the load
by determining the skenario on the target used. By combining the targets generated from
the neuro fuzzy method which will be compared with the Adaptive Linear Neuro method,
it is necessary to build a decision-making system in the form of software that is easy to
operate by a computer to determine the target skenario that will be used when there is a
power shortage so that all of its power can be optimal. the required power weight so as
not to lose the load or overload the load using the Adaptive Linear Neuro method which
can be implemented in this problem. This system processes data sets with training data
and test data by going through the normalization process. This study resulted in a system
modeling for the distribution of the proportion of the load on the performance of solar
power if there was damage to the generator. Based on the results of testing the data set in
January 2019, an accuracy of 77.78% was obtained using the Adaptive Linear Neuro
method.