Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS
Fahrila Annasiyah
Departemen Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Arts Humanities

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Peramalan Konsumsi Energi Listrik untuk Sektor Industri di PT PLN (Persero) Area Gresik Menggunakan Metode Time Series Regression dan ARIMA Fahrila Annasiyah; Mike Prastuti
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.104264

Abstract

Penjualan energi listrik pada sektor industri mempunyai kontribusi sebesar 53% di PT PLN (Persero) Area Gresik dan mengalami peningkatan setiap tahunnya. Pendistribusian tenaga listrik harus dilakukan secara optimal antara jumlah konsumsi energi listrik oleh konsumen dengan jumlah pasokan listrik yang diproduksi oleh PLN, agar tidak terjadi permasalahan seperti gangguan distribusi hingga pemadaman listrik. Di sisi lain, konsumsi energi listrik pada sektor industri fluktuatif dari waktu ke waktu karena dipengaruhi oleh kondisi tertentu. Oleh karena itu, pada penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model terbaik dalam meramalkan konsumsi energi listrik berdasarkan pemakaian KWh untuk sektor industri yang terdiri dari 2 golongan tarif, yaitu I3/TM (Tegangan Menengah) dan I4/TT (Tegangan Tinggi) di PT PLN (Persero) Area Gresik dengan membandingkan antara metode Time Series Regression dan ARIMA. Hasil penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa metode peramalan terbaik untuk meramalkan konsumsi energi listrik bagi golongan I3 adalah model Time Series Regression yang mengikutsertakan variabel independen berupa efek tren, efek intervensi waktu terjadi pandemi COVID-19, dan efek variasi kalender waktu terjadinya Hari Raya Idul Fitri dengan nilai RMSE sebesar 3.995.548. Sedangkan metode peramalan terbaik untuk meramalkan konsumsi energi listrik bagi golongan I4 adalah metode ARIMA dengan model ARIMA (1,1,0) di mana nilai RMSE yang dihasilkan sebesar 1.775.819.
Co-Authors Mike Prastuti