Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Autoregressive Integrated Moving Average Untuk Memprediksi Kebutuhan Daya Listrik Kabupaten Lumajang
Fery Agung Prastyo 1 , Moh Ahsan 2* , Danang Aditya Nugraha 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas PGRI Kanjuruhan, Indonesia
1 feryagungprastyo@gmail.com
2 ahsan@unikama.ac.id *
3 danang.adty@unikama.ac.id
Received: 29-12-2021; Acepted; 11-03-2022; Published: 11-03-2022
Abstrak — Konsumsi  daya  listrik  PLN  di  Kabupaten Lumajang teridi dari beberapa jenis pelanggan meliputi Pelanggan eksternal, pelanggan internal dan pelanggan antara. Prediksi atau forecasting dalam penelitian untuk meramalkan  konsumsi  daya  listrik  dari  tiap  jenis pelanggan  memakai  dengan  teknik  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA).  Penelitian  yang dilakuakan  dengan  pengumpulan  data,  analisis  data menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average.  Hasil  forcasting  dengan  teknik  ARIMA berdasarkan hasil nilai MSE serta MAPE yang terkecil. Hasil dari uji signifikansi parameter dengan menggunakan  model  ARIMA  (1,1,0)  diperoleh  MSE 23236091976  dan  MAPE  5.52278%,  sedangkan  untuk model ARIMA (0,1,1) deperoleh MSE 24588319865  dan MAPE  6.0376302%  dan  untuk  model  ARIMA  (1,1,1) deiperoleh MSE 139049864555 dan MAPE
14.021832% sehingga dapat disimpulkan model parameter ARIMA (1,1,0).
Kata kunci — Forcasting, ARIMA, daya listrik, PLN Kabupaten Lumajang
Abstract—  The  electricity  consumption  of  PLN  in Lumajang Regency consists of several types of customers including  external  customers,  internal  customers  and intermediate  customers.  Prediction  or  forecasting  in research  to  forecast  the  electricity  consumption  of  each type  of  customer  uses  the  Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) technique. The research was carried  out  with  data  collection,  data  analysis  using Autoregressive  Integrated  Moving  Average.  The  results of  forcasting  with  the  ARIMA  technique  are  based  on the  results  of the  smallest  MSE  and  MAPE  values.  The results  of  the  parameter  significance  test  using  the ARIMA  model  (1,1,0)  obtained  MSE  23236091976  and MAPE  5.52278%,  while  for  the  ARIMA  model  (0,1,1) MSE  24588319865  and  MAPE  6.0376302%  and  for the  ARIMA model (1,1 ,1) obtained MSE 139049864555 and MAPE 14.021832% so that it can be concluded that the ARIMA parameter model (1,1,0).
Keyword — Forcasting, ARIMA, electric power, PLN Lumajang Regency

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  yang  merupakan  negara  berkembang, kegiatan  konsumsi  daya  listrik  dari  waktu  ke  waktu akan  hadapi  kenaikan.  Hal  ini  disebabkan  karena listrik  telah  menjadi    bagian    berarti    untuk kemajuan    serta  keberlangsungan  hidup.  Kenaikan
konsumsi listrik tersebut mewajibkan pihak penyedia listrik dapat menyalurkan kebutuhan listrik konsumen  agar  stabilitas  di  masyarakat  senantiasa berjalan  dengan  baik.  Sesuai  dengan  Peraturan Pemerintah RI No 14 Tahun 2012, pada pasal 1 ayat 5  dipaparkan  bahwa  konsumen  merupakan  setiap orang  ataupun  badan  yang  membeli  tenaga  listrik dari  pemegang  ijin  usaha  penyediaan  tenaga  listik serta pada ayat 6 dipaparkan bahwa usaha penjualan tenaga  listrik  merupakan  aktivitas  usaha  penjualan listrik kepada konsumen. Bersumber pada peraturan tersebut,  hubungan  antara  pelanggan  dengan distributor tenaga listrik sangat penting.
PLN  (Perusahaan  Listrik  Negara)  Kabupaten Lumajang  sebagai  penyalur  utama  listrik  ke masyarakat  secara  tidak  langsung  menjadi  tulang punggung  kesejahteraan  hidup  serta  kemajuan perekonomian.  Tetapi  proses  penyediaan  tenaga listrik  tidak  serta  merta  senantiasa  menghasilkan sesuai  harapan.  Kerapkali  terjalin  kendala  yang membatasi  usaha  penyedian  pasokan  tenaga  listik yang  bisa  menggangu  bermacam  rutinitas  di masyarakat.  Oleh  sebab  itu  reliabilitas  dari  pasokan listrik  ialah  perihal  penting  untuk  mengantisipasi terjadinya  permasalahan  serupa  di  kemudian  hari [16].
Listrik  yang  di  distribusikan  ke  masyarakat menurut  aktivitas  penggunaan  (konsumen)  dapat dikelompokkan  menjadi  6  kategori  yakni:  kategori sosial,  kategori  rumah  tangga,  kategori  bisnis, kategori  publik,  kategori  industri,  serta  kategori multiguna.
Prakiraan  beban  jangka  pendek  ( short  term forecasting )  memiiki  tujuan  untuk  memprediksi pemakaian  daya  listrik  pada  jangka  waktu  menit, jam,  hari  atau  minggu.  Peramalan  beban  jangka pendek  memiliki  kedudukan  berarti  dalam  real  time control  serta  guna  keamanan  pada  suatu  sistem manajemen  energi.  Suatu  peramalan  beban  jangka pendek  yang  tepat  bisa  menciptakan  penghematan biaya  operasional  serta  kondisi  aman  yang membolehkan  utilitas  untuk  mengolah  sumber tenaga  energi  dan  pertukaran  dengan  produsen  dan konsumen. Salah satu metode peramalan yang dikala ini  tumbuh  secara  universal  digunakan  untuk
meramalkan  suatu  data  deret waktu jangka pendek  yaitu metode  ARIMA
( Autoregressive Integrated Moving Average ) [1].
II. M

