p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Peningkatan Akurasi pada Prediksi Beban Listrik Menggunakan Metode Moving Average
Erliza Yuniarti 1* , Wardiman 2 , Wirangga 3 , Bengawan Alfarezi 4
1,2,3,4 Electrical Engineering Department, Universitas Muhammadiyah, Palembang * Koresponden email : erlizay@yahoo.com
Diterima: 7 Desember 2020 Disetujui: 14 Desember 2020

## Abstract
This paper discusses  improving the  accuracy of electrical load forecasting  by imputation  on empty load data. It is important to estimate the demand for electricity loads for the power plant operating system, fuel supply and maintenance of the power system. The forecast of the electrical load is carried out on the basis of the historical data of electrical load which is generally represented in the load curve. The load curves in research at the Singkarak substation Borang show that there are several load patterns, some missing data and  data  that  is  suddenly  increasing.  The  percentage  of  blank  data  in  2015  was  1.8379%,  while    the highest  in September at was 0.5137% or 45 hours. To fill in the missing data, three imputation techniques were  used,    i.e.,  filling  in  the  data  from  the  previous  day's  data  at  the  same  time  ;  perform  regression analysis on the month  the data was missing; and using the mean values  from  monthly data. The results of forecast using the moving average method provide a forecast of the  electrical load on January 1, 2016 wll  be  138  kW.  The  Mean  Absolute  Error  (MAE)  for  the  best  load  forecast  is  9.59,  using  a  data  set equipped with the imputation of the mean.
Keywords: substation, imputation, moving average, feeders, Singkarak

## Abstrak
Paper ini membahas peningkatan  akurasi peramalan beban listrik dengan melakukan  imputasi pada data beban  yang  kosong.  Perkiraan  permintaan  beban  listrik    penting  dilakukan  untuk  sistem  operasi pembangkit,  penyediaan  bahan  bakar  dan  perawatan  sistem  tenaga  listrik.  Peramalan  beban  listrik dilakukan  berdasarkan  data  historis  beban  listrik  yang  umumnya  direpresentasikan  dalam  kurva  beban. Kurva beban pada penelitian di penyulang Singkarak gardu induk Borang menunjukkan terdapat beberapa pola beban, beberapa data yang hilang dan data yang naik secara tiba-tiba. Persentase data yang kosong di tahun 2015 sebesar 1,8379% dan terbanyak pada bulan  September sebesar 0,5137% atau 45 jam.  Untuk mengisi data  yang hilang digunakan tiga teknik imputasi,  yaitu melakukan pengisian data dari data  satu hari sebelumnya di jam yang sama; melakukan analisis regresi pada bulan terdapatnya data yang hilang; dan menggunakan nilai mean dari data bulanan. Hasil peramalan menggunakan metode moving average mendapatkan  prediksi  beban  listrik  pada  tanggal  1  Januari  2016  adalah  138  kW.  Akurasi  perhitungan peramalan beban mean absolut error (MAE)  terbaik adalah 9,5942  dengan menggunakan  data set  yang dilengkapi dari imputasi mean.
Kata Kunci: gardu induk, imputasi, moving average, penyulang, Singkarak

## 1. Pendahuluan
Beban listrik di Indonesia meningkat pada kisaran 3% pada beberapa tahun terakhir. Beban listrik yang  dikategorikan  menjadi  empat  jenis  konsumen  listrik  dengan  jumlah  konsumen  terbesar  adalah perumahan  diikuti  dengan  beban  komersial,  industri,  dan  fasiltas  umum  [1].  Beban  listrik  bervariasi tergantung dengan aktifitas penduduk, cuaca atau iklim [2][3][4], ekonomi [4][5][6] , kegiatan sosial [7], perencanaan daerah industri  [3][8], dan demografi [6]. Perusahaan Listrik Negara (PLN)  memiliki tugas sebagai penyedia dan  regulator kebutuhan  energi listrik di  Indonesia. Supply kebutuhan daya  listrik dari PLN  diharapkan  selalu  kontinu  dari  waktu  ke  waktu,  sehingga  perencanaan  operasi supply-demand [9] menjadi suatu hal yang penting untuk diperhatikan.
