Peramalan Kebutuhan Konsumsi Listrik Menggunakan Grey Prediction Model - Ismail Sidiq; Evi Febianti; Putro Ferro Ferdinant (Jurnal Teknik Industri Untirta, 2013)
Saat ini kelistrikan merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi umat manusia hal ini erat kaitannya dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi. Pemakaian Listrik Konsumen di PT. XYZ yang tidak tetap sering kali membuat kerugian. Oleh sebab itu harus ada sebuah metode yang dapat mengetahui pemakaian listrik konsumen di periode mendatang agar tidak terjadi kerugian, metode tersebut ialah peramalan atau Forecasting. Saat ini sebagian besar metode  peramalan, membutuhkan data dalam jumlah yang besar, serta data yang hendak diolah harus memiliki distribusi khusus. Pada penelitian ini diberikan altrnatif metode peramalan melalui penerapan Grey Prediction, yaitu dengan model GM(1.1) dan GM(1.1) New Information Model. GreyPrediction adalah Sebuah metode peramalan yang bisa dilakukan dengan data yang tidak lengkapatau jumlah data yang sedikit, untuk menghasilkan model peramalan yang valid dan model ini tidak membutuhkan pertimbangan distribusi statistik. Tujuanya adalah agar perusahaan tetap bisa meramalkan walau hanya dengan data yang sedikit, dengan menggunakan Grey Prediction Model, serta mendapatkan hasil peramalan dengan kesalahan relatif yang minimum, Dari keseluruhan perhitungan peramalan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa metode GM(1.1) New Information Model adalah metode yang paling minimum tingkat kesalahanya, dengan persentase kesalahan pada data demand  PT. XXX 0.3%, PT. YYY 0.7%, dan PT. ZZZ 2.4%.