Mei 2024

## Prediksi Ketersediaan Tenaga Listrik di Jawa Tengah dengan Forecast Linear dan Error Trend Seasonality menggunakan Excel
ULFAH MEDIATY ARIEF 1 , SRI SUKAMTA 2 , DEWI ANGGRIANI 3 , MOH. UMAR DANI ATIK 4
1,2,3,4) Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Semarang, Indonesia e-mail: daniatikmohumar@students.unnes.ac.id

## ABSTRAK
Dalam era pertumbuhan ekonomi dan kemajuan teknologi yang pesat, kebutuhan akan pasokan listrik yang  konsisten  semakin  mendesak.  Penelitian  ini  membandingkan  metode  prediksi error  trend seasonality (ETS)  dan  prediksi  linear  untuk  mengantisipasi  ketersediaan  listrik  di  Jawa  Tengah, menggunakan data dari 2011 hingga 2021. Evaluasi menunjukkan bahwa metode prediksi linear lebih akurat dengan persentase kesalahan lebih rendah dibandingkan error trend seasonality (ETS). Prediksi menunjukkan tren positif peningkatan ketersediaan listrik, membuka peluang pengembangan industri dan pertumbuhan ekonomi regional. Keandalan prediksi linear memberikan dasar yang solid untuk pengambilan  keputusan  di  sektor  energi.  Rekomendasi  untuk  meningkatkan  keandalan  prediksi  di masa depan mencakup pemantauan dan pembaruan data, serta melibatkan pemangku kepentingan dan ahli energi dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini diharapkan memberikan panduan bagi pembuat kebijakan dan pihak terkait dalam mengelola ketersediaan energi listrik secara efisien di Jawa Tengah.
Kata Kunci: Prediksi, Listrik, Metode Forecast, Error Trend Seasonality.

## ABSTRACT
In an era of rapid economic growth and technological progress, the need for a consistent electricity supply is increasingly urgent. This research compares the error trend seasonality prediction (ETS) method and linear prediction to anticipate electricity availability in Central Java, using data from 2011 to 2021. The evaluation shows that the linear prediction method is more accurate with a lower error percentage than error  trend  seasonality  (ETS).  Predictions  show  a  positive  trend  of  increasing  electricity  availability, opening up opportunities for industrial development and regional economic growth. The reliability of linear predictions provides a solid basis for decision making in the energy sector. Recommendations to improve the  reliability  of  future  predictions  include  monitoring  and  updating  data,  as  well  as  involving stakeholders and energy experts in decision making. This research is expected to provide guidance for policy holders and related parties in managing the availability of electrical energy efficiently in Central Java.
Keywords: Prediction, Electricity, Forecast Method, Error Trend Seasonality.

## 1.  PENDAHULUAN
Bidang energi adalah salah satu aspek yang sangat penting dalam kehidupan manusia dan tidak terpisahkan  dari  keberlangsungan  hidup.  Manusia  memerlukan  energi  untuk  melaksanakan berbagai aktivitas sehari-hari. Salah satu jenis energi yang sangat diperlukan di berbagai sektor seperti  rumah  tangga,  industri,  komersial,  dan  pemerintahan  adalah  energi  listrik.  Fakta  ini didukung  oleh  tingkat  konsumsi  energi  yang  tinggi  di  Indonesia  pada  tahun  2021,  mencapai 257.643,2  GWh.  Angka  ini  menunjukkan  peningkatan  sebesar  5,46%  dibandingkan  dengan tahun  sebelumnya,  yaitu  sebesar  243.582,7  GWh  pada  tahun  2020  (Miefthawati  &  Ramlah, 2023; (Sekertariat Perusahaan PT PLN (Persero), 2021; Sekertariat Perusahaan PT PLN(Persero), 2022).