## ETODOLOGI PENELITIAN
Bagian Metode ARIMA ( Autoregressive Integrated  Moving  Average )  merupakan  metode peramalan  yang  tidak  memakai  teori  ataupun pengaruh  antar  variabel  semacam  pada  model regresi, sehingga metode ARIMA tidak membutuhkan  uraian  mana  variabel  dependen  dan independen. Metode ini tidak membutuhkan pemecahan pola  menjadi komponen trend, seasonal, siklis  atau  irregular  seperti  pada  data  time  series pada umumnya. Metode ini secara murni melakukan prediksi  hanya  berdasarkan  data-data  historis  yang ada  [9].  nyaris  tidak  muungkin  memerapkan ARIMA  secara  manual.  Menurut  (Santoso,  2009) [10].  ARIMA  juga  dikenal  sebagai  metode  metode Box-Jenkins,  karena  dikembangkan  oleh  dua statistikawan  Amerika  Serikat,  yaitu  G.E.P  Box dan G.M Jenkins pada tahun 1970 [2].
Gambar. 1  Flowchart Implemetasi ARIMA

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengambilan Data
Pada  tahapan  ini  membahas  data  yang  telah  di dapat.  Dari  216  data  yang  di  dapat  dimulai  pada bulan  Januari  2017  sampai  bulan  Desember  2019. Berikut data dari 6 kategori pada bulan Januari 2017 sampai bulan Desember 2019 pada tabel 1:
T ABEL 1. P EMAKAIAN D AYA L ISTRIIK K ATEGORI B ISNIS
Bisnis Bulan Tahun 2017 2018 2019 Januari 1,877,942 2,025,231 2,180,092 Februari 1,753,478 1,883,257 2,003,493 Maret 1,968,344 2,083,225 2,181,060 April 1,933,719 2,077,655 2,281,924 Mei 2,015,796 2,112,122 2,396,874 Juni 1,944,622 1,962,346 2,064,732 Juli 1,933,295 2,003,166 2,145,731
Agustus 1,962,282 1,972,942 2,142,689 September 1,909,146 1,944,317 2,115,956 Oktober 2,078,808 2,160,100 2,373,696 November 2,025,075 2,147,143 2,400,193 Desember 2,042,577 2,187,961 2,430,604

## B. Impementasi Sistem
Pada  hal  ini  akan  dijelaskan  mengenai  tampilan sistem  yang  telah  dibuat,  yaitu  tampilan  program Forecasting  dari GUI Matlab. Berikut tampilan dari sistem seperti di bawah ini:
Tampilan GUI Matlab
a. Load
b. Olah Data
c. Hapus
Tampilan  gui  matlab  beriskan  tombol  load  yaitu berfungsi  memasukan  file .Mat berdasarkan periode forecast,  olah  data  digunakan  untuk  mengeksekusi, untuk  mengetahui  hasil  dari  forecasting  pada tampilan  hasil  dan  clear  adalah  berfungsi  untuk membersihkan  hasil  dari  forecasting.  Tampilan seperti pada gambar 2.
Gambar. 2  Tampilan GUI Matlap C. Estimasi Parameter Model
Berdasarkan  hasil  uji  signifikansi  parameter dengan  menggunakan  model  ARIMA  (1,1,0) diperoleh MSE 23236091976 dan MAPE 5.52278%, sedangkan  untuk  model  ARIMA  (0,1,1)  deperoleh MSE  24588319865  dan  MAPE  6.0376302%  dan untuk  model  ARIMA  (1,1,1)  deiperoleh  MSE 139049864555  dan  MAPE  14.021832%  sehingga dapat disimpulkan  model parameter ARIMA (1,1,0) sebagai  model  parameter  terbaik  untuk  pengujian [4].