Peramalan  atau  prediksi  beban  listrik  dapat  diketahui  dari  data  beban  sebelumnya.  Peramalan beban  listrik  bertujuan  untuk  mengenali  pola  beban  dengan  mengolah  data  historis  beban  listrik  yang direpresentasikan dalam kurva beban harian [10]. Pemilihan metode statistik seperti regresi linier, regresi berganda, moving  average , autoregressive moving  average ,  dan  lainnya  dipilih  berdasarkan  pada  jenis data dan akurasi peramalan.  Akurasi peramalan bermanfaat untuk menekan biaya operasi  [11][12] dalam memproduksi daya listrik, pengaturan sistem distribusi transmisi atau perencanaan manajemen energi [3].
Peramalan  beban  yang  berlebihan  mengakibatkan  kelebihan supply dan  sebaliknya  kekurangan supply berimbas pada kontinuitas pelayanan [13]. Peramalan beban diperlukan untuk aktivitas penjadwalan yang tepat sehingga diperlukan dan mengoreksi operasi utilitas energi listrik. [2]
Data beban listrik merupakan data yang berurutan ( time series ) diperoleh dari Gardu Induk Borang 150 kV di penyulang  Singkarak,  yang memuat data jam, hari,  tanggal, tegangan, arus phasa, daya aktif, dan  daya  reaktif  dalam  bentuk logsheet harian. Logsheet dikumpulkan  oleh  operator  dalam  satu  folder bulanan.  Pengisian logsheet dilakukan  secara  manual  oleh  operator  transmisi  di  gardu  induk  untuk masing-masing penyulang dalam gardu  induk yang sama. Selain logshee t terdiri dari banyak data beban terdapat  juga one  line diagram  sistem  kelistrikan  sampai  ke  penyulang-penyulang,  busbar,  data transformator  gardu  induk,  dan  suhu  trasformator.  Peramalan  beban  jangka  pendek  dengan  metode moving average mempergunakan daya aktif, jam, dan tanggal, sehingga data lainnya akan direduksi [14].
Gambar 1 . Kurva beban harian penyulang Singkarak Sumber: Dokumen pribadi
Gambar 2 . Kurva beban penyulang Singkarak Tahun 2015 Sumber: Dokumen pribadi

## 2. Metode Penelitian
Data set disusun pada logsheet dalam tabel excel harian dengan data dari pukul 00.00-24.00 WIB, pukul 18.30-19.30 WIB sebagai data beban puncak atau 27 data setiap harinya. Interval yang tidak sama membuat  horizon  bervariasi,  untuk  itu  data  pada  pukul  18.30  dan  pukul  19.30  tidak  akan  digunakan, demikian  juga  untuk  data  pukul  00.00  WIB  dan  pukul  24.00  WIB  adalah  data  yang  sama,  maka  dalam penyusunan data dipilih salah satu. Sebagai daya untuk pukul 00.00 WIB dan atau 24.00 ( Gambar 1 ). Data  beban  listrik  tidak  selalu  lengkap  ( Gambar  2 )  karena  terdapat  data  yang  kosong  ( missing value )  yang  kosong  bernilai  nol,  beberapa  data  pencilan  ( outlier )  sehingga  data  menejadi  kurang  baik. Keduanya  harus  dilengkapi  dan  disesuaikan  karena  akan  mempengaruhi  akurasi  peramalan.  Metode imputasi  dipilih  sebagai  solusi  untuk  melengkapi  data-data  yang  kosong  dan  mengganti  data  pencilan dengan  data  pendekan  dari  data  sebelum-sesudahnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan hasil prediksi beban listrik dengan metode moving average berdasarkan  hasil tiga teknik imputasi untuk menyusun data set dan mereduksi data pencilan. Akurasi peramalan sebagai parameter ketepatan prediksi dari data time series yang dinyatakan dalam rata-rata absolut atau Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE) [13][15].
