Prediksi Konsumsi Energi Listrik Pelanggan Rumah Tangga Pada Perusahaan Listrik Negara UP3 XYZ

Harisandy, Mehi Zulqaida (2023) Prediksi Konsumsi Energi Listrik Pelanggan Rumah Tangga Pada Perusahaan Listrik Negara UP3 XYZ. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6032201099-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2025. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Listrik merupakan sumber energi yang penting dan paling umum dikonsumsi di kehidupan sehari-hari. Jumlah konsumsi listrik yang paling banyak digunakan berasal dari sektor rumah tangga. Prediksi konsumsi listrik dianggap penting karena dapat membantu manajemen dalam meningkatkan peluang penjualan di masa mendatang. Pada penelitian ini dilakukan prediksi konsumsi listrik pelanggan rumah tangga menggunakan data time series dengan pembelajaran mesin yaitu vector auto regression (VAR) serta pembandingnya Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan adalah data konsumsi listrik rumah tangga pada setiap golongan tarif secara bulanan pada 2017-2021 (60 data). Pada awal pengolahan data, dilakukan pemisahaan pelanggan rumah tangga dari kategori lainnya untuk mendapatkan informasi konsumsi listrik pelanggan rumah tangga, selanjutnya dilakukan pemilahan setiap golongan tarif untuk dapat dievaluasi. Pada proses pengolahan data dimulai dengan menganalisa data time series, selanjutnya dilakukan pengolahan menggunakan widget VAR model dan ARIMA model. Data yang digunakan adalah data konsumsi listrik pelanggan rumah tangga pada seiap golongan tarif pada Januari 2017 sampai dengan Desember 2021 (60 data). Skenario pengujian yang dilakukan menggunakan widget as time series dengan urutan yang dipilih adalah urutan sesuai order, kemudian dilakukan pengolahan dengan menggunakan VAR model dan ARIMA model pada setiap golongan tarif pelanggan rumah tangga. Oleh karena data konsumsi listrik adalah berupa data bulanan, dalam proses prediksi dilakukan untuk 12 bulan berikutnya. Hasil prediksi ARIMA model menunjukkan hasil yang mendekati nilai aktual konsumsi listrik rumah tangga pada tahun 2022 dengan memiliki selisih 3,69% jika dibandingkan dengan VAR model yang memiliki selisih dari aktual sebesar 9,76%. Saran untuk Perusahaan Listrik Negara UP3 XYZ manajemen dapat melakukan prediksi konsumsi listrik dengan menggunakan ARIMA model sehingga dapat diketahui proyeksi jumlah konsumsi listrik pelanggan rumah tangga dan jumlah EBITDA (Earning Before Interest, Tax, Depreciation and Amotization) untuk periode selanjutnya yang dituangkan pada usulan Rencana Kerja dan Anggaran Perusahaan (RKAP).
===============================================================================================================================
Electricity is an important and commonly used source of energy in daily life. The amount of electricity consumption that is mostly used comes from the household sector. Prediction of electricity consumption is important because it can assist the management of the company to increase sales opportunities in the future. In this study, the prediction of electricity consumption is carried out using time series data with machine learning, vector auto regression (VAR) model and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) as comparison. The data used is monthly household electricity consumption data for each tariff group from 2017 to 2021 (60 data). At the beginning of data processing, household customers are separated from other categories to obtain information on household customer’s electricity consumption, then each tariff group is also separated for evaluation. The data processing begins with analyzing the time series data, then processing it using the VAR model and ARIMA model widgets. The data used is household customer electricity consumption data for each tariff from January 2017 to December 2021 (60 data). The testing scenario is carried out using the as time series widget with sequence is implied by instance order, then the processing is carried out using VAR model and ARIMA model for each tarifff group of household customers. Because the electricity consumption data is in the form of monthly data, therefore the prediction process is carried out for the next 12 months. The ARIMA model shows that it has the closest number to actual data of household customer’s electricity consumption in 2022 which the difference is 3,69% compared to VAR model which the difference is 9,76%. The author suggests that the management of State Electricity Company UP3 XYZ to predict the household custemer’s electricity consumption using ARIMA model therefore it can be identified the projection number of household customer’s electricity consumption and EBITDA of the following period written in workplan and company budget.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Konsumsi Listrik, Pelanggan Rumah Tangga, Prediksi, Vector Auto Regression, Autoregressive Integrated Moving Average
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions:	Interdisciplinary School of Management and Technology (SIMT) > 61101-Master of Technology Management (MMT)
Depositing User:	Mehi Zulqaida Harisandy
Date Deposited:	13 Feb 2023 16:26
Last Modified:	13 Feb 2023 16:26
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97143

Actions (login required)

View Item