## D. Hasil Forecasting
Pada  hasil  forecasting  akan  menampilkan  hasil- hasil forecasting  dari  kategori  Bisnis yang digunakan.  Untuk  hasil  forecasting  dijelaskan  pada Tabel 2.
TABEL 2 P ERBANDINGAN D ATA A SLI DAN D ATA F ORECAST K ATEGORI B ISNIS
Kategori Bisnis Tahun 2019 Bulan Data Asli Data forecasting Januari 2,180,092 2,184,895 Februari 2,003,493 2,202,746 Maret 2,181,060 2,105,932
April 2,281,924 2,095,026 Mei 2,396,874 2,254,550 Juni 2,064,732 2,371,424 Juli 2,145,731 2,251,294 Agustus 2,142,689 2,122,744 September 2,115,956 2,156,270 Oktober 2,373,696 2,138,520 November 2,400,193 2,276,494 Desember 2,430,604 2,409,603

## E. Hasil Pengujian MSE dan MAPE
Pada  tahapan  ini  akan  menampilkan  hasil  dari pengujian  MSE  dan  MAPE  dari  kategori  bisnis yang  telah  di  lakukan forecasting .  Untuk  hasil pengujian akan ditampilkan pada tabel 3.
TABEL 3 H ASIL P ENGUJIAN MSE DAN MAPE Kategori Bisnis MSE MAPE 23236091976 5.523%