100 120 140 160 180 200 220 00.00 01.00 02.00 03.00 04.00 05.00 06.00 07.00 08.00 09.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 D ay a ( kW ) 0 50 100 150 200 250 300 350 D a y a ( kW )
Teknik  imputasi  yang  dipergunakan  dalam  pengisian  data  pada  kolom  yang  kosong  adalah melakukan  pengisian  data  kosong  dari  dengan  data  sehari  sebelum-sesudahnya  pada  jam  yang  sama; melakukan analisis regresi linier terhadap data dalam minggu yang sama; dan imputasi dengan nilai rata- rata atau mean dari data pada bulan yang  sama  [16]. Diagram  alir penelitan yang menjelaskan langkah- langkah penelitian dimulai dengan penyusunan data, mereduksi data dengan interval yang tidak sama dan pencilan, metode imputasi, peramalan, validasi dan penarikan kesimpulan ( Gambar 3 ).
Gambar 3 . Langkah-langkah penelitian Sumber: Dokumen pribadi

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penyusunan  data  pada  penyulang  Singkarak  dalam  bentuk  kurva  beban  yang  akan memperlihatkan  karakteristik  beban.  Kurva  beban  ( Gambar  1 ) dapat  memperlihatkan  karakteristik  atau perubahan beban yang terjadi, beban naik setelah pukul 17.00 WIB dan beban puncak terjadi pada pukul 21.00  WIB.  Hal  yang  sama  umumnya  terjadi  pada  minggu  dan  bulan-bulan  lainnya,  hal  ini  disebabkan komposisi beban di penyulang Singkarak cenderung seragam yaitu perumahan penduduk, toko-toko, dan industri-industri kecil.
Gambar 3 . Persentase grafik data yang kosong pada penyulang Singkarak

## Sumber: Dokumen pribadi
Beban bulanan dalam satu tahun ( Gambar 2 ) memperlihatkan karakteristik  yaitu beban terendah, beban tertinggi dan trend beban.   Pada bulan Januari dan akhir Mei beban trend beban naik. Sebaliknya pada  akhir  bulan  Januari  sampai  dengan  akhir  bulan  Mei  trend  beban  cendrung  stabil.  Di  bulan  Juni- Desember  besarnya  beban  terpakai  cendrung  stabil,  walaupun  terdapat  beberapa  data  pencilan  di  bulan Oktober-Desember. Data set dalam satu tahun terdiri dari 8760 jam, dengan satuan beban dalam kW.
Data beban penelitian tidak semuanya terisi, sebagian data adalah kosong ( missing value ).  Jumlah data  nol  dari  data  konsumsi  daya  listrik  setiap  bulannya  di  penyulang  Singkarak  pada  tahun  2015 bervariasi antara 0-45 jam, atau 161 jam (1,8379%) selama satu  tahun ( Gambar 3 ). Persentase nilai nol atau tanpa beban dibandingkan dengan keseluruhan data beban menjadi relatif kecil. Nilai nol merupakan ketiadaan  data supply daya  listrik  menuju  konsumen,  atau  tidak  adanya  pencatatan  dalam  jam  tersebut. Namun bila dievaluasi dari sisi kehandalan sistem tenaga, supply energi listrik dari penyulang Singkarak menjadi kurang baik.
Missing value terjadi cukup tinggi di musim penghujan yaitu pada bulan September, Oktober, dan November. Data kosong pada bulan September-November terjadi karena gangguan cuaca atau petir, dan
Penyusunan data bulanan
Reduksi data dengan interval yang tidak sama; evaluasi data kosong dan pencilan Reduksi data pencilan, imputasi data kosong dengan 3 metode Hitung peramalalan dengan metode moving average Validasi peramalan dengan MAE dan RSME Analisa dan
Kesimpulan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
saluran  udara  yang  tersentuh  ranting  yang  mengakibatkan short  circuit .  Jumlah  data  pencilan  pada  data set  sebesar 13 data (0,1484%) selama  satu tahun, sehingga data ini cukup diganti dengan  data pada jam yang sama pada hari sebelumnya.
