Kebutuhan energi listrik yang tinggi menuntut optimalnya efisiensi system penyaluran pada jaringan distribusi tenaga listrik. Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh Perusahaan Listrik Negara (PLN) adalah besarnya kerugian energi yang terjadi pada jaringan tersebut. Untuk meningkatkan kualitas penyaluran energi listrik maka diperlukan metode untuk meminimalisasi susut energi dan meningkatkan efisiensi saluran distribusi jaringan tegangan menengah dalam hal ini penyulang Ahmad Yani. Penyulang Ahmad Yani merupakan salah satu penyulang yang beroperasi secara radial yang terdiri 86 transformator distribusi serta panjang salurannya mencapai 255 km. Adapun beberapa metode perhitungan susut energi listrik yang dapat digunakan untuk meminimalisasi susut energi ialah metode hybrid Sensitivitas - FeedForward Neural Network (S-FFNN). Hasil dari perhitungan susut energi berdasarkan data PLN didapatkan nilai sebesar 72.658,94 kWh atau 1.6% dengan efisiensi penyaluran 98.4%. Sedangkan dengan menggunakan metode hybrid Sensitivitas – FeedForward Neural Network (S-FFNN) didapat nilai susut energi sebesar 66.640,42 kWh atau 1.5% dengan efisiensi penyaluran 98.5%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode hybrid S-FFNN dapat meminimalisasi susut energi sebesar 0.1%.
High electrical energy requirements demand the optimum efficiency of the distribution system on the power distribution network. One of the problems faced by the State Electricity Company (PLN) is the magnitude of the energy loss that occurs in the network. To improve the quality of electrical energy distribution, it’s necessary to minimize the losses energy and increase the efficiency of the distribution channel of medium voltage network in this case the Ahmad Yani feeder. Ahmad Yani feeder is one that operates in a radial, comprising 86 distribution transformer and its channel length reaches 255 km. As for some methods of calculation of electrical losses energy that can be used to Minimizing energy loss is the hybrid sensitivity - FeedForward Neural Network (S-FFNN) method. The result of the energy loss calculation based on PLN data obtained a value of 72,658.94 kWh or 1.6% with a distribution efficiency of 98.4%. While using the hybrid method Sensitivity – FeedForward Neural Network (S-FFNN) obtained energy loss value amounting to 66,640.42 kWh or 1.5% with a distribution efficiency of 98.5%. It can be concluded that using the hybrid S-FFNN method can minimize energy loss by 0.1%.