## F. Hasil Pembahasan
Forecasting yang  telah  dilakukan  mendapatkan hasil rata-rata pemakaian listrik, rata-rata MSE, rata- rata  MAPE  pada  setiap  kategori  yang  dijelaskan pada  Tabel.  dan  untuk  hasil  perbandingan  data  asli dan  data  hasil  forecast  akan  dijelaskan  pada  grafik gambar 3.
Gambar. 3  Perbandingan Pemakaian Daya Listrik Kategori Bisnis
Grafik  pada  gambar  3  yang  merupakan  data  asli dan  data forecast menunjukkan  perbandingan  dari data  asli  dan  data  hasil  forecast,  dari  data  tersebut memiliki nilai  eror  yang  di  dapatkan  dari pengurangan  data  asli  dengan  data  hasil forecast yang akan di tampilkan pada tabel 4.
TABEL 3 N ILAI A BSOLUTE E RROR K ATEGORI B ISNIS Bulan Nilai Absolte Error Januari 4,803 Februari 199,253 Maret 75,128 April 186,898 Mei 142,324 Juni 306,692 Juli 105,563 Agustus 19,945
September 40,314 Oktober 235,176 November 123,699 Desember 21,001 MAD 121,733
Tabel  3  memiliki  nilai absolute  error terkecil  yaitu  pada  bulan  januari  sebesar 4,803, nilai error terbesar yaitu pada bulan juni yaitu sebesar 306,692 dan rata – rata nilai error atau MAD yaitu sebesar 121,733.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian
― Autoregressive  Integrated  moving  Average
Untuk  Memprediksi  Kebutuhan  Daya  Listrik Kabupaten  Lumajang‖,  penulis  dapat  menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode ARIMA dapat meramalkan data yang  besar pada pemakaian daya  listrik pada PLN Kabupaten Lumajang.
2. Metode  ARIMA  memiliki  nilai  akurasi yang  baik  pada  kategori  Bisnis,  Sosial, Rumah  Tangga  dan  Publik,  sedangkan untuk  kategori  Industri  memiliki  nilai akurasi  yang  layak  dan  pada  kategori Multiguna  ARIMA  mendapatkan  nilai akurasi yang buruk. 3. Metode  ARIMA  untuk  forecasting Pemakaian  daya  listrik  pada  kategori binis  mendapatkan  nilai  rata-  rata  MSE sebesar 23,236,091,976.3 dan nilai rata- rata  MAPE  sebesar  5.52278%,  artinya tingkat  akurasi  metode  ARIMA  pada kategori  bisnis  adalah  94,47722%.
Kategori Sosial  mendapatkan nilai rata- rata  MSE  sebesar  7,335,709,822  dan nilai rata-rata MAPE sebesar 6.91996%, artinya  tingkat  akurasi  metode  ARIMA pada kategori sosial  adalah 93,08004%. Kategori  Rumah  Tangga  mendapatkan nilai rata-rata MSE sebesar 492,965,167,678.5  dan  nilai  rata-rata MAPE  sebesar  5.13163%,  artinya tingkat  akurasi  metode  ARIMA  pada kategori rumah tangga adalah 94,86837%. Kategori publik mendapatkan nilai rata-rata MSE
sebesar  3,022,274,071  dan  nilai  rata- rata  MAPE  sebesar  3.53957%,  artinya tingkat  akurasi  metode  ARIMA  pada kategori  bisnis  adalah  96,46043%. Kategori  Industri  mendapatkan  nilai rata-rata  MSE  sebesar  1269889271695 dan  nilai  rata-rata  MAPE  sebesar 29.65775%,  artinya  tingkat  akurasi metode  ARIMA  pada  kategori  bisnis adalah  70.34225%.  Kategori Industri mendapatkan  nilai  rata-rata  MSE
sebesar  96,131,517.65  dan  nilai rata-rata MAPE sebesar 109.46893%, Artinya tingkat akurasi metode ARIMA pada kategori bisnis adalah 9.46893%.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Terima  kasih  kepada  Pihak  PLN  Lumajang sebagai tempat penelitian.
R EFERENSI
[1] Devita  P  &  Iffatul  M  (2021).  Model  Autoregressive
Integrated  Moving  Average  (Arima)  Dalam  Peramalan
Nilai Harga Saham  Penutup Indeks LQ45, Jurnal Ilmiah
Informatika Komputer Vol  26 No 1.
[2] Arifai,  S.  R.,  &  Junaedi,  L.  (2020).  Prediksi  Permintaan Barang  Bedasarkan  Penjualan  Menggunakan  Metode
Arima  Box-Jenkins  (  Studi  Kasus  :  Pt  .  Beststamp Indonesia  ).  Jurnal  E-Bis  (  Ekonomi-Bisnis  ),  4(2), 138–146.
[3] Chang,  P.-C.,  Wang,  Y.-W.  &  Liu,  C.-H.,  2007.  The
Development  of  a  Weighted  Evolving  Fuzzy  Neural
Network  for  PCB  Sales  Forecasting.  Expert  Systems
with Applications, Volume 32, pp.  88 - 89.
[4] Darsyah,  M.  D.  (2016).  Model  Terbaik  ARIMA  Dan
WINTER Pada  Peramalan  Data  Saham  BANK,
Statistika, Vol. 4, No. 1, 6-  20.
[5] Hartati,  H.  (2017).  Penggunaan  Metode  Arima  Dalam Meramal  Pergerakan  Inflasi.  Jurnal  Matematika  Sains Dan Teknologi, 18(1),  1–10
[6] Hidayat, R., Suprapto,. 2012., Meminimalisasi nilai error peramalan  dengan  algortima  extreme  learning  mechine. Jurnal  Optimasi Sistem Industri, 11(1), 187-192.
[7] Indra,  F,  C,  S.,  2014.,  Jaringan  Syaraf  Tiruan Memprediksi  Ketersediaan  Bahan  Bakar  Solar  dengan
Menggunakan Metode Backpropagation., pelita informatika  budi  darma  Volume  :  VIII,  Nomor  1 Desember 2014. [8] Pradana, M. S., Rahmalia, D., Dwi, E., &  Prahastini, A.
(2020).  Peramalan  Nilai  Tukar  Petani  Kabupaten Lamongan dengan  Arima. Jurnal Matematika, 10(2), 91–104. https://doi.org/10.24843/JMAT.2020.v10.i02.p126
[9] Ramadanti,  L.,  Lestari,  H.,  Rabbani,  S.,  Ode,  L.,  Azim, L.,  Model,  A.,  &  Ispa,  K.(2017).  Prediksi  Kejadian Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (  ISPA  )
Menggunakan Arima Model di  Kota  Kendari. JURNAL
KESEHATAN, 01(04).
[10] Santoso,  Singgih,  2009,  Business  Forecasting:  Metode Peramalan  Bisnis  Masa  Kini  dengan  Minitab  &  SPSS,
Elex Media  Komputindo: Jakarta. Santoso, Singgi
[11] https://web.pln.co.id/tentang-kami/profil-perusahaan
This is an open access article under the CC–BY-SA license.