Tabel 1 . Imputasi pada missing value
Jam Daya (kW) Data Penyulang Imputasi dengan data kolom sebelumnya Imputasi dengan Mean Imputasi dengan Regresi Linier 10.00 181 181 181 181 11.00 189 189 189 189 12.00 197 197 197 197 13.00 202 202 202 202 14.00 207 207 207 207 15.00 0 199 181 189,4 16.00 201 201 201 201 17.00 206 206 206 206 18.00 211 211 211 211 19.00 246 246 246 246 20.00 261 261 261 261 21.00 262 262 262 262 22.00 245 245 245 245 23.00 228 228 228 228

## Sumber: Dokumen pribadi
Teknik  imputasi  dengan  pengisian  data  pada  kolom  yang  kosong  dengan  data  sehari  sebelumnya pada jam yang sama cukup sederhana, imputasi ini dapat dikerjakan dengan cepat. Untuk  beberapa data yang  diimputasi  dengan  cara  ini  data  yang  diisikan  menjadi  kurang  sesuai  dengan  trend  atau  kurang konsisten  dengan  keadaan  beban  saat  itu.  Kondisi  yang  sama  juga  terjadi  pada  data  yang  dihitung  dari nilai  mean  bulan  yang  perlu  diimputasi,  trend  data  menjadi  kurang  sesuai  berdasarkan  hari  imputasi, karena dalam satu bulan terdapat data yang memiliki lebih dari satu trend.
Penggunaan  metode  regresi  linier  untuk  imputasi  menggunakan  data  harian  sebelum  nilai  nol, perhitungan  nilai  imputasi  ini  sama  seperti  melakukan  prediksi.  Persamaan  regresi  linier  yang dipergunakan  berbeda  di  setiap  bulannya.    Hasil  regresi  digunakan  sebagai    pengganti missing  value . Tabel  1 merupakan  ilustrasi  data missing  value dan  imputasi  dengan  ketiga  teknik    di  bulan  Oktober 2015.
Gambar 4 . Hasil imputasi daya listrik pada bulan Oktober dengan tiga metode

## Sumber: Dokumen Pribadi
Hasil imputasi data dengan ketiga metode (Gambar 4) memperlihatkan grafik hasil ketiga imputasi pada  bulan  Oktober,  pada  bulan  tersebut  banyak  terdapat  data  kosong  yaitu  45  jam  atau  6%.  Imputasi terhadap  missing  value  dengan  ketiga  metode  sebagian  besar  memperlihatkan  hasil  yang  mendekati dengan kosistensi data. Pada data dengan imputasi nilai mean memiliki hasil lebih rendah pada awal dan
50 100 150 200 250 300 1 25 49 73 97 1 2 1 1 4 5 1 6 9 1 9 3 2 1 7 2 4 1 2 6 5 2 8 9 3 1 3 3 3 7 3 6 1 3 8 5 4 0 9 4 3 3 4 5 7 4 8 1 5 0 5 5 2 9 5 5 3 5 7 7 6 0 1 6 2 5 6 4 9 6 7 3 6 9 7 7 2 1 D ay a ( kW ) Jam ke - Kolom Mean Regresi
akhir  bulan  terhadap  data  imputasi  kolom  dan  regresi.  Pada  imputasi  kolom  terdapat  satu  data  pencilan dari  kolom  sebelumnya,  ketidakcocokan  dengan  kondisi  beban  pada  jam  sama  pada  hari  sebelumnya disebabkan faktor hari kerja maupun cuaca hari itu.