Ulfah Mediaty Arief, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3277
48
Dalam  era  modern  ini,  tenaga  listrik  menjadi  komponen  vital  dalam  mendukung  berbagai aktivitas kehidupan sehari-hari, industri, dan perkembangan ekonomi suatu wilayah (WIKARSA, 2010).  Ketersediaan  tenaga  listrik  yang  stabil  dan  memadai  menjadi  kunci  untuk  mencapai pertumbuhan yang berkelanjutan (Ramadayanti, dkk., 2020). Di tengah pertumbuhan ekonomi dan perkembangan teknologi yang terjadi dengan cepat, kebutuhan akan pasokan listrik yang konsisten dan memadai semakin menjadi suatu keharusan. Seiring dengan laju pertumbuhan ekonomi  dan  lonjakan perkembangan  teknologi,  pentingnya  memastikan  pasokan  listrik yang stabil dan memadai semakin terasa mendesak (Alhusain, 2019). Di Provinsi Jawa Tengah, yang menjadi  salah  satu  fokus  utama  aktivitas  ekonomi  di  tingkat  nasional,  diperlukan  upaya maksimal untuk memastikan bahwa ketersediaan tenaga listrik sesuai dengan kebutuhan yang terus  berkembang  seiring  dengan  pertumbuhan  dan  perkembangan  ekonomi  yang  signifikan (Firdausy dkk., 2019). Oleh karena itu, analisis dan prediksi ketersediaan tenaga listrik menjadi langkah yang penting untuk mengantisipasi kebutuhan energi di masa depan.
Pentingnya mengidentifikasi  permasalahan  terkait  ketersediaan  tenaga  listrik di  Jawa  Tengah menjadi fokus utama dalam penelitian ini. Dalam konteks ini, pendekatan analisis dan prediksi menjadi sangat relevan untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan tenaga listrik dan merancang kebijakan  yang  efektif.  Dalam  usaha  ini,  metode forecast  linear dan error  trend  seasonality Smoothing (ETS)  menjadi  titik  fokus  utama  untuk  mengolah  data  historis  dan  menyusun perkiraan ketersediaan tenaga listrik di masa yang akan datang.
Forecasting (prediksi)  adalah  langkah-langkah  terstruktur  untuk  memperkirakan  peristiwa  di masa mendatang dengan menggunakan informasi yang diperoleh dari masa lampau dan situasi saat ini, dengan upaya untuk mengurangi kesalahan sekecil mungkin (Prayogi, 2018). Model ETS merupakan  penyempurnaan  dari  model  perataan  eksponensial  yang  memasukkan  unsur stokastik dari data. Ini berarti bahwa hasil peramalan tidak hanya memberikan prediksi titik, tetapi juga menyertakan rentang intervalnya (Kadir & Prasetyo, 2021).
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bayu  Risky  Pratama  dkk  (Rizky  Pratama  dkk.,  2024) forecasting linear  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  terhadap  data supply dan demand dalam 10 tahun mendatang untuk membantu perusahaan dalam mengoptimalkan keputusan bisnis  dan  produksi  mereka.  Hasil  peramalan  menggunakan  metode  linear  trend  line  model dengan  software  POM-QM  menunjukkan  peningkatan  pasokan  dalam  10  tahun  mendatang untuk perusahaan NC Bagpack di Kota Sidoarjo.
Penelitian  oleh  Chesilia  Amora  Jofipasi,  dkk.  (2018)  menggunakan  ETS  untuk  memprediksi cuaca di Aceh Besar, dengan fokus pada komponen tren dan musiman dari data seperti suhu udara, titik embun, tekanan permukaan laut, tekanan stasiun, jarak pandang, kecepatan angin, dan suhu permukaan laut. Dengan menggunakan beberapa parameter tersebut ETS dinilai yang terbaik untuk memprediksi cuaca di Aceh Besar.
Integrasi tinjauan pustaka dalam bagian pembahasan bertujuan memberikan dasar teoritis yang mendukung metode analisis yang digunakan. Fokus dalam membangun landasan teori adalah keterbatasan kapasitas, perkembangan teknologi terkini, dan tren konsumsi listrik yang menjadi elemen  sentral  dalam  konteks  penelitian  ini.  Dengan  pendekatan  ini,  artikel  ini  bermaksud memberikan kontribusi signifikan dalam mengoptimalkan strategi pengelolaan tenaga listrik di Jawa Tengah.
Tujuan penelitian ini mencakup analisis mendalam terhadap data historis ketersediaan tenaga listrik, pembuatan model prediktif menggunakan metode forecast linear dan ETS, dan evaluasi kinerja  model  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat.  Oleh  karena  itu, diharapkan  bahwa  artikel  ini  akan  memberikan  panduan  berharga  bagi  para  pengambil kebijakan,  penyedia  layanan  listrik,  dan  pihak  terkait  dalam  mengelola  ketersediaan  tenaga listrik secara lebih efisien dan efektif di Jawa Tengah.

