Energi listrik yang dihasilkan oleh sumber energi baru dan terbarukan (EBT) terus meningkat di seluruh dunia berkat kebijakan dari pemerintah dan kemajuan teknologi. Dalam beberapa tahun terakhir pembangkit listrik oleh energi terbarukan, dan khususnya oleh PV (Panel Surya / Photovoltaic) terus ditingkatkan. Namun, produksi listrik dari PV ditandai oleh fluktuasi/perubahan nilai output, dikarena memang demikian PV adalah sumber energi yang intermitten dan sangat dipengaruhi oleh kondisi meteorologi. Dari masalah tersebut maka telah mendorong pengembangan model peramalan energi untuk PV pada suatu daerah. Model ini bekerja memprediksi energi yang dihasilkan oleh PV per meter persegi (kWh/M2) dengan menggunakan data cuaca dan irradiance. Tujuan dari proyek akhir ini adalah memperkirakan hasil terbaik energi PV pada lokasi penempatan PV yang diinginkan. Metode yang dapat diterapkan dalam model peramalan ini adalah dengan ANN (Artificial Neural Network). Sistem ini menggunakan model yang didasarkan pada ANN dengan Backpropagation Algorithm untuk peramalan energi dari pembangkit PV pada suatu lokasi dengan tujuan menentukan lokasi terbaik untuk melakukan implementasi PV sebagai sumber energi listrik. Sistem ini akan dinilai dengan mengubah ukuran data set input, jumlah iterasi dan dijalankan secara sendiri/bersamaan. Pada pengujian data pada lapangan, digunakan MATLAB Simulink untuk menjalankan simulasi sitem pembangkit PV sebagai pembanding hasil prediksi yang telah didapatkan. Dari eksperimen yang dilakukan, didapatkan hasil prediksi yang baik dengan nilai error RMSE 0,07%, 0,22%, 0,65% untuk aplikasi PV 50Wp, 100Wp, dan 300Wp.