Analisis Tren Konsumsi Energi Listrik pada Penyulang Singkarak
Erliza Yuniarti 1* , Dian Tara 2 , Andika Pratama 3 , Deni Rahmadi Putra 4
1,2,3,4 Electrical Engineering Department, Universitas Muhammadiyah, Palembang * Koresponden email : erlizay@yahoo.com
Diterima: 31 Mei 2021 Disetujui: 8 Juni 2021

## Abstract
Electrical  energy  use  is  an  interesting  topic  because  it  is  related  to  the  operational  planning  of  the distribution system, maintenance of medium voltage networks, and prediction of electricity consumption, especially in  the short term. Trends are created based on historical data represented in the load  curves. This research aims to determine the characteristics of the load by making load groups  according to   the type  of  day  and  calculate    the  load  factor  based  on  secondary  data  from  PT.  PLN  (Persero)  Borang substation. The research uses comparative techniques in the load groups and calculates the load factor which is the benchmark for generation  capacity. The results of the study  showed that the load trend on Singkarak feeders  in    overall  is  the  same  on  weekdays  as  on  weekends, namely  that    minimum  load  occurs  in  the morning  at  07.00,  the  load  starts  to  increase  but  is  not  significant  in  relation  to    the  activities  of  the population after 08.00-16.00. The load trend increases significantly from 16.00 to the peak load that occurs at 19.00-21.00 and after that, the load goes down  to the minimum load. The trend  for higher than average peak  loads  on Mondays  is  more  common  and  weekend  loads  on Saturdays  and Sundays only  relatively small  load fluctuationsoccur.. The load group for religious holidays and national holidays received good load factor scores, with a relatively small range of loads throughout the day. Keywords: trend, load factor, Singkarak, PT. PLN, national holidays

## Abstrak
Konsumsi energi listrik menjadi bahasan yang menarik karena berkaitan dengan perencanaan operasional sistem penyaluran, pemeliharaan jaringan, dan prediksi konsumsi energi   listrik khususnya untuk jangka pendek. Tren yang  dibuat berdasarkan data historis yang direpresentasikan dalam kurva beban. Riset ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik beban dengan membuat kelompok beban berdasarkan jenis hari dan  menghitung  faktor  beban  berdasarkan  data  sekunder  PT.  PLN  (Persero)  gardu  induk  Borang.  Riset menggunakan teknik komparasi dalam kelompok beban dan menghitung faktor beban yang menjadi  tolak ukur kemampuan pembangkit. Hasil riset mendapatkan tren beban pada penyulang Singkarak secara umum pada hari kerja sama dengan akhir pekan adalah sama, beban minimum terjadi pada pagi hari 07.00,  beban mulai naik namun tidak signifikan seiring dengan aktivitas penduduk setelah jam 08.00-16.00. Tren beban naik  secara  signifikan  mulai  jam  16.00  menuju  beban  puncak  yang  terjadi  pada  pukul  19.00-21.00  dan setelahnya beban turun kembali menuju beban minimum. Tren beban puncak di atas rerata pada hari Senin lebih sering terjadi dan beban akhir pekan hari Sabtu dan Minggu hanya memiliki kesamaan dalam fluktuasi beban yang  relatif  kecil  terdapat  beban.  Kelompok beban  libur hari  besar  keagamaan  dan libur  nasional mendapatkan nilai faktor beban yang baik, dengan keragaman beban relatif kecil di sepanjang hari. Kata Kunci: tren, faktor beban, singkarak , PT. PLN, libur nasional

## 1. Pendahuluan
Energi  listrik merupakan besaran daya yang dihitung terhadap waktu. Besarnya energi listrik yang digunakan umumnya disebut sebagai konsumsi atau penggunaan energi listrik.  Besarnya kebutuhan atau konsumsi  energi  listrik  digambarkan  dalam  bentuk  kurva  yang  dikenal  sebagai  kurva  beban  [1].  Kurva beban  membentuk trend [2]  yang  berubah  terhadap  waktu  membentuk  pola  beban  yang  berbeda-beda, tergantung pada beban pada jenis hari [3]; saat atau jam pembebanan [4]; musim; demografi dan ekonomi [5]. Trend penggunaan  energi  listrik  bermanfaat  untuk  perencanaan    pekerjaan  untuk  masa  depan  dan peramalan  beban  yang  fokus  secara  teknis  untuk  waktu  singkat  ( short  term )  dengan  presisi  tinggi. Pengembangan  juga  dapat  dilakukan,  dengan  menggabungkan  penyimpanan  energi  dan  sistem distribusinya. Selain itu trend dapat pembentukan platform penjadwalan sistem pembangkitan energi listrik, pengaturan stok bahan bakar, termasuk prakiraan beban dan pasokan energi [6], simulasi sistem, analisis optimasi, bahkan membangun pusat interkoneksi [2] untuk penyaluran dan pengaturan penggunaan daya.
