PEMODELAN DOUBLE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA PERAMALAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK - Suaibah Suaibah; Shantika Martha; Dadan Kusnandar (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2020)
Beban listrik adalah segala sesuatu yang ditanggung oleh pembangkit listrik. Perkiraan tenaga listrik yang digunakan  oleh masyarakat dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode peramalan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penggunaan beban listrik di Kabupaten Natuna yang memiliki dua pola musiman berbeda, sehingga metode yang sesuai dalam penelitian ini adalah metode Double Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (DSARIMA). Model DSARIMA merupakan model ARIMA yang mengandung dua pola musiman. Data beban listrik  diperoleh dari PT. PLN Persero dalam skala waktu per jam yang diamati selama bulan Desember 2018. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model terbaik dalam meramalkan penggunaan beban listrik dan menganalisis hasil peramalan. Pemodelan diawali dengan mengidentifikasi data yang meliputi uji stasioneritas baik dalam rata-rata maupun varians. Selanjutnya menentukan orde berdasarkan plot ACF dan PACF. Kemudian melakukan estimasi dan uji signifikansi parameter model DSARIMA, dilanjutkan dengan melakukan cek diagnosa yang meliputi uji white noise dan uji distribusi normal. Pemilihan model terbaik dari beberapa model terpilih dilakukan dengan cara membandingkan nilai MAPE out sample. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan dalam meramalkan penggunaan beban listrik di Kabupaten Natuna adalah model ARIMA dua musiman dengan periode musiman per 24 jam dan per 168 jam, yang dapat ditulis sebagai model  DSARIMA(2, 1,[ 24]) (0, 1, 0)24 (0, 1, 0)168  dengan nilai MAPE out sample sebesar 8,9%. Kata Kunci: Beban listrik, peramalan, DSARIMA, MAPE