Emerging Statistics and Data Science Journal
Vol. 4 No. 1 (2026): Emerging Statistics and Data Science Journal

Penerapan Metode Seasonal ARIMA dalam Peramalan Konsumsi Listrik di PT PLN (Persero) Area Magelang: Penerapan Metode Seasonal ARIMA dalam Peramalan Konsumsi Listrik di PT PLN (Persero) Area Magelang

Aulia Nasywa Azzulfa (Unknown)
Handini Primandari, Arum (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Jan 2026

Abstract

Konsumsi listrik di suatu wilayah terus meningkat setiap tahun, seiring dengan bertambahnya aktivitas masyarakat dan berkembangnya sektor-sektor seperti sosial, rumah tangga, bisnis, industri, pemerintahan, serta layanan khusus yang mendorong naiknya permintaan energi listrik. Agar distribusi listrik berjalan secara efisien dan terhindar dari gangguan maupun pemadaman, diperlukan keseimbangan antara jumlah konsumsi listrik oleh pelanggan dan kapasitas pasokan yang disediakan oleh PLN. Oleh karena itu, prediksi konsumsi listrik pada periode mendatang menjadi langkah penting dalam merancang strategi distribusi listrik yang lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan konsumsi listrik dengan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA(0,1,3)(0,1,1)[12] sebagai model terbaik, dengan nilai MAPE sebesar 0,08483603 atau 8,48%. Pendekatan SARIMA efektif untuk peramalan konsumsi listrik dengan mempertimbangkan fluktuasi musiman, dan dapat digunakan sebagai dasar perencanaan distribusi listrik yang lebih andal dan efisien.

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

esds

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics

Description

ESDS publishes scientific articles on statistics and its applications, and also in terms of big data and data science. The article can be a research result, a case study, or a literature review, with coverage: - Statistical Methodology – Articles dealing with new and innovative data analysis ...