Jenis pelanggan di Indonesia terbagi menjadi beban rumah tangga, industri, bisnis dan umum [7]. Pelanggan terbanyak adalah rumah tangga  secara nasional adalah 92,16%, industri 0,11 %, usaha 5,04% dan sosial 2,69%. Pada konsumsi energi listrik saat ini 43,36% adalah rumah tangga, dan industri 31,55%, dengan jumlah konsumen yang sedikit memiliki  daya yang terserap cukup besar sehingga mempengaruhi kondisi penyediaan tenaga listrik. Sisanya 18,55% adalah usaha atau bisnis yang terdiri dari pasar modern, pertokoan,  fasilitas  kesehatan  dan  rumah  makan,  sementara,  pendidikan,  kantor  pemerintah  dan  rumah ibadah membutuhkan daya 2,69% [8].
Riset-riset  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  analisis  profil  konsumsi  energi  listrik merepresentasikan  kurva  beban  dengan  ciri  tersendiri.  Pada  profil  konsumsi  energi  listrik, trend ,  dan karakteristik beban dapat diketahui dengan cara mengkomparasi beban terhadap penggunaan atau akurasi peramalannya. Riset [9] mengkomparasi akurasi prediksi berdasarkan konsumsi energi listrik selama lima tahun di gardu induk. Riset [10] membahas teknik pengenalan pola untuk karakterisasi dan menganalisis perilaku pelanggan energi listrik. Analisis pola dilakukan di tingkat kelompok, bertujuan menemukan pola atau dengan perilaku yang koheren sehingga dapat dimanfaatkan untuk penetapan harga yang ditargetkan atau  pembelian  energi  kolektif.  Riset  [11]  mengaitkan  karakteristik  dengan  musim  dan  volatilitas,  yang berimbas  terhadap  lonjakan  harga.  Harga  listrik  menunjukkan  variasi  sesuai  dengan  jam,  hari  dalam sebulan, hari kerja, bulan, tahun, dan hari libur.
Ref. [12] menyatakan profil beban yang berbeda karena perilaku konsumen yang berbeda. Perbedaan dipengaruhi  oleh  cuaca,  hari  kerja  dan  waktu  penggunaannya.  Masing-masing  kelompok yang memiliki atribut berbeda dalam permintaan setengah jam. Pengelompokan profil beban, analisis variasi dan estimasi kehilangan energi dari  kelompok profil beban dengan yang serupa, dapat diketahui melalui faktor beban kluster  dan  untuk  perkiraan  kehilangan  energi  dapat  dihitung  tanpa  melakukan  studi  aliran  beban  [13]. Analisa  pada  daya  gardu  induk  perkotaan  dilakukan    untuk  menghitung  faktor  keragaman  dan  faktor konversi yang akan digunakan untuk memperkirakan profil daya beban harian dan daya puncak bulanan pada gardu induk [14]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor konversi tidak bergantung pada jumlah penyulang di gardu induk, sebaliknya faktor keragaman bervariasi di gardu induk yang memiliki beberapa penyulang  dan  terdapat  korelasi  antara  data  prediksi  dan  data  aktual  dari  profil  beban  harian  dengan persentase kesalahan kurang dari 5%.
