PERAMALAN BEBAN LIS TRIK MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE PADA PT. PLN UP3 SURABAYA SELATAN

Authors

  • Ananda Yudha Frebiansyah Teknik Elektro Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Gatut Budiono Teknik Elektro Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Niken Adriaty Basyarach Teknik Elektro Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Keywords:

Moving Average, MAPE, Peramalan Beban, TIme Series

Abstract

PT. PLN Indonesia adalah salah satu penyedia kebutuhan listrik di Indonesia. Sebagai penyedia listrik terbesar pastinya harus mengetahui kebutuhan listrik dimasa yang akan datang. Untuk mengetahui kebutuhan tersebut bisa dilakukan dengan suatu peramalan atau memprediksi sesuatu di masa depan dengan perhitungan – perhitunga menggunakan data yang telah ada di masa lampau. Dalam peramalan itu sendiri memiliki berbagai macam metode yang bisa digunakan, salah satunya metode Time Series : Moving Average. Data ini menyediakan semua Sektor mulai dari sosial, residence, bisnis, industri, pemerintahan dan lain sebagainya. Dalam melakukan peramalan, juga memperhitungkan error dengan memakai perhitungan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Semakin kecil angkai error semakin bagus hasil dari suatu peramalan. Dari hasil MAPE yang telah dilakukan peramalan, didapatkan pada Daya Tersambung memiliki nilai error terbesar pada sektor residence sebesar 3,19% sedangkan terdapat nilai error terkecil pada sektor industry sebesar 0,67%. Kemudian dari hasil MAPE yang telah dilakukan peramalan, didapatkan pada Energi terjual memiliki nilai error terbesar pada sektor sosial sebesar 4,26% sedangkan terdapat nilai error terkecil pada sektor pemerintahan sebesar 0,61%. Pada hasil peramalan daya tersambung menggunakan metode Moving Average didapatkan di sektor sosial, residence, bisnis, dan pemerintahan terlihat stabil dan cenderung turun dari tahun 2022 – 2026. Sedangkan pada sektor industri terlihat stabil dari tahun 2022 – 2026. Pada hasil peramalan energi terjual di sektor sosial, residence, dan industri terlihat stabil dari tahun 2022 – 2026. Sedangkan pada sektor bisnis dan pemerintahan terlihat stabil dan cenderung naik dari tahun 2022 – 2026.

 

Downloads

Published

2022-10-08