Analisis peramalan kebutuhan energi listrik sektor industri di Jawa Timur dengan metode regresi linear

Abstract

Kebutuhan energi listrik selalu mengalami peningkatan, diikuti meningkatnya pertumbuhan penduduk. Permasalahan akan muncul apabila kebutuhan energi listrik tidak diperkirakan. Maka perlu dilakukan peramalan kebutuhan energi listrik untuk memprediksikan ketersediaan energi listrik di masa mendatang. Pada penelitian ini, dilakukan peramalan kebutuhan energi listrik menggunakan metode regresi linier pada sektor industri di Jawa Timur untuk tahun 2023-2027. Berdasarkan hasil perhitungan prediksi dan MAPE (2009- 2021), didapatkan metode regresi linier masih baik dan layak digunakan menurut standar MAPE. Kemudian dibandingkan hasil prediksi dan MAPE (2010-2020) antara metode regresi linear dengan metode time series pada penelitian sebelumnya, didapatkan metode time series menghasilkan prediksi dan MAPE lebih baik dibanding metode regresi linier pada pelanggan listrik, sedangkan pada daya tersambung, energi listrik terjual, dan pendapatan penjualan energi listrik didapatkan metode regresi linier menghasilkan prediksi dan MAPE lebih baik dibanding metode time series, sehingga peramalan pada sektor industri di Jawa Timur (2023-2027) hanya menggunakan metode regresi linier. Dari peramalan ini dihasilkan akan terjadi kenaikan setiap tahun untuk pelanggan listrik sebesar 5.264 pelanggan, daya tersambung sebesar 328,49 MVA, energi listrik terjual sebesar 580,64 GWh, dan pendapatan penjualan energi listrik sebesar 1.065.266,21 Juta Rupiah

ABSTRACT

The need for electrical energy is always increasing, followed by increasing population growth. Problems will arise if the need for electrical energy is not estimated. So it is necessary to forecast the demand for electrical energy to predict the availability of electrical energy in the future. In this study, forecasting of electrical energy demand using linear regression method in the industrial sector in East Java for the years 2023-2027 is carried out. Based on the results of prediction calculations and MAPE (2009-2021), the linear regression method is still good and feasible to use according to MAPE standards. Then compared the results of predictions and MAPE (2010-2020) between the linear regression method with the time series method in previous studies, it was found that the time series method produced better predictions and MAPE than the linear regression method for electricity customers, while on connected power, electrical energy was sold, and income from sales of electrical energy, the linear regression method produces better predictions and MAPE than the time series method, so forecasting in the industrial sector in East Java (2023-2027) only uses the linear regression method. From this forecast, there will be an increase every year with an average of 5,264 electricity customers, 328.49 MVA connected power, 580.64 GWh of electrical energy sold, and 1,065,266.21 million Rupiah sales of electrical energy.