Imputasi data dengan tiga metode membentuk tiga data set beban tahunan yang berbeda ( Gambar 4 ).  Prediksi  atau  peramalan  beban  listrik  pada  jangka  pendek  (satu  jam  ke  depan)  dilakukan  dengan metode moving average dengan orde 2. Hasil prediksi jangka pendek yang dilakukan, dapat dipergunakan untuk  prediksi  beban  pada  tanggal  1  Januari  2016  pukul  01.00.  Berdasarkan  ketiga  dataset  yang dilengkapi dari imputasi, didapatkan  hasil prediksi   beban  listrik di penyulang  Singkarak  yaitu 139 kW. Hasil prediksi mendapatkan nilai yang sama dari ketiga jenis imputasi.
Hasil prediksi beban listrik dalam tiga data set menggunakann metode moving average selanjutnya dibandingkan, diuji validasi/akurasi menggunakan MAE dan RSME ( Tabel 2 ).
Tabel 2 . Validasi prediksi beban menggunakan moving average Validasi Imputasi dengan Kolom Imputasi dengan Mean Imputasi dengan Regresi MAE 9,6066 9,5942 9,7475 RSME 144,5024 143,0288 146,79560 Sumber: Dokumen pribadi
Besaran  nilai  validasi  MAE  berturut  adalah  9,5942  untuk  imputasi  mean,  9,6066  untuk  imputasi kolom dan 9,7475 untuk  imputasi dengan  regresi  linier. Hal  yang sama  juga  untuk  validasi RSME  nilai terkecil  adalah  pada  imputasi  mean.  Penggunaan    imputasi  dengan  metode  mean  masih  terdapat penyimpangan  atau error namun  relatif  kecil.  Kecocokan  hasil  prediksi  dengan  metode  imputasi  mean dan  metode  regresi  sangat  besar  terlihat  pada  grafik  yang  cendrung  berhimpit  ( Gambar  4 ).    Keduanya mendapatkan  nilai  data  set  dengan  konsistensi  yang  tinggi  atau  sesuai  dengan  trend.  Berbeda  dengan imputasi kolom, pada data ke 350 terjadi pola beban puncak yang berbeda dengan kedua metode lainnya sehingga nilai MAE dan RSME menjadi lebih tinggi dibandingkan dengan metode mean.

## 4. Kesimpulan
Beban  listrik  pada  penyulang  Singkarak  terbanyak  adalah  perumahan,  dengan  karakteristik  beban beban  puncak  terjadi  pada  pukul  19.00-21.00  WIB  dan  turun  kembali  setelahnya.  Selain  itu,  besarnya konsumsi  listrik  juga  tergantung  pada  kelembaban  dan  musim.  Jumlah  data  kosong  pada  data  set  beban listrik di penyulang Singkarak adalah 1,8379% dan data pencilan sebanyak 0,1484%. Solusi imputasi data kosong menggunakan metode mean mendapatkan MAE dan RSME terendah, dapat dimanfaatkan sebagai referensi untuk imputasi data lainnya. Prediksi beban listrik jangka pendek menggunakan metode moving average orde dua pada tanggal 1 Januari 2016 pukul 01.00 WIB adalah 139 kW.

## 5. Referensi
[1]  D. J. E. dan S. D. M. Kementrian Ketenagalistrikan, “Statistik Kelistrikan 2016,” 2017.
[2]  V. Mansouri and M. E. Akbari, “Efficient Short-Term Electricity Load Forecasting Using Recurrent Neural Networks,” J. Artif. Intell. Electr. Eng. , vol. 3, no. 9, pp. 46–54, 2014.
[3]  N.  Phuangpornpitak  and  W.  Prommee,  “A  Study  of  Load  Demand  Forecasting  Models  in  Electric Power System Operation and Planning,” GMSARN Int. J. , vol. 10, pp. 19–24, 2016.