## 2.  METODE PENELITIAN
Penelitian ini diawali dengan mengidentifikasi masalah kritis terkait dengan ketersediaan tenaga listrik di Jawa Tengah. Dalam konteks ini, pendekatan analisis dan prediksi menjadi landasan yang sangat relevan untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan tenaga listrik dan merumuskan kebijakan yang responsif. Forecast linear dan Error Trend Seasonality (ETS) menjadi fokus utama dalam mengolah data historis, memungkinkan penyusunan perkiraan ketersediaan tenaga listrik yang lebih akurat.
Prediksi Ketersediaan Tenaga Listrik di Jawa Tengah dengan Forecast Linear …
49
Forecast  Linear  merupakan  suatu  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memprediksi  nilai variabel  terikat  ( dependent  variable )  berdasarkan  nilai  variabel  bebas  ( independent  variable ) (Adnan Rusdy dkk., 2022). Dalam konteks peramalan, metode ini digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel yang akan terjadi di masa depan berdasarkan pola yang ditemukan dalam data sebelumnya. Sedangkan error trend seasonality merupakan suatu metode peramalan yang digunakan  untuk  memprediksi  nilai  suatu  variabel  yang  akan  terjadi  di  masa  depan.  Dalam implementasinya,  metode  ini  menggunakan  algoritma  yang  memperhatikan  pola  trend  dan seasonality dalam data,  serta  memperhitungkan error yang  terjadi.  Dengan demikian, metode ETS dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dan sesuai dengan pola yang terjadi dalam data.
Dalam  mengintegrasikan  tinjauan  pustaka  ke  dalam  pembahasan,  landasan  teoritis  dengan merinci  keterbatasan  kapasitas,  perkembangan  teknologi  terkini,  dan  tren  konsumsi  listrik. Pemahaman mendalam terhadap aspek-aspek ini diarahkan untuk memberikan konteks  yang lebih kuat terhadap metode analisis yang digunakan. Lebih dari sekadar teori, pendekatan ini bertujuan memberikan kontribusi signifikan dalam mengoptimalkan strategi pengelolaan tenaga listrik di Jawa Tengah.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bab  hasil  pembahasan  ini,  fokus  utama  penelitian  adalah  pada  prediksi  ketersediaan tenaga listrik di Jawa Tengah untuk lima tahun ke depan. Penggunaan metode forecast linear dan  ETS  ( Error  Trend  Seasonality )  dengan  Microsoft  Excel  menjadi  fokus  analisis  untuk menentukan metode yang paling baik dan tepat dalam memprediksi tren ketersediaan tenaga listrik.

## 3.1  Data
Data  ketersediaan  tenaga  listrik  di  Jawa  Tengah  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) melalui situs web resmi. Rentang waktu data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dari tahun 2011 hingga 2021. Namun, perlu diperhatikan bahwa data untuk tahun 2016 tidak dapat diakses  melalui  web  BPS  dan  oleh  karena  itu  tidak  dapat  dimasukkan  dalam  analisis.  Tabel dibawah ini menampilkan rangkuman data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data Ketersediaan Tenaga Listrik di Jawa Tengah Dari Tahun 2011-2021
Tabel 1. Data Ketersediaan Tenaga Listrik di Jawa Tengah. Tabel tersebut menjadi dasar untuk melakukan  perbandingan  antara  hasil  prediksi  metode forecast linear dan  ETS.  Meskipun terdapat  kekosongan  data  pada  tahun  2016,  penelitian  ini  tetap  memberikan  gambaran menyeluruh  mengenai trend ketersediaan  tenaga  listrik  di  wilayah  Jawa  Tengah.  Dengan menggunakan  dataset  yang  tersedia,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menilai  keakuratan  dan keandalan  kedua  metode  prediksi,  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  perencanaan strategis di sektor energi.

## 3.2  Metode Forecast Linear
Pada  bagian  ini,  dilakukan  percobaan  pertama  dengan  menggunakan  metode forecast linear untuk  memprediksi  ketersediaan  listrik  di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2021  (Persamaan  1 menunjukan  formula  metode forecast linear .  Data asli  yang diperoleh  dari BPS menunjukkan
No Tahun Listrik yang Tersedia (GWh) 1 2011 28,144.95 2 2012 27,271.44 3 2013 27,916.22 4 2014 27,133.45 5 2015 25,690.26 6 2017 39,579.73 7 2018 40,798.65 8 2019 42,131.6 9 2020 41,715.18 10 2021 46,065.26
Ulfah Mediaty Arief, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3277
50
angka  sebesar  46,065.26  (seperti  terlihat  pada  Tabel  1).  Setelah  menerapkan  metode forecast linear , prediksi yang dihasilkan untuk tahun yang sama adalah sebesar 44,713.2 (sebagaimana tercantum pada Tabel 2).