Gambar 1 . Profil beban penyulang Singkarak Sumber: PT. PLN (Persero), Gardu Induk Borang, 2015
Dalam  studi  ini  dibahas  profil  konsumsi  energi  listrik  pada  jaringan  menengah  dari  gardu  induk dengan  menggunakan  metode  komparasi  konsumsi  energi  harian,  hari  libur  nasional,  dan  hari  besar keagamaan. Selain itu riset ini membahas korelasi  antara beban dalam suatu periode terhadap beban puncak atau faktor beban untuk mengetahui kemampuan pemenuhan energi ke konsumen. Riset ini menggunakan data  primer  tahun  2015  dari  Perusahaan  Listrik  Negara  (PT.  PLN)  gardu  induk  Borang  di  penyulang Singkarak bertegangan 20 kV. Data primer  telah di pra-proses untuk menghilangkan data dengan interval yang tidak sama [15], mengisi data null dengan data pada hari dan jam yang sama dan mereduksi data yang tidak  terkait  secara  langsung  dengan  karakteristik  beban  [16].  Tujuan  dari  penelitian  ini,  yaitu  (1) mengetahui  karakteristik  atau  tren beban  yang  bermanfaat  dalam  perencanaan  operasi  bagi  operator transmisi, stock bahan  bakar  penjadwalan    pemeliharaan  jangka  pendek    dalam  sistem  distribusi  energi listrik dan ke depan dapat dipergunakan sebagai input peramalan beban; dan (2) mendapatkan faktor beban
50 100 150 200 250 300 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 113 117 121 125 129 133 137 141 145 149 153 157 161 165 D ay a ( kW )
( LF ) listrik dari data pengelompokan sebagai reprentasi kecukupan daya listrik untuk memenuhi konsumsi energi listrik.

## 2. Metode Penelitian
Alur  penelitian  pada Gambar  2 merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilalui  selama  proses penelitian berlangsung. Penelitian dilakukan pada Januari-Juli tahun 2019, dimulai dengan menyusun data set berdasarkan log sheet harian yang dicatat oleh operator transmisi di gardu induk. Pra-proses mereduksi data  transformator,  arus  phasa,  tegangan,  interval  waktu  pengukuran  yang  tidak  sama,  dan  suhu transformator  interval  mendapatkan  kolom  data  yang  hanya  berhubungan  langsung  dengan  data  beban. Praproses data juga dilakukan terhadap data null, data pencilan dan data yang dicatat berulang yang sama untuk yaitu jam 24.00 dan jam 00.00 pada hari berikutnya.
Langkah ke dua diidentifikasi data harian, hari libur nasional dan hari besar keagamaan. Tahap ke tiga dari ini adalah membuat kelompok data berdasarkan hari yang sama dimulai dari Senin, Selasa sampai Jumat  sebagai  hari  kerja;  Sabtu  dan  Minggu  sebagai  akhir  pekan;  hari  libur  nasional  dan  hari  besar keagamaan. Pengelompokan ini dilakukan mengingat tren beban tidak dinyatakan dalam bentuk rerata atau yang  lainnya.  Selanjutnya  dilakukan  analisa  terhadap  tren  beban,  berdasarkan  kurva  beban  harian, kelompok dan menghitung LF . Terakhir dilakukan diskusi dan membuat kesimpulan.
Gambar 2 . Langkah-langkah penelitian Sumber: Dokumen pribadi

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Dataset
Penyusunan data set dari data primer konsumsi listrik pada penyulang Singkarak untuk mendapatkan karakteristik beban, terdiri dari data hari, tanggal, jam, dan daya yang di konsumsi dalam kW. Data dibuat dalam kolom Ms. Excell, untuk mempermudah pembuatan kurva beban dan proses perhitungan. Ilustrasi data set sebagai dasar analisis karakteristik beban terlihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Ilustrasi dataset konsumsi energi listrik Hari Tanggal Jam Daya (kW) Minggu 4 Januari 2015 00.00 157 01.00 114 02.00 114 03.00 132 04.00 132 05.00 132 06.00 132 ..... ..... ..... ..... 21.00 201 22.00 187 23.00 176
Sumber: PT. PLN (Persero), Gardu Induk Borang, 2015
Penyusunan Dataset Identifikasi hari, hari libur dan hari besar agama Pembuatan kelompok beban Analisa Beban Kesimpulan

## Kelompok Konsumsi Energi Listrik
Pembuatan kelompok konsumsi energi listrik untuk mendapatkan pola beban dibagi menjadi lima yaitu, hari kerja, akhir pekan, mingguan, hari libur nasional dan hari libur keagamaan ( Tabel 2). Kelompok beban hari kerja dan akhir pekan tidak yang dibahas pada riset ini hanya pada bulan Januari-Maret dengan asumsi sebagai data musiman yaitu musim hujan. Kelompok hari libur nasional dan hari besar keagamaan menggunakan data tahun 2015.
