Peramalan Daya Listrik Jangka Pendek Pada Smart Grid Photovoltaic Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dengan Pengaruh Sensor Suhu Pada Mode Hybrid - Ilham Amarulloh; Unit Three Kartini; Widi Aribowo; Subuh Isnur Haryudo (Universitas Negeri Surabaya, 2021)
Listrik merupakan suatu kebutuhan yang sangat berperan penting pada era sekarang. Tanpa listrik konsumen tidak bisa melakukan aktifitas sehari-hari. Di berbagai daerah, pemakaian listrik berbeda-beda sehingga konsumen membutuhkan tambahan penyediaan tenaga listrik dan pembangkit listrik terbarukan. Peramalan ini dimaksudkan untuk membantu para konsumen agar daya yang dihasilkan lebih optimal dan stabil serta memiliki peranan penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Metode peramalan yang paling umum digunakan adalah runtun waktu (time series). Runtun waktu (time series) merupakan metode peramalan untuk menganalisa dan mempertimbangkan penggunaan waktu secara beruntun. Peramalan ini juga membutuhkan suatu metode untuk menganalisa daya yang akan dihasilkan untuk kedepannya. Pada penelitian ini dilakukan peramalan daya listrik jangka pendek dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average dengan adanya pengaruh sensor suhu pada mode Hybrid. Penilitian ini bertujuan untuk mengetahui daya listrik yang dihasilkan pada panel surya selama 1 jam kedepan. Kebaharuan pada penelitian ini adalah permalan beban listrik jangka pendek dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan pengaruh sensor suhu pada mode Hybrid. Hasil penelitian peramalan daya listrik jangka pendek menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didapatkan hasil untuk jenis kesalahan error paling kecil sebesar MAPE = 6.315%. Sehingga dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didapatkan hasil yang baik dan peramalan yang lebih akurat selama 1 jam kedepan kedepan. Hasil peramalan dalam penelitian ini menggunakan model ARIMA (2,1,2) dengan nilai Mean Square (MS) sebesar 82.0017. Untuk perbedaan antara data sebelum peramalan dan sesudah peramalan bahwa hasil dari data peramalan lebih tinggi daripada sebelum peramalan Kata Kunci: Peramalan, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Mean Absolute Percent Error (MAPE), Mean Square (MS)