Persamaan Metode Forecast Linear dalam excel:
= FORECAST. LINEAR(x, known y ′ s, known x ′ s) …(1) dimana, x = Poin data yang ingin prediksikan nilainya. known_y's = Array atau rentang data terikat. known_x's = Array atau rentang data bebas. Jika  persamaan  dimasukkan  ke  dalam  persamaan  yang  digunakan  pada  data  percobaan prediksi pada Tahun 2021 Menggunakan Metode Forecast Linear:
= FORECAST. LINEAR (jumlah jarak dalam tahun 2011
− 2021, jumlah semua tahun pada data yang ada, jumlah listrik yang tersedia pada data)
… (2)
Hasil persamaan jika di masukkan ke dalam sebuah fungsi:
= FORECAST. LINEAR (10, tarik saja pada excel data pada tahun 2011 −
2021, tarik saja pada excel dari 28,144.95  −  46,065.26 … (3)
Tabel 2. Data Percobaan Prediksi pada Tahun 2021 Menggunakan Metode Forecast Linear
Untuk  mengevaluasi  keakuratan  prediksi,  kita  dapat  menghitung  persentase error dengan menggunakan rumus:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⃒ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑠𝑙𝑖−𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑠𝑙𝑖 ⃒  ×  100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⃒ 46,065.26−44713.2 46,065.26 ⃒  ×  100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⃒ 1352,06 46,065.26 ⃒   × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  ≈  2,93%
Dengan demikian, metode forecast linear menghasilkan persentase error sekitar 2.9%. Evaluasi ini membantu memahami sejauh mana metode ini mampu memprediksi ketersediaan listrik, dan hasilnya dapat dibandingkan dengan metode lainnya pada bagian selanjutnya.

## 3.3 Metode Error Trend Seasonality (ETS)
Pada  bagian  ini,  dilakukan  percobaan  dengan  metode  ETS  ( Error  Trend  Seasonality )  untuk memprediksi ketersediaan listrik di Jawa Tengah pada tahun 2021. Data asli yang diperoleh dari BPS menunjukkan angka sebesar 46,065.26 (seperti terlihat pada Tabel 1). Setelah menerapkan
No Tahun Listrik yang Tersedia (GWh) Prediksi 1 2011 28,144.95 2 2012 27,271.44 3 2013 27,916.22 4 2014 27,133.45 5 2015 25,690.26 6 2017 39,579.73 7 2018 40,798.65 8 2019 42,131.6 9 2020 41,715.18 10 2021 46,065.26 44,713.21
Prediksi Ketersediaan Tenaga Listrik di Jawa Tengah dengan Forecast Linear …
51
metode  ETS,  prediksi  yang  dihasilkan  untuk  tahun  yang  sama  adalah  sebesar  43,991.23 (sebagaimana tercantum pada Tabel 3 dan diilustrasikan dalam persamaan 4).

## Persamaan Metode ETS dalam excel
= FORECAST. ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation] … (4) Tabel 3. Data Percobaan Prediksi pada Tahun 2021 Menggunakan Metode ETS
Untuk  mengevaluasi  keakuratan  prediksi,  kita  dapat  menghitung  persentase error dengan menggunakanrumus:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⃒ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑠𝑙𝑖−𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑠𝑙𝑖
⃒  × 100% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⃒ 46065.26−43991.23 46065.26 ⃒  ×  100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⃒ 2074,03 46065.26 ⃒  ×  100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  ≈  4,5%
Dengan demikian, metode Forecast ETS menghasilkan persentase error sekitar 4.50%. Evaluasi ini membantu memahami sejauh mana metode ini mampu memprediksi ketersediaan listrik, dan hasilnya dapat dibandingkan dengan metode forecast linear .

## 3.4  Pemilihan Metode Forecast Linear untuk Analisis
Berdasarkan hasil percobaan dan evaluasi pada Metode forecast linear dan Metode Forecast ETS, diputuskan untuk menggunakan Metode forecast linear dalam melakukan analisis ketersediaan listrik di Jawa Tengah. Keputusan ini didasarkan pada persentase error yang lebih kecil pada metode forecast linear,  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Metode Forecast ETS. Hasil prediksi ketersediaan listrik dengan metode forecast linear (2022- 2026) tercantum pada Tabel 4.
