Peramalan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan Pln Kabupaten Lamongan Untuk Kategori Rumah Tangga Dengan Menggunakan Metode Fungsi Transfer

Fani, Mochamad Rifky Dwi (2023) Peramalan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan Pln Kabupaten Lamongan Untuk Kategori Rumah Tangga Dengan Menggunakan Metode Fungsi Transfer. Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 10611910000020_Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Energi listrik merupakan suatu kebutuhan dasar dan memegang peran penting untuk kehidupan masyarakat karena peralatan elektronik di rumah, kantor, dan pabrik membutuhkan listrik sebagai sumber energi. Konsumsi listrik meningkat sejalan dengan bertambahnya jumlah pelanggan dan besarnya konsumsi energi listrik yang digunakan. Pelanggan PLN pada kategori rumah tangga, memiliki jumlah yang paling besar jika dibandingkan dengan pelanggan PLN untuk segmen publik, sosial, industri, dan bisnis. Pendistribusi tenaga listrik harus dilakukan secara optimal dan diperlukan suatu cara yang tepat dalam menyesuaikan kebutuhan atau permintaan listrik oleh konsumen dengan jumlah kapasitas listrik yang didistribusikan oleh PLN. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah memprediksi permintaan tenaga listrik yang dibutuhkan konsumen pada periode yang akan datang dengan membuat suatu model peramalan. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan yaitu metode fungsi transfer. Fungsi transfer adalah model peramalan yang menggunakan variabel prediktor dan variabel respon berdasarkan pada runtun waktu. Tujuannya adalah untuk membangun model konsumsi listrik pada kategori rumah tangga dan mengetahui ramalan konsumsi listrik di Kabupaten Lamongan pada tahun 2022. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari PT. PLN (Persero) Distribusi Kabupaten Lamongan. Didapatkan model terbaik pada goongan R1 yaitu b,r,s (10,0,0) dengan deret noise ARIMA ([1,3,4],0,0) dan model terbaik pada golongan R2 yaitu b,r,s (0,0,0) dengan deret noise ARIMA (0,0,[12]). Hasil ramalan konsumsi listrik periode September 2022 hingga Desember 2023 menunjukkan bahwa konsumsi terendah untuk golongan R1 pada bulan September 2022 dan tertinggi bulan Desember 2023 sedangkan konsumi listrik terendah untuk golongan R2 pada bulan Oktober 2022 dan tertinggi pada bulan Februari 2023.
================================================================================================================================
Electrical energy is a basic need and plays an important role in people's lives because electronic equipment in homes, offices, and factories requires electricity as an energy source. Electricity consumption is increasing in line with the increasing number of customers and the amount of consumption of electrical energy used. PLN customers in the household category have the largest number when compared to PLN customers for the public, social, industrial, and business segments. Electricpower distribution must be carried out optimally and an appropriate way is needed to adjust the needs or demand for electricity by consumers to the amount of electricity capacity distributed by PLN. One way that can be used to overcome this problem is to predict the demand for electricity needed by consumers in the period that will dat a ng by creating a forecasting model. One of the forecasting methods that can be used is the transfer function method. The transfer function is a forecasting model that uses predictor variables and response variables based on time sequence. The goal is to build a model of electricity consumption in the household category and find out the forecast of electricity consumption in Lamongan Regency in 2022. The data used in this study are secondary data obtained from PT. PLN (Persero) Lamongan Regency Distribution. The best model in the R1 goongan is b,r,s (10,0,0) with the ARIMA noise series ([1,3,4],0,0) and the best model in the R2 group is b,r,s (0,0,0) with the ARIMA noise series (0,0,[12]). The results of the electricity consumption forecast for the period of September 2022 to December 2023 show that the lowest consumption for the R1 group in September 2022 and the highest in December 2023 while the lowest electricity consumption for the R2 group in October 2022 and the highest in February 2023.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	ARIMA, Fungsi Transfer, Jumlah Pelanggan, Konsumsi Listrik, ARIMA, Transfer Function, Number of Customers, Electricity Consumption
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics Q Science > QA Mathematics > QA276 Mathematical statistics. Time-series analysis. Failure time data analysis. Survival analysis (Biometry) Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Mochamad Rifky Dwi Fani
Date Deposited:	12 Jun 2023 09:15
Last Modified:	12 Jun 2023 09:15
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/98090

Actions (login required)

View Item