Studi Peramalan (Forecasting) Kurva Beban Harian Listrik Jangka Pendek Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) - Syafii .; Edyan Noveri (JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO, 2013)
Prakiraan kebutuhan energi listrik merupakan langkah mula yang penting dalam perencanaan dan pengembangan penyediaan tenaga elektrik setiap saat secara cukup, baik dan  terus menerus. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode permalan beban yang akurat dan mudah di implementasikan berdasarkan ketersediaan data yang ada.Metode ARIMA (Box-Jenkins) merupakan metode yang cocok digunakan untuk menjembatanipermasalahan tersebut, karena terbukti akurat untuk peramalan beban jangka pendek. Penentuan model untuk peramalanARIMA terdiri dari beberapa tahap yaitu : pengecekan pola  data, identifikasimodel yang terdiri dari uji stasioneritas varians dan means, estimasi parameter dan pengukuran tingkat keakuratan model yang akan digunakan untuk peramalan dengan MAPE sebagai indikatornya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series beban harian listrik per-jam (24jam) dari tanggal 1 Juli-31Oktober 2012. Hasil penelitian memperlihatkan model terbaik yang diperoleh adalah (0,1,0)(0,1,1)24 dengan MAPE terkecil yaitu 2,975% untuk pengujian pertama  dan MAPE kedua sebesar 3,08%Kata kunci :   Peramalan beban, ARIMA, data time series, stasioneritas, penentuan model, dan MAPE