Tabel 1. Data Percobaan Prediksi Tahun 2022-2026
No Tahun Listrik yang Tersedia (GWh) Prediksi 1 2011 28,144.95 2 2012 27,271.44 3 2013 27,916.22 4 2014 27,133.45 5 2015 25,690.26 6 2017 39,579.73 7 2018 40,798.65 8 2019 42,131.6 9 2020 41,715.18 10 2021 46,065.26 43,991.24 No Tahun Listrik yang Tersedia (GWh) Prediksi 1 2011 28,144.95 2 2012 27,271.44 3 2013 27,916.22 4 2014 27,133.45 5 2015 25,690.26 6 2017 39,579.73
Ulfah Mediaty Arief, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3277
52
Gambar 1. Grafik Hasil Prediksi Menggunakan Metode Forecast Linear
Pembahasan Hasil Prediksi:
● Trend Ketersediaan Listrik
Dari hasil prediksi, terlihat adanya trend peningkatan ketersediaan listrik dari tahun ke tahun.  Hal  ini  bisa  memberikan  pandangan  strategis  bagi  perencanaan  infrastruktur dan kebijakan energi di Jawa Tengah.
● Implikasi Peningkatan Ketersediaan Listrik Prediksi  menunjukkan  peningkatan  yang  stabil  dalam  ketersediaan  listrik,  membuka peluang  untuk  pengembangan  industri  dan  pertumbuhan  ekonomi  regional. Ketersediaan listrik yang memadai juga mendukung keberlanjutan sektor-sektor kritis seperti pendidikan, kesehatan, dan layanan publik.
● Keandalan Metode Forecast Linear Pilihan  Metode Forecast  Linear didasarkan  pada  akurasi  hasil  prediksi  yang  terbukti dalam percobaan sebelumnya. Penggunaan metode ini diharapkan memberikan prediksi yang relatif akurat untuk mendukung keputusan perencanaan jangka panjang.
● Pemilihan Metode Forecast Linear sebagai pendekatan analisis memberikan dasar yang kokoh  untuk  pengambilan  keputusan  di  bidang  energi,  memungkinkan  perencanaan yang lebih efektif dan responsif terhadap kebutuhan masyarakat dan industri.
Data ketersediaan listrik dari tahun 2011 hingga 2021 dianalisis menggunakan kedua metode tersebut. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode forecast linear memiliki persentase error yang  lebih  kecil,  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  ETS. Prediksi  menunjukkan tren d  positif  peningkatan  ketersediaan  listrik  dari  tahun  ke  tahun, memberikan  potensi  pengembangan  industri  dan  pertumbuhan  ekonomi  regional.  Keandalan metode forecast linear memberikan dasar yang kokoh untuk pengambilan keputusan di bidang energi.  Rekomendasi  untuk  meningkatkan  keandalan  prediksi  di  masa  mendatang  termasuk pemantauan dan pembaruan data serta melibatkan pemangku kepentingan dan ahli di bidang energi dalam proses pengambilan keputusan.