[4]  P. Bunnoon, K. Chalermyanont, and C. Limsakul, “Energy Procedia Mid-Term Load Forecasting : Level  Suitably  of  Wavelet  and  Neural  Network  based  on  Factor  Selection,”  in International Conference  on  Advances  in  Energy  Engineering ,  2012,  vol.  14,  pp.  438–444,  doi: 10.1016/j.egypro.2011.12.955.
[5]  I.  A.  Samuel,  E.  Adetiba,  and  I.  Odigwe,  “A  Comparative  Study  of  Regression  Analysis  and Artificial  Neural  Network  Methods  for  Medium-Term  Load  Forecasting,” Indian  J.  Sci.  ang Technol. , vol. 10, no. March, pp. 1–7, 2017, doi: 10.17485/ijst/2017/v10i10/86243.
[6]  N. Cetinkaya, “Long-term Electrical load forecasting based on economic and demographic data for Turkey,” in 2013 International Symposium of Computational Intelligent ang Impormatics , 2014, pp. 1–6.
[7]  S. Wang, Z. Lu, S. Ge, and C. Wang, “An Improved Substation Locating and Sizing Method Based on the Weighted Voronoi Diagram and the Transportation Model,” J. Appl. Math. , vol. 2014, pp. 1– 9, 2014.
[8]  R.  M.  Ward et  al. ,  “A  data-centric  bottom-up  model  for  generation  of  stochastic  internal  load profiles based on space- use type,” J. Build. Perform. Simul. , vol. 12, no. 5, pp. 620–636, 2019, doi: 10.1080/19401493.2019.1583287.
[9]  A. El, M. Hamlich, and N. Belbounaguia, “Short-term load forecasting using machine learning and periodicity  decomposition,” AIMS  Energy ,  vol.  7,  no.  June,  pp.  382–394,  2019,  doi: 10.3934/energy.2019.3.382.
[10]  J.  A.  Perdana,  A.  Soeprijanto,  and  S.  Wibowo,  “Peramalan  Beban  Listrik  Jangka  Pendek Menggunakan  Optimally  Pruned  Extreme  Learning  Machine  (  OPELM  )  pada  Sistem  Kelistrikan Jawa Timur,” J. Tek. ITS , vol. 1, no. 1, pp. 64–69, 2012.
[11]  P.  Kuo,  “A  High  Precision  Artificial  Neural  Networks  Model  for  Short-Term  Energy  Load Forecasting,” Energies , vol. 11, no. 213, pp. 1–13, 2018, doi: 10.3390/en11010213.
[12]  B.  Yildiz, J.  I.  Bilbao,  J.  Dore,  and  A.  B.  Sproul,  “Short-term  forecasting  of  individual  household electricity loads with investigating impact of data resolution and forecast horizon,” Renew. Energy Environ. Sustain. , vol. 3, no. 3, pp. 1–9, 2018, doi: 10.1051/rees/2018003.
[13]  S. Bouktif, A. Fiaz, A. Ouni, and M. A. Serhani, “Optimal deep learning LSTM model for electric load  forecasting  using  feature  selection  and  genetic  algorithm:  Comparison  with  machine  learning approaches,” Energies , vol. 11, no. 7, 2018, doi: 10.3390/en11071636.
[14]  E. Yuniarti, Nurmaini, B. Y. Suprapto, and M. Naufal Rachmatullah, “Short Term Electrical Energy Consumption Forecasting using RNN-LSTM,” ICECOS 2019 - 3rd Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Proceeding , pp. 287–292, 2019, doi: 10.1109/ICECOS47637.2019.8984496.
[15]  H.  Chang,  C.  Kuo,  Y.  Chen,  W.  Wu,  and  E.  J.  Piedad,  “Energy  Consumption  Level  Prediction Based on Classification Approach  with Machine  Learning Technique,”  in 4th  World  Congress  on New Technologies , 2018, pp. 1–8, doi: 10.11159/icert18.108.
[16]  J. Harlan, Data kosong dan Imputasi Ganda , 1st ed. Depok: Penerbit Guna Darma, 2016.