<![CDATA[Peningkatan aktivitas yang membutuhkan konsumsi listrik dari waktu ke waktu harus disiasati dengan baik, salah satunya adalah dengan melakukan prakiraan beban konsumsi listrik. Prakiraan tersebut dilakukan untuk merencanakan operasional dari pihak supply untuk bisa memenuhi kebutuhan dari pihak demand. Salah satu metode prakiraan yang digunakan adalah metode time series ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan bagaimana cara menggunakan metode ARIMA untuk memperkirakan beban konsumsi listrik jangka pendek dan mengetahui seberapa besarkah tingkat akurasi dari metode ARIMA yang digunakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data berkala (time series), yaitu data konsumsi listrik di RSUP. Dr. M. Djamil Padang Sumatera Barat selama 10 tahun yaitu dari tahun 2009 - 2019. Tahapan penelitian dimulai dari studi literatur, pencarian informasi dan data, pengolahan data, prakiraan beban dan diakhiri dengan menganalisis hasil prakiraan. Berdasarkan hasil analisis penelitian menunjukkan model terbaik dari metode ARIMA yaitu ARIMA (0,1,1) yang digunakan untuk melakukan prakiraan beban konsumsi listrik jangka panjang. Nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dari model tersebut yaitu sebesar 0%. Nilai ramalan total konsumsi listrik berdasarkan pemakaian MWh untuk RSUP. Dr. M. Djamil Padang pada tahun 2029 diperkirakan mengalami peningkatan kosumsi listrik sebesar 1051,27 MWh dengan rata-rata 9,547 % dari sepuluh tahun sebelumnya.]]>
Copyrights © 2020