Penelitian  ini  membahas  analisis  dan  prediksi  ketersediaan  tenaga  listrik  di  Jawa  Tengah menggunakan metode forecast linear dan ETS. Data ketersediaan tenaga listrik diperoleh dari
7 2018 40,798.65 8 2019 42,131.6 9 2020 41,715.18 10 2021 46,065.26 11 2022 47.257.9 12 2023 49.360.11 13 2024 51.462.31 14 2025 53.564.52 15 2026 55.666.72
Prediksi Ketersediaan Tenaga Listrik di Jawa Tengah dengan Forecast Linear …
53
Badan Pusat Statistik (BPS) dan rentang waktu data yang digunakan adalah dari tahun 2011 hingga 2021. Metode forecast linear menghasilkan prediksi sebesar 44,713.2 GWh untuk tahun 2021  dengan  persentase error sekitar  2.9%.  Sedangkan  metode  ETS  menghasilkan  prediksi sebesar  43,991.23  GWh  untuk  tahun  yang  sama.  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan panduan bagi para pengambil kebijakan dan pihak terkait dalam mengelola ketersediaan tenaga listrik secara lebih efisien dan efektif di Jawa Tengah.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil percobaan dan evaluasi antara Metode Forecast Linear dan Metode ETS dalam memprediksi ketersediaan tenaga listrik di Jawa Tengah, keputusan akhir untuk menerapkan Metode Forecast  Linear dalam  memprediksi  ketersediaan  tenaga  listrik  di  Jawa  Tengah didasarkan pada penurunan persentase error sebesar 2.9%, mencerminkan tingkat akurasi yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Metode Forecast ETS  yaitu  sebesar  4.5%.  Prediksi menunjukkan  trend  positif  peningkatan  ketersediaan  listrik  dari  tahun  ke  tahun,  membuka potensi pengembangan industri dan pertumbuhan ekonomi regional. Ketersediaan listrik yang memadai  juga  mendukung  kelangsungan  sektor-sektor  penting.  Keandalan  Metode Forecast Linear , yang ditegaskan oleh ketepatan hasil prediksi sebelumnya, memberikan keyakinan untuk perencanaan jangka panjang dan pengambilan keputusan di sektor energi. Untuk meningkatkan keandalan  prediksi  di  masa  mendatang,  agar  selalu  memantau  dan  memperbarui  data  serta melakukan evaluasi berkala terhadap metode yang digunakan. Selain itu, melibatkan pemangku kepentingan dan ahli di bidang energi dalam proses pengambilan keputusan dapat memperkaya sudut pandang dan memastikan strategi yang lebih menyeluruh.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnan  Rusdy,  A.,  Purnawansyah,  &  Herman.  (2022).  Penerapan  Metode  Regresi  Linear  pada Prediksi Penawaran dan Permintaan Obat Studi Kasus Aplikasi Point of Sales. 3(2), 121 – 126.
Alhusain,  A.  S.  (2019).  Tantangan,  Kendala  dan  Upaya  Pembangunan  Infrastruktur  Listrik  gi Provinsi Riau dan Provinsi Sulawesi Selatan. Kajian, 24(4), 261 – 279.
Firdausy,  C.  M.,  Suryana,  A.,  Nugroho,  R.,  &  Suhartoko.  (2019).  Revolusi  Industri  4.0  Dan Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan.
Jofipasi, C. A., Miftahuddin, & Hizir. (2018). Selection for The Best Ets (Error, Trend, Seasonal) Model To Forecast Weather In The Aceh Besar District . IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 352(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/352/1/012055
Kadir, & Prasetyo, O. R. (2021). Peramalan Luas Panen Padi Indonesia dengan Model ETS (Error,
Trend, Seasonal). Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya, 9(1), 7 – 15.
Miefthawati,  N.  P.,  &  Ramlah,  S.  (2023).  Perkiraan  Jumlah  Konsumsi  Listrik  di  Provinsi  Riau Tahun 2023-2026 dengan Kombinasi Metode Regresi Linier Berganda dan Single Moving Average. Institute of Research and Publication Indonesia IJIRSE: Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering, 3(1), 19 – 29.
Prayogi, A. R. (2018). Demand Forecasting Penggunaan Energi Listrik (Kwh) Menggunakan Fuzzy Time Series Cheng (Studi Kasus di PLN Area Yogyakarta). Universitas Islam Indonesia. RamadayantI,  A.,  Sasana,  H.,  &  Jalunggono,  G.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi, Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, Pertumbuhan Penduduk dan Harga Listrik  Terhadap  Konsumsi  Energi  Sektor  Rumah  Tangga  Di  Indonesia  Tahun  1990- 2018. 415 – 430.
Rizky  Pratama,  B.,  Yusfara,  E.  Z.  Z.,  Alifianto,  A.,  Sakti,  E.  W.  D.,  Naufalian,  D.  A.,  &
Septyaningsih,  R.  S.  (2024).  Penerapan  Metode  Forecasting  Linear  Trend  Line  Model Untuk Mengetahui Demand Real Market pada Perusahaan Tas Ransel NC Bagpack.
Sekertariat Perusahaan PT PLN (Persero). (2021). Statistik-PLN-2020. Sekertariat Perusahaan PT PLN(Persero).
Sekertariat Perusahaan PT PLN(Persero). (2022). STATISTIK PLN 2021. Sekertariat Perusahaan PT PLN(Persero).
WIKARSA, M. T. (2010). STUDI ANALISIS PROGRAM PERCEPATAN 10.000 MW TAHAP I PADA OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK JAWA BALI. Universitas Indonesia.