Triple-Seasonal ARIMA Untuk Peramalan Data Konsumsi Beban Listrik

Abstract


 Dalam kehidupan, listrik merupakan salah satu sumber energi yang penting dan utama untuk memenuhi kebutuhan hidup manusia, baik dalam bidang industri, ekonomi maupun teknologi. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan listrik dari waktu ke waktu, permasalahan yang dihadapi adalah kuantitas daya yang disalurkan, sehingga penyaluran listrik ke konsumen harus dioptimalkan sesuai dengan kebutuhan. Tujuannya agar dapat mengambil tindakan yang tepat berdasarkan kebutuhan listrik dan meningkatkan kualitas pelayanan kepada konsumen. Oleh karena itu, diperlukan metode peramalan beban listrik yang efektif di masa mendatang untuk mengoptimalkan kebutuhan listrik. Pada penelitian ini dilakukan peramalan dengan metode Triple SARIMA dengan menggunakan data sampel negara Denmark selama 60 menit dalam satuan Mega Watt yang diperoleh dari data sekunder open source (https://data.open-power-system-data.org/time_series/ 2020-10-06). Peramalan ini dilakukan dengan memperhitungkan faktor musiman harian, mingguan, dan tahunan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola data beban listrik triple-seasonal terhadap pengaruh waktu periodik, mengevaluasi model triple-seasonal terbaik untuk mendapatkan minimum error dan model musiman subset, multiplicative dan additive. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini diperoleh 3 model sementara, kemudian dilakukan uji estimasi dan uji signifikansi dengan uji asumsi Maximum likelihood dan residual.