Kurva beban umumnya mengilustrasikan beban yang berubah-ubah setiap jamnya. Pada hari kerja tren beban menurun mulai dari jam 21.00-22.00 sampai dengan pagi hari mencapai minimum yaitu antara jam 07.00-08.00 keesokan harinya, dimana sebagian konsumen mulai beraktivitas diluar ruangan. Setelah jam  09.00  beban  sedikit  meningkat  walaupun  tidak  signifikan.  Pada  jam  09.00  dimulainya  aktivitas konsumen baik di perkantoran, pendidikan, industri, pasar modern dan rumah tangga, sampai dengan jam 16.00. Sebaliknya tren beban akan naik secara signifikan mulai dari jam 18.00 sampai dengan puncaknya jam 20.00-21.00 walaupun beban perkantoran, pendidikan dan sebagian industri menurun, namun terjadi peningkatan  beban  untuk  penerangan  dan  penggunaan  peralatan  elektronik  konsumen  rumah  tangga, penerangan dan beban lainnya pasar modern, hotel, dan tetap beroperasinya industri skala menengah dan besar.
Tabel 2. Kelompok konsumsi energi listrik No. Jenis Kelompok Jumlah Hari Keterangan 1. Hari kerja 5 Senin, Selasa, Rabu, Kamis, Jumat, 2. Akhir pekan 2 Sabtu dan Minggu 3. Hari libur nasional 4 Tahun Baru, Hari Buruh,  Proklamasi Kemerdekaan 4. Hari libur keagamaan 5 Idul Fitri, Idul Adha, Nyepi, Natal, Imlek
Sumber: Dokumen pribadi
(a) (b) (c) (d) 50 100 150 200 250 300 D ay a (kW ) J a m 50 100 150 200 250 300 D ay a ( kW ) J a m 50 100 150 200 250 300 D ay a ( kW ) J a m 50 100 150 200 250 300 D ay a ( kW ) J a m
(e)
Gambar 3. Beban Penyulang pada Hari Kerja (a) Senin, (b) Selasa, (c) Rabu, (d) Kamis, dan (e) Jum’at Sumber: PT. PLN (Persero), Gardu Induk Borang, 2015
Berdasarkan grafik beban hari kerja, Gambar 3.a (hari Senin) terdapat tren yang tidak sama, dimana terdapat  beban  grafik  sejumlah  data  konsumsi  bebannya  masih  cukup  tinggi  pada  jam  18.00-21.00. Kenaikan  besaran  beban  pada  jam  puncak  ini  dimungkinkan  terjadinya  karena  kenaikan  suhu,  sehingga beban perumahan yang mendominasi penyulang Singkarak mengalami kenaikan konsumsi energi  dengan penggunaan  pendingin  ruangan  baik  berupa  kipas  angin  maupun  penyejuk  ruangan.    Kenaikan  ini  bila dilihat  dari  beban  sektor  industri  dapat  terjadi  karena  adanya  menambah  jam  kerja  berpengaruh  untuk memenuhi  target  produksi  atau  pesanan.  Pada 3.c (hari  Rabu)  atau  adanya perubahan  karakteristik  pada sebagian data beban, dimana terjadi peningkatan beban diatas rerata pada jam 12.00-16.00, kenaikan ini tidak terjadi karena penambahan beban perumahan karena kenaikan beban setelahnya sesuai dengan tren beban hari kerja lainnya. Hari kerja lainnya yaitu hari Selasa, Kamis dan Jum’at memperlihatkan tren beban yang sama, ada kenaikan beban pada siang hari hanya terjadi hanya dalam satu sampai dua data saja.
(a) (b)
Gambar 4. Beban Penyulang pada Akhir Pekan (a) Sabtu,  (b) Minggu Sumber: PT. PLN (Persero), Gardu Induk Borang
Trend beban penyulang pada akhir pekan ( Gambar 4 )  beban hampir sama dengan beban hari kerja yaitu  terjadi  penurunan  beban  jam  00.00-08,00  pagi  hari,  setelah  jam  jam  08.00  pagi  terjadi  kenaikan konsumsi energi listrik lagi sebagaimana beban hari kerja. Pada jam 13.00-17.00 trend beban akhir pekan cendrung konstan hal ini berbeda sebagai pola hari kerja, hal disebabkan terhentinya aktifitas sebagian besar industri,  perkantoran  dan  beban  rumah  tangga  menjadi  beban  dominan.  Mulai  jam  17.00  beban  naik kembali sama seperti pola beban hari kerja dan mencapai puncaknya pada 19.00-21.00. Tren beban pada akhir  pekan  tidak  terlihat  fluktuasi  beban  yang  besar  di  setiap  jamnya,  seperti  pada  hari  kerja.  Beban minimum pada akhir pekan adalah 112 kW, dan beban maksimum atau beban puncak 270 kW lebih redah dari beban maksimum hari kerja yaitu 277 kW.
