PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE ARIMA (AUTO REGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) DENGAN REGRESI LINEAR ANTARA SUHU DAN DAYA LISTRIK
Daftar Isi:
- Peningkatan kebutuhan listrik mengharuskan pihak penyedia listrik dapat menyalurkan kebutuhan listrik kepada konsumen secara maksimum. Masalah peramalan beban merupakan masalah yang sangat menentukan bagi pihak penyedia listrik untuk menentukan kebutuhan listrik yang akan datang. Berbagai macam metode digunakan dalam melakukan peramalan beban listrik jangka pendek untuk mengetahui keakuratan-nya melalui nilai persentase kesalahan atau MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Dalam Penelitian ini digunakan 3 jenis metode, yaitu ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average), regresi linear antara suhu dan daya listrik, dan kombinasi antara keduanya dengan data acuan (historis) 8 periode dan 4 periode sebelumnya. Penelitian ini menggunakan dua data yaitu data historis beban listrik dari PT. PLN APD S2JB dan data suhu udara dari BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) Stasiun Klimatologi Kelas 1. Dengan data acuan 8 periode sebelumnya, MAPE metode ARIMA, regresi linear antara suhu dan daya listrik, dan kombinasi peramalan masing-masing adalah 10,1986%, 6,5076%, dan 7,2161%. Sedangkan untuk data acuan 4 periode sebelumnya, masing-masing MAPE nya adalah 10,1378%, 6,3261%, dan 6,7349%. Metode yang paling akurat adalah regresi linear menggunakan data acuan 4 periode dengan nilai MAPE nya adalah 6,3261%.