Kota Surakarta merupakan wilayah yang memiliki perkembangan yang cukup signifikan pada bidang kelistrikan tercatat mengalami peningkatan 4,375 % jumlah pelanggan dan peningkatan 11,35 % jumlah pemakaian listrik pada tahun 2023. Pada bulan Februari 2024 terdapat 1 transformator yang memiliki pembebanan diatas 90 %. Berdasarkan hal tersebut diperlukan antisipasi untuk menjaga keandalan sistem kelistrikan wilayah Surakarta, salah satu aspek yang menjadi bahan pertimbangan perencanaan sistem kelistrikan yaitu ramalan atau prediksi beban listrik beberapa tahun kedepan. Pada penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil peramalan beban listrik wilayah UP3 Surakarta PT. PLN (Persero). Peramalan beban listrik menggunakan metode Artificial Neural Network dengan arsitektur 2 input, 8 hidden layer, 5 neuron, dan 1 output. Pada penelitian ini menghasilkan peramalan beban puncak 2024 – 2027 dengan beban puncak tertinggi terjadi pada bulan Desember 2027 sebesar 673,37 MW. Hasil peramalan memiliki nilai MAPE 2,003 % sehingga memiliki akurasi yang tinggi.

Surakarta City is an area that has significant development in the electricity sector, recorded an increase of 4.375% in the number of customers and an increase of 11.35% in the amount of electricity usage in 2023. In February 2024 there was 1 transformer that had a load above 90%. Based on this, anticipation is needed to maintain the reliability of the Surakarta region's electricity system, one aspect that is taken into consideration for electricity system planning is the forecast or prediction of electricity loads in the next few years. This research aims to obtain the results of electricity load forecasting in the UP3 Surakarta region of PT PLN (Persero). Electric load forecasting uses the Artificial Neural Network method with an architecture of 2 inputs, 8 hidden layers, 5 neurons, and 1 output. This research produces peak load forecasting 2024 - 2027 with the highest peak load occurring in December 2027 amounting to 673.37 MW. The forecasting results have a MAPE value of 2.003% so that it has high accuracy.