Tren beban pada penyulang Singkarak secara umum pada hari kerja sama dengan akhir pekan, dan beban puncak terjadi pada pukul 19.00-21.00,  beban minimum pada pagi hari 07.00 dan beban mulai naik
50 100 150 200 250 300 D ay a ( kW ) J a m 50 100 150 200 250 300 D ay a ( kW ) J a m 50 100 150 200 250 300 D ay a (kW ) J a m
namun  tidak  signifikan  seiring  dengan  aktivitas  penduduk  setelah  jam  08.00-16.00.  Kenaikan  beban khususnya  pada  hari  Senin  dimalam  hari,  menunjukkan  adanya  tambahan  aktivitas.  Beberapa  asumsi penambah terjadi karena industri penambahan jam produksi dan adanya aktivitas pertemuan atau rapat  di perkantoran atau hotel. Tren beban akhir pekan untuk hari Sabtu dan Minggu ternyata berbeda. Tren hari Sabtu  memiliki  beban  yang  hampir  konstan  pada  jam  13.00-16.00,  dan  tidak  ada  fluktuasi  beban  yang berarti.  Sebaliknya  tren hari  Minggu  keseluruhan  tidak berbeda  dengan  tren hari  kerja,  namun memiliki kesamaan dengan hari Sabtu yaitu fluktuasi beban hampir tidak ada.
(a)                                                                                         (b) Gambar 5. Beban penyulang (a) Hari Libur Nasional, (b) Hari Besar Keagamaan Sumber: PT. PLN (Persero), Gardu Induk Borang, 2015
Gambar 5.a adalah kurva beban libur nasional terdiri dari tiga hari yaitu libur tahun baru, hari buruh dan hari kemerdekaan. Beban minimum di dalam hari libur merupakan beban terendah dalam riset ini yaitu 105 kW. Tren beban dari jam 07.00 -17.00 cenderung pada besaran yang rendah yaitu lebih kecil dari 150 kW per jam, hal ini merupakan dampak minimnya beban industri, perkantoran, pendidikan dan tutupnya pusat-pusat perbelanjaan, dengan beban rendah ini  disisi PLN jumlah cadangan  bahan bakar akan lebih tinggi,  dan  pemeliharaan  jaringan  dapat  dilakukan  karena  bila  terjadi  pemutusan  tidak  berdampak signifikan terhadap aktivitas konsumen. Gambar 5.b, memperlihatkan tren hari besar keagamaan, terlihat beban relatif konstan mulai jam 08.00-16.00. Tren hari raya Idul Fitri memiliki beban terendah dibanding dengan tiga hari besar lainnya, karena pada hari-hari ini hampir tidak beban lain selain perumahan.
Gambar 6 . Faktor Beban Penyulang Singkarak
Sumber: Dokumen pribadi

## Faktor Beban
Faktor beban yang merupakan perbandingan rata-rata beban selama interval beban terhadap beban puncak  merupakan  penilaian  kemampuan  pembangkit  atau  penyalur  energi  listrik  untuk  memenuhi permintaan konsumen. Hasil perhitungan LF ( Gambar 6 ), nilai terbaik pada beban libur nasional 0,791 poin, dimana konsumsi energi listrik cenderung sama, bahkan beban sangat rendah sepanjang hari karena tidak aktivitas pada beban industri, sosial dan umum. Hal ini sangat menguntungkan untuk pemasok energi,
50 100 150 200 250 300 D ay a ( kW ) J a m Imlek Idul Fitri Idul Adha Natal 50 100 150 200 250 300 D ay a ( k W) J a m Tahun Baru Hari Buruh Kemerdekaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
aktivitas pembangkitan relatif stabil dan dapat menghemat penggunaan bahan bakar. LF yang terendah pada hari kerja yaitu 0,613 poin, merupakan gambaran beban hari kerja yang tinggi dalam malam hari khususnya pada beberapa hari Senin dan anomali  data di hari Jumat menyebabkan LF menjadi rendah. Rendahnya nilai LF dapat diatasi dengan menyeragamkan beban khususnya beban industri yang memiliki beban yang besar dan rumah tangga sebagai pelanggan  terbanyak dengan beban terbesar. LF terbaik untuk hari kerja di hari Rabu namun secara profil konsumsi energi listrik pada tanggal yang berbeda terjadi fluktuasi beban yang beragam.

