Pemodelan Konsumsi Energi Listrik Pada Sektor Industri Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Data Panel

Fitriantie, Marsha (2016) Pemodelan Konsumsi Energi Listrik Pada Sektor Industri Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Data Panel. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1312100061-Undergradute Thesis.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Konsumsi energi listrik sektor industri di Provinsi Jawa Timur terdapat permasalahan dalam penyediaan jumlah pasokan distribusi listrik. Keberagaman konsumsi energi listrik sektor industri pada masing-masing Area akan menjadi informasi bagi PT PLN (Persero) dalam menentukan jumlah pasokan distribusi listrik pada masing-masing Area. Dari informasi tersebut nantinya akan dapat diduga Area manakah yang menjadi menjadi konsumen energi listrik tertinggi sehingga menyebabkan terjadinya kekurangan pasokan energi listrik hingga mencapai 600 Mega Watt setiap harinya. Oleh sebab itu, penelitian ini akan menggunakan Metode Regresi Data Panel yang secara khusus akan memperhatikan model dengan koefisien intersep berbeda-beda pada masing-masing individu/subjek (Area). Data penelitian digunakan mulai tahun 2004 hingga tahun 2014 dengan jumlah unit individu (subjek) sebanyak 16 Kantor Area PT PLN (Persero). Variabel prediktor yang digunakan adalah Banyaknya Pelanggan (X1) dan Daya Terpasang (X2) yang diamati setiap tahun. Hasil penelitian diperoleh bahwa pemodelan regresi data panel yang terbaik menggunakan Fixed Effect Model (FEM) dengan koefisien determinasi sebesar 99,57%. Berdasarkan nilai intersep dapat diketahui Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, dan Area Mojokerto merupakan konsumen energi listrik sektor industri tertinggi.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Fit p
Uncontrolled Keywords: Konsumsi Energi Listrik, Regresi Data Panel, Sektor Industri
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: ansi aflacha
Date Deposited: 10 Apr 2019 02:21
Last Modified: 10 Apr 2019 02:21
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/62726

Actions (login required)

View Item View Item