## 5. Kesimpulan
Riset profil beban yang memuat pola beban dan  tren perlu dilakukan untuk menjamin kontinuitas suplai  daya  menuju  konsumen,  cadangan  bahan  bakar  dan  pemeliharaan.  Berdasarkan  riset  yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa pengelompokan beban berdasarkan hari kerja dan akhir pekan pekan tidak dapat dilakukan khususnya pada penyulang Singkarak. Tren beban akhir pekan, untuk hari Sabtu dan Minggu hanya memiliki kesamaan dalam fluktuasi beban yang relatif kecil. Pengelompokan beban untuk libur  keagamaan  dan  libur  nasional  mendapatkan  nilai  faktor  beban  yang  baik, keragaman  beban  relatif kecil di sepanjang hari. Riset ini masih dapat dikembangkan dengan memperhatikan tren musim hujan dan menghitung utilization factor sehingga dapat dilihat kemampuan transformator dalam menyuplai beban.

## 6. Referensi
[1] 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.
[2] P. Su , X. Tian, Y. Wang, S. Deng, J. Zhao, Q.An, Y, Wang, “Recent Trend s in Load Forecasting Technology for the Operation Optimization of Distributed,” Energies , vol. 10, no. 1303, pp. 1–13, 2017, doi: 10.3390/en10091303.
[3] 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.
[4] 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.
[5] S.  Bouktif,  A.  Fiaz,  A.  Ouni,  and  M.  A.  Serhani,  “Multi-Squence  LSTM-RNN  Deep  Learning Metaheuristics for Electric Load Forecasting,” Energies , vol. 13, no. 391, pp. 1–21, 2020.
[6] W.  Liu,  Y.  Liu,  S.  Niu,  and  Z.  Liu,  “Assessment  Method  for  Substation  Capacity  Credit  of Generalized Power Source Considering Grid Structure,” Sustainability , vol. 9, no. 928, pp. 1–18, 2017, doi: 10.3390/su9060928.
[7] M. A. McNeil, N. Karali, and V. Letschert, “Forecasting Indonesia’s electricity load through 2030 and peak demand reductions from appliance and lighting efficiency,” Energy Sustain. Dev. , vol. 49, pp. 65–77, 2019, doi: 10.1016/j.esd.2019.01.001.
[8] D. J. E. dan S. D. M. Kementrian Ketenagalistrikan, “Statistik Kelistrikan 2016,” 2017.
[9] 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.
[10] M. Bicego, A. Farinelli, E. Grosso, D. Paolini, and S. D. Ramchurn, “On the distinctiveness of the electricity  load  profile,” Pattern Recognit. , vol. 74, pp. 317–325, 2018, doi:
10.1016/j.patcog.2017.09.039.
[11] U. Ugurlu, B. Ulengin, and O. Tas, “BASIC TIME SERIES PATTERNS OF TURKISH,” in The 2016 WEI International Academic Conference Proceedings , 2016, pp. 176–194.
[12] U. Ali, C. Buccella, and C. Cecati, “Households Electricity Consumption Analysis with Data Mining Techniques,” in IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society , 2016, pp. 1–6, doi: 10.1109/IECON.2016.7793118.
[13] R.  Damayanti,  Abdullah.  A.G.,  W.  Purnama,  and  A.  B.  .  Nandiyanti,  “Electrical  Load  Profile Analysis  Using  Clustering  Techniques,”  in IOP  Conference  Series :  Material  Science  and Engineering , 2017, doi: 10.1088/1742-6596/755/1/011001.
[14] N. I. A. Tawalbeh, “Daily load profile and monthly power peaks evaluation of the urban substation of the capital of Jordan Amman,” Int.  J.  Electr.  Power  Energy  Syst. ,  vol. 37, no.  1,  pp.  95–102, 2012, doi: 10.1016/j.ijepes.2011.12.010.
[15] J. Harlan, Data kosong dan Imputasi Ganda , 1st ed. Depok: Penerbit Guna Darma, 2016.
[16] E.  Yuniarti,  W.  Wardiman,  W.  Wirangga,  and  B.  Alfarezi,  “Peningkatan  Akurasi  pada  Prediksi Beban Listrik Menggunakan Metode Moving Average,” J. Serambi Eng. , vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.32672/jse.v6i1.2605.